Cómo construir mi carrera en ciencia de datos

Mi mejor sugerencia para ti en este momento es, “no te confundas”.

Quieres ser un científico de datos, así que esto es todo, ya sabes en qué quieres convertirte. Entonces, ¿por qué preocuparse y confundirse? Lo mejor para usted en este momento es satisfacer las habilidades y el camino que debe seguir.

¿Confundido sobre qué aprender primero?

Siempre puede tener menos conocimiento sobre estadísticas y aún aprender el lenguaje R si ya tiene conocimientos de programación. Será más fácil aprender este idioma muy rápido. R está diseñado para ser una herramienta estadística, por lo que el aprendizaje automático y las matemáticas son los aspectos importantes de R.

Supongo que eres nuevo en ciencia de datos y tienes dudas sobre qué aprender primero. No se preocupe, tiene sentido que un recién llegado no esté seguro.

• Déjame darte un resumen sobre lo que necesitas aprender.

• R : es la lengua franca de las estadísticas, porque es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto que se utiliza para realizar análisis de datos avanzados.
• Python : también es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto que se ha vuelto bastante popular en la ciencia de datos debido a su comunidad activa y bibliotecas de minería de datos.
• Modelado de datos / habilidades de aprendizaje automático
• Visualización de datos
• Habilidades para resolver problemas
• Conocimiento estadístico
• Curiosidad : dése espacio para aprender cosas nuevas y pregunte el “por qué” de las cosas mientras se capacita.
• Comunicación

¿Te importa dominar estas habilidades?

Con las próximas oportunidades laborales en ciencia de datos, el científico de datos es un campo interesante para elegir. Las personas que tienen experiencia en este campo ganan alrededor de 8 LPA en India si has adquirido estas habilidades, confía en mí, tienes un futuro sólido.

La mejor manera de proceder hoy es encontrando la carrera correcta:

1. Actualícese y aprenda las habilidades necesarias para ser un científico de datos.
2. Crea tu portafolio mientras te haces prácticamente experto.
3. Domina estas habilidades y consigue ser contratado.

¿Pero de dónde aprendo estas habilidades?

Más de la mitad de los científicos de datos actualmente empleados todavía usan MOOC para la educación continua y el desarrollo de habilidades. Pero demostrando el potencial de estos cursos, ¿ayuda incluso a las personas a adquirir habilidades en el mundo real?

Mi respuesta es no..

Debido a que estos cursos solo le ofrecen excelentes habilidades de aprendizaje y se enfocan principalmente en otorgarle certificaciones, mientras que las certificaciones no hacen mucho bien para ayudarlo a encontrar un trabajo adecuado, ¿verdad?

Esperemos que esto te haya ayudado a entender lo que debes hacer ahora para convertirte en un científico de datos. Además, si está listo para dedicar un tiempo a usted mismo para hacer una gran carrera de la ciencia de datos y desea sumergirse en el aprendizaje de estas habilidades y más, siempre puede consultar – edWisor | Obtener habilidades Obtener contratado. Le ofrecen una combinación de equiparse con la última tecnología requerida en ciencia de datos, mejor tutoría , proyectos en vivo , currículo basado en proyectos, conocimiento práctico y garantía de carrera para ayudarlo a hacer una transición profesional y convertirse en un científico de datos.

La curiosidad siempre te mantendrá motivado a largo plazo.

¡Todo lo mejor!

Si conoce estadísticas, teoría de la información, etc., el conocimiento de programación no es absolutamente necesario. Probablemente podrás retomar eso después de algunos tutoriales.

Si, por otro lado, todo lo que sabes es un pequeño Python, entonces será más difícil entrar en las posiciones “altamente remuneradas” dentro de la ciencia de datos, aunque definitivamente podrás entrar en él en este momento. De hecho, incluso si está bien versado en todas las cosas relacionadas con Python, todavía parece que no tienen conocimiento de la “industria” (Cómo recopilar datos, estadísticas, algos de aprendizaje profundo y cuándo usar cuál, etc.) Todavía no recibirá el pago masivo promocionado por aquellos que dijeron que la ciencia de datos es una industria candente.

Por lo que entiendo, la mayoría de las personas buscan “estadísticos cibernéticos” cuando se imaginan a un científico de datos: alguien que pueda recopilar los datos, normalizarlos, descubrir qué datos se correlacionan, luego hacer varios modelos de datos y finalmente dar el tomadores de decisiones un “informe” interactivo que les muestra escenarios de “qué pasaría si” y cómo las probabilidades de ciertas cosas afectan el resultado potencial, para que puedan tomar decisiones mucho más informadas.

Basado en su interés y conocimiento básico hacia Python, le recomendaría que se convirtiera en un ingeniero de aplicaciones. Como programador, ha estado creando, creando y manteniendo aplicaciones a escala empresarial. Y ahora desea mejorar la plataforma de tecnología Big Data y trabajar con el marco de procesamiento en tiempo real más utilizado, Apache Spark. Este es un curso muy completo que lo ayudará a desarrollar un conjunto profundo de habilidades para trabajar con el marco de procesamiento en tiempo real y su ecosistema.

Hacer el curso de Ingeniero de aplicaciones de Big Data aumentará significativamente su experiencia en su rol como desarrollador o programador de aplicaciones.

Asista a una sesión de demostración gratuita realizada por Digital Vidya en Big Data Analytics que realmente lo ayudaría a saber qué habilidades debe aprender en función de su último perfil de trabajo.

Espero que esto ayude.