¿Cuáles son los mejores 3 institutos de capacitación en el aula para un curso de ciencia de datos con certificación en Hyderabad?

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Las demandas de ciencia de datos aumentan rápidamente. Por lo tanto, existe una gran oportunidad para que cada profesional de software ingrese a este campo en crecimiento y comience una carrera en ciencia de datos. Los científicos expertos en datos que pueden trabajar en herramientas como SAS, R y Python son reclutados instantáneamente por las principales compañías como Flipkart, GOOGLE, IBM, Cognizant, HCL, Dell, GE Capital, IBM y más.

¿Qué es la ciencia de datos?

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La ciencia de datos implica el uso de métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos y extraer conocimiento de ellos.

Hay 3 ciencias importantes que forman la ciencia de datos.

1. Ciencias de la Computación
2. Estadística matemática
3. Aplicaciones

¿Por qué ciencia de datos?

1. Conocer la inteligencia de negocios y analistas de negocios.
2. Para comprender los problemas comerciales.
3. Comprender las estadísticas descriptivas del análisis de datos.
4. Para sobresalir trabajando en Tableau.
5. Para iniciarse en R y explorar datos en R.
6. Comprender a crear árboles de decisión.
7. Comprender la recopilación de datos y la minería de datos.
8. Para tener una idea previa sobre las funciones de bucle y las herramientas de depuración.
9. Aprender a ejecutar pruebas no paramétricas.

¿Qué roles de ciencia de datos existen?

Analista de Inteligencia de Negocios

Ingeniero de minería de datos

Arquitecto de datos

Científico de datos

Científico de datos sénior

Mercado de trabajo

• El trabajo más sexy del siglo XXI. Data Scientists es el trabajo más sexy del siglo XXI por la universidad de Harvard
• 3,400 ofertas de trabajo únicas para científicos de datos cada mes.
• Más de 3,000,000 de científicos expertos en datos requeridos para fines de 2018.
• los salarios van desde $ 60,000 y más.
• GlassDoor lo ubicó en el primer lugar para trabajos populares

¿Qué habilidades necesito?

Debes ser experto en el seguimiento para poder sumergirte en el campo de la ciencia de datos.

• Estadística y probabilidad
• Algoritmos
• Lenguajes de programación (Java, Scala, SQL, R, Phyton)
• Minería de datos
• Aprendizaje automático

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