¿Puedo comenzar a aprender ciencia de datos y big data a los 34 años o es demasiado tarde?

No, no existe un límite de edad para actualizar su conocimiento sobre algunas tecnologías.

No hay requisitos previos predefinidos o estrictos para aprender Hadoop, pero la Capacitación integral de certificación de Hadoop puede ayudarlo a obtener un trabajo de Big data Hadoop si está listo para desarrollar una carrera en Big Data Domain.

Las habilidades de Hadoop están ahí para clamar: ¡este es un hecho indiscutible! La investigación de mercado aliada dice que el mercado global de Hadoop puede llegar a $ 84,6 mil millones para 2021 . Big Data es algo que crecerá día a día, por lo que el avance en la tecnología de big data no se abstendrá, pero Hadoop es una habilidad imprescindible en el escenario actual, ya que es el centro de soluciones de Big Data para muchas empresas y nuevas tecnologías como Spark han evolucionado alrededor de Hadoop.

Entonces, uno puede preguntarse ¿cuál es el alcance de capacitarse bajo Hadoop?

  • La capacitación de Hadoop lo convertirá en un experto en HDFS, MapReduce, Hbase, Zookeeper, Yarn, Oozie, Flume ySqoop utilizando casos de uso en tiempo real en el sector minorista, aviación, turismo y finanzas.
  • Este curso es un trampolín para su viaje de Big Data y tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto de análisis de Big Data después de seleccionar un conjunto de datos de su elección.
  • Comprensión detallada de la analítica de Big Data . El mercado de análisis de Big Data está creciendo en todo el mundo y este fuerte patrón de crecimiento se traduce en una gran oportunidad para todos los profesionales de TI.
  • Practica proyectos de la vida real con Hadoop y Apache Spark. El análisis en tiempo real es el nuevo zumbido del mercado y tener habilidades de Apache Spark es una ruta de aprendizaje muy preferida después de la capacitación de Hadoop
  • Dominar las actividades de administración de Hadoop, como la gestión, supervisión, administración y resolución de problemas de clúster, y la configuración de herramientas ETL como Pentaho / Talend para trabajar con MapReduce son cosa del futuro.
  • Big Data es la tecnología de más rápido crecimiento y más prometedora para manejar grandes volúmenes de datos para realizar análisis de datos. El curso de capacitación de certificación Hadoop de Big Data lo ayudará a estar en funcionamiento con las habilidades profesionales más exigentes.
  • Los profesionales de Hadoop se encuentran hoy entre los profesionales de TI mejor pagados, con salarios que oscilan hasta $ 85K (fuente: portal de trabajo), y la demanda del mercado para ellos está creciendo rápidamente.
  • Da una ventaja sobre los diferentes expertos en el mismo campo, en términos de paquete de pago y confirma que tiene en cuenta los elementos más recientes de Hadoop.
  • La capacitación de Hadoop de una academia de educación establecida lo ayuda a obtener un curso de Capacitación de Certificación de Hadoop que a su vez lo ayuda a desarrollar una carrera profesional en tecnologías de vanguardia.

¡¡Nunca es demasiado tarde!!

¿Qué es lo que hay que hacer?

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Hora de elegir su especificación de análisis de datos

Principalmente, tiene cuatro opciones para aprender análisis de datos:

  • Aprendizaje de análisis de datos usando python
  • Análisis de datos usando R
  • Usando SAS
  • Análisis de datos usando Excel

Aprender de manera práctica y resolver proyectos de datos en realidad lo ayudaría a obtener una carrera mejor y prometedora con el Curso de análisis de datos de Digital Vidya.

¿Quiere saber más sobre los usos de Excel como un conjunto de habilidades para el analista de datos? Descargue un plan de estudios detallado y hable con nuestros expertos en análisis de datos.

Espero que esto ayude.

Nada es demasiado tarde para comenzar. Sin embargo, la pregunta que debes hacerte es por qué. ¿Por que quieres aprender? ¿Es porque hay empleos y dinero involucrados? Entonces necesitas pensar, no hay nada malo en eso. Sin embargo, estos trabajos pueden desaparecer en los próximos 5 a 10 años. Para cuando esté listo, hay muchas personas que buscan los mismos trabajos. Hace poco asistí a una reunión, de 10 personas, 5 querían o esperan trabajar en este campo.

Si hay otras razones, continúe y aprenda, solo por dinero o trabajo, el pensamiento puede no ser sostenible.

Eso es vago. Nunca es tarde para aprender algo.

Sin embargo, si se pregunta si es demasiado tarde para convertirse en un científico de datos , vea esto: ¿Es fácil hacer una carrera profesional a los 37 años para ser un científico de datos?

Curiosamente comencé mi viaje en la ciencia de datos a los 34 años, obtuve un MSc con distinción después de haber estado fuera de la escuela durante más de 10 años y ahora estoy trabajando como científico de datos.

Entonces, sí, es posible, con un plan adecuado, motivación y dedicación al oficio, la edad no es una barrera.