¿Quién debería aprender la ciencia de datos?

Answer 1

Nadie

Depende totalmente de su interés. Si tiene interés, aprenda Data Data porque es un campo muy bueno. Según el científico de datos de Forbes, es el trabajo más sexy del siglo XXI.

Te recomendaré para aprender Data Science.

Comencemos la respuesta con lo que es exactamente Data Science

• ¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo de Big Data que busca proporcionar información significativa a partir de grandes cantidades de datos complejos.

Data Science es un campo que abarca aspectos relacionados con la limpieza, preparación y análisis de datos. La ciencia de datos es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por ejemplo, matemáticas, estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a los conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer el conocimiento de los datos.

Es una herramienta para abordar Big Data . Y luego extraer información de él. El científico de First Data recopila conjuntos de datos de múltiples disciplinas y los compila. Después de eso, aplicar el aprendizaje automático , el análisis predictivo y sentimental. Luego afílelo hasta un punto en el que pueda derivar algo. Por fin, él extrae la información útil de ello.

El científico de datos entiende los datos desde un punto de vista empresarial. Su trabajo es dar la predicción más precisa. Él se encarga de dar sus predicciones. La predicción del científico de datos es muy precisa. Previene a un empresario de futuras pérdidas.

Para saber más consulte el siguiente enlace:

Aprende la ciencia de datos en profundidad

Ahora veamos las habilidades para Data Science.

Ahora vamos a las habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

Habilidades necesarias para convertirse en Data Scientist

Aproximadamente más del 40% de las posiciones de científicos de datos necesitan un título avanzado. Como un MBA, o Ph.D. Más del 80% de los datos científicos tienen maestrías. Más del 45% tienen doctorados. Las siguientes son las habilidades de ciencia de datos requeridas-

• Conocimiento profundo de la codificación Python. Es el lenguaje más común incluyendo Perl, Ruby, etc.
• Conocimiento de sonido de SAS / R
• Es necesario que el científico de datos pueda trabajar con datos no estructurados. Ya sea que venga de videos, redes sociales etc.
• Habilidad de sonido en la codificación de bases de datos SQL.
• Data Scientist debe tener una buena comprensión de varias funciones analíticas. Por ejemplo, rango, mediana, etc.
• El conocimiento profundo del aprendizaje automático requiere.
• Un científico de datos debe estar familiarizado con las redes Hive , mahout, bayesianas , etc. En la ciencia de datos, el conocimiento de MySQL es una ventaja añadida.

Para saber más consulte el siguiente enlace:

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

Answer 2

Todas las personas que utilizan Internet para la carrera en la ciencia de datos deben haber leído ampliamente una palabra llamada ” DATOS GRANDES “. ¿Alguna vez pensaste qué es exactamente y qué tan grande puede ser? Así que para la respuesta a esta pregunta es; Es realmente grande y crece cada milisegundo. ¿Qué significa esto? Allí estaré alrededor de 45 billones de gigabytes de datos hasta los próximos dos años. ¿De dónde viene esto? Cada una de las palabras que escribimos a través de Internet a través de nuestros teléfonos inteligentes contribuye a los datos y, por lo tanto, al big data.

Al leer esto, puede imaginar claramente cuántos profesionales eficientes se necesitan para manejar la gran cantidad de datos generados. Sin ninguna duda; TAN MUCHOS datos científicos son requeridos.

Antes de saber sobre quién podría aprender la ciencia de datos, debe saber por qué la ciencia de datos.

• Cada compañía, ya sea pequeña o grande, tiene gran cantidad de datos y necesita que alguien la administre de manera eficiente y cómo van a utilizar esos datos para notificar sus pronunciamientos en todo el panel. Las empresas deben definir qué tipo de datos necesitan y luego identificar las fuentes de datos para rastrear esas estadísticas. Avanzando hacia la extracción de esas cifras en discernimientos prácticos utilizando las herramientas de la ciencia de datos. Una vez que una empresa tiene una idea para capturar los datos preferidos, configurarlos y explorarlos, se encuentran en una situación para avanzar y quedarse en la competencia.
• ¿A quién en este mundo no le gusta ganar más? Es la relación de oferta de demanda típica que establece que la demanda de los científicos de datos es más que su oferta. Debido a esta deriva, existen buenas oportunidades de empleo para individuos dentro de este campo y una excelente escala salarial.

Entonces, ¿qué necesitamos para aprovechar esta oportunidad?

Esto es muy claro de que forma parte la ciencia de datos de todas las disciplinas. Tiene interés en las computadoras y los lenguajes de programación, aparte del grado de b). Tecnología con informática y TI puede optar. La ciencia de los datos como opción de carrera . Esta es una buena opción si tiene buenas manos sobre la programación y la codificación pero no quiere entrar en tantos aspectos técnicos.

Ahora permítanme llegar al punto de que quién debe aprender ciencia de datos:

1. Los estudiantes que siguen las disciplinas de matemática y estadística como sus materias especializadas en graduación o posgrado pueden pensar en una opción de carrera de ser un científico de datos. El perfil de trabajo para ellos podría ser estadístico / matemático o especialista en métricas y análisis.

2. Para las personas informáticas, una rama o podría decirse que una extensión de la ciencia de datos es el análisis de big data o el aprendizaje automático y se puede calificar como analista de big data o experto en aprendizaje automático.

3. Para aquellos que tienen conocimiento del dominio de negocios, también pueden dedicarse a la ciencia de datos como disciplina y pueden tener títulos de trabajo de analistas de negocios o expertos en investigación de mercado.

Ir a través de este libro en línea. Obtiene el conocimiento sobre cómo convertirse en un desarrollador de Big Data o asistir a una sesión de demostración gratuita en Big Data & Analytics para saber cómo puede comenzar su carrera en Data Analytics o Big Data. ¿Obtendrá una guía adecuada sobre cómo comenzar a aprender el análisis de datos usando Python, SAS, R o Excel?

Conclusión

Resumiendo el artículo, esto lo convierte en un paso de vocación prudente que en realidad tiene perspectivas muy altas en los negocios. Como dicen los números no mienten. Los científicos de datos son profesionales del mandato; Serán una parte integral de cada organización. Estas razones deberían darle una idea de cuán vital es este campo para el futuro.

Answer 3

Estudiantes, profesionales, profesores y cualquier persona que desee conocer la ciencia detrás de la ciencia de datos. Para ser un científico de datos, solo necesitas las habilidades adecuadas y la voluntad de hacerlo. Hay personas de diversos orígenes como ingeniería química, física, economía, estadística, matemáticas, investigación de operaciones, informática, etc. que trabajan como científicos de datos. Encontrará muchos científicos de datos con una licenciatura en estadística y aprendizaje automático, pero no es un Requisito de aprender ciencia de datos. Sin embargo, familiarizarse con los conceptos básicos de Programación, Matemáticas y Estadística, etc. es importante para aprender ciencia de datos. Siempre admiro a Anand Jain, quien fue cofundador y CTO de Burrp, que fue adquirido por Network 18 en abril de 2009 y ahora es el cofundador de CleverTap que ofrece análisis de comportamiento, poderosa segmentación en tiempo real, mensajería multicanal y Personalización en una plataforma unificada. Anand Jain no tiene experiencia en ingeniería y sigue siendo tan exitoso como cualquier otra persona.

Descargo de responsabilidad: Soy un co-fundador de @GreyAtom, ayudando a los talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.

El programa insignia altamente selectivo de Gray Atom apunta a ser mentor profesional y novedoso en el inicio de su carrera en Data Science. Los estudiantes construyeron proyectos sobre conjuntos de datos reales y declaraciones de problemas proporcionados por nuestra industria y socios contratantes. El programa se basa en el aula y está muy orientado a la práctica. GreyAtom es un ecosistema donde los estudiantes pueden aprovechar lo mejor de la academia, los profesionales de la industria y las personas influyentes.

Algunos enlaces rápidos

• Programa – http://www.greyatom.com/full-sta …
• Converse con el consejero académico : le invitamos a compartir todas sus dudas, las inseguridades que prestan atención a lo que haremos con nuestro mejor esfuerzo para guiarlo hacia su trayectoria profesional de éxito. https://calendly.com/greyatom/co …

Answer 4

Tienes el lenguaje de programación JAVA, así que estás en el camino correcto para convertirte en científico de datos, pero debes tener una motivación para aprender cosas nuevas:

1. Estadística y probabilidad
2. Lenguajes de programación (SQL, R, Phyton)
3. Big Data
4. Minería de datos
5. Aprendizaje automático
6. Visualización de datos.

Y para empezar aquí hay algunas cosas buenas:

Tutoriales en vídeo

• Introducción a la ciencia de datos | Lynda.com (pagado)
• Big Data University | Cursos de ciencia de datos (cursos gratuitos y excelentes + certificación IBM colaboración)
• Aprendizaje de minería de datos con R [Video] (curso de video packetpub)
• Ciencia de datos | Coursera Johns Hopkins University (Cursos excelentes / pago + certificación)
• Data Science AZ ™: ejercicios de la ciencia de datos de la vida real incluidos (certificación pagada +)
• R de aprendizaje para visualización de datos [Video] (curso de video Packtpub pagado)

Libros

• Guía para principiantes de Hadoop ..
• Big Data para Dummies
• Hadoop Para Dummies.
• Amazon.com: Estadísticas conceptuales para principiantes (9780761833451): Isadore Newman, Carole Newman, Russell Brown, Sharon McNeely: Libros
• Probabilidad de R?
• Tableau For Dummies (Para Dummies (Computer / Tech)): Molly Monsey, Paul Sochan: 9781119134794: Amazon.com: Libros
• Tablero de aprendizaje
• Ciencia práctica de datos con R por Nina Zumel y John Mounthttps: //www.manning.com/books/pr…

También puede consultar la respuesta de Abdelbarre Chafik a ¿Podría aprender cómo ser un científico de datos siguiendo tutoriales en línea? para obtener un video tutoriales

Espero que ayude 🙂

Answer 5

Data Science es una de las pistas profesionales más buscadas en este momento. Hay una razón por la que existe la exageración sobre la ciencia de datos. El enfoque fundamental de la ciencia de datos es que ayuda al ser humano a tomar mejores decisiones, decisiones más rápidas. Y no es que esto sea un requisito de solo un puñado de industrias de un segmento en particular. Esto es cierto en todas las industrias, incluso cuando las decisiones se automatizan, por ejemplo, en compras en línea, ventas al por menor, etc.

Hay un rápido crecimiento en el campo de la ciencia de datos. Su importancia es directamente proporcional al nivel récord de aumento en la materia prima, es decir, datos estructurados y no estructurados. Hay una serie de otros factores que están agregando importancia a este campo. La cantidad de sensores que acumulan información como internet, teléfonos, etc., junto con técnicas avanzadas y sofisticadas de aprendizaje automático que ayudan a brindar una mejor comprensión con la ayuda de mejores algoritmos de extracción. Todas estas fuerzas están trabajando en una dirección, la dirección para asegurar que las habilidades de usar los datos disponibles para extraer información útil para que las empresas tengan un mejor impacto en la toma de decisiones, lo que a su vez afectará los ingresos de la empresa está aquí para quedarse. Reconociendo esto, la mayoría de los MBA también han introducido Data Science en su plan de estudios de MBA.

¿Qué habilidades aprende uno para convertirse en un científico de datos eficaz?

Los bits grandes de datos no estructurados no son fáciles de interpretar, uno necesita un conjunto de habilidades único, uno necesita desarrollar habilidades auxiliares útiles, algunos atributos técnicos que se requieren para aplicar son la línea superior. Uno necesita crear un equilibrio perfecto de varias habilidades. Modelado predictivo, análisis, habilidades de organización y, sobre todo, habilidades de comunicación.

Además de lo anterior, para poder conseguir un trabajo lucrativo en la organización de su elección, debe desarrollar excelentes y valiosas habilidades de codificación. La eficiencia en el sistema de análisis estadístico, el lenguaje de programación R, el lenguaje de programación Python, etc., ayuda aún más a sus habilidades como científico o analista de datos. Le ayuda a pensar lógicamente en términos de algoritmos, lo que a su vez le permite administrar mejor los datos irrelevantes.

Otro conjunto adicional de habilidades que son esenciales para tener en el ámbito académico y a través de la experiencia son la comprensión contextual de cualquier situación dada, las habilidades en probabilidad y las estadísticas.

Y finalmente, la más importante de todas las habilidades es la capacidad de comunicar, explicar, en el método y el lenguaje de la audiencia, sus hallazgos. Así que las habilidades de narración y presentación se vuelven imperativas.

¿Por qué Data Science Prodegree en Imarticus Learning?

Para comenzar, el Data Science Prodegree en Imarticus está diseñado en asociación con Genpact como socio de conocimiento. Básicamente cubre todos los conceptos fundamentales y ofrece un aprendizaje práctico de herramientas analíticas líderes como SAS, R, Python, Tableau, etc., y el aprendizaje se integra con estudios de casos y proyectos relevantes de la industria, lo cual es esencial para obtener un problema en profundidad. Capacidad de resolución.

El curso se divide en cuatro semestres y se enfoca en asegurar que el candidato no solo obtenga el conocimiento teórico de las herramientas, sino que también aprenda las mejores prácticas de la industria y las perspectivas de negocios a través de la interacción en vivo con los gurús del mundo corporativo a través de conferencias invitadas y la presentación regular de proyectos. . Para garantizar la máxima eficacia de aprendizaje, el curso abarca más de 200 horas y se imparte en dos modos, en línea y en el aula.

El curso también ofrece asistencia para la preparación profesional, en Imarticus, los servicios de asistencia profesional le brindan servicios personalizados de mentores específicos de la industria, asistencia en talleres de creación de currículums y entrevistas individuales.

El Data Science Prodegree es un curso repleto de energía respaldado por Genpact, que cuenta con una cobertura integral asistida por el aprendizaje basado en proyectos, con la entrega de programas efectiva y eficiente junto con asistencia profesional. Por lo tanto, prepárese para aplicar con confianza sus habilidades recién aprendidas y sobresalir en su rol dado desde el primer día, lo que lo convierte en un codiciado tomador de decisiones basado en datos.

Answer 6

La ciencia de datos, como término, es bastante vaga. Supondré que, por el bien de esta respuesta, te refieres a aprender a aplicar el aprendizaje automático a conjuntos de datos del mundo real. En ese caso, necesita aprender algo de programación, un poco de estadísticas y teoría de aprendizaje automático.

Eso es lo que necesitas aprender. Creo que la pregunta que desea que se responda es: “quién puede convertirse exitosamente en científico de datos de trabajo”. En ese caso, se trata de una combinación de 2 cosas:

• Pasión

• ¿Cuánto te emociona este campo?
• O mejor aún, ¿Podrá mantenerse motivado a largo plazo o en problemas difíciles y difíciles de resolver?
• ¿Te encantan las computadoras? ¿Codificación? Algoritmos? ¿Álgebra lineal?

Talento

• Eres súper inclinado analíticamente
• Eres un gran solucionador de problemas.
• Tu eres una persona de datos
• Escribes código impresionante
• Eres un gurú de las estadísticas

De todos modos, el punto es que puede que te falte un poco de talento, pero puedes compensarlo con ética de trabajo y pasión / entusiasmo. Pero es mucho más difícil hacer lo contrario y trabajar duro en algo aunque lo tengas. El talento / la capacidad no lo son todo.

Entonces, en lugar de meditar en una pregunta como esta, solo comienza a aprender en Coursera o en un campo de entrenamiento y ve si funciona para ti. Tal vez comience con algunos recursos gratuitos antes que algunos recursos para ello.

Answer 7

Puede leer el artículo a continuación que predice la demanda de Data Scientist:

IBM predice una demanda de datos que los científicos aumentarán en un 28% para 2020

Razones para aprender Data Science y convertirse en Data Scientist:

1. Se convierte en la máxima prioridad para todas las organizaciones de renombre.
Debido a que existe una competencia feroz en el mercado, las principales organizaciones están enfocándose en el análisis de datos para identificar nuevas oportunidades de mercado para preparar sus servicios y productos. Como si ahora, las encuestas muestran que el 75% de las principales organizaciones consideran el análisis de datos como un componente esencial del rendimiento del negocio. Por lo tanto, aprender una ciencia de datos a través de una capacitación efectiva le brinda un futuro brillante.

2. Aumenta tu prospecto de trabajo.
Las encuestas también muestran que a las grandes empresas les resulta difícil recopilar, analizar e interpretar datos, por lo que están buscando a profesionales que puedan manejar este trabajo de manera eficiente. Por ejemplo, las plataformas como Indeed y Dice son publicaciones de más trabajos para analistas de datos y consultores. También se puede aprender ciencia de datos a través de un modo de capacitación en línea de una institución de renombre.

3. La paga enorme para los profesionales del análisis de la ciencia de datos es un punto a favor.
En este tipo de aumento de la demanda de la industria y la oferta sigue siendo baja, este factor hace que los profesionales de análisis de datos sean una gran ventaja en términos de dinero. Si nos fijamos en la India, nos encontramos con que los profesionales de análisis de la ciencia de datos reciben un promedio de 50% más que sus homólogos en otras profesiones basadas en TI.

4. Los científicos de datos son omnipresentes.
Si observamos cuidadosamente cada una de las industrias, podremos encontrar que no hay ningún sector que no haya sido tocado desde el alcance de Data Science Analytics.

5. Distintas designaciones de trabajo para los analistas de la ciencia de datos.
Hay una gran cantidad de oportunidades para los analistas de la ciencia de datos y aquí hay una lista de títulos de trabajo que se pueden solicitar en empresas y organizaciones de renombre:
• Especialista en métricas y análisis
• Analista de datos
• Ingeniero de Big Data
• Consultor de análisis de datos
Compañías como IBM, I Trend, Opera, Oracle , Google, Amazon, Facebook, etc. necesitan analistas de ciencia de datos y las posibilidades son innumerables.

Lee el blog aquí para más detalles:

¿Por qué deberías aprender Data Science?

Formación en ciencia de datos | Learnbay – YouTube

Answer 8

La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso para la creación de estrategias empresariales y de TI. La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.

La principal ventaja de contar con la ciencia de datos en una organización es el empoderamiento y la facilitación de la toma de decisiones. Las organizaciones con científicos de datos pueden tener en cuenta las pruebas cuantificables basadas en datos en sus decisiones comerciales.

Estas decisiones basadas en datos pueden, en última instancia, conducir a una mayor rentabilidad y una mejora de la eficiencia operativa, el rendimiento empresarial y los flujos de trabajo. En las organizaciones orientadas al cliente, la ciencia de datos ayuda a identificar y refinar las audiencias objetivo. La ciencia de datos también puede ayudar al reclutamiento: el procesamiento interno de aplicaciones y las pruebas de aptitud basadas en datos y los juegos pueden ayudar al equipo de recursos humanos de una organización a realizar selecciones más rápidas y precisas durante el proceso de contratación.

Besant Technologies se jacta de ser el mejor instituto de capacitación en ciencia de datos en Bangalore

Correo electrónico: [email protected]

No 2, planta baja,

29th Main Road, Kuvempu Nagar, BTM Layout 2nd Stage, Bangalore – 560 076

Karnataka, India

Punto de referencia – Junto a OI Play School

+ 91-762 494 1772/74

Answer 9

Ciencia de datos básicos:

Este campo es prometedor y se superpone con muchos campos desarrollados. Los métodos efectivos para el científico de datos incluyen programación, bases de datos, análisis estadístico, modelos matemáticos y experiencia comercial. Además, deben ser buenos comunicadores con prácticamente cualquier función en la empresa. Puede obtener este plan de estudios que abarca varias disciplinas en la moderna institución académica.

Será un departamento separado o un desarrollo continuo en los departamentos establecidos. El campo ahora como dependiente de campos desarrollados, no es una investigación original todavía. Es más una metodología para un rol específico en las empresas. Puede convertirse en conocimiento por derecho propio, con enfoque en el enfoque y la metodología.

Ingeniería Básica de Software y Ciencia de Datos:

Como ingeniero de software en Java, puede aprender cualquier aspecto de la ciencia de datos. Mejorarán su familiaridad con los datos y cómo la programación se aplica a la empresa. El desarrollo de software es una parte de una empresa, y la ciencia de datos también.

Obtendrá una vista aumentada de los programas y mejorará el modelado. Puede ver dichas aplicaciones en el aprendizaje automático o en el análisis de datos estadísticos. Desenfocan su rol funcional en el desarrollo de software, para el análisis de la aplicación y la importancia del producto en la empresa.

Answer 10

La ciencia de datos en los últimos días ha creado un gran impacto en casi todas las industrias. Como resultado, el análisis de Big Data se ha convertido en la principal prioridad en todas las organizaciones. A continuación, se incluyen las seis razones principales ¿Por qué debería considerar la ciencia de los datos como su carrera?

1.Demand para Data Scientist

En los próximos años, se espera que el tamaño del mercado de análisis de datos evolucione a al menos un tercio del mercado global de TI desde las actuales décimas. Todas las organizaciones, ya sean grandes o pequeñas, claman por encontrar empleados Quién puede entender y sintetizar datos, y luego comunicar estos hallazgos de una manera que resulte beneficiosa para la empresa y ayude a la gerencia a tomar decisiones.

2. Crecimiento profesional y salarios

Hay una escasez de científicos de datos en todos los niveles, desde principiante, desde Freshers hasta el nivel de gerente. Dado que la industria de TI está al borde del cambio, muchos gerentes de nivel medio y profesionales en todos los dominios encuentran estancado el crecimiento de su carrera. La ciencia de datos es la mejor opción para superar las recesiones del estancamiento de la carrera .

Las alzas salariales anuales para los profesionales de Analytics en India son en promedio un 50% más que otros profesionales de TI. Tendencias salariales ……………………………………………… ..

Echa un vistazo a estos videos sobre cómo convertirse en científico de datos

Lea el blog completo aquí …

Answer 11

Todos pueden aprender ciencia de datos, es por lo que necesita tener interés en las estadísticas y los temas relacionados con ella.

Mucho se ha dicho sobre la ciencia de datos y su importancia en el mundo corporativo de hoy. En el mundo corporativo, casi todas las decisiones se toman sobre la base de un análisis cuidadoso y científico de los datos. Los datos se han generado en petabytes y Exabyte a diario. Los datos solo van a crecer, eso también a un ritmo extremadamente rápido. Entonces, una cosa es segura de que la Ciencia de datos no es una burbuja que estallará en algún momento, sino que va a ser mucho más avanzada y más rápida en los próximos días. En este artículo, descubrirá qué son estos “datos” y qué es la “ciencia de los datos” y qué significa para usted.

La ciencia de datos se puede definir como una combinación de varios métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los grandes conjuntos de datos (que de otro modo están ocultos). Desde el auge de Internet, ha habido un aumento constante en el aumento de datos, y la introducción de plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram, etc., junto con los teléfonos inteligentes avanzados, ha contribuido enormemente a la generación de datos. . Cualquiera sea la forma en que una persona hace uso de la plataforma de redes sociales, comparte una publicación, publica un comentario, como un anuncio, e incluso una simple búsqueda se registra y agrega a la enorme cantidad de datos.

Todo está en línea hoy. De la lista de amigos de la gente, el comportamiento de compra, las imágenes, lo que les gusta y lo que no les gusta, su opinión sobre una cosa o tema en particular, etc. Todos estos detalles (datos) sobre las personas pueden analizarse científicamente y usarse para crear un mejor entorno en línea. Desde sugerir los libros, películas y videos que les gusten, o sugerir un artículo que les interese comprar.

Un ejemplo incluiría, Netflix, utiliza los datos de millones de usuarios con respecto a las películas y los programas que han visto, los actores que les gustan y el tipo de películas que les gustan. Después de ejecutar un algoritmo avanzado (parte de la ciencia de datos) en estos datos, vienen con la lista de películas o programas que a una persona le interesará más ver y comienzan a “sugerirles” estas películas.

Es posible que ya hayas notado lo mismo en YouTube, cuando ves pocos videos en YouTube; automáticamente comienza a sugerirle más videos según lo que haya visto. Esto puede parecer muy simple, pero hay algoritmos complejos ejecutándose en segundo plano que lo hacen posible.

Los datos pueden haber recorrido un largo camino, pero la verdad es que apenas ha comenzado. Existe un enorme potencial en el campo de la ciencia de datos y campos relacionados como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Answer 12

No existe una regla estricta sobre quién puede y quién no puede aprender ciencia de datos. ¿Es solo una cuestión de qué tan bueno o malo sería?

Depende parcialmente de su formación académica. Alguien de una computadora, estadística o cualquier otro fondo analítico se sentiría más cómodo con los datos en comparación con otros. La otra mitad depende del entrenamiento. Con buenos entrenadores, cualquiera puede aprender la ciencia de la información.

SAS es uno de los cursos populares de ciencia de datos en la India que hace que el aprendizaje sea una experiencia fácil y satisfactoria. Con maestros creíbles, a cualquier persona se le puede enseñar ciencia de datos si ellos hacen su voluntad.

La ciencia de datos tiene aplicaciones variadas, por lo que es beneficiosa en todas las industrias. No hay limitaciones para quien puede aprender.