Los mejores programas de maestría en ciencia de datos en upGrad to Enroll

En esencia, el papel de los científicos de datos implica principalmente la resolución de problemas. Los científicos de datos siguen un proceso iterativo para refinar los problemas comerciales y recopilar datos relevantes para encontrar las soluciones más efectivas para pequeñas y grandes empresas. Dado que la ciencia de datos ha penetrado en casi todas las industrias, los científicos de datos tienen una demanda popular en la actualidad.

Como campo emergente, la ciencia de datos es una opción profesional emocionante y lucrativa para quienes aman analizar datos y moldearlos en conocimientos prácticos. Sin embargo, el problema radica en saber por dónde empezar y qué caminos elegir para construir una carrera exitosa en ciencia de datos.

En este artículo, analizaremos los diversos aspectos del trabajo de un científico de datos y veremos algunos de los mejores cursos de maestría en ciencia de datos en upGrad.

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¿Quién es un científico de datos?

Los científicos de datos son expertos analíticos expertos en tecnología y ciencias empresariales. Primero, se enfocan en recopilar datos para procesar y extraer información. Luego, utilizan sus habilidades analíticas y su perspicacia comercial para encontrar soluciones factibles a los problemas comerciales cotidianos.

Naturalmente, el trabajo exige sólidas habilidades analíticas y de pensamiento crítico. Por lo tanto, las matemáticas y las estadísticas son los dos pilares fundamentales de la ciencia de datos.

Los roles y responsabilidades de un científico de datos incluyen:

• Recopile datos de fuentes dispares, organícelos y límpielos.
• Preprocesamiento de datos en bruto (tanto estructurados como no estructurados).
• Analice los datos utilizando las últimas herramientas y técnicas analíticas.
• Diseñe modelos avanzados para abordar los desafíos comerciales de hoy en día
• Cree modelos predictivos y algoritmos de ML
• Utilice técnicas apropiadas de visualización de datos para presentar sus ideas.
• Colabore con analistas de datos, ingenieros de datos y el equipo de BI para idear y desarrollar estrategias comerciales innovadoras.

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

El trabajo de un científico de datos es altamente analítico y, por lo tanto, el candidato debe ser experto en cálculos, comprensión algorítmica, interpretación estadística y pensamiento analítico.

A continuación se encuentran las calificaciones que se ajustan a la descripción de un trabajo de científico de datos:

Elegibilidad educativa:

• Debe tener una licenciatura en Ciencias de la Computación o Ingeniería
• Debe tener un diploma o certificación de ciencia de datos
• Debe obtener una maestría en ciencia de datos o un campo relacionado

Otras habilidades:

• Amplia experiencia en minería de datos y visualización de datos.
• Debe comprender los matices de la investigación de operaciones y el aprendizaje automático.
• Experto en Python, R, SQL, Java, Scala, Python y C++
• Competencia en herramientas de BI (como Tableau) y marcos de big data como Hadoop
• Debe tener un enfoque de pensamiento analítico y una gran visión para los negocios.
• Altamente capacitado en matemáticas, probabilidad y estadística.
• Debe tener excelentes habilidades de presentación y comunicación.

Principales empleadores para el papel de un científico de datos

Los sectores de TI, comercio electrónico, atención médica, telecomunicaciones y banca y finanzas son los principales empleadores para el trabajo de los científicos de datos. Las empresas en estos campos a menudo buscan comprender de manera eficiente el comportamiento de sus grupos de audiencia para enfocarse en las mejores ofertas y productos que satisfagan las necesidades de sus clientes.

Aparte de estos, los sectores de petróleo y gas y transporte también están capitalizando cada vez más el big data para impactar positivamente a sus empleados, ventas, operaciones y público objetivo.

Algunos otros departamentos que contratan científicos de datos son:

• Servicio Nacional de Salud
• Oficinas del gobierno
• Instituciones de investigación y universidades.

Con la experiencia relevante, uno puede incluso trabajar para una consultoría en estos días. Las consultorías ofrecen una función más orientada al cliente, donde trabajará en proyectos para una gama acumulativa de negocios.

Horario de trabajo de un científico de datos

Sus horas de trabajo diarias, el equilibrio entre el trabajo y la vida personal depende del tipo de empleador para el que trabaja. Sin embargo, el horario de trabajo principal es esencialmente un turno de 10 horas (por ejemplo, de 10 a. m. a 6 p. m. o de 9 a. m. a 5 p. m.) durante cinco días a la semana. A pesar de esto, a veces los científicos de datos pueden necesitar trabajar turnos adicionales más allá del horario normal de oficina si un proyecto lo exige.

Hoy en día, muchas organizaciones en todo el mundo permiten que los científicos de datos trabajen desde ubicaciones remotas en un horario de trabajo más flexible.

Los mejores cursos de ciencia de datos en upGrad:

Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos de IIITB

• Duración: 18 meses
• Cuenta con más de 60 casos de estudio y proyectos
• Sesiones de resolución de dudas oportunas y sistemáticas

MS en Data Science de la UOA

• Duración: 24 meses
• Más de 30 sesiones en vivo
• Comentarios uno a uno y tutoría experta dedicada

Programa de certificación de análisis de datos de Caltech CTME

• Duración: 7 meses
• Ofrece clases magistrales impartidas por la facultad de Ingeniería y Computación de Caltech

Certificado Profesional – Data Sc. & Business Analytics de la Universidad de Maryland

• Duración: 9 meses
• Los estudiantes pueden aprovechar las conferencias impartidas por una de las mejores universidades de EE. UU.

Los estudiantes se exponen a varios proyectos finales con todos los expertos de la industria.

¿Por qué seguir programas de ciencia de datos de upGrad?

Soporte de colocación:

• upGrad da acceso al portal de carreras más próspero del mundo con casi 5000+ ofertas de trabajo por mes.
• Los cursos aquí lo preparan para la entrevista al brindarle capacitación valiosa, sesiones de tutoría y exponerlo a herramientas de creación de currículum.
• La información que recopila aquí lo hace competente para tomar decisiones informadas con la ayuda de sesiones de asesoramiento profesional de expertos líderes de la industria.

Resolución de dudas

• Los programas de ciencia de datos en upGrad brindan sesiones sistemáticas de resolución de dudas por parte de expertos de la industria y colegas competentes.
• Las consultas realizadas por los alumnos son respondidas mediante respuestas contrastadas por expertos, lo que asegura un aprendizaje de calidad.
• Los mentores brindan comentarios personalizados sobre todos los proyectos y tareas presentados por los alumnos.

Aprendiendo soporte

• UpGrad brinda orientación sin igual a través de mentores de la industria, compañeros y asistentes de enseñanza.
• El plan de estudios viene con comentarios personalizados uno a uno sobre todas las presentaciones.

Redes

• La mejor parte de los cursos upGrad es que brindan sesiones informativas que ayudan en la construcción de una carrera.
• Hay talleres realizados por expertos de la industria que permiten a los alumnos establecer contactos.
• El plan de estudios incluye actividades grupales interactivas para fomentar la colaboración entre pares.

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Conclusión

El resultado final: los científicos de datos tienen una gran demanda en múltiples sectores. Esto se debe a que las empresas necesitan personas con habilidades técnicas y analíticas y que tengan mejores habilidades de comunicación.

Los científicos de datos predicen todo lo que ayuda a que una empresa crezca. Por ejemplo, ayudan a una empresa a comprender las opciones de los consumidores y los ayudan a ser más resistentes al medio ambiente. Como científico de datos, uno debe encontrar patrones innovadores e imaginativos para resolver los problemas que enfrentan las empresas.

Los roles y responsabilidades incluyen extraer, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos de varias fuentes. Luego viene la parte de hacer cálculos algorítmicos, sumergirse en la minería de datos, incorporar aprendizaje automático o inteligencia artificial, usar herramientas estadísticas y finalmente hacer una solución accesible para una empresa. Una vez que los científicos de datos interpretan los datos, presentan los resultados a las partes interesadas técnicas y no técnicas.

El campo promete inmensas oportunidades para aprender y crecer. Pero, por supuesto, ¡los fuertes salarios anuales son la guinda del pastel!