¿Por qué es importante la ciencia de datos?

¡Aquí hay cinco razones por las cuales los Científicos de Datos / Ciencia son abrasadores! 1. IBM y HP del mundo invierten miles de millones de dólares. Sí, son los nuevos ‘Honcho’s’. Para satisfacer las crecientes demandas de los clientes en las industrias de uso intensivo de datos de hoy, IBM ha establecido la cartera más profunda y amplia del mundo de tecnologías y soluciones de Big Data y Analytics, abarcando servicios, software, investigación y hardware. Lo que impulsa esto es el hecho de que IBM ha realizado una inversión multimillonaria en big data y análisis ($ 24 mil millones desde 2005 a través de adquisiciones e I + D) para ampliar su posición de liderazgo en este mercado estratégico. HP y GE, por otro lado, invirtieron más de $ 1 billón en big data. Según IDC, el mercado de big data y análisis alcanzará los $ 125 mil millones en todo el mundo en 2015. Entonces, si tiene alguna duda de si Big Data es solo una palabra de moda, ¡piénselo dos veces! 2. Demand Supply Gap- ¡Saluda a la bestia sexy! Desde nuevas empresas tecnológicas hasta compañías de Fortune 500, los científicos de datos son un producto de moda. Un estudio de McKinsey predice que para 2017 Estados Unidos podría enfrentar una escasez de casi 200,000 personas con “habilidades analíticas profundas”. Entonces, no sorprende que cuenten con un salario inicial promedio de alrededor de $ 120,000. Las personas con las habilidades necesarias son escasas, principalmente porque la disciplina es muy nueva. Pero, la situación está cambiando rápidamente, ya que algunas universidades de todo el mundo han comenzado a ofrecer diferentes tipos de programas de maestría en ciencia de datos. Este año, por ejemplo, la Universidad de Nueva York está ofreciendo una Maestría en Ciencia de Datos, y Aegis School of Business & Telecommunication en asociación con IBM ha lanzado el Programa de Posgrado de Tiempo Completo y Ejecutivo a Tiempo Parcial (PGP) en Business Analytics y Big Data, el primer de India programa holístico de ciencia de datos. “En la actualidad, solo hay 10,000-15,000 expertos en análisis y datos en India, y habrá una escasez de dos científicos de datos de Lacs en India en los próximos años”, CEO de Fractal y miembro de Analytics Grupo de interés, Srikanth Velamakanni. 3. Está lloviendo dinero: ¡la búsqueda de científicos de datos de Unicornio está en proceso! El jugador de comercio móvil Paytm está contratando a un equipo de ocho científicos de datos en Canadá, pagando en promedio $ 250,000 (Rs 1.5 millones de rupias) cada uno. “El equipo analizará la gran cantidad de datos que tenemos desde diferentes ángulos. Por ejemplo, detección de fraude, ventas y demás “, dijo Vijay Shekhar Sharma, fundador de One97 Communication, propietario de Paytm. “Si una persona paga Rs 60-70 Lacs se le ofrece Rs 1.2 millones de rupias, entonces nadie en el mercado lo tocará por un tiempo”, dijo Gattu, director de operaciones de Gramener. Al menos cuatro profesionales de la industria dijeron que Flipkart, Snapdeal, Amazon y Walmart se encontraban entre las compañías que enviaban grandes paquetes de pago a los principales científicos de datos. Los sueldos de los principales científicos de datos con más de 10 años de experiencia en matemáticas y estadísticas están tocando regularmente la marca crore de Rs 1 ; como se menciona en Economics Times. Olvídese de las complejas habilidades de Data Science, el mercado se ha vuelto tan loco que incluso los candidatos con 1 a 2 años de experiencia en Hadoop solo obtienen entre 7,5 y 10 Lacs al año. Unicorn Data Scientist es la versión mejorada de nuestros científicos de datos picantes, pero es un poco difícil de cazar y recibe una compensación de más de $ 200,000 por año. Incluso si nuestros deseables no saben codificar, todo gracias a la creciente ola de ciencia de datos que ha elevado la compensación de todos los demás profesionales de análisis de datos, según una encuesta más reciente. 4. Los científicos de datos son superhombres con Crystal Ball. ¿No son grandes quesos? Los científicos de datos son súper hombres que cuentan historias a partir de los datos, respectivamente del tamaño de los datos: grandes o pequeños. Responden preguntas como lo que está sucediendo. ¿Lo que sucederá? ¿Qué deberíamos hacer ahora? Estos se denominan BI, análisis predictivo y análisis prescriptivo. Utilizan estadísticas, aprendizaje automático, PNL, R, Python, Hadoop, Spark para crear Crystal Ball para predecir el futuro , resolver problemas de negocios o descubrir las oportunidades que faltan. Snapdeal, que tiene más de 20 millones de suscriptores y genera terabytes de datos a través de las interacciones que suceden con los clientes, además de un catálogo de más de 5 millones, produce 15 millones de puntos de datos (conjunto de datos relacionados como un consumidor que compra en días específicos para una cosa en particular ) dentro de dos horas, utilizando Hadoop. Alrededor del 35% de sus pedidos provienen de sistemas personalizados y de recomendación, y la tasa de conversión de dichos pedidos es un 20-30% más alta que los pedidos normales, afirma la compañía. 5. ¡Con Data Science finalmente puedes ser una estrella del rock! Si no estabas en la realeza de regreso a casa en la universidad, es hora de limpiarte las lágrimas. De Google a Twitter , de IBM a Snapdeal, las compañías tecnológicas y de comercio electrónico más populares claman por los científicos de datos. El presidente Obama nombró al Dr. DJ Patil como Subdirector de Tecnología para Política de Datos y Científico de Datos en Jefe en la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca. Como científico jefe de datos, DJ ayudará a dar forma a las políticas y prácticas para ayudar a los EE. UU. A seguir siendo líderes en tecnología e innovación, fomentar asociaciones para ayudar a maximizar de manera responsable el retorno de la inversión en datos de la nación y ayudar a reclutar y retener las mejores mentes en datos ciencia para unirnos al servicio del público.

Aegis ofrece un programa de posgrado en ciencia de datos, análisis de negocios y big data en asociación con IBM. Las personas que desean hacer carrera en ciencia de datos pueden unirse a este programa.

Aegis es uno de los mejores institutos que brindan educación en Data Science, Business analytics y Big Data. Para clasificar, haga clic en el enlace: Los 10 mejores cursos de análisis en India – Ranking 2016

Algunos de los aspectos más destacados del programa se enumeran a continuación:

Puntos destacados del programa:

Certificación de IBM al finalizar el curso. IBM Business Analytics Lab: IBM ha configurado un IBM Business Analytics e IBM Cloud Computing Lab en el campus.

Plan de estudios innovador: el plan de estudios ha sido desarrollado para los programas conjuntamente y es entregado por expertos en la materia designados por IBM y por la facultad de Aegis.

El plan de estudios atiende a los diversos requisitos de habilidades de organizaciones de todo el mundo, incluidos bancos, servicios informáticos, educación, atención médica, seguros, fabricación, venta minorista y otras industrias.

Herramientas: exposición práctica en IBM DB2, IBM Cognos TM1, IBM Cognos Insight, IBM InfoSphere Big Insight, IBM Worklight, IBM BlueMix, R, Python, SAS, Hadoop, MapReduce, EC2, AWS, Weka, etc.

Colocación: Aegis tiene un Centro de Gestión de Carrera que organiza la pasantía remunerada del estudiante, así como la colocación final en empresas líderes.

Duración y crédito: El programa PGP – BA y Big Data es globalmente aceptable 45 unidades de crédito que incluye 36 unidades de crédito de cursos básicos y 9 unidades de crédito de cursos optativos que se extiende a lo largo de 11 meses que incluye 2-3 meses de pasantía.

Entregado a tiempo completo y a tiempo parcial (en línea / fin de semana / híbrido)

Módulos del curso impartidos por IBM: la facultad de IBM enseña estos cursos: (i) Business Intelligence utilizando Cognos BI (ii) Big Data Analytics utilizando IBM InfoSphere Big Insight y

Para obtener más información sobre el programa, haga clic en el siguiente enlace

Tiempo completo: http://goo.gl/7veAon

Modo de fin de semana ejecutivo: http://goo.gl/I9J3r5

Modo ejecutivo en línea: http://goo.gl/jX7r70

¿Por qué es una manzana, una manzana y no un mono? Debido a que su cerebro (inteligencia) procesa la información (datos) correctamente que es recopilada por sus ojos (sensor) al aprender y razonar continuamente esas cosas (¿ciencia?). Los humanos han estado haciendo esto desde siempre … no nos pagan para reconocer las cosas de la vida diaria. Para nosotros esto es trivial. Sin embargo, el cerebro humano tiene ciertas limitaciones cognitivas en términos de obtención y procesamiento de información, memoria, reconocimiento, predicción, etc., por lo que las computadoras poderosas pueden ayudar. Con las mejoras y los avances en tecnología, hardware y recursos informáticos, ahora podemos recopilar amplios datos de casi todo, por ejemplo, su teléfono inteligente deja rastros de sus movimientos y ubicaciones, su comportamiento de búsqueda en línea se almacena, se puede capturar cómo utiliza la televisión, se registra cómo compra cosas en un supermercado, incluso cómo se camina por la ciudad es monitoreado por CCTV, etc. Nuestros datos se capturan en todas partes y todo el tiempo sin que nos demos cuenta. ¿Estos datos valen algo o para alguien? Si, lo hace! Pregunte a los anunciantes que desean proporcionar anuncios dedicados para maximizar sus negocios, pregunte a las personas que desean aplicaciones para la salud y el estado físico, por ejemplo, rastreador de salud, detector de caídas, etc. , pregunte a las personas en el mercado de valores que desean maximizar sus ganancias, pregunte a los agentes de la ley que desean detectar actividades terroristas en lugares abarrotados y así sucesivamente. Por lo tanto, tiene una enorme cantidad de datos que pueden utilizarse potencialmente en beneficio de personas, clientes, propietarios de empresas, agencias gubernamentales y muchos otros interesados.
Lo que acabamos de ver arriba es el lado de ‘datos’ de las cosas. Ahora el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la minería de datos y los campos aliados ayudan a proporcionar métodos sistemáticos y científicos para proporcionar información útil, predicciones, reconocimientos y soluciones analíticas a partir de estos datos gigantescos. Por lo tanto, puede combinar dos ideas y decir que la “ciencia de datos” es realmente importante.

Cuando tiene tantos datos como dinero, comentarios, datos de clientes, personas que trabajan, etc. Desea que todo sea simple y fácil de entender para que pueda realizar mejoras, esta es la razón por la cual la ciencia de datos es importante . Data Science puede hacer más que eso.

Data Science ayuda a los humanos a tomar mejores decisiones; ya sea decisiones más rápidas o mejores decisiones. Las empresas invierten mucho dinero en ciencia de datos para poder obtener la información correcta para tomar las decisiones correctas.

La ciencia de datos no es un rol nuevo, pero la creación de un científico jefe de datos representa la agudización de la capacidad ejecutiva para las soluciones de big data.

Los científicos de datos son grandes expertos en datos . Toman una enorme cantidad de puntos de datos desordenados (no estructurados y estructurados) y utilizan sus formidables habilidades en matemáticas, estadísticas y programación para limpiarlos, masajearlos y organizarlos .

Al examinar grandes cantidades de datos , es posible descubrir patrones y correlaciones ocultos.

Por lo tanto, uno debe ser muy bueno en eso o, de lo contrario, los datos colectivos podrían equivocarse y dar información incorrecta y pueden dar lugar a decisiones incorrectas.

Entonces ves que es bastante importante.

Pero no se detiene solo para una empresa, también podría usarse en la vida diaria , ¿cómo?

• Uno puede recopilar información y saber cuándo hay los boletos de avión más baratos para reservar, o cuándo obtener el boleto de cine más barato también.
• Puede saber en qué época del año puede visitar mejor un país.
• Puede cambiar sus condiciones financieras con él.
• Si desea comprar un automóvil, incluso puede saber cuándo comprarlo con la mejor oferta. Al igual que a fin de mes, los concesionarios deben completar sus tareas.

Sepa por qué tiene una alta tasa de satisfacción laboral: la respuesta de Ritesh Sonavane a ¿Por qué la ciencia de datos tiene una alta tasa de satisfacción laboral?

Espero que esto ayude.

¡Aclamaciones! 🙂