En primer lugar, le daré una breve introducción a Data Scientist y su Descripción del trabajo .
Introducción al científico de datos
- R La ciencia de datos incluye el análisis de datos. Es un componente importante del conjunto de habilidades requeridas para muchos trabajos en esta área. Pero no es la única habilidad necesaria. Desempeñan funciones activas en el trabajo de diseño e implementación de cuatro áreas relacionadas:
- Arquitectura de datos;
- En adquisición de datos;
- Análisis de los datos; y
- En archivo de datos.
Introducción a la descripción del trabajo de Data Scientist
- Data Scientist tiene que usar métodos estadísticos. Incluye modelado mixto, modelado de respuesta predictiva. Además, técnicas de optimización para satisfacer las necesidades comerciales del cliente.
- Tienen que desarrollar e instalar herramientas estadísticas. Ayuda a construir modelos predictivos. Estos modelos apoyan a los clientes en marketing de clientes e iniciativas de generación de demanda.
- Data Scientist colabora con equipos de consultoría internos para establecer objetivos de análisis de datos, enfoque. Además, los planes de trabajo para proporcionar programación y soporte analítico a la consultoría interna. También proporciona procedimientos estadísticos que utilizan SAS y Microsoft Office.
- Además, las habilidades sólidas de comunicación y resolución de problemas son esenciales para la mayoría de los trabajos.
- Nuevamente, tenga una cosa en mente. Los requisitos específicos variarán según la empresa y el puesto.
Habilidades esenciales y capacitación en ciencia de datos
Algunas habilidades comunes en la mayoría de los puestos :
- Ingeniería de software de cálculo y álgebra lineal de variables múltiples.
- Minería de datos estadísticos.
- Machine Learning PL como Python, C / C, Java.
- Conocimiento de bases de datos como plataformas SQL como Hadoop.
Además, se necesita habilidad :
- Fuertes habilidades de comunicación y resolución de problemas son esenciales para la mayoría de los trabajos.
- Además, los requisitos específicos variarán según la empresa y el puesto.
Lo que necesitas saber
Tenemos el resultado de la investigación. Que las personas deben centrarse en los lenguajes y habilidades de programación. Entonces es demasiado fácil entrar en el campo de la ciencia de datos.
Python (72%);
R (64%); y,
SQL (51%).
“Con estas habilidades, serás elegible para postularte a más del 70% de todas las ofertas de trabajo en línea para roles de científico de datos”
Cómo convertirse en un científico de datos
Si está interesado en convertirse en un científico de datos. Entonces el mejor consejo es comenzar a prepararse para su viaje ahora. Además, tómese el tiempo para comprender los conceptos básicos. Eso no solo será muy útil una vez que esté entrevistando. Sin embargo, también lo ayudará a decidir si está realmente interesado en este campo.
Es importante, para ser honesto contigo mismo acerca de por qué quieres hacer esto. Entonces solo es posible continuar el camino para convertirse en un científico de datos. Probablemente hay algunas preguntas que debe hacerse:
a . ¿Te gustan las estadísticas y la programación? (¿O al menos lo que has aprendido hasta ahora sobre ellos?).
b . ¿Le gusta trabajar en un campo donde necesita aprender diariamente sobre las últimas tecnologías en este espacio?
c . ¿Está realmente interesado en convertirse en un científico de datos, incluso si solo paga un salario promedio?
d . ¿Está de acuerdo con otros títulos de trabajo (por ejemplo, analista de datos, analista de negocios, etc.)?
Primero, debes hacerte estas preguntas. Además, sé honesto contigo mismo. Y si respondiste que sí, entonces estás en camino de convertirte en un científico de datos.
Básicamente, el camino para convertirse en un científico de datos probablemente te llevará algún tiempo. También dependiendo de su experiencia previa y su red. Sin embargo, influir en estos dos también puede ayudarlo en un rol de científico de datos más rápido. Pero también prepárate para estar siempre aprendiendo. Pasemos ahora a las discusiones sobre algunos temas más tangibles.
a. Las matemáticas.
b . La programación.
“No es necesario confundirse entre ciencia de datos y análisis de datos”. Le sugeriré que un enlace lo revise para hacer una comparación entre ambos:
Diferencia entre ciencia de datos vs analítica de datos
Data Science Vs Machine Learning
Tanto el aprendizaje automático como las estadísticas son parte de la ciencia de datos. La palabra aprendizaje en aprendizaje automático significa que los algoritmos dependen de algunos datos. Lo usamos como un conjunto de entrenamiento, para ajustar algunos parámetros del modelo o algoritmo.
En particular, la ciencia de datos también cubre :
- integración de datos.
- arquitectura distribuida
- Automatizar el aprendizaje automático.
- Visualización de datos.
- tableros y BI.
- ingeniería de datos.
- despliegue en modo de producción.
- decisiones automatizadas basadas en datos.
¿Qué significa el aprendizaje automático para el futuro de la ciencia de datos?
Hay que pensar un poco sobre la relación entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático. La ciencia de datos incluye el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático
Es la capacidad de una máquina para generalizar el conocimiento a partir de los datos, llamándolo aprendizaje. Sin datos, hay pequeñas máquinas que pueden aprender.
Para impulsar la ciencia de datos para aumentar la relevancia, un catalizador es una cosa importante. Aumenta más el uso del aprendizaje automático en muchas industrias diferentes. El aprendizaje automático es tan bueno como se proporcionan los datos y la capacidad de los algoritmos para consumirlos. Mi expectativa es avanzar hacia niveles básicos de aprendizaje automático. Se convertirá en una necesidad estándar para los científicos de datos.
¿Qué depara el futuro para los científicos de datos?
Después de los próximos 5 años, desarrollarán la capacidad de utilizar todo tipo de datos en tiempo real. Para las necesidades del futuro, provocará la aparición de nuevos paradigmas de ciencia de datos.
Podemos usar más datos para impulsar decisiones comerciales clave. Habilitaremos innovaciones como “Aprendizaje profundo”. permite predicciones precisas y toma de decisiones. Además, las aplicaciones modernas han presentado nuevos paradigmas estadísticos.
Lo mas importante :
- Científicos expertos en datos;
- estadísticos y
- Los analistas de negocios serán la clave para desbloquear las infinitas posibilidades de Big Data.
¿Qué depara el futuro para los científicos de datos?
Después de los próximos 5 años, desarrollarán la capacidad de utilizar todo tipo de datos en tiempo real. Para las necesidades del futuro, provocará la aparición de nuevos paradigmas de ciencia de datos.
Podemos usar más datos para impulsar decisiones comerciales clave. Habilitaremos innovaciones como “Aprendizaje profundo”. Permite predicciones precisas y toma de decisiones. Además, las aplicaciones modernas han presentado nuevos paradigmas estadísticos.
La cosa más importante:
- Científicos expertos en datos;
- estadísticos y
- Los analistas de negocios serán la clave para desbloquear las infinitas posibilidades de Big Data.
Al final, le diré que el alcance futuro, el salario y el crecimiento profesional en R es lo mejor. Solo una vez vaya a este enlace mencionado a continuación para aprender sobre esto:
R alcance futuro, crecimiento profesional y salario
También tengo enlaces para los libros de DATA SCIENCE:
R mejores libros
Libros sobre ciencia de datos
