¿Debo elegir analista de datos como una carrera?

¡Por supuesto que deberías!

Es uno de esos campos donde la demanda no ha podido satisfacer la oferta en este momento. ¡Entonces es el momento!

Análisis de datos, ya que se espera que un campo crezca un 100% o más para 2020.

Aquí es exactamente cómo puede iniciar su carrera en el análisis de datos:

  • Tome un curso profesional de una institución de renombre:
    El análisis de datos es algo que aprenderá con el tiempo, pero primero debe dominar las habilidades necesarias para realizar el análisis de datos. Los más comunes son SQL, C / C ++, Python, R, Excel, SAS, Tableau.
    • Capacitación en certificación de análisis de datos por Digital Vidya
    • Una lista de los mejores cursos de Data Science en Coursera
    • PG Diploma Couse en Data Science de IIIT-B, en UpGrad
  • Use un portal de trabajo reputado y libre de spam:
    • Instahyre: en resumen, las principales compañías como Microsoft, Amazon, VMware, contratación de Directi, libre de spam
    • Empleos de LinkedIn: intente buscar el banner de ” Solicitud fácil ” para que solo pueda obtener trabajos reales.

¡Y después de esto, su carrera en Análisis de Datos ha comenzado!

¡Todo lo mejor!

Debe leer y comprender qué es la ciencia de datos. No se emocione solo porque haya escuchado un término nuevo y emocionante en Internet.

Puedo decir con confianza que no hay más de 10 científicos de datos en India.

Si un indio se convierte en un verdadero científico de datos, alguna compañía de tecnología en algún país desarrollado lo caza furtivamente.

Los títulos y certificaciones han perdido su valor en la industria de la ingeniería informática.


  • No hay NADA llamado como grado en Ciencias de Datos. NO existen tales cursos en el mundo.
  • Data Science es un campo de investigación.
  • La investigación en ingeniería informática está a cargo de hackers.
  • Los hackers son ingenieros informáticos que han dedicado más de 10000 horas a la programación informática.
  • Cualquiera puede convertirse en un Hacker después de dedicar más de 10000 horas de trabajo duro en la programación de computadoras, incluso sin ir a ninguna escuela o universidad. Hay una demanda infinita de humanos tan hábiles en la industria.
  • Los científicos de datos son los piratas informáticos que aplican su comando de la programación informática sobre los datos proporcionados por alguna compañía para aumentar las ganancias de la compañía.
  • Entonces, conviértete en ingeniero informático primero.
  • Consejo: Todas las empresas de investigación informática están listas para reclutar a cualquier humano que tenga un conjunto de proyectos muy complejos en su perfil de GitHub. P.ej. Un sistema operativo y un navegador web.
  • Esta es una respuesta correcta y raramente se encuentran humanos tan hábiles en la Tierra. Se convierte en un desafío para esas compañías reclutar humanos tan altamente calificados.

(Esta es una respuesta generada por computadora. Aunque la automatización y la selección de las oraciones de un conjunto de oraciones ya existente se han realizado con extremo cuidado, pero puede haber pocos errores. Por favor, deje un comentario y el autor de la respuesta examinará su Software de IA para descubrir problemas y el alcance de la mejora en su algoritmo)

Seguro. Hay muchas oportunidades alrededor.

Estoy en este campo desde hace bastante tiempo y también proporciono capacitación sobre ‘Machine Learning Using R’ en modo persona en Bangalore y en línea.

Contenido del instituto y curso: Monjes de ciencia de datos

Facultad:

Trabajando como Consultor Senior Analytics, en una de las mejores firmas de Data Analytics en Bangalore. Tiene experiencia en análisis de datos: aprendizaje automático e ingeniería de datos. No dude en llamarme al +91 914–842–6497

Aprendizaje automático con R:

R Programación, Análisis de datos exploratorios (EDA), Construcción de modelos utilizando diferentes algoritmos de Machine Learning, validación de modelos, mejora de precisión, modelos de conjuntos, etc.

Estudio de caso de negocios en tiempo real:

Optimización de surtido / Modelado de marketing mix.

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