Un científico de datos a menudo se denomina como el trabajo más sexy del siglo XXI. Miles de personas siguen su carrera en la ciencia de datos y más se unirán a ellos. ¿Pero qué dirá el futuro de este campo después de 30-40 años? ¿Llegará a ser tan grande como la industria de TI en la India?

Answer 1

La escasez en torno a los conjuntos de habilidades analíticas y de ciencia de datos también se reveló en los resultados del informe Estado de CIO de este año.

A nivel mundial, el big data surgió como el conjunto de habilidades más difícil de adquirir (39 por ciento), pero esto es solo el segundo en Nueva Zelanda (29 por ciento). La encuesta número 14 del Estado del CIO cubrió a 558 altos ejecutivos de TI en todo el mundo, incluyendo 51 de Nueva Zelanda.

Los encuestados de Nueva Zelanda dijeron que el desarrollo / programación de aplicaciones será el conjunto de habilidades más difícil de encontrar. Los encuestados locales también mencionaron los desafíos en la búsqueda de personal para la gestión de seguridad / riesgo y la arquitectura empresarial.

Entonces, respondiendo a las preguntas anteriores, no estoy muy seguro de lo que sucederá en los próximos 30-40 años, pero estoy seguro de que los requisitos para las habilidades de Data Science en los próximos años aumentarán, como cualquier cosa.

Ahora que es el momento de pasar al mundo de Big Data con más habilidades, tengo una sugerencia para que te unas al seminario sobre “¿Cómo programar tu camino hacia la ciencia de datos?” . Regístrese ahora y guarde sus espacios en Registro

Answer 2

Solo alrededor del 10% de la ciencia de los datos es ciencia, el resto de su tiempo lo dedicará a limpiar los datos, a extraerlos del formato estúpido en que se encuentren y a someterlos a un control de validez para que realmente se pueda utilizar “. Connor, un cazador de cabezas veterano en Londres.

En lugar de involucrar a los científicos de datos en actividades no productivas, como la limpieza de datos y la preparación de datos en el lugar de trabajo, las empresas deben otorgarles un gobierno automatizado donde puedan invertir todo su tiempo y energía en hacer valiosas contribuciones.

Para saber cómo debe configurarse el futuro de Datascience, eche un vistazo a lo que significa datascience hoy.

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Answer 3

30-40 años es una era demasiado grande como para contar nada en contra. Las tecnologías se desvanecen normalmente en 5 años y, si son realmente buenas, se mantienen durante más de una década.

Data Science y Data Analytics tienen aplicaciones en todas las industrias posibles alineadas con el negocio. Por lo tanto, si puede hacer un buen trabajo en esto, tenga la seguridad de que estará cubierto durante los próximos 10 a 15 años. Gartner predijo que el ciclo de vida de la ciencia de datos sería tan largo. ¡Todo lo mejor!