¿Qué conocimientos básicos debo tener si quiero entrar en el dominio de big data o data science? ¿Desde dónde puedo comenzar mi transportista?

¿Qué conocimientos básicos debo tener si quiero ingresar a Big Data o al Data Science Domain?

Cualquier título básico con antecedentes matemáticos adecuados es suficiente para ingresar al dominio de Data Science. El título ideal para la ciencia de datos, según yo, será la licenciatura en estadística. Pero, cualquier BSc que tenga Math como mayor / menor / principal / subsidiaria, o cualquier rama de B.Tech también será útil para ingresar a Data Science. Los estudiantes de BA y BSc que no tienen matemática como asignatura también pueden ingresar a Data Science, siempre que completen el autoaprendizaje de matemática secundaria / secundaria de nivel de licenciatura. El nivel menor del que estoy hablando es: si eres estudiante de BSc Física (especialidad) en alguna universidad india, tendrás que estudiar 2 años de matemáticas menores. Entonces, si ha estudiado 2 años de matemáticas menores a nivel de licenciatura, tiene el conocimiento requerido. De todos modos, quien quiera entrar en Data Science no debe odiar las Matemáticas / Estadísticas.

¿Desde dónde puedo comenzar mi carrera?

Suponga que tiene la competencia requerida en Matemáticas y Estadística como se mencionó anteriormente. Entonces, ¿desde dónde deberías comenzar tu carrera? Para esto, primero entienda qué tipos de trabajos hay en el campo Ciencia de datos. Los tipos de trabajos en el campo de la ciencia de datos se pueden agrupar en 4 categorías / designaciones:

1. Administrador de datos : el monitoreo diario de los datos en cualquier organización es realizado por estos tipos. Las copias de seguridad de datos, actualizaciones, parches, seguridad y poner los datos a disposición de todos en la organización es responsabilidad de los administradores de datos. Puede / no tener buenos antecedentes matemáticos para convertirse en administrador de datos.
2. Analista de datos : las personas que juegan con Big Data son estos tipos. Un analista de datos también se puede llamar un ” solucionador de problemas “. La mayoría de las personas que ingresan a Data Science para un trabajo comienzan con esta designación, o algo relacionado con este título. Estas personas analizan big data y crean métodos para extraer conocimiento de big data. La competencia de un analista de datos también se puede medir por su capacidad para configurar la visualización de datos. Puede trabajar como analista de datos con / sin muchos antecedentes matemáticos.
3. Arquitecto de datos : la configuración y la estructura de los datos deben ser conocidas por estos tipos. Deben poder crear nuevas bases de datos de acuerdo con las necesidades del cliente / organización. Estas personas deberían ser buenas en matemáticas, estadística y ciencia de datos.
4. Científico de datos : un científico de datos debería ser capaz de combinar toda la información recopilada de Big Data y llegar a conclusiones, o debería ser capaz de responder varias preguntas que la organización estaba ejecutando después. Estos muchachos deberían ser muy buenos en matemáticas, estadística, negocios y ciencia de datos.

Apache Hadoop se ha convertido en sinónimo de Data Science. El marco de software de Apache Hadoop ayuda a almacenar grandes datos como grupos de datos / conocimiento. Por lo tanto, las personas que tienen buenos conocimientos en Hadoop tienen demanda en el campo de la ciencia de datos. Las personas que tienen conocimiento en las diferentes partes de este marco Hadoop como HDFC, MapReduce, Hive, Pig, HBase , Yarn , etc. también tienen una gran demanda. Los candidatos que tienen conocimiento o experiencia en herramientas de análisis de datos como R, SAS, SPSS, Mathlab y en lenguajes de programación como C, C ++, Java, Python, etc. también son muy buscados.

Respuesta del usuario de Quora a ¿Por qué la ciencia de datos tiene grandes vacantes?

¿Cómo puedo convertirme en un científico de datos?

¿Cómo me convierto en un científico de datos sin ir a la universidad / tener un título?

¿Qué cualidades separan a los grandes científicos de datos de los buenos científicos de datos?

Es un marco de programación de código abierto basado en Java que admite el procesamiento y el almacenamiento de conjuntos de datos extremadamente grandes en un entorno informático distribuido. Fue creado por Doug Cutting y Mike Cafarella en 2006 para apoyar la distribución del motor de búsqueda Nutch. Las organizaciones pueden implementar componentes de Hadoop y paquetes de software compatibles en su centro de datos local. Hadoop está compuesto por numerosos módulos funcionales. En el nivel mínimo, utiliza Kernel para proporcionar el marco de trabajo de las bibliotecas esenciales. Otros componentes incluyen el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), que es capaz de almacenar datos en miles de servidores para lograr un ancho de banda alto entre los nodos. Conozca más en la capacitación en línea de Big Data hadoop

Respondí la misma pregunta aquí:

La respuesta de Shweta Gupta a ¿Qué conocimiento básico es imprescindible si quiero entrar en el campo de los grandes datos o la ciencia de datos? ¿Cuál es la mejor manera de comenzar mi carrera en el mismo?

Hola, llegando a Big Data, ya que se trata de análisis, necesitamos tener el conocimiento básico de JavaScript, y se necesita conocimiento estadístico para el dominio de la ciencia de datos. También hay algunos de los mejores institutos que brindan un curso de Big Data y Data Science con un 100% de verificación de apoyo de colocación laboral. Capacitación de Hadoop en Bangalore.

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