En términos generales, tiene 3 opciones de educación si está considerando una carrera como científico de datos:
- Los títulos y certificados de posgrado brindan estructura, pasantías, redes y calificaciones académicas reconocidas para su currículum. También le costarán mucho tiempo y dinero.
- Los MOOC y los cursos de aprendizaje autoguiado son gratuitos / baratos, cortos y específicos. Le permiten completar proyectos en su propio tiempo, pero requieren que estructurar su propio camino académico.
- Los bootcamps son intensos y más rápidos de completar que los grados tradicionales. Pueden ser enseñados por científicos de datos en ejercicio, pero no le darán iniciales de grado después de su nombre.
El Servicio de Capacitación en Habilidades de TI La Capacitación en Ciencia de Datos ha sido estructurada para aquellos que desean desarrollar el conocimiento avanzado y las habilidades necesarias para trabajar como científico de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener un ascenso o mejorar sus habilidades actuales.
- Habilidades técnicas
- Matemáticas (por ejemplo, álgebra lineal, cálculo y probabilidad)
- Estadísticas (por ejemplo, pruebas de hipótesis y estadísticas resumidas)
- Herramientas y técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, vecinos más cercanos, bosques aleatorios, métodos de conjunto, etc.)
- Habilidades de ingeniería de software (por ejemplo, computación distribuida, algoritmos y estructuras de datos)
- Minería de datos
- Limpieza de datos y munging
- Visualización de datos (por ejemplo, ggplot y d3.js) y técnicas de informes
- Técnicas de datos no estructurados.
- Lenguajes R y / o SAS
- Bases de datos SQL y lenguajes de consulta de bases de datos
- Python (más común), C / C ++ Java, Perl
- Grandes plataformas de datos como Hadoop, Hive y Pig
- Herramientas en la nube como Amazon S3
- Data Science Certificate Training ha sido diseñado para prepararlo para un trabajo en el espacio analítico. El curso de certificación de ciencia de datos lo convertirá en un experto en la comprensión del problema, el diseño del análisis y la aplicación de técnicas de modelado predictivo utilizando R para obtener información comercial de los datos. R es el lenguaje de programación más utilizado hoy en día en el campo de la ciencia de datos y el análisis.
- ¿Qué campos dentro de Data Science son los más relevantes?
- ¿Cómo manejan los científicos de datos las tareas de aprendizaje automático con características correlacionadas?
- ¿Los científicos de datos estarán a la altura de nuestras expectativas o los grandes datos serán una decepción?
- Cómo aprender big data
- ¿Cómo se obtiene el conocimiento de dominio requerido al obtener un título en matemática aplicada o ciencia de datos?
