Al hacer ciencia de datos en Mu Sigma, Accenture significa que no trabajará en ningún campo específico durante mucho tiempo, ya que hay una rotación de clientes para cada empleado después de un período específico y, por lo tanto, esto lo ayudará a comprender cómo funcionan los análisis de datos en varios campos. Suponga que durante un año estuvo en un equipo que manejaba la cuenta de una compañía de seguros de renombre y luego se lo trasladó a un equipo que maneja la cuenta de una compañía de comercio electrónico. Ahora, esto le brindará una experiencia y conocimiento de cómo trabajar tanto en los campos como más tarde, cuando se mude de la empresa, tendrá más campos de experiencia y, por lo tanto, tendrá una ventaja sobre los demás.
Al trabajar en Amazon, Walmart significa que solo está restringido a los datos y problemas específicos de la empresa. No llega a conocer y aprender mucho sobre otros campos de la ciencia de datos. Y luego, cuando desee cambiar de trabajo, tendrá que atenerse a varias empresas del mismo campo.
¡Espero que entiendas mi punto y gracias por A2A!
¿Cuál es la diferencia entre hacer ciencia de datos en Google, Amazon y WalmartLabs y hacerlo en Mu Sigma, Accenture y Opera Solutions?
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Mu Sigma, Accenture y Opera Solutions son empresas de consultoría / servicios. Por lo tanto, como científico de datos podrá trabajar en varias industrias. En Google, Amazon y Walmart Labs, trabajará en un problema específico al menos durante los primeros 2 años antes de pasar a otro. Podrías profundizar en un problema en estas empresas a diferencia de las empresas de consultoría donde los proyectos son a corto plazo. Además, la calidad de sus pares será mucho mayor en Google et al.
Hablaré por Amazon y Mu Sigma
- Hacer ciencia de datos en Amazon es como estudiar en un IIT con personas extremadamente inteligentes que ya han completado libros como IE Irodov, IL Finar, A DasGupta, etc. y que quieren saber qué sigue. Te presionarán constantemente para descubrir e inventar nuevas herramientas y técnicas y tendrás que asegurarte de estar bien equipado para manejar los nuevos desafíos que se te presenten (es decir, en ciencias de la información). Lo más importante (por mi parte) es que estará extremadamente arraigado en su base de conocimiento y su percepción de lo que sabe sobre Data Sciences será realista. Trabajará en problemas que en realidad enfrentan profesionales de élite de todo el mundo.
- Hacer ciencia de datos en Mu Sigma es como estudiar en esa universidad de ingeniería aleatoria donde si eres capaz de resolver Q. No 2 del primer capítulo de HC Verma en tu segundo año de ingeniería, ¡eres el hombre! Estará rodeado de personas que no tienen idea de lo que está pasando el pez y tendrá un control razonable sobre SAS, R, Hadoop y algún lenguaje de script aleatorio, pronto se verá a sí mismo como un Albert Einstein en proceso, mientras que, de hecho, estarás, realmente en algún lugar cerca de Rakhi Sawant. Con toda probabilidad, los problemas en los que trabajará se pueden resolver con un desmayo de la décima clase que tenga una buena cantidad de sentido común y pueda codificar decentemente.
No estoy seguro de que esta pregunta pueda responderse, principalmente porque Mu Sigma (no sé sobre los demás) en realidad no hace ciencia de datos, incluso el fundador es bastante claro al respecto. Mu Sigma es una empresa de consultoría que realiza análisis de negocios. Es muy posible que incluso un empleado con mucha experiencia no cumpla con varios de los requisitos para un científico de datos.
Por ejemplo, en Amazon, tienen una distinción bastante clara entre un analista de negocios (contratan a Mu Sigma para esto) y un científico de datos (contratan a doctores para esto).
La diferencia es la misma que la diferencia entre un número real y un número complejo. Aunque ambos son números, uno es imaginario.
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