¿Quién puede convertirse en analista de datos o científico de datos? ¿Puede convertirse en estudiante de comercio?

Encontrará que la respuesta a esto radica en comprender la diferencia entre un analista de datos y un científico de datos. Comenzaré diciendo: “en el campo de la ciencia de datos, el analista de datos es un trabajo de nivel de entrada”. Lo que quiero decir con esto es que el analista de datos es un gran lugar para comenzar su carrera en el vasto campo de la ciencia de datos .

Los analistas de datos recopilan, procesan y realizan análisis estadísticos de datos. A diferencia de los científicos de datos, sus habilidades pueden no ser tan avanzadas como para crear nuevos algoritmos, pero los objetivos dentro de la organización son los mismos para comprender cómo se pueden responder las preguntas y resolver los problemas con el uso adecuado de los datos.

Los analistas de datos realizan análisis para encontrar información, esto no es diferente a lo que hace un científico de datos; pero, en analítica hay una hipótesis dada, y el analista trata de encontrar ideas específicas de esa hipótesis. Un analista también presenta los datos en forma de cuadros, gráficos y tablas; Esto ayuda a construir bases de datos para las organizaciones.

Ahora está claro que un analista es parte del equipo de ciencia de datos , ¿quién es un científico de datos? Como su nombre lo indica, los científicos de datos son los más hábiles y tienen la perspicacia necesaria para realizar las tareas que haría un analista de datos; pero sus responsabilidades van más allá de esto.

Mientras que un analista de datos trabaja en aspectos conocidos del negocio, un científico de datos se ocupa de los aspectos desconocidos de los datos acumulados. No existe una hipótesis específica, el científico de datos tiene que pasar por grandes cantidades de datos tanto estructurados como no estructurados.

Un científico de datos también debe ser experto en Machine Learning , debe ser experto en matemáticas, estadísticas y en el diseño de algoritmos y códigos.

Podemos ver que un científico de datos necesita un conjunto de habilidades más amplio, y también una mejor competencia en las funciones que también realizaría un analista. Los analistas de datos se ordenan para Business Analytics e Business Intelligence.

Si posee una licenciatura en Matemáticas, estadística, informática, gestión de la información, economía o finanzas; puede asumir el rol de analista de datos. Teniendo en cuenta que esto no es un ultimátum, debes saber que mucho depende de tu habilidad, experiencia personal y conocimientos técnicos. Pero, tener una maestría o un certificado de posgrado en un campo similar seguramente será útil para avanzar en su carrera.

Cualquier persona que disfrute y tenga interés en jugar con números y datos utilizando diversas herramientas analíticas y razonamiento lógico puede convertirse en un científico de datos adquiriendo pocas habilidades necesarias. Lo mismo es cierto para un graduado de Comercio también.

En primer lugar, le sugiero que ingrese a estudios superiores en un campo relacionado como Economía, Estadística, Análisis de datos, etc. después de su graduación. Pocas opciones son

  1. Maestría en Economía Cuantitativa de ISI
  2. MA Economics de DSE
  3. MA Economía de otros institutos como IGIDR, JNU, etc.
  4. Diploma de posgrado en Business Analytics: supongo que es un curso relativamente nuevo que comenzó hace un año, pero muestra un gran potencial para el tipo de institutos que lo ofrecen conjuntamente y la especialización que ofrece. DIPLOMA POST GRADUADO EN ANÁLISIS EMPRESARIAL (PGDBA)
  5. Además de los anteriores, hay algunos institutos privados que ofrecen cursos especializados en análisis de datos. No tengo información en primera persona sobre el mismo, por lo tanto, puede consultar el siguiente enlace: Los 10 mejores cursos de análisis en India – Clasificación 2015

Podría haber más, pero he mencionado algunos de los que tenía conocimiento.

En segundo lugar, intente hacer tantos cursos en línea como pueda en varios lenguajes de programación de datos y campos relacionados como R, SAS, Excel, SQL, Machine Learning, etc. Mencionando algunos de ellos aquí:

  1. Recursos para ayudarlo a aprender y usar SAS – SAS
  2. DataCamp: la manera fácil de aprender R & Data Science en línea – R
  3. La ventaja analítica – R
  4. Excel a MySQL: técnicas analíticas para empresas | Coursera – Coursera

Hay muchos otros cursos disponibles para aprender, aparte de los anteriores, que puede consultar y elegir según su elección.

Para resumir, cualquiera que tenga al menos conocimientos básicos en estadística, econometría, excel, lenguajes de programación de datos como SAS, R, etc. y una pasión por jugar con los números puede convertirse en un analista de datos. Una vez que esté en ello, estoy seguro de que puede seguir aprendiendo en el trabajo y por su cuenta.

Buena suerte.