¿Cómo conseguir un trabajo de ciencia de datos?

Ciencia de Datos y Negocios

Data Science tiene que ver con todo lo que se puede hacer con los datos para estudiar y explotar ideas ocultas. Esta profesión se produce cuando se combinan técnicas simples de Data Mining como Business Intelligence y Hadoop con estadísticas técnicas y computación compleja. En general, los científicos de datos reciben algunos datos y se espera que los utilicen y guíen a la empresa en la dirección correcta. En el mundo actual, a medida que más y más personas se conectan y dejan una gran cantidad de datos en Internet, la necesidad de los científicos de datos se ha agudizado en casi todas las industrias en las que podemos pensar.

Necesidades industriales de los científicos de datos

Lo que hace un científico de datos en particular depende del tipo y tamaño de la empresa para la que trabaja. Una empresa de nueva creación que carece de recursos no puede contratar a mucha gente, por lo que solo una o dos personas tienen que hacer todo el trabajo, generalmente recolectando datos, interpretando, transformando, modelando, probando y visualizando. Las grandes empresas, que disfrutan de recursos abundantes y pueden contratar a muchos profesionales, generalmente distribuyen todo el proceso entre Ingenieros de Datos, Ingenieros de Software y Científicos de Datos. Aquí, los científicos de datos se centran principalmente en análisis, modelado, pruebas, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Cosas en las que centrarse para convertirse en un científico de datos

Las facetas principales de Data Science son las estadísticas, la informática y los negocios, por lo que uno se ha convertido en un experto en estos tres campos antes de comenzar.

    SQL : un científico de datos puede tener que escribir tantas secuelas. Muchas empresas han configurado la infraestructura de datos desde donde Data Scientist puede recopilar datos utilizando SQL. Es un lenguaje de programación fácil y también es útil para escribir preguntas.

    Métricas : Tiene que interpretar varios tipos de métricas como métricas de éxito, métricas de seguimiento, etc. y entender cómo construir modelos de acuerdo con estas métricas.

    Herramientas: Durante un proyecto, tiene que usar algoritmos complejos y múltiples herramientas de computación como Python (para Aprendizaje automático), Hadoop (para recopilar datos), Excel y R (para analíticas y modelado), Tableau (para visualización) y otros como SAS , Minitab, Spark etc.

    Pruebas: las pruebas son importantes para comprobar si un modelo funcionará como se espera o no. Las pruebas A / B le permiten experimentar múltiples modelos a la vez y ver cuál funciona mejor.

    Comunicación: Debe tener buenas habilidades de comunicación, como hablar en público y la redacción técnica para explicar el modelo a los clientes y otros miembros del equipo. El punto no es solo crear modelos avanzados, sino también hacer que otros los entiendan.

¿Cómo te ayudará este curso en línea de Data Science?

La capacitación en línea sobre Data Science ha sido diseñada teniendo en cuenta los puntos mencionados anteriormente. Las facultades con experiencia en la industria les proporcionan a los estudiantes acceso de por vida con conocimiento detallado y práctico de todos los conceptos importantes. Pruebas, evaluaciones, seminarios en línea y proyectos en vivo ayudan a los estudiantes a prepararse para el trabajo, y para ayudarlos a ubicarse en las compañías adecuadas, también está disponible una celda de colocación bien organizada con un excelente registro.

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