¿Es la ciencia de los datos una especialidad difícil?

carrera en ciencias de datos ¿Ha considerado una carrera como científico de datos? Cualquier estudiante universitario que esté considerando una carrera en tecnología es probable que se pregunte si la ciencia de datos es una especialidad difícil. En los círculos tecnológicos, la ciencia de los datos se considera uno de los campos de especialización más prometedores. Los empleadores necesitan un número cada vez mayor de científicos de datos cualificados. Los nuevos programas, certificaciones y MOOCs (cursos masivos abiertos en línea) están llegando a estar disponibles a un ritmo de aceleración rápida.

¿Qué tan difícil es la ciencia de los datos? ¿Es difícil convertirse en un científico de datos? Vamos a sumergirnos y echar un vistazo a los niveles de dificultad relativa de los requisitos para graduarse con un título en ciencias de datos.

¿Es la ciencia de los datos un buen comandante?

La ciencia de los datos suele ser una especialidad interdisciplinaria. Es típicamente necesario que los estudiantes de ciencia de datos tomen cursos en varios departamentos académicos:

Ciencias de la computación
Matemáticas
Estadística
Aprendizaje automático
Negocios

Dependiendo de cómo se organice la universidad de un estudiante, esto a veces puede hacer que una experiencia desafiante y desarticulada. Es ideal buscar un programa de grado en ciencias de los datos donde exista una estrecha colaboración entre los departamentos pertinentes, en particular las áreas de:

matemáticas
estadísticas
ciencias de la computación
aprendizaje automático

Dominar la ciencia de los datos es dominar las áreas que componen el campo. Esta colaboración puede ayudar a reducir algunas de las dificultades inherentes a la ciencia de los datos.

¿Es un estudio duro? Algunos estudiantes pueden disfrutar de la variedad de requisitos del curso y prosperar en un curso que requiere tal aprendizaje intensivo. A otros les resultará demasiado difícil “cambiar los engranajes” mentalmente entre todas estas disciplinas. También puede ser problemático cuando los aspirantes a la ciencia de datos no captan las intrincadas relaciones entre estas disciplinas; es necesario que los estudiantes las conecten sin problemas.

¿Cuáles son los requisitos típicos del curso para un mayor de ciencia de datos?

Una especialización en ciencias de los datos se compone normalmente de una combinación de cursos. Echemos un vistazo a algunos de los cursos más comunes requeridos como parte de una carrera de ciencias de datos.

Cursos de Matemáticas y Estadística

Los cursos populares incluyen:

cálculo
cálculo multivariado
geometría analítica
álgebra lineal
matemáticas discretas
métodos estadísticos
probabilidad

Cursos de informática y aprendizaje automático

estructuras de datos
análisis de datos
visualización de datos
aprendizaje profundo
minería de datos
análisis de regresión
análisis predictivo
algoritmos e ingeniería de software
programación orientada a objetos
Introducción a la inteligencia artificial
sistemas de bases de datos
una variedad de lenguajes de programación y herramientas de Big Data

Otros cursos de la Fundación

Muchos programas de licenciatura en ciencias de los datos requieren otros cursos básicos como ética, escritura y un curso introductorio de ciencias.

Un proyecto Capstone

Muchos programas de estudios de ciencias de datos requieren que los estudiantes completen un proyecto final de ciencias de datos, conocido como “proyecto de capital”, bajo la supervisión de un asesor académico.

La alfabetización de datos resultante de la finalización de este tipo de cursos podría ser útil para un individuo que busca una carrera en ciencias de datos en casi cualquier industria, según Cableado .

¿Es difícil la ciencia de los datos? Si un estudiante encontraría estos requisitos importantes de la ciencia de los datos del curso duro o no es en gran medida una cuestión de opinión individual. El rigor de cada clase también puede depender mucho de los profesores que están enseñando.

Resolver problemas frente a escribir papeles

Un título en ciencias de datos requiere que los estudiantes pasen cantidades significativas de tiempo resolviendo problemas de código y resolviendo problemas. Este es un importante que no requiere el volumen intensivo de la escritura de papel que muchos otros cursos importantes de estudio requieren. Esto podría ser una ventaja para los estudiantes que odian escribir papeles y lo encuentran difícil. Por el contrario, los estudiantes verbalmente dotados que quieren pasar su vida académica escribiendo papeles podrían encontrar la ciencia de los datos será un importante duro .

Los títulos de ciencias de los datos también requieren más aprendizaje práctico que otros estudios superiores. No es tan simple como asistir a clase y hacer preguntas correctas. Los estudiantes de ciencias de datos necesitan demostrar sus conocimientos y habilidades en entornos empresariales reales. La mayoría de las escuelas de ciencias de datos tienen socios corporativos para pasantías. Los sitios populares de pasantías en ciencia de datos incluyen:

Intel
LinkedIn
Cisco
McKinsey
Boeing
Intuición

Las pasantías ponen a los estudiantes en los zapatos de un científico de datos y proyectos de la vida real. Los supervisores esperan que los pasantes ya tengan habilidades duras como C++ y SQL. Los estudiantes que carecen de destreza tecnológica y odian las matemáticas lucharán en pasantías de ciencia de datos.

¿Es la ciencia de los datos más difícil que la informática?

La ciencia de los datos y la informática tienen características similares y requieren un conjunto de habilidades similares, pero hay diferencias. Ambos usan lenguajes informáticos como Java o Python, pero por diferentes razones. Un científico de datos los usaría para analizar diferentes métricas. Un científico informático estaría interesado en cómo funcionan las lenguas. Los programas de ciencias de la computación proporcionan a los estudiantes una amplia base de conocimientos en torno a la computación, mientras que los programas de ciencia de datos se centrarían más en el análisis. Uno no es necesariamente más difícil que el otro, pero son diferentes.

¿Cuáles son los diferentes tipos de grados de ciencia de datos?

¿Se está convirtiendo en un científico de datos duro? La respuesta a esto generalmente depende del nivel de grado. Los cursos de ciencia de datos se vuelven cada vez más difíciles cada año. Los cursos introductorios de ciencia de datos de 100 niveles podrían ser pan comido. Sin embargo, 300 y 400 cursos de nivel en el año junior o senior serán cosas difíciles. Los cursos de postgrado en ciencias de los datos son, sin duda, los más difíciles. El nivel más alto de las clases de 900 niveles requerirá una amplia capacidad técnica para extraer conjuntos de datos.

Una manera de comprobar el nivel de dificultad de un programa de ciencia de datos es revisar la tasa de graduación. Los Centro Nacional de Estadísticas Educativas las tasas de graduación de las pistas. Los programas con altas tasas de graduación más del 90 por ciento son probablemente menos difíciles. Las bajas tasas de graduación sugieren que menos estudiantes lo logran porque es más difícil. Sin embargo, hay una advertencia potencial. Las escuelas con tasas de aceptación ya bajas sólo admiten estudiantes de primer nivel listos para abordar el plan de estudios. Esto es lo que se puede esperar en cada grado de ciencia de datos.

Licenciado en Ciencias de los Datos

Ganar un título de licenciatura no es una hazaña fácil, pero es el nivel de grado menos especializado. Los títulos de grado requieren 120-130 créditos en total. De esos créditos, aproximadamente un tercio corresponderá a sujetos de ciencia de datos. Las escuelas de pregrado tienen un plan de estudios de educación general que abarca diversos cursos básicos, desde el inglés hasta la historia.

Los la mejor especialidad para la ciencia de los datos Los estudiantes son, por supuesto, ciencias de los datos, pero varias otras especialidades son opciones populares, incluidas las ciencias de la computación y las tecnologías de la información. Si bien la ciencia de los datos es un título técnico, los cursos no técnicos son una gran parte del plan de estudios. Las licenciaturas podrían incluso llenar sus electivos con clases simples como PE. Los estudiantes ambiciosos pueden elegir opciones extremadamente difíciles, como ingeniería financiera. Los grados de licenciatura son tan difíciles como los aspirantes a científicos de datos los hacen.

Maestría en Ciencias de los Datos

Completando un M.S. en la Ciencia de los Datos es inherentemente más difícil que el estudiante mayor. Los másteres están destinados a impulsar a los estudiantes con cursos más técnicos y especializados. Para mayores no relacionados como el arte o la filosofía, el Master of Science será un cambio extremo. Para los graduados en ciencias de los datos, la transición no será tan terrible. Los estudiantes de ciencias de los datos ya tienen cursos previos para un tiempo de estudio más corto.

Los planes de estudios de un máster requieren generalmente de 30 a 48 créditos más allá del nivel 400. El programa puede ofrecer concentraciones complejas que incluyen:

Inteligencia artificial
Ingeniería de datos
Análisis de salud

Ya sea en línea o en el campus, los cursos de maestría conducen a un proyecto de tesis. Adquirir un puesto de asistente de posgrado añadiría 10-20 horas más de trabajo semanalmente.

Doctor en Filosofía en Ciencias de los Datos

Terminar un doctorado en Ciencia de Datos es un logro tremendo. En una escala de dificultad de 1-10, los doctorados son un 11. El Doctor en Filosofía es un programa intensivo, basado en la investigación, reservado a los estudiosos en el escalón superior del campo. Los candidatos de doctorado más exitosos tienen puntuaciones superiores de GPAs y Graduate Record Exam. Después de todo, los doctorados generalmente sólo admiten 5-10 personas cada año. La comprensión de las estadísticas y la codificación por encima de la media es crucial para competir.

Una vez admitidos, los candidatos se emparejan 1:1 con los asesores de doctorado para pasar por seminarios complicados. Los planes de estudios de doctorado conducen a un proyecto de disertación en profundidad. Los estudiantes necesitan completar la investigación original, escribir un artículo de 100-200 páginas, y dar una defensa de la disertación.

¿Es la búsqueda de trabajo de la ciencia de datos duro también?

Fuerte STEM graduados con las habilidades de ciencia de datos correctas están en demanda por las principales empresas. De acuerdo con La revista Money, la búsqueda de empleo promedio dura 43 días. Sin embargo, la cronología es probablemente más corta para las carreras de ciencia de datos. La demanda de profesionales de datos es a través del techo y su trabajo de ciencia de datos de sueño puede no tomar mucho tiempo para encontrar. Las búsquedas de empleo después de la graduación podrían ser la parte más fácil para un científico de datos. El mercado de Big Data está actualmente valorado en $229.400 millones. IBM informó que los trabajos de ciencia de datos de EE.UU. saltaron a 2,72 millones de la última década.

Ciertas especialidades, como la inteligencia artificial, han registrado un crecimiento de dos dígitos superior al 40 por ciento. Cuatro de las 10 carreras de más rápido crecimiento de LinkedIn se encuentran en el campo de la ciencia de datos o análisis. Hay 6,5 veces más científicos de datos en 2020 que en 2015.

Los científicos de datos también son bien pagados por sus difíciles tareas. Los Departamento de Trabajo de los Estados Unidos el salario medio anual calculado para algunos de los trabajos de ciencia de datos más populares, incluyendo:

Científicos de datos: 108.660 dólares
Científicos de investigación de la información: 131.490 dólares
Analistas de seguridad de la información: 102.600 dólares
Administradores de bases de datos: 98.860 dólares
Gestores de análisis de datos- $108.000
Estadísticos: 99.450 dólares
Bioestadísticos: 91.800 dólares
Directores financieros: 131.710 dólares
Ingenieros de datos: 102.864 dólares
Analistas de sistemas informáticos: 96.160 dólares

Un papel de ciencia de datos vale la pena la inversión con proyecciones de ingresos de seis cifras.

Herramientas prácticas de ciencia de datos para hacer el trabajo más fácil

La minería de datos ya no tiene que hacerse a mano con una pluma y papel. Un científico de datos exitoso utiliza software de computación de vanguardia para ser más eficiente. El software asume automáticamente tediosas tareas de análisis estadístico. El software es capaz de extraer datos utilizables y encontrar correlaciones o patrones entre los puntos de datos. Los profesores de ciencias de datos enseñan a los estudiantes cómo usar correctamente este software en laboratorios de computación.

Los campos de arranque de ciencia de datos en línea también pueden demostrar cómo se aplica el software diferente. Veamos algunas herramientas que ayudan a los futuros profesionales de la ciencia de los datos a simplificar la ciencia de los datos.

MATLAB – MathWorks tiene más de 4 millones de usuarios de 100.000 organizaciones que utilizan MATLAB desarrollar algoritmos de datos. La plataforma interactiva y escalable es popular en los campus universitarios para saltarse el precio de los estudiantes de $99. MATLAB cuenta con el Live Editor para generar automáticamente códigos C/C++, CUDA o HDL. Toma el trabajo de programación del análisis de datos.
RapidMiner – Desde 2006, RapidMiner ha sido una de las principales opciones multiplataforma utilizadas por más de 625.000 científicos de datos y 4.000 universidades. Los especialistas en ciencia de datos pueden dejar que sus universidades cubran el costo del servidor de $15,000 y se beneficien de productos completos del ciclo de vida. RapidMiner prepara, analiza y visualiza los datos. Cuenta con 1.500 algoritmos para generar los mejores modelos.

Conclusión

¿Es difícil ser un científico de datos? ¿Tienes lo que se necesita para aprender ciencia de datos? El aprendizaje de estrategias y técnicas de ciencia de datos puede ser un proceso difícil, pero el papel de un científico de datos es gratificante. En última instancia, usted es el único que puede decidir si la ciencia de los datos sería un importante difícil de perseguir.