Vacaciones de verano = Amplio período de tiempo.
Sí, eso es verdad. Tenemos mucho tiempo libre en las vacaciones de verano. En lugar de ir a viajes con su familia o amigos, pasar tiempo improductivo en computadoras de escritorio y pantallas de TV, etc. ¡por qué no aprender algo productivo y adquirir nuevas habilidades!
Data Science es un “área de investigación fértil”
- Estoy visitando Florida por primera vez. ¿Qué debe ver y qué debe hacer durante unas vacaciones para adultos de 8 días en Florida?
- ¿Qué puedo hacer en estas vacaciones de verano de tres meses?
- ¿Cuáles serán mis mejores opciones junto con el costo estimado para planificar unas vacaciones con mi familia y mis padres, cubriendo más de 8-10 países en todo el mundo?
- ¿Dónde está el mejor lugar para ir de vacaciones solo?
- ¿Es Brooklyn un lugar seguro para visitar?
La ciencia de datos es un campo emergente en el que un científico de datos es responsable de implementar servicios escalables que aprovechan sus modelos.
La ciencia de datos no es algo nuevo. Ya prevalece en los siguientes campos
Anuncios digitales (publicidad dirigida y reorientación)
Si pensaba que la búsqueda habría sido la mayor aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, aquí hay un desafío: todo el espectro de marketing digital. Comenzando desde la visualización de pancartas en varios sitios web hasta las carteleras digitales en los aeropuertos, casi todos se deciden mediante el uso de algoritmos de ciencia de datos.
La razón por la cual los anuncios digitales han podido obtener un CTR mucho más alto que los anuncios tradicionales. Se pueden orientar en función del comportamiento pasado del usuario. Esta es la razón por la que veo anuncios de entrenamientos de análisis mientras mi amigo ve anuncios de prendas de vestir en el mismo lugar al mismo tiempo.
Reconocimiento de imagen
Carga su imagen con amigos en Facebook y comienza a recibir sugerencias para etiquetar a sus amigos. Esta característica de sugerencia automática de etiquetas utiliza el algoritmo de reconocimiento facial.
Del mismo modo, mientras usa WhatsApp web, escanea un código de barras en su navegador web usando su teléfono móvil. Además, Google le ofrece la opción de buscar imágenes cargándolas. Utiliza el reconocimiento de imágenes y proporciona resultados de búsqueda relacionados.
Sistemas de recomendación
¿Quién puede olvidar las sugerencias sobre productos similares en Amazon? No solo lo ayudan a encontrar productos relevantes de miles de millones de productos disponibles con ellos, sino que también agregan mucho a la experiencia del usuario.
Muchas empresas han utilizado fervientemente este motor / sistema para promocionar sus productos / sugerencias de acuerdo con el interés del usuario y la relevancia de la información.
Gigantes de Internet como Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, imdb y muchos más utilizan este sistema para mejorar la experiencia del usuario. Las recomendaciones se realizan en función de resultados de búsqueda anteriores para un usuario.
Comprendamos la imagen más grande de la ciencia de datos
- El número de organizaciones que implementan Data Science y, por lo tanto, buscan profesionales de Data Science han aumentado. Los profesionales de la tecnología con experiencia en Data Science tienen una gran demanda ya que las organizaciones buscan formas de explotar el poder de Big Data. El número de ofertas de trabajo relacionadas con Analytics en Empleos – Reclutamiento – Búsqueda de empleo – Empleo – Ofertas de empleo – Naukri.com y Monster ha aumentado sustancialmente en los últimos 12 meses. Otros sitios de trabajo también muestran patrones similares.
- La demanda de habilidades de Data Science está aumentando constantemente, pero hay un gran déficit en el lado de la oferta. Esto está sucediendo a nivel mundial y no está restringido a ninguna parte de la geografía. A pesar de que Big Data Data Science es un trabajo ‘caliente’, todavía hay una gran cantidad de trabajos no cubiertos en todo el mundo debido a la escasez de habilidades requeridas.
- Dado que Data Science proporciona una ventaja sobre la competencia, la tasa de implementación de las herramientas de análisis necesarias ha aumentado exponencialmente. De hecho, la mayoría de los encuestados de la encuesta ‘Peer Research – Big Data Analytics’ informaron que ya tienen una configuración de estrategia para tratar con Data Science. Y aquellos que aún tienen que idear una estrategia también están en proceso de planificarla.
Habilidades necesarias para alcanzar el camino interminable de la ciencia de datos
Habilidades técnicas
- Matemáticas (por ejemplo, álgebra lineal, cálculo y probabilidad)
- Estadísticas (por ejemplo, pruebas de hipótesis y estadísticas resumidas)
- Herramientas y técnicas de aprendizaje automático (p. Ej., Vecinos más cercanos, bosques aleatorios, métodos de conjunto, etc.)
- Habilidades de ingeniería de software (por ejemplo, computación distribuida, algoritmos y estructuras de datos)
- Procesamiento de datos
- Limpieza de datos y munging
- Visualización de datos (por ejemplo, ggplot y d3.js) y técnicas de informes
- Técnicas de datos no estructurados.
- Idiomas R y / o SAS
- Bases de datos SQL y lenguajes de consulta de bases de datos
- Python (más común), C / C ++ Java, Perl
- Grandes plataformas de datos como Hadoop, Hive y Pig
- Herramientas en la nube como Amazon S3
Esta lista siempre está sujeta a cambios. Como sugiere Anmol Rajpurohit, “las habilidades genéricas de programación son mucho más importantes que ser expertos en un lenguaje de programación en particular”.
Habilidades para los negocios
- Solución analítica de problemas: abordar desafíos de alto nivel con un ojo claro sobre lo que es importante; empleando el enfoque / métodos correctos para aprovechar al máximo el tiempo y los recursos humanos.
- Comunicación efectiva: Detallando sus técnicas y descubrimientos a audiencias técnicas y no técnicas en un lenguaje que puedan entender.
- Curiosidad intelectual: explorar nuevos territorios y encontrar formas creativas e inusuales para resolver problemas.
- Conocimiento de la industria: Comprender la forma en que funciona la industria elegida y cómo se recopilan, analizan y utilizan los datos.
Con más y más organizaciones enfocadas en la adopción de decisiones estratégicas basadas en datos, la ciencia de datos juega un papel fundamental en la entrega de productos y servicios de calidad a los consumidores.
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a los talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
El programa insignia altamente selectivo de GreyAtom tiene como objetivo orientar a los profesionales que trabajan y los más novedosos en el inicio de su carrera de ciencia de datos . Los estudiantes crearon proyectos a partir de conjuntos de datos REALES y declaraciones de problemas proporcionadas por nuestra industria y socios de contratación. El programa se basa en el aula y está fuertemente orientado a la práctica . GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, profesionales de la industria y personas influyentes.
Algunos enlaces rápidos
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