Con mi edad acercándose a los 30, ¿vale la pena esforzarse en aprender ciencia de datos? Soy un profesional de TI y quiero aprender algo nuevo, ya que mi tecnología se está desvaneciendo lentamente. Todos piden experiencia. ¿Cómo puede el aprendizaje de nuevas cosas llegar a cualquier parte?

Answer 1

No se preocupe, Age no es importante para los profesionales de software , porque los profesionales de software están listos para aprender cosas nuevas en poco tiempo.

Muchos de los chicos continúan sus estudios después de los 30.

Si quieres cambiar, la edad no es materia. A los 88 años el Coronel Sanders comenzó KFC.

Aquí la edad no es materia, aprender cosas nuevas es materia. Aceptar el cambio.

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para Data Science necesitas aprender lenguajes de programación como Python, R Programming, Java, etc.

Luego, aprenda Data Science, puede aprender Data Science en línea. Hay muchos cursos en línea de Data Science en Internet. Puedo sugerirle los mejores cursos en línea de Data Science.

• Data Science AZ ™: ejercicios de ciencia de datos de la vida real incluidos
• Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
• Ciencia de datos: Aprendizaje profundo en Python

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de este curso puedes aprender sobre:

Este curso le dará una descripción completa del viaje de Data Science. Al completar este curso usted sabrá:

• Cómo limpiar y preparar sus datos para su análisis.
• Cómo realizar la visualización básica de sus datos.
• Cómo modelar tus datos
• Cómo ajustar la curva a tus datos
• Y finalmente, cómo presentar sus hallazgos y sorprender a la audiencia.

Este curso te dará tantos ejercicios prácticos que el mundo real parecerá pan comido cuando te gradúes en esta clase. Este curso tiene ejercicios de tarea que son tan estimulantes y estimulantes que querrás llorar … ¡Pero no te rendirás! Lo aplastarás. En este curso desarrollarás una buena comprensión de las siguientes herramientas:

• SQL
• SSIS
• Cuadro
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Este curso tiene vías preplanificadas. Usando estos caminos, puede navegar el curso y combinar secciones en SU ​​PROPIO viaje que le brindará las habilidades que USTED necesita.

O puede hacer todo el curso y prepararse para una increíble carrera en Data Science.

y

• Realizar con éxito todos los pasos en un proyecto complejo de Data Science.
• Crear visualizaciones básicas de Tableau
• Realizar minería de datos en Tableau
• Comprender cómo aplicar el test estadístico Chi-Cuadrado.
• Aplicar el método de mínimos cuadrados ordinarios para crear regresiones lineales
• Evaluar R-Squared para todo tipo de modelos.
• Evaluar el R cuadrado ajustado para todos los tipos de modelos
• Crear una regresión lineal simple (SLR)
• Crear una regresión lineal múltiple (MLR)
• Crear variables ficticias
• Interpretar los coeficientes de un MLR
• Leer la salida del software estadístico para los modelos creados.
• Utilice los métodos de eliminación hacia atrás, selección hacia adelante y eliminación bidireccional para crear modelos estadísticos

libros de texto sugeridos:

• Data Science from Scratch: Primeros principios con Python por Joel Grus
• Data Science para empresas: lo que necesita saber sobre la minería de datos y el pensamiento analítico de datos
• Estadísticas prácticas para científicos de datos: 50 conceptos esenciales por Peter Bruce y Andrew Bruce

TODO LO MEJOR…..

Answer 2

¿Importa la edad? No lo creo.

Mira, si tienes el deseo, la determinación y la perseverancia para aprender una nueva tecnología / habilidad, entonces no creo que este “FACTOR DE EDAD” te importe mucho.

“Sí, aprender ciencia de datos definitivamente vale la pena”.

¿Déjame decirte por qué?

Es debido a que el poder de la ciencia de la información ha llevado a una industria de crecimiento tan rápido que los científicos de la información son difíciles de conseguir. Un informe de McKinsey de 2013 predijo que para 2018, habría una escasez de 190,000 científicos de datos en los Estados Unidos, y una escasez de 1.5 millones de analistas capaces de hacer algo para evitar la gran inundación de datos.

En realidad, es bastante simple, porque la ciencia de los datos permite respuestas precisas, decisiones basadas en lo que realmente está ocurriendo en el escenario actual y predicción de la siguiente situación.

¿Cómo sucede?

1. La ciencia de datos proporciona respuestas más precisas que cualquier otra cosa. La industria tecnológica ha obtenido una gran cantidad de datos de los usuarios en aplicaciones móviles y sitios web, rastreando cada uno y todo lo que hacen, etc.
2. La ciencia de los datos cambia la forma en que se toman las decisiones: las compañías en el 33% superior de su industria que se basaron en decisiones basadas en datos fueron 6% más rentables que sus competidores.
3. La ciencia de los datos encuentra las tendencias: la ciencia de los datos es lo que dice lo que está de moda antes de que los expertos lo vean en el radar. Esta es una ventaja competitiva hasta el noveno grado.

¿Por qué la industria tecnológica es atractiva para los científicos de datos?

En una nota seria para que una persona tenga este conjunto de las habilidades más raras que tiene la combinación de matemáticas, mercadotecnia, ciencia y análisis, la industria de la tecnología ofrece oportunidades únicas que no se encuentran en ningún otro lugar de este planeta.

• Porque hay un retorno más rápido de los experimentos con datos. Por ejemplo: durante la reciente recesión, las oportunidades en el mundo académico o en Wall Street se agotaron a medida que se reducía la financiación de la investigación. Los científicos de datos se enfocaron en la tecnología, cubrieron una necesidad, revelaron su valor y llevaron a casa la promesa y la importancia de la ciencia de datos.
• Las compuertas de datos ya están abiertas. Según McKinsey, se predijo que para 2020 habrá 40 000 exabytes de datos recopilados. Big Data ya ha estado haciendo una importancia para la industria de la tecnología.

¿Cuáles son las tendencias que veremos en los próximos años?

• El científico de datos cambiará hacia objetivos impulsados ​​por la misión : una de las tendencias más interesantes es el cambio, que ya comenzó a tener lugar en grandes marcas como Facebook o Google y en muchas otras organizaciones que intentan generar un impacto en la sociedad. .
• Hay un aumento de la presión sobre las startups de unicornio.
• Las aplicaciones en la ciencia de datos estarán surgiendo dentro de pocos años
• Habrá un mercado de contratación caliente que diversificará los antecedentes educativos.

Todos piden experiencia, sí, ¿por qué no lo hacen?

La ciencia de la información no es solo algo por lo que alguien puede ser contratado. El perfil del científico de datos se ocupa mucho de los datos, y la razón por la que todos solicitan experiencia es porque les preocupa su seguridad, integridad e integridad, etc.

¿Cómo puedes adquirir las habilidades para aprender lo nuevo?

En primer lugar, para que los reclutadores lo contraten o consideren su perfil, debe asegurarse de tener lo necesario para ser un científico de datos. Y esto solo puede ser posible si trabaja en proyectos de la industria en vivo y obtiene experiencia práctica.

Debe adquirir experiencia en R, Python, modelado de datos, visualización de datos, estadísticas, modelado predictivo, aprendizaje automático, probabilidad y matemáticas, etc.

Kaggle puede ser una de las plataformas donde se pueden resolver proyectos en vivo en tiempo real, pero sí, la probabilidad de garantía de trabajo es mucho menor. Nunca confíe en institutos de capacitación o recursos en línea que le prometen ciegamente proyectos y trabajos porque la mayoría de ellos tienen maestros que carecen de la experiencia de la industria.

¿Qué sigue?

Mientras tanto, siempre puede considerar edWisor, ya que este no es un curso en línea ni nada parecido, sino que es una trayectoria profesional. No solo se le ofrece con buenas habilidades de aprendizaje, sino que también se capacita con la tecnología que se demanda en la industria de TI actual. Un beneficio adicional es que obtienes una garantía de trabajo aquí, así que, ¿por qué no intentarlo por una vez? Como se puede imaginar, todos estos factores se combinarán con muchos cambios en su carrera y lo mantendrán actualizado con las tecnologías de tendencias. Hay más de 100 compañías que están contratando candidatos capacitados en edWisor.

El uso de la ciencia de datos se hará más omnipresente, la oferta de talento mejorará y habrá más casos de uso para estas técnicas.

Para 2020, la cantidad de empleos para todos los profesionales de datos de EE. UU. Aumentará en 364,000 aperturas a 2,720,000, según IBM.

Espero que obtengas una mejor trayectoria profesional y elijas lo que es mejor para ti.

¡Te deseo toda la suerte!

Answer 3

Con mi edad acercándose a los 30, ¿vale la pena esforzarse en aprender ciencia de datos?

Mucha gente ha hecho su maestría y doctorado después de los 30. Entonces, ¿por qué debería preocuparse por aprender una nueva tecnología llamada ciencia de datos a los 30? Mientras no estés encadenado, tus padres o seres queridos no interfieren en tu carrera, no tienes deudas reales, nadie te acosa, no tienes a nadie que se oponga a tus movimientos de carrera, etc., siempre que Como es libre de hacer lo que quiere hacer, vale la pena esforzarse en aprender ciencia de datos.

Soy un profesional de TI y quiero aprender algo nuevo, ya que mi tecnología se está desvaneciendo lentamente.

Tu tecnología se está desvaneciendo lentamente, es una señal de cambio. Es hora de pasar a otra tecnología si desea estar en la industria de TI.

Todos piden experiencia.

Ve a conseguir experiencia. Aprenda una nueva tecnología y obtenga experiencia práctica a través de pasantías, capacitación en el trabajo, etc.

¿Cómo puede el aprendizaje de nuevas cosas llegar a cualquier parte?

Aprender algo nuevo te ayudará a cambiarte a una nueva tecnología / dominio.

PD: algunas empresas permiten que sus empleados cambien dentro de la empresa a una nueva tecnología. También puede intentarlo si está permitido y está disponible.

Answer 4

El cambio es inevitable, y la tecnología y la TI siguen evolucionando. El aprendizaje nunca termina, y la edad no es un obstáculo para el aprendizaje. Creo que el aprendizaje siempre paga. El alcance de Data Science está bien explicado por Renuka.

Las personas que no tienen éxito toman la decisión en función de sus circunstancias actuales, las personas exitosas toman la decisión en función de dónde quieren estar. “Nunca conocerás tus límites a menos que te obligues a ellos”. – Swami Vivekananda

Tres claves para lograr el éxito. Pensamientos enfocados, acción deliberada y mentalidad preparada.

Los tiempos difíciles nunca duran, ¡pero las personas difíciles sí!

Gracias Quora Usuario por tu R2A.

Los mejores deseos. 🙂

Answer 5

Aprender cosas nuevas siempre es esencial, ya sea que tengas 20 o 70 años, como yo. Las nuevas habilidades siempre aparecen cuando menos las esperas y la mayoría siempre de manera positiva.

Echa un vistazo a esto: Educado … Top Notch con 12 rasgos que reconocerás

Mike Schoultz es un experto en marketing digital y servicio al cliente. Con 48 años de experiencia en negocios, consulta y escribe sobre temas para ayudar a mejorar el desempeño de las pequeñas empresas. Encuéntralo en G + , Facebook , Twitter y LinkedIn .

Answer 6

Todo en la vida requiere esfuerzo. Para cruzar una calle hay que dar el primer paso.

En primer lugar, el día en que dejas de aprender es el día en que mueres. Volviendo a la pregunta, el análisis de datos es la nueva tendencia en el mercado actual. Con el aumento de las cantidades de datos, hay un aumento en la demanda de los científicos de datos. En los próximos diez o veinte años, esta sociedad seguirá creciendo.

Comience a aprender R, Python o intente hacer un curso a distancia en big data y luego, con el aprendizaje acumulado, puede cambiar a la nueva industria.

Answer 7

Absolutamente.

(Déjame ser breve)

Con la digitalización en su apogeo, nosotros (los humanos) dejamos más huella digital que cualquier otra cosa. Por lo tanto, a medida que aumentan los datos, aumenta la demanda de personas que pueden recopilar, analizar e interpretar los datos y, por lo tanto, SÍ es un APRENDIZAJE TOTAL.

Y como casi un cliché, permítanme también citar: “NUNCA es demasiado tarde para aprender”.

PD: No te preocupes por la experiencia, con un buen conocimiento encontrarás una forma de entrar.

Answer 8

Con mi edad acercándose a los 30, ¿vale la pena esforzarse en aprender ciencia de datos? … ¿Cómo puede el aprendizaje de nuevas cosas llegar a cualquier lugar?

No puedo creer que estés preguntando en serio esto. Citando a Lou Holtz: “En este mundo, o estás creciendo o te estás muriendo, así que ponte en marcha y crece”.

Estar ocupado.

Answer 9

Lo mejor de trabajar con tecnología es que, por sí mismo, puede crear la experiencia requerida para casi cualquier trabajo.

Por ejemplo, si un tipo de trabajo que aspira a tener requiere que usted sea un desarrollador de aplicaciones y no tenía experiencia previa en el desarrollo de una aplicación, no tiene que quedarse atascado en la paradoja de “¿cómo obtengo una experiencia para tener? ¿Un trabajo que requiere experiencia? ” , ya que simplemente puede aprender sobre el desarrollo de aplicaciones y crear una aplicación como escaparate. Es equivalente a tener que hacer eso en un trabajo.

La naturaleza dinámica de la tecnología es la alegría de la profesión. Todos tenemos que seguir aprendiendo, seguir encontrando mejores formas de acelerar nuestro aprendizaje, seguir utilizando las experiencias que obtenemos del aprendizaje, etc. Si el envejecimiento es una desventaja importante para el aprendizaje, científicos como Albert Einstein habrían aprovechado la posibilidad de obtener más logros a medida que Envejecido. Estas fueron personas que desentrañaron detalles sobre cómo funciona el Universo. Solo tenemos que seguir desaprendiendo ciertas cosas viejas para crear espacio para aprender cosas nuevas.

Por lo tanto, vale la pena aprender ciencia de datos, que es clave en el aprendizaje automático y en la información general de inteligencia artificial. Las matemáticas nunca habían sido tan necesarias en la programación habitual, que yo sepa. Vale totalmente la pena el esfuerzo. Después del aprendizaje automático, algo más surgiría. Esa es la alegría.

Answer 10

Solo mi opinión, pero creo que eso depende de cuánto te guste la ciencia de datos.
Aprender nuevas tecnologías nunca es una pérdida de tiempo. El profesional de TI es un poco ambiguo, si su tecnología se está desvaneciendo lentamente, lo intentaré y diré que probablemente se encuentre en un entorno de hosting o administrador de sistemas. En cuyo caso, la progresión natural sería ciencia de datos o espacio dev-ops. Pero puedes ir codificando o por segundo o cualquier otro con la misma facilidad.

Desafortunadamente para muchos, la TI es un campo en constante cambio y necesita mantenerse actualizado si desea ser relevante. Elige el área que más te guste y avanza hacia ella.

Answer 11

Me aproximo a los 45 y haré un curso de ciencia de datos que comenzará en diciembre.

¿Vas a dejar que te gane hasta la línea de meta?

Hay muchas preguntas similares sobre Quora que siguen este patrón: “Tengo casi x años, ¿vale la pena invertir tiempo aprendiendo y?”
No entiendo cómo esta pregunta puede incluso existir en las mentes de las personas. Nunca he sido alguien que planee estrategias en este tipo de cosas. Soy impulsiva Si un sujeto dispara mi imaginación, me lanzo directamente a absorber todo lo que puedo de él a través de varios medios.

Answer 12

El aprendizaje es un proceso continuo hasta su último aliento. Continúe aprendiendo y volviendo a aprender, ya que el año de recompensas está ahí si pone más esfuerzos en lo que cree que lo llevará al siguiente nivel. Las credenciales y los conjuntos de habilidades se combinaron con la experiencia.

Answer 13

Mi reacción intestinal sería SÍ.

[1] Aprender nuevas habilidades siempre será rentable a largo plazo. Refiérase al famoso discurso de Steve Jobs donde dice que “los puntos se conectarán en algún lugar en el futuro” y lo he encontrado muy cierto en mi propia vida. Lo que aprendes tiene un efecto positivo en tu vida y profesión.

[2] Mantiene tu cerebro agudo incluso si nunca ganas un dólar con él.

[3] Aprender te hace sentir bien contigo mismo y te brinda una perspectiva positiva hacia tu propio futuro.

Answer 14

No sé esto por experiencia, solo tengo 23 años, y solo en mi primer año en Uni, pero tengo un Tutor que ha estado cerca del juego desde que comenzó; y estas palabras vienen de él.

Nunca es demasiado tarde para aprender algo para aumentar su atractivo para una empresa.