¿Necesito un título para convertirme en científico de datos?

Will es importante para convertirse en algo, no solo en científico de datos. Me han hecho muchas preguntas sobre Quora y esta es la habitual.

Cual es el grado? Definirlo?

“Un premio otorgado por un colegio o universidad que significa que el destinatario ha completado satisfactoriamente un curso de estudio”

Grado no es un pedazo de papel. Demuestra las capacidades educativas de los individuos. El científico de datos es un equipo amplio. No puede ser etiquetado como ‘Científico de datos’ simplemente leyendo un libro.

Veamos qué tipo de habilidades debería tener para convertirse en científico de datos.

He creado una ecuación para esto,

Científico de datos = Matemáticas + Estadística + Lenguaje de programación + Inteligencia artificial + Habilidades analíticas.

Según yo, deberías tener las habilidades mencionadas anteriormente para convertirte en un científico de datos. ¿Cuál es su plan para extraer este conocimiento en su cerebro? Al aprenderlo?

Debido a muchas razones, las personas no pudieron completar sus títulos. Podría entender eso. Pero eso no te impide obtener conocimiento, ¿verdad? NO….

Continúe y obtenga suficiente conocimiento y quien esté interesado en darle trabajo, entonces hágalo. Pero lo dudo mucho.

Puede obtener un conocimiento completo sobre la ciencia de datos, pero NO PUEDE ser un científico de datos hasta que alguien le otorgue ese título.

*** Un título no es importante, es necesidad ***

Si desea obtener conocimiento, siga este enlace: la respuesta de Akash Dugam a ¿Dónde empiezo y cuál es el proceso paso a paso para convertirse en un Data Scientist?

Déjame terminar esto con una cita,

“Si hay voluntad, hay forma”

Si necesita más ayuda relacionada con la ciencia de datos, no dude en ponerse en contacto conmigo.

Gracias Ruben Sodhi Quora Usuario por A2A

Practica hacer la perfección

Le sugiero que aprenda análisis de datos e intente resolver tantos proyectos de análisis de datos que agregarían un gran valor a su currículum en lugar de centrarse en maestros en análisis de datos. ¡¡Créeme!!

Si está buscando un título, puede continuar con este curso de diploma PG, pero creo que no vale la pena gastar miles de rupias. Al ir a este diploma pg tendrías que gastar lagos de rupias durante uno o dos años, aún no obtendrías muchas habilidades prácticas, mientras que si eliges un curso de certificación estarías aprendiendo prácticamente gastando una cantidad mucho menor en comparación con este diploma pg. Además, al obtener una certificación de 6 meses, está listo para trabajar en la industria, puede intentar trabajar como pasantía a tiempo completo, lo que lo ayudaría a obtener un mejor conocimiento.

Leer más: ¿Cuáles son los mejores institutos en la India para convertirse en analista de datos / científico de datos?

Entonces, estas son las habilidades requeridas.

Habilidades técnicas: analítica

1) Educación: los científicos de datos son muy educados en un fondo profundo. El 88% de los científicos de datos tienen un mínimo de maestría y el 46% de ellos tienen doctorados, pero podría haber alguna excepción, pero se necesita una formación académica muy sólida para tener el conocimiento profundo de las cosas para convertirse en científicos de datos. Los campos más comunes y principales que son famosos son las matemáticas y las estadísticas, que es del 32% y la informática con el 19% y la ingeniería con el 16%.

2) SAS y – o R: debe tener un conocimiento profundo de al menos una de estas herramientas utilizadas para análisis y también para ciencia de datos, generalmente se prefiere R.

Habilidades técnicas: informática

3) Python: es el lenguaje de programación más utilizado que generalmente se requiere para el análisis de datos y R y java son uno de esos.

4) Plataforma Hadoop: de todos modos, esto no es un requisito imprescindible, pero es preferible en la mayoría de los casos y si tienes experiencia en Hive y cerdo, podría ser un punto a favor, es solo que debes tener la familiaridad .

5) Base de datos / codificación SQL: no Sql y Hadoop son el componente principal de la ciencia de datos y se requieren consultas de colmena.

Espero que esto ayude. No dude en enviarme un mensaje para cualquier consulta adicional. ¡Todo lo mejor!

Ya sea en cualquier campo profesional en el sector de TI, no es donde su habilidad no pueda eclipsar el grado que posee. Algo similar ocurre con Data Scientist, ya que una mejor habilidad que posees con la orientación adecuada puede ser este “trabajo más sexy del siglo XXI”.

Para todos los estudiantes y profesionales que quieran seguir una carrera como Data Scientist con programación R, análisis predictivo y Machine Learning, ya que es una de las carreras más lucrativas y de rápido crecimiento. Con la aparición de los teléfonos inteligentes, los fabricantes de aplicaciones basadas en Android fueron impulsados ​​a un nivel completamente nuevo. Todos los días se lanzan nuevas empresas nuevas con Android y la aplicación web como la tecnología principal y la fuerza impulsora.

Aquí hay algunas tendencias laborales en estos sectores.

edWisor.com es una de esas plataformas que proporciona un entrenamiento completo en vivo de Data Scientist . Estas sesiones de capacitación en vivo son proporcionadas por profesionales que actualmente trabajan en la industria en este puesto de trabajo . Este es un programa de 10-12 semanas con 3-4 horas de entrenamiento en vivo los fines de semana. La capacitación en vivo se proporciona con un enfoque práctico basado en una asignación semanal y un proyecto de la industria . Estas tareas y proyectos son evaluados por el profesional / mentor y se clasifican en base a eso por su habilidad como Data Scientist .

edWisor.com después de completar el curso envía currículums junto con sus proyectos a las compañías relevantes para la contratación como pasante y a tiempo completo.

Gracias.

La respuesta general es no.

Pero hay advertencias … y todas ellas están relacionadas no con la habilidad sino con la dinámica del mercado laboral.

El primero son los requisitos previos de algunas empresas. Algunos definitivamente harán cumplir su educación mínima establecida en la descripción del trabajo. Hay muchas razones para esto. Algunas compañías válidas, por ejemplo, que tienen muchas aplicaciones necesitan encontrar alguna forma de eliminar rápidamente algunas de esas aplicaciones. Hacer que el grado sea uno de esos filtros ciertamente lo hace importante. Otras razones, mucho menos válidas, pagan un peaje. Por ejemplo, he visto a gerentes de contratación decir que solo contratarán doctorados … porque … bueno … “razones”. Aunque creo que están cometiendo un error, hace que un grado sea importante.

Mi experiencia personal con respecto a esta advertencia en particular es que si tienes experiencia, es sobre todo irrelevante. Sin embargo, mi experiencia personal no se aplica a las personas al principio de sus carreras.

Lo que me lleva a la segunda advertencia. Un título es algo que debe mostrar desde el principio, pero más importante que eso, las personas que compiten en esta área al principio de sus carreras tienen títulos y alguien que no está en desventaja contra ellos.

En general, para convertirse en un científico de datos, uno necesita adquirir habilidades en múltiples disciplinas. La aplicación de esas habilidades define a un científico de datos. Un grado es, en este sentido, irrelevante. Sin embargo, en el mercado laboral no es tan irrelevante porque las personas compiten por un puesto. Quien sea más fuerte a menudo gana y, a falta de experiencia, un título es muy poderoso.

No, no es absolutamente necesario tener un título. Hoy en día hay diferentes maneras de mostrar su conocimiento y experiencia en el campo además de su título. Puede ser de proyectos paralelos, concursos de Kaggle, un blog, títulos MOOC, etc.

También podemos ver el Reddit AMA de Andrew Ng, profesor de Stanford, cofundador de Coursera y creador de su famosa clase de aprendizaje automático, que se encuentra aquí:

Andrew Ng y Adam Coates de AMA • / r / MachineLearning

Más adelante en el mismo AMA, el profesor Ng escribe:

Entonces parece que tu habilidad es más importante que si tienes un título.

En mi humilde opinión, solo un trozo de papel no puede definir sus habilidades y talento y representa sus conocimientos y habilidades de aprendizaje.

Pero para la mayoría de los Grandes Nombres, tienen ciertos parámetros específicos como Graduados y / o Postgrados.

Consideremos el ejemplo de Data Analyst: Google Jobs, han mencionado dos columnas diferentes para Calificaciones.

1. Calificación mínima : son los obligatorios y generalmente contienen al menos una licenciatura en informática o relacionados .
2. Calificación preferida : a veces similar a un postgrado / doctorado . Por lo general, se prefieren, pero siempre se pueden compensar con el nivel de experiencia y prácticas con tecnologías y habilidades particulares.

Conslusión: El título no es obligatorio para aprender y adquirir habilidades, pero es un atributo obligatorio para ingresar a un nombre reconocido . Un título de licenciatura habitual será suficiente para la mayoría de los analistas de datos / dibujantes con una cantidad específica de experiencia, pero sería subjetivo dependiendo de la empresa que esté buscando.

Una respuesta simple sería “depende”. Un trabajo de científico de datos puede implicar algo en una compañía y otra cosa diferente en otra compañía. Por lo general, si tiene un pensamiento lógico y está dispuesto a aprender, no necesita un título específico para convertirse en un científico de datos, pero lo más probable es que cualquier empleador requiera al menos una licenciatura en cualquier campo.

Sin embargo, después de un poco de investigación, encontré este artículo que te dice en qué te puedes convertir si eliges un título en ciencias de datos: ¿Qué puedo hacer con un título en ciencias de datos?

En teoría, puedes aprender todo lo que necesitas saber sin ir a la escuela. Pero de manera realista, no vas a obtener un trabajo de ciencia de datos sin un título.

He analizado 350 descripciones de trabajo con el título de trabajo “Científico de datos”, publicado principalmente en el Área de la Bahía, para encontrar la respuesta a esta pregunta.

“El mercado determina quién es un científico de datos”

No necesita un grado específico para convertirse en un científico de datos. Hay muchas personas con títulos de licenciatura que trabajan en esta profesión. La mayoría de las veces escuchas de titulados universitarios como científicos de datos, porque estuvieron expuestos a trabajar en proyectos basados ​​en datos en la escuela a través de su tesis de maestría o tesis doctoral. Gravitaban naturalmente hacia esta profesión.

Si está interesado en cambiar de carrera, consulte K2 Data Science. Somos un campamento de ciencia de datos en línea para profesionales que trabajan. Tenemos un programa a su propio ritmo. Nuestro plan de estudios principal está diseñado por científicos de datos de alto nivel y usted es asesorado por científicos de datos con experiencia en la industria todos los días del viaje.

Necesita una sólida formación estadística para convertirse en un experto en datos. Si bien lograr que los modelos se ejecuten (como puede hacerlo viendo cursos en línea) no es ciencia espacial, conocer la mecánica subyacente y cómo elegir entre la gran cantidad de salidas / opciones del modelo requerirá una comprensión sólida, que solo le brindará capacitación formal en estadísticas.

No es necesario tener un título universitario para ser un científico de datos.

Para convertirse en un científico de datos, debe tener una comprensión adecuada de los conceptos estadísticos y una sólida base cuantitativa y el conocimiento de cualquiera de los lenguajes de programación como java, perl, Python o R. R es la herramienta estadística más popular. Además, experiencia SQL.

Si está buscando capacitarse en ciencia de datos, envíeme un correo electrónico a [correo electrónico protegido]

Es posible que no necesite un título si puede demostrar que tiene todas las habilidades necesarias para ser un científico de datos. Un ejemplo: su trabajo en este momento es de alguna manera relevante para Data Science, o ha completado algunas clases en línea sobre Data Science, o se ha unido a 1 o 2 concursos en The Home of Data Science. Todo depende de si puedes mostrar tus habilidades, experiencia y pasión.

¡¡¡Buena suerte!!!

Sí. Cada industria necesita cierta credibilidad de que usted es un científico de datos. Esto solo puede lograrse por un grado. Para que una persona normal pueda establecerse en ciencia de datos, uno necesita un grado. El otro enfoque es tedioso y largo. trabajo en la industria, particularmente en el campo de TI. Aprenda Big Data en línea por su cuenta (aunque es difícil acumular qué estudiar porque Big Data es un campo enorme). Después de algún tiempo, busque trabajos internos en Big Data y dé un salto en su organización .

Puede que no sea necesario tener un título (relevante), para ser un científico de datos, pero eso sería más una excepción (ilusiones). Quizás podría ser un profesional independiente, pero para la industria, con toda probabilidad necesita un título.

El proceso para obtener el título es un proceso largo en el que aprendes muchas cosas útiles. Por lo tanto, es muy recomendable, aunque no es obligatorio.