Cómo pasar de un analista de negocios a un rol de científico de datos / ML

Hola,

Estaba en el desarrollo de BI y Datawarehousing antes de cambiar a un rol de Data Scientist. Esto es lo que hice para llegar allí. Revelación completa, no planeaba convertirme en científico de datos, me apasionaba la Inteligencia Artificial desde mis días de graduación.

  1. Mi colega me informó acerca de un curso de Data Science dirigido por un instructor de una firma de renombre de profesores y ex alumnos de Carnegie.
  2. Después del curso, participé mucho en Kaggle
  3. Implementamos automatizaciones basadas en IA para nuestros productos en la empresa Hackathons.
  4. Pasar al equipo de información de RnD dentro de la compañía para un rol de analista de datos, posteriormente a Data Scientist.

Desde su punto de vista, creo que un Business Analyst es realmente una persona ideal para convertirse en científico de datos, siempre que no dejen que su intuición sesgue sus análisis. Parte del mayor problema al que se enfrentan la mayoría de los científicos de datos es comprender el negocio, que requiere un tiempo valioso en cualquier consulta. Lo tienes cubierto, y es tu punto positivo.

¡¡¡Espero que esto ayude!!!

Las cosas importantes que debe tener un Científico de Datos son Matemáticas / Estadística, Programación, Aprendizaje automático, Gestión empresarial. Siendo analista de negocios, eres un lado ligeramente positivo. Puede mejorar su programación, estadísticas y habilidades de aprendizaje automático para convertirse en un científico de datos. Intenta trabajar en algunos problemas de muestra. Aprenda estos conceptos utilizando los sitios de curso. Participa en competiciones como kaggle. Vea otras soluciones y enfoques para obtener más información. Estas cosas te llevarán al éxito. Consulte este artículo, será útil para usted.

Rutas de aprendizaje: ciencia de datos, análisis empresarial, inteligencia empresarial y big data

  1. Primero, debes confiar en tu conocimiento estadístico. La ciencia de datos necesita una buena comprensión de las estadísticas. Si ya tenía un curso en la universidad, puede probar algunos cursos en línea para actualizar sus conocimientos. Por ejemplo Estadísticas y probabilidad | academia Khan
  2. Puede tener un curso en línea o, si es posible, bootcamp. Puedo sugerirle Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos por Kirill Eremonko
  3. Necesitas aprender la codificación con seguridad. Puedo sugerir R y PythonLearn para codificar. Sin embargo, si tiene experiencia en codificación antes, puede ampliar su conocimiento con algoritmos
  4. Intenta tener una experiencia en el mundo real lo antes posible. Estás trabajando como analista de negocios. Creo que no será tan difícil convertir un proyecto de ciencia de datos en tu trabajo diario.
  5. El conocimiento puede crecer compartiendo. Ya estamos en una comunidad de Quora. Así que trata de unirte a tanta comunidad como puedas y estar con personas más experimentadas que tú. Puede verificar los eventos de PyData, puede verificar Somos lo que hacemos si hay alguna reunión comunitaria cerca de su ciudad. Y finalmente, también puedes seguir Break Into Data Science.

Todo lo mejor

Eray