¿Cómo deberían comenzar los estudiantes de primer año como científicos de datos?

Tienes que estudiar mucho para comenzar tu carrera como científico de datos, pero no es imposible.

A partir de ahora, haga una rutina y sígala diariamente. Lea al menos 3 a 4 horas diarias durante 6 meses y lea sobre Data Scientist, sus requisitos de habilidades y responsabilidades para que pueda tener una idea sobre ellos y comenzar a seguir el camino en el que trabaja Data Scientist.

Comience a aprender Machine learning, R, Python, etc.

Un científico de datos plantea preguntas y agrega valor, así que comience a pensar como ellos. Siempre trata de pensar diferente.

Ahora leamos sobre el científico de datos, sus roles y habilidades, etc.

Un científico de datos es el trabajo más sexy del siglo XXI. Un científico de datos es mejor estadístico que cualquier ingeniero de software y mejor ingeniero en comparación con cualquier estadístico.

Veamos una infografía a continuación para desmitificar a Data Scientist:

Así que veamos las habilidades más valiosas para aprender para un científico de datos.

• Conocimiento profundo de la codificación Python. Es el lenguaje más común, incluido Perl, Ruby, etc.
• Conocimiento sólido de SAS / R Es necesario que el científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Ya sea que provenga de videos, redes sociales, etc.
• Habilidad de sonido en la codificación de bases de datos SQL.
• Data Scientist debe tener una buena comprensión de varias funciones analíticas. Por ejemplo rango, mediana, etc.
• Se requiere un conocimiento profundo del aprendizaje automático.
• Un científico de datos debe estar familiarizado con Hive , mahout, redes bayesianas , etc. En ciencia de datos, el conocimiento de MySQL es como una ventaja adicional.

Ahora veamos las responsabilidades de Data Scientist, de acuerdo con las responsabilidades que puede juzgar usted mismo que puede administrar esos roles o no, y si no, intente agregar esas habilidades en usted mismo.

Responsabilidades de un científico de datos

• Limpieza y procesamiento de datos.
• Predicción del problema empresarial.
• Sus roles son dar resultados futuros de ese negocio.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos.
• Encuentre nuevas preguntas comerciales que luego puedan agregar valor al negocio. Minería de datos utilizando métodos de vanguardia.
• Presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.

Para saber más sobre las habilidades y roles de Data Scientist, consulte el siguiente enlace: Habilidades necesarias para convertirse en Data Scientist

Data Science es la combinación de estadísticas, matemáticas, programación, resolución de problemas, captura de datos de manera creativa, la capacidad de ver las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos.

Para los graduados más avanzados en ingeniería o matemáticas / estadísticas, el enfoque se centra más en la resolución de problemas analíticos y la exposición a algún lenguaje de programación. Y luego pueden postularse a las empresas de análisis, ya sea a través de ubicaciones en el campus o unidades de colocación fuera del campus, y tratar de acertar en su proceso de entrevista.

La capacitación en ciencia de datos de habilidades de TI se ha estructurado para aquellos que desean desarrollar los conocimientos y habilidades avanzados necesarios para trabajar como científicos de datos. Obtenga su certificación de ciencia de datos y destaque, ya sea que esté buscando cambiar de trabajo, obtener una promoción o mejorar sus habilidades actuales.

En el programa de certificación de ciencia de datos, obtendrá habilidades en gestión de big data, análisis avanzado, aprendizaje automático y visualización de datos, junto con las habilidades de comunicación esenciales que necesitan los científicos de datos de hoy.

El papel de un científico de datos ya se ha ganado el apodo de “el trabajo más sexy del siglo XXI”. Según un informe del Instituto Global Mckinsey [, habrá una escasez de 140,000 a 190,000 profesionales de la ciencia de datos para 2018 solo en EE. UU.

En lo que respecta a la India, hay algunos estudios que creen que la industria de análisis / ciencia de datos en la India se encuentra en una fase en la que TI estuvo hace unos 10-15 años y, por lo tanto, se puede esperar un auge en la externalización de análisis a la India.

También creo que India con su grupo de talentos de ciencia de datos / análisis puede muy bien ser el líder en esta industria. Ya hay algunas historias de éxito como Mu Sigma y Fractal analytics. Además, ahora estamos viviendo oficialmente en la era del “Big Data”.