No hay duda al respecto ciencia de datos Es una de las trayectorias profesionales más prometedoras en la actualidad. Impregna casi todas las industrias, dando forma a las decisiones e impulsando la innovación. En los últimos años, la demanda de habilidades digitales se ha disparado en la India y la ciencia de datos se ha entrelazado con ella. HACIAestá en primera línea. Un informe de 2023 del Boston Consulting Group, titulado “Estado de las habilidades en ciencia de datos y IA en la India”, predice la creación de un millón de nuevos puestos de trabajo en este campo para 2026 (1). COMO, qué hacer para convertirse en un científico de datos y aprovechar esta oportunidad? La respuesta está en un curso de ciencia de datos estructurado. Pero ¿Qué es el curso de ciencia de datos? exactamente, y ¿Qué hay en el curso de ciencia de datos?? ¿Qué módulos/materias incluye? Además, ¿por qué son importantes? Averigüemos.
Dilación ¿Qué estudiar para convertirse en científico de datos? Aquí hay una guía paso a paso sobre los hitos académicos clave para los aspirantes en el campo:
1. Matemáticas e Informática
En la escuela secundaria, concéntrate en materias como matemáticas y estadística, ya que son esenciales para la ciencia de datos. Optar por una carrera científica es una elección estratégica y, si es posible, incluye la informática en tu plan de estudios.
2. Desarrollar habilidades de codificación desde el principio
Lenguajes de programación como Pitón se utilizan ampliamente en ciencia de datos y muchas instituciones educativas ahora ofrecen Python y otros cursos de programación adaptados a los estudiantes. Si tiene un gran interés en las computadoras, considere inscribirse en estos cursos durante la escuela secundaria.
3. Obtenga una licenciatura en un campo relacionado
Una licenciatura en un campo relevante, como informática, estadística o matemáticas, sienta las bases para una carrera en ciencia de datos. Este título le presentará los conceptos fundamentales de programación, estructuras de datos, análisis estadístico y algoritmos.
4. Considere una maestría para conocimientos especializados.
Inscribirse en un programa de maestría, idealmente en ciencia de datos, informática o un campo estrechamente relacionado, mejora significativamente su perfil. Una maestría demuestra su compromiso con el campo y le brinda información sobre el aprendizaje automático, big data y métodos estadísticos avanzados.
5. Realizar un doctorado para funciones orientadas a la investigación.
Si se inclina por el mundo académico o por roles orientados a la investigación, considere realizar un doctorado en ciencia de datos o una disciplina similar. Un doctorado le permite profundizar en áreas específicas, contribuir a investigaciones de vanguardia y calificar para puestos de alto nivel en el mundo académico y la industria. Sin embargo, tenga en cuenta que un programa de doctorado es una tarea desafiante y que requiere mucho tiempo.
Desde conocimientos básicos hasta técnicas avanzadas, eso es todo. que es Programa del curso de ciencia de datos generalmente incluye:
1. Conceptos fundamentales del análisis e inferencia estadística
En este módulo, los estudiantes profundizan en herramientas estadísticas que les permiten analizar e interpretar conjuntos de datos complejos. Por ejemplo, el módulo normalmente cubre una amplia gama de temas como pruebas de hipótesis y Análisis de datos exploratorios. (EDA). Además, puede incluir pruebas estadísticas como pruebas t de muestra única y pareadas, junto con análisis de varianza (ANOVA) y temas avanzados como análisis de componentes principales (PCA).
2. Programación y herramientas de software clave
Si te estas preguntando ¿Qué hay en el curso de ciencia de datos?por lo tanto el lenguaje de programación es un componente esencial. Python y C++, dos de los lenguajes más populares según el índice TIOBE de noviembre de 2024, suelen convertirse en el punto de partida para la enseñanza de lenguajes de programación (2). La flexibilidad de Python y sus amplias bibliotecas lo hacen ideal para la manipulación de datos, mientras que R sobresale en el análisis estadístico. SQL también está en el centro de atención, ya que es esencial para consultar bases de datos. Adicionalmente este módulo podría incluir otros lenguajes como R, Java, Scala etc.
3. Técnicas de limpieza y transformación de datos
Integral para la comprensión qué hacer para convertirse en un científico de datos es conocer los elementos significativos que son su fundamento. Por ejemplo, limpieza de datos y la transformación es imprescindible. En consecuencia, este módulo cubre técnicas para abordar problemas de limpieza y transformación, como valores faltantes, ingeniería de características para mejorar las capacidades predictivas y manipulación de datos para reformatear y organizar la información. Las herramientas para esto generalmente incluyen Pandas, NumPy y Dask, entre otras.
4. Modelado predictivo y aprendizaje automático
El aprendizaje automático se está convirtiendo cada vez más en una parte central de la ciencia de datos. De acuerdo con este requisito, este módulo generalmente comienza con aprendizaje supervisado y no supervisado, luego continúa con técnicas de modelado avanzadas como regresión, clasificación y agrupación. Al integrar marcos como TensorFlow, Keras, Scikit-learn y PyTorch, los estudiantes obtienen la profundidad técnica necesaria para construir y perfeccionar modelos de aprendizaje automático.
5. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Este módulo introduce a los estudiantes a las técnicas de PNL, proporcionando información sobre el análisis de textos. Aquí los estudiantes aprenden los fundamentos de la minería de textos y el análisis de sentimientos, explorando el análisis de redes sociales para comprender las opiniones públicas. Además, este módulo también cubre modelos semánticos profundos para un análisis lingüístico más avanzado, lo que lo hace esencial para los estudiantes que desean desarrollar sus habilidades en la interpretación de datos textuales.
6. Gestión de bases de datos y técnicas de Big Data
Esta sección de ¿Qué es el curso de ciencia de datos? tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes la capacidad de manejar conjuntos de datos extensos. Aquí los estudiantes aprenden a usar bases de datos relacionales y SQL para administrar datos estructurados. Además, exploran tecnologías de big data como Hadoop y Spark, que les permiten procesar y analizar datos a escala.
7. Estrategias empresariales impulsadas por la inteligencia artificial
COMO HACIA se vuelve cada vez más integral para los negocios, los científicos de datos deben comprender cómo incorporar estrategias de IA en los marcos comerciales. Por tanto, la inteligencia artificial forma parte integral de ¿Qué es el curso de ciencia de datos?Y. En este módulo, los estudiantes aprenden cómo integrar iniciativas de IA en estrategias comerciales, abordando la gobernanza y la ética para garantizar prácticas responsables de IA. Como resultado, al final de este módulo, los estudiantes comprenderán cómo aprovechar el poder de la inteligencia artificial para generar conocimientos basados en datos que se alineen con los objetivos comerciales.
8. Aplicaciones del mundo real a través de proyectos finales
Para solidificar el aprendizaje de un participante a través de una experiencia práctica, un curso de ciencia de datos a menudo incluye un proyecto final que les da a los estudiantes una idea de cómo abordar los desafíos de datos del mundo real. A menudo, en colaboración con socios de la industria, los proyectos finales permiten a los estudiantes trabajar en todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos, desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo.
Para los estudiantes, el resultado de un curso de ciencia de datos de un instituto de renombre se puede clasificar de dos maneras: basado en el aprendizaje y basado en la carrera.
1. Resultados del aprendizaje
Al finalizar, los estudiantes de ¿Qué es el curso de ciencia de datos? adquirirá la capacidad de:
- Limpie, procese y analice eficazmente grandes conjuntos de datos
- Utilice herramientas de visualización de datos para crear historias de datos interactivas y convincentes.
- Implementar procesamiento de lenguaje natural para analizar datos de texto.
- Cree, pruebe e implemente modelos de aprendizaje automático para obtener información predictiva
- Integrar tecnologías Big Data para gestionar datos a gran escala
- Administre bases de datos con SQL para una gestión de datos eficaz
2. Resultados en términos de progresión profesional
Completar un curso de ciencia de datos también brinda beneficios profesionales tangibles, como:
- Un certificado emitido por un instituto reconocido fortalece significativamente tu CV
- El estatus de ex alumno ofrece oportunidades para establecer contactos con otros profesionales de datos
- Los cursos diseñados para profesionales que inician su carrera pueden impulsar una carrera en ciencia de datos, mientras que los programas avanzados ayudan a los profesionales que se encuentran en la mitad de su carrera a avanzar hacia roles de liderazgo.
Ahora que comprende lo que podría incluir un curso de este tipo, comprendamos ¿Qué es el curso de ciencia de datos? tarifa. El costo de estos cursos varía ampliamente y está influenciado por el nivel del curso, la duración, la profundidad del plan de estudios y el prestigio de la institución. Además, los programas diseñados para quienes ingresan temprano en su carrera son generalmente más asequibles que los cursos de nivel ejecutivo diseñados para profesionales experimentados. Teniendo en cuenta todos estos factores, un curso certificado en línea en ciencia de datos y campos adyacentes generalmente oscila entre ₹ 50 000 y ₹ 3,50 000, mientras que una licenciatura en ciencia de datos podría costar entre ₹ 800 000 y ₹ 900 000.
Sin embargo, para obtener detalles precisos y actualizados sobre las tarifas, es mejor visitar la página web del curso, descargar folletos o comunicarse directamente con la institución. Como las tarifas de los cursos están sujetas a cambios, es importante asegurarse de tener la información más reciente antes de inscribirse.
El camino para convertirse en un científico de datos exitoso conlleva su propio conjunto de desafíos y obstáculos. Además, la curva de aprendizaje a veces puede ser pronunciada. Debe comprender que completar un curso de ciencia de datos requiere dedicación, coherencia y una pasión genuina por aprender. También es importante saber que el campo evoluciona rápidamente. Esto significa que los cursos actualizan con frecuencia su contenido para reflejar los últimos avances. Por lo tanto, el éxito depende de seguir la guía de los instructores, la participación activa, la práctica diligente y mantenerse actualizado. Con perseverancia, no solo completará el curso sino que también enriquecerá sus conocimientos y mejorará sus perspectivas profesionales en este lucrativo campo.
La ciencia de datos es un campo apasionante, con aplicaciones que van desde la inteligencia artificial, la estrategia empresarial, la atención sanitaria y más. No es sorprendente que los científicos de datos disfruten de una gran demanda y salarios competitivos, con un salario anual promedio de alrededor de 14.000.000 rupias al año (3). Teniendo en cuenta todos estos aspectos, no es de extrañar que Harvard Business Review haya calificado el trabajo de los científicos de datos como el “trabajo más sexy del siglo XXI”. (4) Entonces, si está interesado en una carrera de este tipo, está buscando explorarla. ¿Qué es el curso de ciencia de datos? y ansioso por saber exactamente cómo y qué estudiar para convertirse en científico de datosconsidere registrarse para cursos de ciencia de datos ofrecido por las principales instituciones de la India y ofrecido por GoogleSeo. Estos programas alineados con la industria ofrecen el conocimiento y las habilidades que necesita para prosperar en el desafiante, apasionante y dinámico campo de la ciencia de datos.
Fuentes:
