Esa es una excelente pregunta para hacer. Cualquier título en Matemáticas, Estadística, Informática ayudaría. Pero esto no implica que estos sean los únicos grados que decidirían. Hay dos posibles perspectivas para su pregunta. Puedo responder desde el ángulo de los empleadores y otra forma de verlo desde el punto de vista de los aspirantes.
Visión del empleador: hubo un momento a fines de los años 80 hasta principios de la década de 2000 en el que las personas contrataban solo los primeros de un lote, personas con más y más títulos y certificados. Pero para nuestro mejoramiento, la situación ahora ha cambiado. A mi modo de ver, los certificados y títulos son solo una prueba de que ha completado un curso en particular. No habla de tu conocimiento de habilidades. Durante la contratación, vi una brecha significativa entre nuestras necesidades como industria y los académicos que le enseñan. De alguna manera, después de entrevistar a 45 candidatos, seleccionamos a 6 personas. Así que creo que esta es la era del talento.
Visión del aspirante: si usted es un aspirante a científico de datos y realmente tiene el suficiente interés para aprender ciencia de datos, no creo que un título haga una gran diferencia. Aunque un título le daría peso a su currículum, no puede evitar que se convierta en un científico de datos. Si tiene suficiente conocimiento y dedicación, la falta de certificados y títulos no puede detenerlo.
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Aquí hay algunas cosas que debe saber para aprender ciencia de datos. Si tienes un amplio conocimiento de ellos, estoy seguro de que conseguirías un trabajo.
- Estadística, probabilidad y álgebra lineal
- Regresión lineal, series de tiempo y función de costo
- Análisis exploratorio de datos
- Tipos de datos
- Recopilación, extracción, consulta, limpieza y agregación de datos para análisis
- Fuentes de datos, limpieza y disputas
- Raspado web
- Trabajando con API
- Regresión y series de tiempo
- Desarrolle una comprensión profunda de las aplicaciones del mundo real de algoritmos de ML supervisados.
- Regresión polinómica, cresta y logística
- Validación cruzada K-fold
- Árboles de decisión, árboles condicionales y redes neuronales
- Técnicas de conjunto
- K vecino más cercano
- SVM
- Agrupación, reducción de dimensiones, PNL
- Desarrolle una comprensión profunda de las aplicaciones del mundo real de algoritmos de ML no supervisados.
- K- Propagación de medias / afinidad y cambio medio
- Ward / Agrupación aglomerativa / DBSCAN
- Bayes ingenuos
- PNL / Agrupación de texto / NLTK
- PCA y reducción de dimensiones
Aparte de esto, la ética, la dedicación, la autodisciplina y el compromiso también son importantes.
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y se basa en la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.
Algunos enlaces rápidos
- Programa: http://www.greyatom.com/full-stack-data-science-engineering/?utm_source=Quora&utm_medium=Answer&utm_term=Career&utm_campaign=Dec-17
- Chatee con un consejero académico: le invitamos a compartir todas sus dudas e inseguridades, a las que haremos todo lo posible para guiarlo hacia su camino profesional hacia el éxito. https://calendly.com/greyatom/counselling-session/
