Soy un estudiante de BE y tengo 7 años de experiencia en telecomunicaciones en la formación técnica. Si hago un curso de ciencia de datos en análisis, ¿me será útil cambiar mi carrera?

Incluso la idea de hacer un cambio de carrera después de trabajar en una industria durante 7 años es un gran paso hacia la ciencia de datos.

Tener una experiencia de 7 años en la industria de las telecomunicaciones definitivamente contaría independientemente del campo en el que termine trabajando. Cuando dice experiencia técnica, supongo que tiene algún conocimiento de programación y una base en matemáticas. Estas dos son las habilidades clave para aprender ciencia de datos.

Entonces, lo que sugeriría es que si se adhiere a su dominio (sector de telecomunicaciones), aprende ciencia de datos lado a lado e intenta una oportunidad dentro del sector de telecomunicaciones. Como la ciencia de datos es de naturaleza cósmica, todavía hay mucho por explorar sobre su aplicaciones en la industria de las telecomunicaciones

Que yo sepa, la ciencia de datos se puede utilizar en los siguientes aspectos de las telecomunicaciones.

El objetivo principal de un científico de datos es mejorar la experiencia del usuario utilizando cualquier habilidad que tenga. Para hacerlo, están creando sofisticados perfiles de 360 ​​grados ensamblados a partir de:

Comportamiento del cliente

• patrones de uso de voz, SMS y datos
• opciones de video
• historial de atención al cliente
• actividad en redes sociales
• patrones de compra anteriores
• visitas al sitio web, duración, navegación y patrones de búsqueda

Demografía del cliente

• edad, domicilio y género
• tipo y número de dispositivos utilizados
• uso del servicio
• ubicación geográfica

Redes sociales y análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos ha estado en conversaciones desde el momento en que me uní a la ciencia de datos, pero una gran cantidad de áreas aún permanece sin explorar. La evolución de las redes sociales ha transformado la forma en que las empresas ven a sus clientes. Los científicos de datos están recolectando datos de revisiones, comentarios y comentarios sociales y están sometiendo esta información a un análisis detallado de los sentimientos.

Su objetivo al hacerlo es ayudar a las compañías de telecomunicaciones a:

• Mejorar o defender su imagen de marca.
• Seguir patrones de uso
• Monitoree la reacción a nuevos productos, ofertas y campañas.
• Afronte los posibles problemas y alivie las preocupaciones de los clientes
• Identificar nuevas fuentes de ingresos.

Al ser un vasto campo, la ciencia de datos tiene múltiples aplicaciones. Hay muchas personas que optan por cambiar completamente a la ciencia de datos. Algunos, debido a la naturaleza monótona del trabajo y algunas personas se aburren de hacer lo mismo durante muchos años. Hay muchos campos por ahí que han alcanzado un punto de saturación y las cosas avanzan en un lugar muy lento, lo que hace que los talentos de ingeniería se sientan menos desafiados, por lo que deciden cambiar.

Algunos otros usos de la ciencia de datos aparte de las telecomunicaciones son

• Planificación de rutas aéreas
• Anuncios digitales (publicidad dirigida y reorientación)
• Sistemas de recomendación
• Busqueda de internet
• Reconocimiento de voz
• Juego de azar
• Reconocimiento de imagen

Siempre se debe optar por un programa basado en el aula, dirigido por un instructor y orientado a la práctica.

Te encontrarás con muchas instituciones, cursos y programas que te ayudarán a aprender ciencia de datos. Algunos son muy caros, mientras que otros son razonables. Pero, una cosa muy importante a tener en cuenta mientras se inscribe en dichos cursos es saber su valor en términos de conocimiento y lo que al final del curso está desarrollando dentro de usted mismo.

Algunos puntos a considerar al elegir un programa

• El énfasis está más en la práctica y no solo en la teoría.
• El proyecto se basa en enunciados de problemas relevantes de la industria y no en las tareas antiguas
• Los aprendizajes y proyectos son colaborativos y se realizan en equipos.
• Obtiene herramientas reales de la industria y se enfoca en el desarrollo basado en pruebas

Además, su programa idealmente debería incluir los temas mencionados a continuación para entregar un paquete completo.

• Conceptos básicos de la programación de R y Python
• Análisis exploratorio de datos con Excel, R
• Regresión lineal, sus variaciones y proyecto industrial
• Árboles de decisión, conjunto y clasificación
• Agrupamiento
• Regresión de series de tiempo
• Bases de datos y ecosistema de Big Data
• Visualización de datos, narración de historias, tablero, Tableau
• Creación de productos de ciencia de datos a escala de producción y su implementación
• Ingeniería de Big Data, aprendizaje profundo y flujo de tensor, PNL

Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a los talentos de ingeniería a iniciar su carrera en tecnologías emergentes.

El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos. Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y está fuertemente orientado a la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.

Algunos enlaces rápidos

• Programa – http://www.greyatom.com/full-sta …
• Chatee con un consejero académico: le invitamos a compartir todas sus dudas e inseguridades, a las que haremos todo lo posible para guiarlo hacia su camino profesional hacia el éxito. https://calendly.com/greyatom/co …

No recomiendo ir a rompecabezas. Hacer un curso de análisis de Coursera ciertamente ayudará a desarrollar el conocimiento. Sin embargo, solo sobre la base de este curso, para conseguir un trabajo, especialmente tener 7 años de experiencia en otro campo puede ser difícil.

Puede optar por MBA (ejecutivo) o PGDM si le conviene, luego busque la opción en el trabajo de análisis.