¿Es la ciencia de datos una buena opción profesional?

¿Una buena opción de carrera? La revisión de Harvard Business califica a Data Science como el trabajo más sexy del 21. Glassdoor considera que Data Science es el mejor trabajo de 2016.

En la actual industria comercial de ritmo rápido, el análisis de datos se ha vuelto extremadamente vital para predecir y ejecutar empresas comerciales. Lejos están los días en que cierta corazonada hacia un producto o las necesidades del mercado fueron las fuerzas impulsoras de las empresas. Con tantos competidores en el mercado junto con un mercado tan enorme, las empresas están tomando prestadas medidas definitivas de los campos de las ciencias y buscando medidas estadísticas para dar proyecciones claras cuantificables.

“ IBM predice que la demanda de científicos de datos se disparará un 28% para 2020 , afirmó un artículo publicado por Forbes”

Como científico de datos, necesita tener buenas habilidades analíticas, razonamiento lógico, habilidades de creatividad, habilidades cuantitativas como matemáticas y estadísticas, junto con habilidades de programación y análisis empresarial.

Como científico de datos, estas son algunas de sus responsabilidades laborales:

• Un científico de datos es alguien que puede predecir el futuro basándose en patrones pasados.
• Los roles de trabajo de un científico de datos implica estimar lo desconocido.
• Se espera que un científico de datos genere sus propias preguntas mientras que un analista de datos encuentra respuestas a un conjunto dado de preguntas a partir de datos.
• Un analista de datos aborda los problemas comerciales, pero un científico de datos no solo aborda los problemas comerciales, sino que también recoge aquellos problemas que tendrán el mayor valor comercial una vez resueltos.
  Para leer más sobre la carrera profesional.

Los roles de los científicos de datos ahora se demandan en casi todos los sectores de la industria. Comenzando con compañías de software y TI, incluso bancos e instituciones financieras como Goldman Sachs, Meryl Lynch, Karvy Analytics, HSBC, Mu Sigma se han interesado definitivamente en contratar científicos de datos para expandir sus negocios.

Por ejemplo, tome las instituciones que trabajan en Wall Street, los bancos y las instituciones financieras tienen el flujo de efectivo para contratar un equipo de ciencia de datos, pero muchos carecen del conocimiento y la comprensión de lo que necesitan exactamente. Además, las empresas de Wall Street compiten entre sí para crear mejores algoritmos para realizar intercambios y desarrollar tecnología altamente funcional, lo que hace que el deseo de encontrar un equipo fuerte sea aún más inmediato. Eso significa que los candidatos correctos pueden esperar una guerra de ofertas por sus servicios. Como resultado, los salarios que se les ofrecen son bastante lucrativos.
En India, el salario promedio que obtienen los científicos de datos como nuevos es de alrededor de 5-8 LPA y crece a cifras dobles con los años posteriores en la industria.

Como científico de datos competente, debe ser eficiente en:

• Álgebra básica, estadística y cálculo forman la base para comprender este campo.
• Además, se recomienda que aprenda C ++, Java y Python o que al menos tenga una comprensión básica de esos lenguajes de programación.
• La mayoría de los científicos de datos sugieren tener fluidez en Python, y si ya ha dominado esos lenguajes, aprenda R, PHP, C o JavaScript.

Los científicos de datos generalmente tienen una cierta especialidad y tienden a tomar cursos en línea o asistir a campamentos de entrenamiento para adquirir dominio en minería de datos, munging de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. Diferentes industrias tienen diferentes necesidades de científicos de datos y sus respectivas especialidades.

En términos de hacer de esto su carrera profesional, es una elección muy acertada observar los canales futuros en los que las empresas buscan invertir. En términos de oportunidades de trabajo, un artículo publicado por TOI indicó que India enfrentará una brecha de oferta y demanda de 2 , 00,000 profesionales de análisis en los próximos tres años.

Para las mentes aspirantes que buscan hacer una carrera en este campo,

• Es extremadamente importante adquirir el conjunto adecuado de habilidades validadas en la industria. En términos de adquirir habilidades y aprender los idiomas necesarios para ser empleados en este campo, varias plataformas en línea como Coursera, Udemy, Edureka, etc. han creado varios cursos de capacitación en línea que proporcionan certificaciones en estos campos.
• Aparte de eso, para ser considerado como un Data Scientist competente, trabajar en proyectos manuales indicaría claramente cuán eficiente es con sus responsabilidades laborales. En términos de datos estadísticos que se utilizarán para llevar a cabo estos proyectos, la mayoría de los informes gubernamentales podrían utilizarse para crear modelos predictivos integrales. Aparte de esto, las plataformas en línea como edWisor han aumentado en el mercado indio debido a su inclusión de proyectos dentro del módulo de capacitación que brindan.

Sí lo es.

Es una elección de carrera increíble, sin embargo, es un campo creciente y más o menos definido.

Dependiendo de cómo una empresa utiliza datos e información, los roles de ciencia de datos variarán enormemente.

Las tres áreas principales de la ciencia de datos en la práctica son:

1. Investigación
2. Infraestructura
3. Aplicaciones de consumo

La investigación es directa y es cualquier función de ciencia de datos que no produce productos terminados. La consultoría, las simulaciones y el análisis exploratorio se incluyen en este rol.

La infraestructura son roles de ciencia de datos que se centran mucho más en ingeniería. Estos son software como backends de servicio, sistemas de recomendación de nivel de producción o análisis de toda la empresa.

La aplicación del consumidor son roles de ciencia de datos que tienen un impacto directo en los consumidores. Periodismo de datos, artistas, aplicaciones de reconocimiento facial y cualquier otra aplicación basada en datos que sea utilizada directamente por el consumidor.

Estas son categorías muy amplias y muchos roles de ciencia de datos no se ajustan a estos cuadros. Sin embargo, es un buen comienzo para entender la industria y te animo a que aprendas más.

Un gran recurso para aprender más sobre los roles de la ciencia de datos es: Analizando los analizadores – Una encuesta de científicos de datos – libro electrónico gratuito

La respuesta corta es sí. Y hay varias razones para esto. Dado que la ciencia de datos y el análisis desempeñan un papel tan importante en varios sectores, la demanda de profesionales de datos aumenta día a día. Switchup lo ha calificado como uno de los trabajos más demandados. Solo en los EE. UU., Los trabajos de científicos de datos probablemente excederán los 490,000, pero solo 200,000 o menos científicos de datos disponibles para ocupar el puesto.

India también está experimentando una escasez de científicos de datos calificados. Se espera que haya una escasez de alrededor de 200,000 científicos de datos para 2018. Entonces sí, tiene excelentes perspectivas de empleo si ingresa al campo.

Ahora, si el campo es lucrativo o no? Seguro que lo es. Debido a la gran demanda y al nivel de experiencia requerido para convertirse en uno, a los científicos de datos se les paga mucho más que el promedio.

Los profesionales de datos con conocimiento de R pueden esperar un pago anual de más de 10 lakhs INR. Y aquellos con el conocimiento de Python, SPSS y SAS pueden esperar un salario anual a partir de 12 lakhs INR. Además, una experiencia de 5 años debería lograr un aumento del 70% en su salario. Entonces sí, la ciencia de datos es definitivamente una buena opción de carrera.

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo actual. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman en base a un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que Data Science no es una burbuja que explotará en algún momento, sino que irá mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo estaría oculto). Desde el surgimiento de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados ha contribuido enormemente en la generación de datos. . Independientemente de lo que haga un individuo en las plataformas de redes sociales, comparta una publicación, publique un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de las personas, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y utilizarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que podrían gustarles, o sugerir un artículo que podría estar interesado en comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que un individuo estará más interesado en ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya haya notado lo mismo en YouTube, cuando ve pocos videos en YouTube; comienza automáticamente sugiriéndote más videos según lo que viste. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos que se ejecutan en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

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Sí, creo que deberías disfrutar de tu trabajo. La ciencia de datos aplica resultados matemáticos y trabaja con computadoras. No parece que cuente los minutos cuando hago ese trabajo. También se alinea con mis intereses matemáticos. El trabajo en su conjunto tiene una posición respetable, y en puestos avanzados en las empresas tiene una buena reputación. Creo que gana ese crédito en su empresa al mostrar sus habilidades y lo que puede lograr. Por lo general, muestra esto con proyectos, relaciones de trabajo y las recomendaciones profesionales. Creo que una forma general de evaluar su éxito es observar con quién ha trabajado y su desarrollo profesional. Si ve que sus compañeros de trabajo y compañeros de equipo aún se desarrollan y han logrado mucho relacionado con usted, puede estar seguro de que tiene una contribución positiva al trabajo. Las empresas en el mercado ven ciencia de datos relacionada con estadísticas, inteligencia de negocios o investigación de operaciones. En este sentido, los profesionales aportan una combinación de programación, sentido comercial y gestión de forma analítica. Esperamos que todos los científicos de datos sean fuertes en métodos analíticos y, en general, piensen en su trabajo. Como un esfuerzo personal, el campo cuenta con personas interesantes, productos y servicios de alta tecnología y relación con la inteligencia artificial. También contribuye a los ejecutivos y a los principales tomadores de decisiones en las organizaciones. La ciencia de datos en su conjunto requiere una organización profesional continua, para negociar la reputación y la opinión pública, en nombre de individuos o grupos. Por lo tanto, la ciencia de datos muestra oportunidades de crecimiento prometedoras, contribuciones interesantes para las empresas y el mercado, y una buena estima con los ejecutivos. Podemos esperar que los científicos de datos contribuyan con un buen trabajo analítico y asesoren a la mayoría de las empresas.

Hola,

Sí … la ciencia de datos absolutamente 100% correcta es una buena opción profesional para nuestra vida …

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¿Eres bueno con las estadísticas? ¿Tienes una mente curiosa? ¿Puedes interpretar y analizar las condiciones comerciales? ¿Estás inclinado hacia la programación de computadoras? En caso afirmativo, la ciencia de datos es una buena opción profesional.

Actualmente hay una brecha muy grande en el requisito de los científicos de datos y su disponibilidad. Un científico de datos bien capacitado de un instituto como SAS, que es uno de los cursos de ciencia de datos más reconocidos de la India, puede tener mucho éxito.

Todo se reduce a su interés y determinación para tener éxito en cualquier campo.

Una carrera en ciencia de datos lo convierte en un buen tomador de decisiones en otros ámbitos de la vida. En esencia, Data Science Training en Bangalore lo convierte en un buen tomador de decisiones basado en datos. Desea convertirse en un buen científico de datos para aprender capacitación en ciencia de datos en el mejor Instituto de Capacitación en Ciencia de Datos en Bangalore.

Creo que es una opción profesional excelente pero exigente … aunque leí este artículo “No cuente con que el científico de datos sea el trabajo más atractivo por mucho más tiempo”, lo que creo que no es muy optimista sobre los científicos de datos, aunque creo que es exagerado … estaría interesado en lo que crees sobre esta opinión …

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