¿Qué curso debo seguir después de Btech para convertirme en Data Scientist en el futuro?

Answer 1

Esta es la pregunta más común que hacen los graduados de B.Tech en estos días. Si está buscando comenzar su carrera en análisis de datos, tiene cuatro opciones para aprender análisis de datos:

(i) Técnicas analíticas utilizando Excel, PowerBI : este es un curso obligatorio para todos los profesionales en diferentes roles funcionales como ventas, marketing, operaciones, atención al cliente, cadena de suministro, logística, finanzas o comercio.

ii) Análisis de datos con SAS : SAS es uno de los programas de estadísticas más maduros y utilizados por las grandes empresas. Las razones principales por las que SAS sería su elección para Data Analytics es que lo ayuda a aprender cómo hacer análisis con habilidades mínimas de programación. SAS también se usa ampliamente en industrias como Banca, Finanzas, Seguros. Aquí hay una lista de clientes para SAS.

https://www.sas.com/en_us/custom…

iii) Data Analytics usando R – R sería su elección porque está listo para desarrollar una carrera en Data Analytics y desea absorber el lenguaje de programación de código abierto que fue creado por los Estadísticos para las Estadísticas. Los modelos de Machine Learning creados en las últimas décadas ahora proporcionan el mayor número de bibliotecas de machine learning. Los científicos de datos más experimentados en la industria han adoptado R como su primera preferencia, por lo tanto, los nuevos algoritmos a menudo obtienen sus primeras implementaciones en R.

iv) Análisis de datos utilizando Python : Python sería su flujo cuando provenga de la informática / experiencia en programación. Python se está convirtiendo claramente en la opción preferida de programación en varias áreas como el desarrollo web. Sin embargo, son los paquetes de Data Science de pandas numpy que están ganando impulso.

Espero que esto te ayude a tomar la decisión de aprender análisis de datos.

¿Quieres saber más sobre análisis de datos? Asista a una sesión de demostración gratuita sobre la carrera de análisis de datos donde compartiría todo el proceso paso a paso para comenzar su carrera en esta industria.

Answer 2

Debe tomar cursos sobre estadísticas, econometría, series de tiempo, aprendizaje automático y, por supuesto, habilidades decentes en programación de computadoras y estructuras de datos.

Alternativamente, una maestría en estadística, economía o investigación operativa será útil.

Answer 3

La mejor opción será una maestría en ciencia de datos con concentración en estadística o informática (lo que más te guste o quieras mejorar).
¡Recomiendo consultar los programas detallados de varias instituciones para conocer mejor y obtener ideas claras!

Answer 4

• No hay NADA llamado como grado de Ciencia de Datos. NO existen tales cursos en el mundo.
• Data Science es un campo de investigación.
• La investigación en ingeniería informática está a cargo de hackers.
• Los hackers son ingenieros informáticos que han dedicado más de 10000 horas a la programación informática.
• Cualquiera puede convertirse en un Hacker después de dedicar más de 10000 horas de trabajo duro en la programación de computadoras, incluso sin ir a ninguna escuela o universidad. Hay una demanda infinita de humanos tan hábiles en la industria.
• Los científicos de datos son los piratas informáticos que aplican su comando de la programación informática sobre los datos proporcionados por alguna compañía para aumentar las ganancias de la compañía.
• Entonces, conviértete en ingeniero informático primero.
• Consejo: Todas las empresas de investigación informática están listas para reclutar a cualquier humano que tenga un conjunto de proyectos muy complejos en su perfil de GitHub. P.ej. Un sistema operativo y un navegador web.
• Esta es una respuesta correcta y raramente se encuentran humanos tan hábiles en la Tierra. Se convierte en un desafío para esas compañías reclutar humanos tan altamente calificados.

(Esta es una respuesta generada por computadora. Aunque la automatización y la selección de las oraciones de un conjunto de oraciones ya existente se han realizado con extremo cuidado, pero puede haber pocos errores. Por favor, deje un comentario y el autor de la respuesta examinará su Software de IA para descubrir problemas y el alcance de la mejora en su algoritmo)