¿Cómo debo seguir una carrera en big data?

Hay un par de maneras diferentes de hacerlo para alguien con experiencia profesional en software.

La forma más rápida de convertirse en un profesional de datos es asistiendo a un bootcamp. En K2 capacitamos a estudiantes con una sólida experiencia en software para que se conviertan en científicos de datos en poco más de 3 meses a tiempo completo y 6 meses a tiempo parcial. Nuestro plan de estudios se basa en la aplicación, por lo que enseñamos haciendo. Para las opciones de carrera, trabajamos con estudiantes para vincularlos con uno de nuestros socios de la industria para obtener una pasantía y brindar apoyo profesional completo, como entrevistas simuladas, guías de entrevistas, currículum y soporte de LinkedIn, etc. Aquí está nuestro enlace si está interesado .

K2 Data Science

La segunda opción sería ir por la ruta más tradicional y volver a la universidad. Hay una serie de instituciones que ahora ofrecen un título relacionado con la ciencia de datos. Este sigue siendo un campo nuevo, por lo que sus opciones son algo limitadas, pero estoy seguro de que podría encontrar una. Esto llevaría más tiempo y es más costoso, pero algunos estudiantes prefieren esta ruta. El plan de estudios que encontrarás en la mayoría de las universidades será más teórico, por lo que es posible que no tengas tanta práctica, pero definitivamente tendrás la teoría baja. Aquí hay una lista de universidades que le brindarán más información sobre su programa.

Mejores escuelas para maestrías en ciencia de datos

Espero que esto te dé alguna dirección.

Puede aprender fácilmente esta tecnología e ingresar al mundo de Big Data. Solo requiere conocimientos básicos de Java y puede aprender la tecnología fácilmente como se menciona a continuación:

Para empezar, primero debe saber qué es Big Data y por qué debería aprenderlo.

¿Por qué deberías aprender Big Data?

Para obtener más información sobre el tema, consulte los siguientes enlaces:

• Comprender qué es Big Data: la palabra de moda más grande
• Los mejores libros para aprender Big Data y Hadoop
• Introducción a Hadoop: una guía completa para principiantes

Además de pasar por el material anterior, para obtener un buen trabajo en Big Data Hadoop, debe tener más conocimientos prácticos en lugar de solo conocimientos teóricos. Debería haber hecho pocos POC y un proyecto en vivo para obtener conocimientos prácticos. Esto es lo que la mayoría de las industrias buscan de un candidato que aparece para entrevistas.

Le sugiero que consulte el siguiente enlace para obtener más detalles sobre 1 de estos cursos de DataFlair:

Curso de formación certificado en Big Data y Hadoop

Proporcionan capacitación a un precio mucho menor en comparación con otros con la mayor parte de la capacitación como orientación práctica y directa de un capacitador que tiene más de 18 años de experiencia. Su curso complementario de Java lo ayudará a aprender lo esencial de Java para Big Data Hadoop.

Puede visitar su sección de testimonios para leer la vista de los estudiantes a continuación:

Testimonios | Cursos de formación certificados | DataFlair

Una vez que haya terminado con los POC y el proyecto, su instructor lo asistirá en la preparación del currículum y las entrevistas simuladas lo ayudarán a descifrar las entrevistas en cualquier empresa y conseguir el trabajo de sus sueños.

Conozca Big Data, Data Science y cómo hacer una carrera en él:

Únase al Encuentro Aegis-IBM Big Data & Data Science, Bangalore, el 26 de febrero de 2017.

Únase al Meetup de Aegis-IBM, Big Data Day: ¿Qué se necesita para ser un Data Scientist? Explore y aprenda todo lo que quería saber sobre Data Scientist, Data Science, Big Data, Business Analytics, Predictive analytics, ML, NLP, Cognitive Computing.

Cómo se usa en la vida real en diversas áreas funcionales como Finanzas, Operaciones, Marketing, Recursos Humanos, etc. en diferentes industrias Comercio electrónico, Telecomunicaciones, salud, banca, seguros, automóviles, etc. Conozca cómo diversas herramientas como Spark, Hadoop, R, Python, IBM Watson , SAS e IBM Infoshphre Big Insight pueden ayudarlo en su viaje de ciencia de datos.

Altavoces:

1) Deepak Vinchhi – Cofundador y Director de Operaciones, Julia Computing, Inc. – Julia Computing, Inc.
2) Bhanu Ramgopal – Vicepresidente – Ingeniería y Análisis en Myntra
3) Subrat Parida – Fundador y CEO en racetrack.ai
4) Bhupesh Daheria – CEO, Aegis School of Data Science, Fundador – Big Data Product Factory, Data Science Congress, Bell Award, mUniversity

Agenda:

¿Qué es la ciencia de datos? ¿Qué es Business Analytics? ¿Qué es Big Data? ¿Qué es el análisis predictivo? IBM Watson? ¿Cómo la informática cognitiva, la ciencia de datos, el análisis de negocios y los grandes datos están cambiando el mundo? ¿Quién está usando?

¿Empleos, paquetes y oportunidades en Big Data, análisis y ciencia de datos?
¿Qué son las oportunidades profesionales? ¿Qué empresas están contratando? ¿Cuál es el rango de salario en este campo? ¿Cómo un chico más nuevo de BSc Stats obtuvo 11 paquetes de inicio de Lacs en AngelBroking? ¿Por qué el profesional de TCS S / W obtuvo un aumento del 100% en HDFC? ¿Por qué Paytm contrató a 8 científicos de datos con un paquete de USD 350,000?

¿Puedo hacer un cambio de carrera a esta edad?
Tengo 15 años de experiencia en gestión de proyectos. ¿Puedo cambiar mi carrera en Big Data? ¿Qué tipo de trabajos puedo conseguir? Tengo 5 años de experiencia en marketing y soy MBA. ¿Puedo cambiar mi carrera en Big Data, BA, Data Science? No tengo antecedentes técnicos o de codificación. ¿Puedo pasar a la analítica? ¡Traiga sus preguntas y obtenga respuestas de expertos!

¿Habilidades necesarias?
¿Qué habilidades y competencias se requieren en el mercado? ¿Puedo conseguir un trabajo en Big Data? ¿Cómo manejar la ciencia de big data, la computación cognitiva, la ola de big data? ¿Debo aprender R o Python? Hadoop o Spark? ¿Por qué necesito aprender Machine Learning?

¿Cómo Aegis e IBM pueden ayudarlo a comenzar una carrera?
¿Cómo Aegis e IBM pueden ayudarlo a comenzar una carrera en Data Science, Big Data y Business Analytics?

Fecha: domingo 26 de febrero de 2017
Lugar: Devaraj URS Bhavan, 8, Millers Rd, Govinda Chetty Colony, Kaverappa Layout, Vasanth Nagar, Bengaluru, Karnataka 560051
Mapa: https://goo.gl/xEOiJf
Horario: 1:30 PM – 6:00 PM

Para registrarse: haga clic aquí

La inscripción para participar es gratuita por orden de llegada.
Para cualquier consulta hable con Dhruv J. Kataria al + 91- 8422970037 / + 91- 9022137010 / + 91- 8422970034
correo electrónico: [correo electrónico protegido]

A2A.

Había escrito mucho sobre esto, así que solo señalaba mis respuestas anteriores al tema relacionado:

La respuesta de Priyanshu Kumar a ¿Qué es una gran certificación de big data de nivel básico?

La respuesta de Priyanshu Kumar a ¿Quién es elegible para el entrenamiento Hadoop de Big Data?

La respuesta de Priyanshu Kumar a ¿Cuáles son los mejores video tutoriales en línea para Hadoop y big data?

La respuesta de Priyanshu Kumar a ¿Cómo consigo trabajo en hadoop de big data como un CSE de M.Tech más reciente?

Para incluir la exp. De Big Data en su currículum, puede leer → La respuesta de Priyanshu Kumar a ¿Cómo debo actualizar mi currículum para incluir los cursos de Big Data y Hadoop que he tomado? ¿Puedo encontrar un trabajo trabajando con Big Data sin experiencia en el mundo real? ¿Qué debo especificar en los detalles y experiencia de mi proyecto?

¡Felicidades! ¡Parece que tienes una carrera prometedora! Aquí están mis dos centavos:

“Big data” es en realidad un término bastante general para grandes conjuntos de datos que no pueden ser tratados (es decir, adquiridos, almacenados y procesados) mediante herramientas y técnicas “convencionales” o “tradicionales”. Desde la palabra de moda de big data hace unos 5 años, se introdujeron innumerables herramientas y técnicas nuevas , por lo que en realidad hay varias vías de especialización en “una carrera en big data” .

Parece que necesita ganar algo de experiencia adicional para comprender qué camino es el adecuado para usted, por lo que le sugiero que busque un trabajo como ingeniero de datos en una empresa rica en datos. Para maximizar su aprendizaje, recomiendo compañías que estén lo suficientemente lejos como para tener conjuntos de datos significativos (tanto en amplitud como en profundidad), pero no tanto como para que se hayan resuelto los desafíos centrales y la tecnología subyacente sea propietaria.

Le recomendaría que lea todo lo que pueda sobre el tema. Puede consultar esta lista de blogs sobre big data, data science y machine learning. Aquí hay otra lista que sería de ayuda.

Pero estos recursos no serían suficientes para construir una carrera en big data. Es crucial que busque un curso que le enseñe todo sobre big data, comenzando por lo básico. El curso también debería proporcionarle un aprendizaje avanzado que es esencial para alguien que realmente quiere seguir una carrera en el campo.

Tendrá que tener un conocimiento profundo sobre Hadoop, Linux, MapReduce, Apache Spark, Scala, Apache Flink, etc. Y asegúrese de que el curso también incluya capacitación práctica que le brinde la oportunidad de obtener conocimientos prácticos sobre cómo completar grandes proyectos de datos.

Aunque no es obligatorio, también te recomendaría que busques cursos que ofrezcan algún tipo de asistencia de colocación. Esto es esencial porque algunos estudiantes de primer año pueden tener dificultades para encontrar empleo cuando tienen que competir contra profesionales de big data que ya han adquirido algunos años de experiencia en el campo.

El Diploma PG en Ciencia de Datos de Manipal ProLearn es una opción ideal, porque tendrá la oportunidad de encontrar empleo en organizaciones importantes como Genpact, Infosys, Fractal Analytics, Gramener y más.

Además, los graduados del curso tienden a tener un salario mucho más alto en comparación con los estudiantes de primer año de otros institutos. Los estudiantes del segundo lote de PGD de ProLearn han obtenido salarios de hasta 8.2 lpa, lo que supera el salario promedio de 6.5 en el campo.

En la última década, es posible que haya trabajado en aplicaciones que se ejecutan en una súper máquina. Y Big Data de hoy se trata de computación distribuida. Por lo tanto, primero debe comprender los fundamentos de lo que significa ‘computación distribuida’ y seguir las tecnologías relevantes para ellos.

Sugeriría tomar un curso en línea sobre el tema de Computación Distribuida y luego elegir Hadoop, Spark, etc., tecnología; que se convertiría en uno de los proyectos relevantes para aprender / practicar el tema. ¡Tenga en cuenta que estas tecnologías también se programan principalmente en Java! Y entonces no debería ser demasiado difícil para ti.

Espero que ayude.

La respuesta de Suman Malekani a Estoy trabajando como analista de datos durante 3 años, creando modelos predictivos para los equipos de ventas y marketing. ¿Cuáles son las opciones para un curso de maestría de tiempo completo en ciencia de datos / análisis?

Comience con una pasantía si tiene algunas habilidades de codificación y excelente en matemáticas, luego puede postularse en alguna empresa, aquí hay un enlace para pasante para analista de datos en “TECH MAHINDRA” https://internshala.com/internsh …

También puede visitar Iniciar sesión o Registrarse para obtener trabajos, ya que hay varios trabajos disponibles en este campo.