La conversación sobre los datos se volvió omnipresente a principios de siglo. Ahora, 25 años después, los datos están firmemente arraigados, mientras que el catalizador transforma el destino de las empresas modernas. Pero un pasaje a una carrera en Ciencia de datos Puede ser desalentador. COMO, Cómo pasar a la ciencia de datos Con confianza y avanzar tu carrera? ¿Qué pasaría si hubiera una manera de obtener consejos en peligro de un líder experto que abrió el camino a innumerables aspirantes a profesionales?
Richa Agarwal, en un seminario web reciente organizado por Emergeus India Career Services, compartió su sabiduría sobre cómo pasar a la ciencia de datos, desmitificar las complejidades del sector y ofrecer consejos prácticos. Comenzó su carrera en la producción de ropa y ahora guía a los equipos de análisis de alto impacto. La sesión arrojó luz sobre el panorama digital cambiante y sobre los diferentes roles dentro del campo, además de destacar las formas de hacer un pivote de carrera. El video de Webinar está disponible al final de este blog.
Agarwal explicó que la ciencia de datos está «básicamente sobre la resolución de problemas comerciales utilizando datos». Es esencial comprender el campo antes de discutir Cómo pasar a la ciencia de datos. Para hacer esto, es necesario romper el ruido en torno a las tendencias y las palabras zumbadas y en realidad bajar a comprender los conceptos y el camino a seguir.
1. Ve más allá de las consignas
Términos como inteligencia artificial, Aprendizaje automáticoY la inteligencia artificial generativa a menudo se menciona durante las conversaciones. Agarwal instó a los profesionales a centrarse en comprender cómo funcionan estos conceptos en la práctica.
2. Risa de transformación digital
Entre los cambios más notables de las empresas de hoy se encuentra la rápida transición de los procesos manuales a las plataformas digitales. Transformación digital Es una necesidad para las organizaciones que buscan una ventaja competitiva. Esto, dijo Agarwal, está creando una amplia gama de datos y, por lo tanto, desencadena la necesidad de ciencias de los datos.
3. Impacto de la resistencia generativa
Con herramientas como chatgpt que ganan popularidad, Generativo Está redefiniendo varias funciones dentro de las organizaciones. En consecuencia, es esencial integrarlos cuidadosamente dentro de un traje Estrategia de datos.
En resumen, con tantas organizaciones que comienzan la transformación digital, es el momento ideal para que los profesionales desarrollen las habilidades necesarias y se unan al campo de la ciencia de datos.
Para entender más Cómo pasar a la ciencia de datos Es primero en aprender sobre los roles distintos dentro del ecosistema de análisis. Aquí hay una ruptura concisa de Agarwal:
1. Análisis de datos
Análisis de datos Es el proceso de extracción de información significativa de datos sin procesar. Esto implica el examen de conjuntos de datos, la identificación de modelos y la generación de ideas para comprender los servicios de la empresa. Una comprensión sólida de herramientas como SQL y plataformas de pantalla (Power BI, Tableau) es esencial para este papel.
2. Ciencia de datos
Data Science utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados futuros. La disciplina implica la aplicación de una sanción estadística para resolver problemas comerciales complejos. Este rol requiere una base sólida en estadísticas, programación (PitónR) y técnicas de aprendizaje automático.
3. Ingeniería de datos
Los ingenieros de datos son responsables de la construcción y mantenimiento de la infraestructura que permite datos de cosecha, archivados y procesados. Esto implica el diseño de tuberías de datos, la gestión de bases de datos y la garantía de la calidad de los datos. Con el surgimiento de Computación en la nubeLas habilidades en plataformas como AWS, Azure y Google Cloud son significativamente críticas.
4. Inteligencia de negocios (BI)
Agarwal dijo que el BI fue sometido a ingeniería de datos. Se presta atención a la presentación de los datos de la compañía en un formato interactivo y fácilmente digerible a través del tablero y los informes. En otras palabras, proporciona una representación visual de lo que ha sucedido y lo que está sucediendo en el sector.
Sus intuiciones destacaron la parte crucial que cada uno de estos roles desempeña en el proceso de análisis. Conocer la diferencia entre ellos puede ayudarlo a impulsar su transición profesional.
Las habilidades son una pieza clave en «Cómo pasar a la ciencia de datos » rompecabezas. Enumeramos los relevantes:
1. Competencia técnica
A. Lenguajes de programación
Debe tener lenguas con fluidez como Python y familiarizarse con la manipulación de datos y estanterías de aprendizaje automático.
B. Herramientas de ingeniería de datos
Comprenda los conceptos básicos de la ingeniería de datos, trabajando con SQL, plataformas en la nube (AWS o Azure) y herramientas de big data como Pyspark, para preparar y administrar datos para el análisis.
C. Análisis estadístico y aprendizaje automático
Una comprensión sólida de las estadísticas es esencial para construir e interpretar los modelos, realizar pronósticos y aplicar técnicas como la regresión y las pruebas de hipótesis para resolver problemas comerciales.
2. Competencia de dominio
A. Conocimiento específico del sector
El secreto del éxito no reside en conocer las herramientas; Tienes que entender el contexto de la empresa. Es útil dominar los dominios como bancos o fabricación para articular claramente los problemas comerciales y aplicar soluciones de datos de manera efectiva.
B. Vergone de decodificación
Debe estar familiarizado con los términos del sector, como la transformación digital, la gobernanza de datos e inteligencia de toma de decisiones. Esto se debe a que conocer la integración con su dominio puede aumentar su credibilidad en las entrevistas y el trabajo del proyecto.
3. Habilidades blandas
A. Comunicación de Chiara
Agarwal subrayó la claridad del pensamiento y la comunicación efectiva según sea necesario para garantizar que el análisis de datos conduzca a un proceso informado de toma de decisiones dentro de la organización.
B. Pensamiento analítico y resolución de problemas
Una mentalidad sólida para la resolución de problemas es útil para desmitificar los desafíos de la empresa, identificar los indicadores clave de rendimiento y usar datos para guiar los ahorros en los costos.
C. Aprendizaje continuo
Data Science es un campo en evolución y debe mantenerse al día con las tecnologías emergentes o mejorar sus habilidades a través de certificaciones y competencias como Kagger.
4. Construya una billetera y una red
A. Experiencia práctica
Trabaje en proyectos del mundo real o participe en pasantías que le permitan mostrar su capacidad para aplicar conocimiento técnico y de dominio.
B. Redes y certificaciones
Plataformas de nivel como LinkedIn para conectarse con profesionales del sector. También es esencial obtener certificaciones para validar sus habilidades y destacarse en un mercado laboral despiadado.
Si bien la popularidad de la ciencia de datos es innegable, Agarwal, en su seminario web, ha ofrecido una visión sincera de los desafíos que enfrentan los profesionales. Para los que intentan revelar Cómo pasar a la ciencia de datosEs esencial estar al tanto de los siguientes obstáculos:
1. Largas horas y plazos ajustados
Los proyectos de ciencia de datos, según Agarwal, a menudo tienen plazos ajustados, especialmente cuando tiene un papel de consultoría. Vestir a los clientes internacionales en diferentes husillos puede conducir a un largo horario de trabajo, lo que hace que el equilibrio entre el trabajo y la vida privada sea un desafío potencial.
2. Entorno competitivo
El campo atrae a personas altamente talentosas, a menudo con fuertes antecedentes técnicos. Agarwal ha destacado la naturaleza competitiva del entorno, en el que los profesionales se esfuerzan constantemente por destacarse en la multitud.
3. Trabajo repetitivo
Irónicamente, a pesar de la naturaleza dinámica de la ciencia de datos, algunos roles pueden volverse repetitivos. Hizo hincapié en que la especialización, aunque preciosa, puede conducir repetidamente a trabajar en tipos similares de proyectos.
En esencia, el seminario web enfatizó en ambos lados de este campo muy popular. La conclusión más importante, sin embargo, era no estar abrumada, anticipar estos desafíos y prepararse en consecuencia. El seminario web proporcionó una tabla de conducción clara en HOw a la transición de la ciencia. Si está ansioso por forjar una carrera, considere optar por una capacitación especializada. GoogleSeo ofrece una gama de Cursos de ciencia de datos Diseñado para equiparlo con las habilidades, las aplicaciones del mundo real y las certificaciones mencionadas por Agarwal. Los empleadores no solo aprecian la credibilidad, sino que también pagan por los salarios rentables a los graduados de estos cursos. Regístrese ahora Y posicionado para el éxito en su organización.
