¿Aprender Hadoop y R garantizará un trabajo 6LPA para un puesto más fresco en India?

“Garantía” es una gran palabra. 6LPA es bastante factible si tiene las habilidades necesarias y se vende adecuadamente durante una entrevista.

Sin embargo, no es así como funciona el mercado laboral. El dinero es tremendamente subjetivo.

Los entrevistadores tienen una buena idea de cuánta oferta están recibiendo otros estudiantes de su universidad / rama. Tienen muchas otras personas en la cola que tienen 2 años de experiencia con Hadoop y R, y estarán ansiosos por unirse a un trabajo que valga o incluso menos que la cantidad que espera.

Ahora, sobre su mención de ‘garantizar un buen futuro en TI’, está muy equivocado si cree que Hadoop y R garantizarían un buen futuro. Necesitamos personas que sean buenas con lo básico. ¿Eres sólido en teoría de probabilidad y estadística? ¿Puede decirme un coeficiente de correlación aproximado entre dos variables con solo echar un vistazo a un diagrama de dispersión entre ellas? ¿Me puede decir la diferencia entre la función sigmoide y tanh, y qué efecto tienen? ¿Qué es la regularización?

Una cosa que repito una y otra vez. No entre en un campo por dinero o glamour.

Ahora llegamos a “cómo” parte de la respuesta, aunque usted no preguntó sobre ella [las preguntas ‘pueden’ muestran un pensamiento limitado]. Póngase en contacto con los reclutadores en su última sem e indique su salario esperado. Lo contactarían directamente con las compañías que le ofrecerían lo que espera. Solicite a las buenas empresas, sí, no se sienta tímido al tratar de los gustos de Google y Microsoft, contratan para todo tipo de roles que pueden involucrar el procesamiento de datos.

Mientras tanto, en lugar de aprender demasiadas cosas, concéntrese en una o dos herramientas e intente obtener experiencia en ellas. Trabajar en teoría. Trabaja en tus habilidades de programación y resolución de problemas. ¡Buena suerte!

No hay nada como la garantía en este mundo después de algún estudio. Pero definitivamente, después de obtener una buena experiencia laboral en R y Hadoop, puede ubicarlo en un rango superior al salario.

Nuevamente, no solo R y Hadoop trabajarán para usted. necesita hacer una copia de seguridad de esto con un conocimiento sólido de los conceptos de Programación y Estadísticas

Espero haber respondido tu pregunta.

No, no se puede garantizar. Simplemente puede aumentar su probabilidad. El aprendizaje no es una cosa binaria. No es como si conocieras a Hadoop o no conoces a Hadoop. La prueba real se basa en cuánto sabes. Incluso cuando aprende, no tiene experiencia en la industria tantas veces que la decisión de contratación se basa en su conocimiento básico actual de Hadoop y luego en su estimación de su potencial de aprendizaje.

En mi humilde opinión … es posible. bueno para conseguir eso, tendrás que hacer lo siguiente:

  1. tome un curso de aprendizaje automático / análisis de datos de udemy o coursera. complete todas las tareas y obtenga su certificación (deberá pagar una pequeña cantidad por el certificado)
  2. MUY IMP … ¡Git es una herramienta muy poderosa! mantenga su información relacionada con el estudio de caso y el código alojado en Git. asegúrese de crear una documentación realmente buena basada en MarkDown y, lo que es más importante, mantenga actualizado el repositorio.
  3. asegúrese de seguir algunos grupos relevantes en twitter. comparte comentarios útiles, enlaces, etc. en tu twitter
  4. escribir artículos, comenzar a escribir un blog. compártalos en su perfil vinculadoIn. obtener un perfil público de LinkedIn
  5. Asegúrese de incluir su perfil de Github, Twitter y LinkedIn en su currículum

¡Todo lo mejor!

No mantenga su límite hasta 6 o más de 6, intente aclarar sus conceptos en el enfoque de big data en el aprendizaje de Meachine e intente resolver algunos desafíos en kaggle y demuestre que definitivamente obtendrá más de 6 y responderá a su pregunta normalmente para el ingeniero de datos Jr. es 6lac por año, digo promedio pero depende de las empresas y su control sobre la tecnología

Aprenda el aprendizaje automático y el análisis de datos. Será indispensable dentro de los próximos 5 años. Para profundizar, ¡aprende Deep Learning!