¿Qué aspectos básicos debe cubrir un estudiante graduado que aspira a convertirse en científico de datos mientras está en la escuela?

Por lo menos, necesitarás:

  • una buena comprensión de las estadísticas
  • una comprensión muy sólida del álgebra lineal
  • Una comprensión muy sólida de los métodos de optimización.
  • una buena comprensión de los lenguajes de programación y la teoría CS siempre es útil
  • Python o R, o idealmente, ambos
  • Java es altamente deseable para interactuar con el ecosistema Hadoop / Spark, a pesar de que hay contenedores API para la mayoría de los otros lenguajes de alto nivel.
  • Paciencia y un conocimiento profundo de los campos en los que desea ingresar.
  • La buena gramática es crítica, al igual que la capacidad de escritura decente. Toma un curso de escritura. Toma otro. Tome un curso de escritura creativa por el placer de hacerlo. Escriba mucho, porque tendrá que comunicar cada dato que analice, y se le conocerá cómo lo logra, no por la destreza técnica de sus análisis. Los antiguos romanos llamaban a sus sumos sacerdotes pontifex : ‘constructor de puentes’, literalmente, entre hombres y dioses. Los científicos de datos son constructores de puentes entre los responsables de la toma de decisiones y los datos, y las buenas habilidades de comunicación son indispensables.
  • La inteligencia para alejarse de las personas que comienzan sus respuestas con “el científico de datos se considera como ‘el trabajo más sexy del siglo XXI'”.

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 es una de esas plataformas que proporciona una combinación de capacitación en vivo y en línea de Data Scientist de profesionales con experiencia en la industria.

¡Todo lo mejor!

Gracias.

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