Ciencia de datos: ciencia de algo nuevo

Muy a menudo me encuentro confundido con respecto a la carrera que persiguen mis amigos: la ciencia de datos. El crecimiento constante de vacantes para científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y cosas por el estilo encendió la llama de la curiosidad en mí.

De lo que he recopilado, la ciencia de datos interpreta rápidamente datos de una cantidad aparentemente infinita y puede usarse para innumerables propósitos, tanto en el sector empresarial como en varias organizaciones. Viviendo en el período de la cuarta revolución industrial, es prácticamente imposible pensar en realizar un negocio sin datos.

«¿CUÁLES SON LAS PERSPECTIVAS DE LA CIENCIA DE DATOS?»

Hoy en día, el 90% de las llamadas son para analistas de datos y científicos de datos. Según NASCOM, más de 1 lakh de oportunidades de trabajo son de dicho campo. Si estás interesado en marcar tu lugar en el sector déjame decirte, este es el momento adecuado. Navegue por la ventana, seguido del entrenamiento requerido y podrá arremangarse para afrontar la persecución.

«ASÍ … ¿CÓMO PERSEGUIMOS?»

Los científicos de datos requieren un cierto conjunto de habilidades; particularmente en las tres áreas principales: matemáticas, tecnología y perspicacia empresarial.

Antes de los requisitos mencionados anteriormente, la educación ocupa el lugar principal. El primer paso es obtener una licenciatura en cualquiera de las materias:

• Ciencias de la Computación

• Matemáticas

• Ingenieria

• Estadísticas.

Seguido por una maestría en

• Matemáticas

• Ciencia de los datos

• Estadísticas, etc.,

Terminando con un doctorado.

«¿REQUERIMIENTOS ADICIONALES?»

Poseer cualquier cantidad de títulos se consideraría menos significativo si hay una falta de habilidad técnica. Los científicos de datos deben tener una comprensión ardiente de las habilidades informáticas, que incluyen:

Procesamiento de datos: entra en la categoría de experiencia matemática. La minería consiste en recuperar datos del almacén de datos. Varios magnates de negocios requieren un análisis cuantitativo de datos y construyen un modelo de modelo analítico.

Programación R: este lenguaje es un recurso digno de mención para los aspirantes a científicos de datos. Para tener un conocimiento profundo del análisis de datos, la programación en R es la solución.

Pitón: es el lenguaje de programación más versátil y se puede utilizar en casi todos los procesos de ciencia de datos.

Aprendizaje automático: es un aspecto de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático tiene como objetivo programar computadoras para aprender de los datos sin interferencia humana

AI: presumiblemente, la mayoría de los adultos jóvenes tiene una idea de lo que es la inteligencia artificial, debido a Tony Stark (personaje de MCU). Sin lugar a dudas, la IA es el futuro del mundo, que conduce a la robótica humana. La investigación sugiere que eventualmente esto creará un impacto en las próximas generaciones.

«CONCEPCIONES INCORRECTAS»

Existe un error evidente de que los científicos de datos y los analistas de datos son sinónimos. Un analista de datos tiene la responsabilidad de resolver los problemas dados, analizar y clasificar los datos e interpretarlos en una lista completa. Mientras que un científico de datos formula respuestas que serán beneficiosas para el sector respectivo.

En consecuencia, la digitalización de nuestro mundo condujo a una ardiente búsqueda de una carrera lucrativa. Los científicos de datos están a la cabeza de los diez mejores llamamientos. Atrás quedaron los días en los que los negocios solo se caracterizaban por el quid pro quo físico. Ahora, todo el kit y el caboodle están computarizados.

Desde el reconocimiento de imágenes en Facebook y sugerencias en varias plataformas de comercio electrónico (Amazon, Flipkart, etc.) hasta el reconocimiento de voz en Siri y Cortana y la eficiencia operativa en la ciencia de datos de logística es el requisito básico.

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