Cómo convertirse en un científico de datos

la ciencia de datos ha pasado de un término de nuevo cuño en 2007 a ser uno de los más buscados después de disciplinas en el mundo profesional. Pero ¿qué hace un científico de datos realmente? Y ¿cómo se puede entrar en el campo? Esto es lo que necesita saber si usted está mirando para conseguir las habilidades para convertirse en un científico de datos.

¿Qué es lo que hacen los científicos de datos?

científicos de datos se combinan estadísticas, informática, y el análisis de datos para poner orden en las cantidades masivas de datos rebelde que ahora son recogidos por miles de empresas. Es bien sabido que su cuenta de Facebook contiene información valiosa, y que Google quiere saber absolutamente todo sobre ti. Pero ahora incluso los locales de nueva creación recogen datos que esperan se puede extraer y convertir en estrategias útiles para el crecimiento de sus negocios.¿Debería estar preocupado por su Facebook de datos que se raspada?¿Debería estar preocupado por su Facebook de datos que se raspada?¿Cómo se sentiría si usted descubrió su imagen en una página web, donde la gente se alinean la imagen en cuanto a si o no te ves como un idiota? Bueno, es una historia real.Lee mas

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Los datos que recogen las empresas es a menudo muy desordenado - es incompleto, desorganizado, incoherente etiquetados, ya menudo simplemente errónea. Pero hay una gran cantidad de información valiosa allí, y científicos de datos son los que generan ideas que se pueden poner en acción al lado del negocio de la compañía de operaciones.

análisis de los datos

Muchas descripciones de la ciencia de datos subrayan la importancia del descubrimiento de los científicos de datos field- podría no saber lo que están buscando a medida que avanzan a través de terabytes de datos, pero ellos sabrán cuando ven algo interesante (esta necesidad de la intuición y el descubrimiento es una de las razones por las cuales esto es un trabajo que no se puede hacer así por robots). También tienen que ser bueno en la presentación de esta información a otras personas, como gerentes y ejecutivos no suelen ser bien versados ​​en el lenguaje del análisis de datos como datos científicos.8 empleos calificados que luego podrán ser sustituidos por robots8 empleos calificados que luego podrán ser sustituidos por robotsEstán llegando máquinas para su trabajo? Puede que se sorprenda. Los recientes avances en la IA están poniendo puestos de trabajo de cuello blanco en riesgo.Lee mas

En resumen, los científicos analizan datos de cantidades masivas de datos y los convierten en estrategias de acciones concretas. No nos equivoquemos: esto no es un trabajo fácil. Pero es sumamente valioso para las empresas, y siempre será, por lo que los científicos de datos pueden esperar a tener puestos de trabajo seguros en el futuro. Y se les paga bien para estas habilidades: un científico de datos puede fácilmente hacer más de $ 90.000 por año.

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Lo que sí es necesario Habilidades científicos de datos?

Como “la ciencia de datos” es un campo cambiando rápidamente y con frecuencia mal definido, la gama de habilidades que puede encontrar entre los científicos de datos es impresionantemente amplia. La mayoría tienen algún tipo de formación en materia de estadísticas, análisis de datos y matemáticas. Casi todos tienen experiencia en programación, especialmente en Python, R, Hadoop, SQL y otros idiomas que se utilizan para el almacenamiento de datos, estadísticas y de aprendizaje automático. Debido a que es especialmente popular en el análisis de datos, el aprendizaje de Python es un buen lugar para comenzar.Cómo escoger un lenguaje de programación aprender hoy & Obtener un gran trabajo en 2 añosCómo escoger un lenguaje de programación aprender hoy & Obtener un gran trabajo en 2 añosPuede tomar años de trabajo dedicado para convertirse en un verdadero buen programador- Entonces, ¿hay una manera de elegir el idioma correcto para comenzar a partir de hoy, con el fin de ser contratado mañana?Lee mas

Sabiendo otros programas de análisis de datos, así como MATLAB, SAS, Minitab y también puede ser muy útil.

la programación de código

La capacidad de comunicarse claramente con las personas que no entienden el aprendizaje de máquina, estadísticas o análisis de datos es también muy importante. Si encuentra algo innovador, pero no se puede explicar a nadie, que no va a ser de alguna utilidad. La comunicación clara es una de las competencias transversales lo que se requiere de cualquier trabajador de la tecnología en estos días.6 Habilidades blandas cada trabajador de las necesidades tecnológicas para el éxito profesional6 Habilidades blandas cada trabajador de las necesidades tecnológicas para el éxito profesionalAlgunas habilidades especiales faltan en el campo de las TI. Para el éxito profesional, que necesita la actitud correcta. Aquí hay seis habilidades sociales importantes que le llamará la atención en su próxima entrevista de trabajo de TI.Lee mas

Experiencias en múltiples campos es una ventaja si usted es un aspirante a científico de datos -. Tanto dentro como fuera del área que se está trabajando en la capacidad de pensar de forma creativa y abordar los problemas desde varios ángulos diferentes es sumamente útil cuando se trabaja en la ciencia de datos, como nuevos problemas a menudo requieren soluciones de innovación y ad-hoc.

El aprendizaje de las habilidades para la Ciencia de Datos

Dado que los científicos de datos tienen que ser capaces de trabajar con una variedad de herramientas que provienen de diferentes campos, tan distintos como el desarrollo de aplicaciones y la teoría de la probabilidad, el camino de unirse a la profesión no es clara. Muchos científicos de datos comienzan como los informáticos o estadísticos y adquirir las habilidades necesarias durante el trabajo. Otros vienen de orígenes completamente diferentes que les dan la experiencia que necesitan para resolver problemas de manera creativa.

“Datos científicos están involucrados con la recopilación de datos, masajes en una forma manejable, por lo que es contar su historia, y la presentación de esa historia a los demás.”

Vídeo: La carrera del futuro: científico de datos - programa completo

- Mike Loukides, vicepresidente de O`Reilly Media.

Sin embargo, la capacitación técnica de la ciencia-específica es cada vez más disponibles por el día. A pesar de las plazas de formación a nivel de grado son pequeñas en número y extremadamente competitivo, que vale la pena analizar. Tener una ventaja inicial en las habilidades que va a desarrollar en estos programas, aumentará las posibilidades que obtendrá en un programa, y ​​conseguir un trabajo, incluso sin un grado en la computadora o los datos de la ciencia.

Los recursos que aparecen a continuación le ayudarán a empezar a acumular los conocimientos que necesita para ser un científico de datos. Algunos son cursos gratuitos línea de la universidad, y algunos son más recursos-tipo de desarrollo profesional. Todos ellos son libres, menos que se indique. Al final de la lista, he incluido algunos programas de inmersión, y, grado de certificación, en caso de que se está preguntando donde se puede obtener un entrenamiento serio en la ciencia de datos - hay más por ahí, pero estos deben darle una idea de lo que está disponible.8 sitios web impresionante para tomar cursos universitarios en línea gratis8 sitios web impresionante para tomar cursos universitarios en línea gratisLee mas

Introducción

  • Fundamentos de datos grandes (Universidad de grandes volúmenes de datos)

Programación

  • Python (Google)
  • Cómputo de Análisis de Datos (Coursera)
  • Análisis de datos con R (Coursera)
  • Minería de datos con R (Universidad de grandes volúmenes de datos)
  • Hadoop Fundamentos I (Universidad de grandes volúmenes de datos)

Estadísticas y Análisis de Datos

  • Probabilidad y Razonamiento Estadístico (Carnegie Mellon Univerity- libre para estudiantes independientes, $ 25 para estudiantes académicos)
  • Introducción a la Estadística Aplicada (cursos en línea)
  • Análisis de Datos (Coursera)
  • Machine Learning (Universidad de Stanford a través de Coursera)

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Las certificaciones de datos de ciencias

  • La ciencia de datos (a través de la John Hopkins University Coursera- libre sin certificado, $ 475 con el certificado)
  • Análisis de Datos Nanodegree (Udacity- $ 200 / mes, 9-12 meses)

Programa de inmersión Data Science

  • Zipfian Academia de Ciencias de datos de 12 semanas de inmersión ($ 16.000)

Programas de Grado de Ciencias de datos

  • Maestría Profesional en Ciencias de la Información y Datos en la Universidad de Berkeley
  • Maestría en Ciencias de datos en NYU
  • Maestría en Ciencias de Datos de la Universidad de St. Thomas
  • MS en línea en Ciencias de Datos de la Universidad de Wisconsin
  • MS en Analytics en la Universidad Estatal de Carolina del Norte
  • MS en Analytics en la Universidad Northwestern

La lista anterior debe darle un montón para empezar con. Una vez que usted ha trabajado su camino a través de los recursos libres, puede empezar a buscar en algunas cosas específicas de campo, como bioestadística, análisis de datos, la asistencia sanitaria o el análisis de datos para la seguridad - hay una gran cantidad de recursos que se pueden utilizar sin tener que volver a la escuela para un grado.4 cursos en línea que podría tomar en lugar de volver a la escuela4 cursos en línea que podría tomar en lugar de volver a la escuelaEl ir para una educación universitaria es una propuesta costosa. No hay duda de eso. Para la mayoría de la gente, esto es totalmente la pena. Las ventajas que tienen un grado en su nombre superan totalmente la deuda aplastante ...Lee mas

Puede encontrar cursos sobre estos temas en lugares como Coursera, Udacity, e incluso en YouTube. Pasando a los recursos de programación más avanzada es también una buena idea. Hay un montón de cosas por ahí para que usted pueda aprender-vas a tener que tomar algún tiempo para encontrar los que son más adecuados para usted.

Aquí está a menos de 1 minuto de vídeo inspirador de Adobe en la vida de un científico de datos.

¿Quieres ser uno? Si tiene alguna buenos recursos para compartir para los aspirantes a científicos de datos, por favor, compartirlas en los comentarios para que otros interesados ​​en el campo pueden tomar ventaja de ellos!

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