Como hemos descubierto, existe una demanda de ingenieros de ciencia de datos y la disciplina ofrece una carrera profesional atractiva para los profesionales. La demanda ha allanado una ola para los científicos de datos y otros que están obsesionados con los datos y la ciencia de datos necesitan desarrollar habilidades de ciencia de datos y habilidades de big data para seguir carreras en ciencia de datos. Muchas empresas confían en las habilidades de los científicos de datos para competir, crecer y mantenerse por delante de la competencia. Para convertirse en un científico de datos exitoso, debe Maestría en ciencia de datos.
Las habilidades que se deben desarrollar para dominar los trabajos de ciencia de datos son tanto técnicas como no técnicas. Las habilidades técnicas necesarias para convertirse en un científico de datos incluyen el análisis estadístico y la computación, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento de grandes conjuntos de datos, la visualización de datos, la disputa de datos, las matemáticas, la programación, las estadísticas, los grandes datos, etc. en ciencias de la computación y una formación académica que brindará a muchos aspirantes a científicos de datos una base sólida e incluso le enseñará a uno a desarrollar habilidades de científico de datos y habilidades de big data.
Profundicemos en las habilidades técnicas para aceptar trabajos de ciencia de datos:
- Programación: uno debe dominar varios lenguajes de programación como Python, C ++, SQL y Java, y Python es uno de los lenguajes de programación comunes requeridos para trabajos de ciencia de datos. Estos lenguajes ayudan a los científicos de datos a organizar varios conjuntos de datos no estructurados.
- Desarrollar conocimientos sobre SAS y otras herramientas de análisis: es esencial que los profesionales de la ciencia de datos comprendan diferentes herramientas de análisis, lo cual es muy valioso para que los científicos de datos extraigan información valiosa de los conjuntos de datos organizados. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig y R son herramientas populares de análisis de datos que utiliza un profesional de la ciencia de datos.
- Familiarícese con los datos no estructurados: los profesionales de la ciencia de datos deben tener experiencia trabajando con datos no estructurados que provienen de una variedad de canales y fuentes.
Además, revisemos las habilidades no técnicas para aceptar trabajos de ciencia de datos:
- Sólida visión para los negocios: la mejor manera de canalizar productivamente las habilidades técnicas es desarrollar una sólida visión para los negocios. Esto aspira a muchos profesionales a identificar el problema y desarrollar posibles desafíos.
- Fuertes habilidades de comunicación: para los profesionales de la ciencia de datos, la comunicación es muy importante. Los profesionales de la ciencia de datos necesitan saber cómo extraer, comprender y analizar datos. La comunicación con los miembros del equipo o con los mismos antecedentes ayuda a tomar el curso de ciencia de datos en serio.
- Buena intuición de datos: esta es otra habilidad efectiva del científico de datos. Esto ayuda a obtener información valiosa y tener grandes conjuntos de datos, y un científico de datos bien informado tiene intuición e incluso sabe cómo buscar información valiosa en la superficie.
Conclusión:
Es muy entusiasta para una persona aceptar un trabajo de ciencia de datos, ya que muchos avances los esperan en el futuro. La ciencia de datos está evolucionando y esta es otra cosa importante para seguir aprendiendo. Hay diferentes Programas de Garantía de Empleo que han ayudado a muchos profesionales a obtener excelentes pedidos de paquetes. Un científico de datos se encarga de compartir los resultados con los clientes e incluso asume el rol de experto en el manejo de datos.