¿Es difícil la ciencia de datos?

Nada es difícil si alguien tiene pasión o interés por hacer o aprender Algunas cosas. Por lo tanto, esto también es aplicable a Data Science.

El programa de posgrado diseñado y entregado conjuntamente por Aegis e IBM brindará a los participantes un enfoque holístico en el aprendizaje de la ciencia de datos.

Algunos de los factores que facilitan el aprendizaje en Aegis:

1. Este programa es entregado por el mejor Científico de Datos involucrado en proyectos reales de Ciencia de Datos y Análisis de Big Data de todo el mundo. Verificar perfiles …
2. Clasificado entre los diez mejores cursos de análisis de negocios en la India. Consulta el ranking
3. IBM ha configurado un IBM Business Analytics e IBM Cloud Computing Lab en el campus. El programa es entregado por expertos en la materia de IBM y los mejores científicos de datos de todo el mundo.
4. Fábrica de productos Big Data: Proyectos en vivo: trabaje en proyectos en vivo como Churn Predication, análisis de caída de llamadas de telecomunicaciones líderes; Proyectos de PNL, análisis de consumidores, análisis de sentimientos, etc. en Aegis Big Data Product Factory como parte del programa.
5. CMC, Pasantía y colocación: el Career Management Center (CMC) en Aegis facilita a todos los estudiantes una pasantía remunerada excelente durante 2 a 3 meses con varias empresas, lo que generalmente lleva a la colocación final como rol de Data Scientist, Manager Data Science, Business Analyst, Business Analyst, Risk Analyst, etc. con compañías como IBM, Persistent, HDFC, Loginext, Angelbrooking, Creditvidya, L&T infotech, Virtusa, Ixsight, Pentation, Clover Infotech, L & T Finance, Guppy Media Incorporation, etc. Este año PGP en ciencia de datos, análisis de negocios y gran registro : Paquete más bajo más fresco: 5.5 lacs, Paquete más alto más fresco: 11 lacs
   Los candidatos de experiencia obtuvieron más del 100% de aumento en el último paquete. * Para experiencia de hasta 7 a 8 años.
   El 90% obtuvo el rol de científico de datos
   Pasantía remunerada para todos por 2 a 3 meses
   * Aegis no ofrece ningún tipo de garantía laboral
6. LMS de clase mundial en la nube: Aegis utiliza el Sistema de gestión de aprendizaje (LMS) de clase mundial en la nube llamado mUniversity (mUni). Todas las conferencias, toneladas de material de estudio, libros electrónicos, casos de negocios, video conferencias disponibles en LMS. Verifique la sesión de muestra del Sr. Srikanth Velamakanni, CEO, Fractal Analytics en mUni ……

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

Análisis comparativo de los mejores institutos analíticos en India: haga clic aquí

¿Qué significa Data Science para ti?

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Si está interesado en saber más acerca de la ciencia de datos, no dude en escribir a [email protected] laberatact.com

¿Estas loco? Olvidarás que Data Science es difícil. Simplemente vaya a Scinatics: escuela en línea, cursos en línea, compruébelo usted mismo.

Incluso los estudiantes de la clase 12 pueden aprender programación para ciencia de datos, si se les enseña correctamente. Y el estudiante realmente quiere aprender.

La respuesta es no !!

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Si puedes soñar con convertirte en Data Scientist, no es para nada difícil. Es una combinación de matemáticas, estadísticas y economía O lógica, investigación y toma de decisiones. El papel del científico de datos es brindarle al cliente varias ideas comerciales.

Junto con su conocimiento de dominio, buenas habilidades analíticas con algunos conocimientos de programación y bases de datos lo ayudarán a aprender el tema fácilmente. La curiosidad y la pasión por aprender el tema es muy importante.

El modo de enseñanza mediante el uso de estudios de casos y prácticas prácticas en diferentes estudios de casos con respecto a cada tema ayudará a comprender diferentes técnicas desde el nivel básico hasta el avanzado.

Como dice Manish Pillai, nada es difícil si te apasiona.

Data Science es un término relativamente nuevo y muchos argumentan que es realmente Estadística, que generalmente emplea computadoras en su recopilación y análisis de datos.

Si te gustan las computadoras y las estadísticas, entonces puedes disfrutar, y ser bueno en Data Science.

Respuesta corta, sí, porque es más como el arte. 1. El desafío principal es que hay tantas herramientas que podrías usar, conocerlas correctamente y usarlas junto con la combinación correcta de herramientas es definitivamente como el arte. 2. Capacidad para comprender los datos en sí mismos para que pueda resolver la pregunta del problema en el contexto adecuado.

sí. Se puede poner muy difícil. Hay muchas estadísticas y algunos cálculos involucrados dependiendo del proyecto en el que estés trabajando