Estoy en mi último año como estudiante de informática. ¿Qué pasos debo tomar para conseguir un trabajo en Data Science?

La demanda anual para los nuevos roles de rápido crecimiento de científicos de datos, desarrolladores de datos e ingenieros de datos alcanzará casi 700,000 vacantes para 2020. Los roles de más rápido crecimiento son los científicos de datos y analistas avanzados, que se proyecta ver un aumento de la demanda en un 28% 2020.

IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará un 28% para 2020

Los trabajos futuros pertenecen a los científicos de datos

Los científicos de datos están cambiando la forma en que se toman las decisiones haciendo un mejor uso de Big Data. Bueno, no se trata solo de oportunidades de trabajo y oportunidades, sino de cuánto paga. Sí, ahora hablemos de dinero. Puede apostar en él comparándolo con los salarios de otros trabajos de TI.

En India, el salario inicial promedio de Data Scientist es de alrededor de £ 6 LPA, mientras que en Estados Unidos es de $ 90k.

Es realmente bueno ver que ha decidido optar por una carrera en Data Science, ya que es una de las próximas grandes cosas que sucederá en el mundo de la tecnología. Pero creo que tiene un gran inconveniente ya que la mayoría de las universidades no proporcionan habilidades profesionales específicas después de lo cual puede seguir una carrera en Data Science. Por lo tanto, uno necesita adquirir habilidades especializadas para seguir una carrera como Data Scientist.

Ahora, para obtener un trabajo como Data Scientist, uno debe tener un conocimiento profundo y un enfoque práctico de los siguientes temas.

  1. Estadística
  2. Programación R
  3. Modelado predictivo
  4. Algoritmos de aprendizaje automático
  5. Extracción de textos

Entonces, para seguir una carrera como científico de datos, debe:

  • Primero, adquiera las habilidades relevantes en las tecnologías mencionadas anteriormente para que pueda comprender el papel básico y el trabajo involucrado.
  • En segundo lugar, necesita practicar sus habilidades y mostrar sus talentos haciendo proyectos relevantes en Data Science. Hay plataformas como kaggle que pueden ayudarte a perfeccionar tus habilidades.
  • Debe encontrar algunas pasantías en las empresas que contratan al científico de datos, ya que necesita familiarizarse con el trabajo que implica el funcionamiento como científico de datos y puede tener algo de práctica en el trabajo entregando millones de datos.
  • Finalmente apareciendo para las entrevistas que pueden ayudarte a ser contratado como Data Scientist.

Ahora viene la verdadera pregunta de cómo va a hacer todo esto. Puede adquirir habilidades de cualquiera de las plataformas o recursos mencionados a continuación:

  • Centros de capacitación : hay muchos centros de capacitación y entrenamiento que ofrecen cursos en estas tecnologías. Pero no hay confiabilidad del contenido del curso y de los maestros, ya que carecen de experiencia en la industria y el escenario actual.
  • Edureka, Udemy, Simplilearn : hay muchas plataformas en línea que proporcionan capacitación y certificaciones para Data Science. Pero recuerde que al final del día su objetivo es ser contratado como Data Scientist.
  • edWisor.com es una de esas plataformas que no solo lo capacita en las tecnologías requeridas por la industria, sino que también lo contrata como científico de datos. Hay más de 100 compañías que están contratando candidatos calificados de edWisor como pasantes / a tiempo completo.

Por lo tanto, puede optar por cualquier plataforma mencionada anteriormente que se adapte mejor a sus necesidades.

¡Todo lo mejor!

Gracias Sid Bola por A2A,

En este momento tienes que concentrarte en tus habilidades de programación. Por favor, siga los siguientes idiomas:

  1. do
  2. Estructura de datos y algoritmo (más importante)
  3. Python (lenguaje más útil en el mundo de la ciencia de datos)
  4. Java (para Big Data futuro)
  5. SQL (Aquí comienzas a jugar con datos)

Nota: Asegúrese de estar familiarizado con las tecnologías mencionadas anteriormente.

Hay algunos conocimientos matemáticos necesarios para la ciencia de datos:

  1. Matemáticas discretas
  2. Álgebra lineal
  3. Estadística

Te sugiero que vigiles tus habilidades matemáticas y estadísticas. Como stat se considera alma de la ciencia de datos.

Una vez que termine las cosas mencionadas anteriormente, siga este enlace para obtener más detalles:

La respuesta de Akash Dugam a ¿Dónde empiezo y cuál es el proceso paso a paso para convertirse en un Científico de Datos?

Si necesita más ayuda, no dude en enviarme un mensaje. Todo lo mejor 🙂

Otras respuestas abordan las habilidades técnicas que necesita. También me gustaría abordar sus habilidades blandas.

  1. ¿Puedes hacer una presentación a un ejecutivo? Su análisis de datos no tiene valor si no puede convencer a la gerencia para que actúe en consecuencia.
  2. ¿Puedes escribir un informe convincente? Similar al primer ítem, es posible que se le solicite que escriba sobre sus hallazgos. Este informe se distribuirá a una variedad de personas ejecutivas y técnicas, y debe explicar sus ideas de manera que todos puedan entender y actuar sobre ellas.
  3. ¿Puedes liderar un equipo? No es probable que trabajes de forma aislada.
  4. ¿Puedes hacer que tu gerente se vea bien? Esto no es ser un chupón o una burlona. Esto es comprender la naturaleza del negocio y proporcionar información que aborde las necesidades del negocio. Entonces, por ejemplo, si sabe que están considerando asignar un proyecto a dos gerentes regionales diferentes y le piden su opinión sobre los modelos de ventas, agregue un campo que aborde las preguntas específicas de la región. Su gerente no necesita usar esa información, pero está disponible.
  5. Finalmente, refuerce su conocimiento específico de dominio. Obtenga más información sobre las industrias en las que desea trabajar.

¿Qué módulos tomaste? ¿Cuánta programación? ¿Cuántos matemáticos o estadísticos relacionados?

Busque una pasantía adecuada

  • ¿Qué experiencia tienes con Hadoop?
  • ¿Has utilizado el analizador de lenguaje Spark MLlib, Mahout, Stanford?
  • ¿Se puede programar en Java, Phyton, R
  • ¿Qué conocimiento tienes de visualización?

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