¿Qué carrera debería seguir, Data Science o Internet of Things?

Todo depende del interés. No te dejes seducir por las atracciones que ofrece cada uno. Tendrá que analizar esto de manera bastante crítica antes de comenzar con cualquier opción. Aunque puedes ir con la intersección de ambos, pero asegúrate de que eso no te deje confundido aún más.

Ciencia de los datos :

Data Science es la combinación de matemáticas, estadísticas, habilidades de programación, habilidades de comunicación. Es un campo interdisciplinario.

¿Demasiado complejo para decidir? Responde algunas preguntas para calificarte.

1. ¿Te gusta hacer números?
2. ¿Le gusta resolver problemas o pensar en cómo puede resolver un problema o simplemente confiar en que otros le darán la solución preparada, dejando muy poco para que trabaje?
3. ¿Le gusta pasar tiempo con los datos o dice que tiene ganas de obtener información de los datos? Data Science es el descubrimiento de hechos / contenido que aún no se ha descubierto a partir de los datos dados. Es como la invención de nueva información que nunca conociste.
4. ¿Le gusta la programación o qué tan probable es que esté listo para aprender las herramientas que se requieren?

Si cree que las preguntas le entusiasmaron, definitivamente debería intentar optar por este campo.

https://upxacademy.com/data-scie …: Aquí encontrará algunos detalles sobre el tema de Data Science.

¿Debo convertirme en un científico de datos? – Analytics Vidhya También puede tomar esta prueba para puntuarse.

IOT: No tengo mucha información detallada sobre esto. Pero seguramente puedo decir que este campo también es tan emocionante como Data Science. Según algunos conocimientos que tengo, creo que si conoce bien los componentes de hardware, como los sensores, o si los ha utilizado antes y le gusta la codificación, puede sobresalir en este campo. Lea un poco más sobre esto para saber dónde encaja en este dominio

7 conceptos y habilidades clave para comenzar a usar Internet de las cosas (IoT)

No estoy seguro de que IoT sea un concepto lo suficientemente específico como para perseguirlo.

Es una amalgama de sensores de baja potencia, actuadores conectados a Internet a través de cualquier procesador barato y de baja potencia posible para llevar los datos a la tubería analítica.

El valor real está en no conectar un solo dispositivo … sino en encontrar los patrones en la colección de ellos.

En el lado del dispositivo / sensor, debe ser un buen diseñador de hardware / codificador incorporado.
En el lado de la nube, debe ser principalmente un desarrollador de servicios / científico de datos.

Y entre el trabajo de ingeniería de plomería habitual para garantizar que las cosas fluyan sin problemas, de forma segura e ininterrumpida.

Yo diría que IoT es solo la última palabra de moda que indica que tenemos toneladas de datos provenientes de varios dispositivos (en lugar de humanos) y el hecho es que todavía necesitamos analizar, encontrar patrones para optimizar el funcionamiento y predecir el futuro.

El lado del dispositivo está lleno de caos y, día tras día, surgen diferentes factores de forma, procesadores, sistemas operativos y paradigmas de programación.

Para mí, el trabajo del lado del cliente / dispositivo es principalmente un trabajo de plomería: hay datos, primero los percibe y luego los entregamos a la nube de manera segura y económica donde el procesamiento y el almacenamiento están a escala y podemos analizarlos cuando lo desee.

Para mí, la verdadera emoción está en el lado del análisis de datos, donde realmente intentas comprender las cosas para optimizar o predecir las operaciones comerciales que están sucediendo.

O para correlacionarse con otras fuentes de datos.

Diría que puse mis chips en Data Science dada mi comprensión del campo.

Si eres más nuevo y quieres un descanso, realiza Data Science con python no R ya que python se usa para el desarrollo web, la automatización de pruebas y la implementación de Data science.

Si ha incrustado un fondo C o C ++, tiene ambas opciones

IOT y ciencia de datos

IOT tendrá mucho impulso después de 2020, ya que estará en todas partes, desde la automatización del hogar hasta el automóvil conectado.

La ciencia de datos también forma parte de IOT, ya que los datos recopilados de los sensores deben analizarse

para un mejor valor del producto.

Pruebe a cualquiera, aprenda con excelencia. Cuando aprenda de cualquier organización haga

Seguro que aprende de un experto y no un entrenador que nunca trabajó en la organización

y entender la profundidad de cualquier tema.

Los científicos de datos están dando vida a Internet de las cosas y Savas Guven lo explicó maravillosamente.
IoT tiene un gran potencial, pero estará lleno de caos durante los próximos años, pero es divertido que puedas tener toneladas de ideas sentadas en tu sofá, pedir algunos dispositivos pequeños y comenzar a trabajar para que tu hogar sea un hogar inteligente. Habla con tus amigos emprendedores y arroja algunas ideas.
La ciencia de datos es más de pensamiento profundo, resolución de problemas y toma de decisiones basada en datos. Piense como si fuéramos datos y los datos somos nosotros.