¿Cuál debo elegir: pasante de ingeniería de software o pasante de un científico de datos?

Data Scientist es considerado como “El trabajo más sexy del siglo XXI”

Los científicos de datos son responsables del análisis de datos con el objetivo de descubrir ideas que a su vez pueden proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial urgente. Su función es analizar datos desde diferentes ángulos, determinar qué significa y luego recomendar formas de aplicar esos datos. Emplean sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar los datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. También son responsables de comunicar las predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos.

Me alegra mucho saber que está interesado en Data Science y que ya comenzó a hacerlo. Ahora, ser un Científico de Datos no es pan comido, requiere muchas habilidades y prácticas involucradas en el dominio. Para eso se requiere ser entrenado adecuadamente por un experto en la industria con la experiencia adecuada. Debe estar familiarizado y tener experiencia en Estadística, Programación R, Modelado predictivo, Algoritmos de aprendizaje automático y Minería de texto.

Aparte de eso, le sugiero que haga muchos proyectos y tareas para tener éxito y practicar lo que ha aprendido a lo largo de todo el proceso, y que alguien de la industria lo valide.

Además, otro problema que surge es al momento de la contratación porque, aparte de la ubicación en el campus, es raro que las empresas que contratan a Data Scientist contraten de forma más reciente y busquen en su mayoría candidatos con experiencia.

edWisor.com es una de esas plataformas que ofrece una combinación de capacitación en vivo y en línea de Data Scientist por parte de profesionales con experiencia en la industria. Hay una gamificación del proceso de aprendizaje donde puedes aprender a tu propio ritmo y adquirir habilidades profesionales según lo exige la industria. Los expertos del mentor de la industria y los ayudan a aprender los trucos relacionados con los roles de trabajo. También hay más de 100 compañías que están contratando candidatos capacitados para edWisor como pasantes / función de tiempo completo .

edWisor.com también proporciona 2 certificaciones para la finalización del curso y la finalización del proyecto junto con la validación de profesionales de la industria .

¡Todo lo mejor!

Gracias.

Ambos son simplemente fantásticos en su propio lugar.

La ingeniería de software se ocupa de crear proyectos principalmente para clientes y está rodeada de muchas tecnologías. Por otro lado, la ciencia de datos trata el procesamiento de grandes cantidades de datos a través del lenguaje de fondo como Python o R, y luego usa esos datos procesados ​​para formar una estructura como gráfico o para hacer predicciones.

Ambos tienen un futuro dorado y muchas compañías.

Pero hay una diferencia y, es decir, en ciencia de datos, debes ser bueno en matemáticas con conceptos de matrices y probabilidad, etc., pero en SE es como siempre nos gusta conectarnos a la base de datos, etc.

La ciencia de datos se puede clasificar en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Depende de usted dónde quiere ir, dependiendo de lo que pueda hacer y de lo que quiera.

Happy Coding ……

Hola:

Si está planeando obtener un doctorado en ML / AI, mi voto será hacer prácticas de ciencia de datos, ya que esto está más relacionado con sus objetivos futuros.

Espero que esto ayude.

¡Salud!