¿Es fácil la ciencia de los datos para los no estudiantes?

Debido al desbordamiento de los datos generados hoy en día, los trabajos científicos de datos son uno de los trabajos más deseables a los que aspirar. Los buenos científicos de datos profundizan en los datos, los analizan y predicen resultados que pueden ser cruciales para las decisiones empresariales.

Pero ser un científico de datos no es un paseo fácil. Requiere una combinación de un conjunto de habilidades diversas que te contrate. Estas habilidades incluyen un sólido agarre sobre matemáticas y conceptos estadísticos , un buen control de la programación, una sólida comprensión de lo que las empresas y los clientes quieren de los datos y la capacidad de ver a través de los datos.

Esto puede sonar como que uno necesita ser de un fondo STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) hasta incluso soñar con ser un científico de datos. Mientras que muchos de los científicos de datos vienen de la tecnología o los fondos orientados a las matemáticas, eso no debe desalentar a aspirar a ser un científico de datos. Sin embargo, el viaje puede ser más difícil y necesita mucho más esfuerzo que alguien que ya viene con conocimientos matemáticos y de codificación. Pero no es imposible y se puede hacer con la guía adecuada.

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Aquí están algunas sugerencias que pueden ayudar a alguien de un fondo no-STEM hacer una entrada en la ciencia de datos:

Aprende bien los fundamentos

Si usted viene de un entorno económico, comercial o de administración de empresas, ciertos aspectos de la ciencia de los datos ya están cubiertos en los cursos. Uno tiene que identificar estas áreas y luego averiguar dónde hay una falta de conocimiento. Algunos cursos pueden no centrarse en conceptos matemáticos y estadísticos profundos, que son fundamentales para la ciencia de los datos. Un estudiante que no es STEM tiene que identificar estas áreas y tomar cursos o leer para desarrollar experiencia en estas. Esto puede no suceder de la noche a la mañana y puede tomar bastante tiempo, pero cosechará beneficios a largo plazo.

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Rizul Goyal , que es un graduado en economía y trabaja como científico de datos ahora, dice: “La voluntad es la única necesidad. Puede sonar como una cita de libro, pero estaba determinado, y aprendí a codificar en 3 meses. No sé por qué alguien debe limitar su elección de carrera sobre la base de lo que estudió en la graduación, dado el hecho de que la mayoría de nosotros no tienen asesoramiento profesional adecuado en nuestros días escolares iniciales. Me gustaban las matemáticas y las estadísticas de mi tiempo escolar, así que tal vez se puso un poco más fácil para mí, pero no es una necesidad. Cuando usted planea entrar en la ciencia de los datos y comenzar a aprender, concéntrese en sus conceptos básicos y concéntrese mucho en la implementación. Haz muchos experimentos. Hagas lo que hagas, en profundidad. Trate de trabajar en algunos experimentos tomando ejemplos de la vida real”.

Recoger herramientas / habilidades de programación

Los científicos de datos utilizan una variedad de herramientas que pueden ayudarles a comprender mejor los datos. Usan paquetes como R y Python para derivar interpretaciones de los conjuntos de datos masivos que manejan. Para alguien de un fondo no tecnológico, puede parecer intimidante para recoger estas herramientas primero. Pero hay que salir adelante de este temor y tomar la iniciativa, ya que se trata de un paso crucial. Tomar algunos cursos en línea o clases fuera de línea puede ayudarle fácilmente a ser introducido a estas herramientas. Después de eso, uno tiene que trabajar constantemente con estas herramientas y utilizarlas en proyectos y aplicaciones del mundo real para obtener una verdadera sensación de manejar un trabajo de análisis.

Encuentra un mentor

Encontrar un gran mentor puede ayudar a hacer este viaje cuesta arriba bastante suave. Un mentor puede ser alguien que ya ha mostrado este camino a los demás y puede conducirte a un destino similar. En el mundo de hoy de redes sociales , se puede encontrar fácilmente personas que pueden darles la orientación adecuada para entrar en el campo de la ciencia de datos. Pero uno tiene que encontrar mentores según sus necesidades y no sólo popularidad. Una vez que encuentres al mentor, no dudes en hacerles todas tus preguntas, por pequeñas o grandes que sean. Acompañarlos a eventos de networking, seminarios y campos de entrenamiento solo pueden agregar a tus conocimientos y ayudarte a empezar en este dominio.

Venkat Raman , el cofundador de Aryma Labs, dice: “Un buen mentor es aquel que es capaz de juzgar la aptitud y el nivel de habilidad de los estudiantes. Sobre la base de esta evaluación, el mentor entonces tiene que idear un camino de aprendizaje óptimo. Inicialmente, los estudiantes no STEM podrían sentirse abrumados mientras aprenden todos los conceptos de matemáticas y estadísticas. Es el papel de un mentor motivar a los estudiantes y disuadirlos de rendirse.

Comience con los roles de Analista de Datos y Analista de Negocios

Como ser un científico de datos requiere una mezcla de diferentes habilidades que pueden tomar años para dominar, una buena manera de empezar sería asumir funciones de analista de datos y analista de negocios. Mientras se trabaja en estos roles, uno necesita poner en un montón de trabajo para recoger las habilidades esenciales y pasar a un papel científico de datos después de una cierta cantidad de tiempo.

Raman añade, “Muchos cursos privados y gurús de ciencia de datos pueden narrar historias de personas que pasan directamente de roles no-STEM a roles de ciencia de datos. Soy muy escéptico con estas historias. Por mi experiencia, la transición es bastante dura. Sin embargo, la estrategia de comenzar como analista de datos y luego crecer en un papel científico de datos es ideal. De hecho, he visto a algunas personas comenzar como analistas de datos, y después de 4-5 años de transición a un papel científico de datos. Es posible; sin embargo, requiere mucha dedicación y esfuerzo”.

Trate de obtener un máster / certificación en un campo relacionado

Por lo tanto, usted no tiene una licenciatura cuyo conocimiento puede ayudarle en la ciencia de los datos. ¿Por qué no obtener un máster directamente alineado para satisfacer sus sueños de ciencia de datos? Hay tantas universidades, tanto en la India como en el extranjero, que te ofrecen maestrías a tiempo completo en ciencia de datos, IA y análisis . Si usted tiene el tiempo para seguir estos cursos de tiempo completo durante la mayoría de dos años, puede ayudarle a construir una base sólida en el dominio de la ciencia de datos. Si usted no tiene el tiempo y la oportunidad de dejar ir de su trabajo, siempre puede ir a un curso de certificación disponible en línea o fuera de línea, pero uno tiene que ser muy cuidadoso al elegir estos cursos. Pregunte adecuadamente acerca de la facultad, mentores, instituto, y la estructura de contenido antes de tomar admisión en tales cursos.

Participa en competiciones y hackathons; construye tu perfil

Póngase a la prueba real una vez que obtenga una cantidad decente de exposición a los conceptos estadísticos y un buen agarre en un lenguaje de programación en particular. Participar en diferentes concursos y hackathons y pon a prueba tu conocimiento. Esto será un gran impulsor de confianza y agregará valor a su curriculum vitae.

Mindset lo es todo.

Si usted tiene un deseo ardiente de convertirse en un científico de datos y vienen con buen pensamiento crítico y habilidades analíticas, nadie puede detenerte de lograr tu carrera de ensueño. Sí, puede tomar más tiempo, pero seguramente se puede llegar allí como muchos lo han hecho. La clave aquí es mantener la mentalidad fuerte y enfocada y trabajar en el análisis de sí mismo. Las áreas en las que usted carece requerirían atención focalizada y dedicada. Mantener estos pasos en mente y activamente tratando de mejorar usted mismo seguramente le ayudará a llenar un papel científico de datos.

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