The Data Scientist Masters Program: Caminhos de Aprendizagem Explorados

The Data Scientist Masters Program: Caminhos de Aprendizagem Explorados
Author

Indranil Banerjee

Last updated March 26, 2018


  • 16476 Views
governa tudo, desde RH e marketing até vendas e cadeia de suprimentos.

Perspectivas salariais

Payscale.com diz que os cientistas de dados ganham $ 62.288 - $ 146.002 por ano, com um salário médio de $ 92.042.

Qualificações

Existem três opções de educação que você pode seguir se estiver considerando uma carreira como cientista de dados:

  • Pós-graduação e certificações proporcionam networking, estágios e reconhecidas qualificações acadêmicas para um currículo
  • MOOCs e cursos de aprendizagem autoguiados, tanto baratos quanto gratuitos, direcionados e curtos, permitem que você conclua projetos em seu próprio tempo
  • Campos de treinamento são mais rápidos e mais intensos do que os graus tradicionais

As habilidades que lhe darão uma vantagem

Possuir essas habilidades técnicas lhe dará uma vantagem sobre seus colegas:

  • Estatística (por exemplo, teste de hipóteses e estatísticas de resumo)
  • Matemática (por exemplo, álgebra linear, cálculo e probabilidade)
  • Ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina (por exemplo, k vizinhos mais próximos, florestas aleatórias, métodos conjuntos, etc.)
  • Mineração de dados
  • Habilidades de engenharia de software (por exemplo, computação distribuída, algoritmos e estruturas de dados)
  • Visualização de dados (por exemplo, ggplot e d3.js) e técnicas de relatório
  • Limpeza de dados e munging
  • Idiomas R e / ou SAS
  • Técnicas de dados não estruturados
  • Python (mais comum), C / C ++ Java, Perl
  • Bancos de dados SQL e linguagens de consulta de banco de dados
  • Plataformas de Big Data como Hadoop, Hive & Porco

As habilidades de negócios que lhe darão uma vantagem:

  • Solução de problemas analíticos: Os candidatos precisarão abordar os desafios em um nível mais alto, empregando a abordagem correta para aproveitar ao máximo o tempo e os recursos humanos.
  • Comunicação eficaz: Os candidatos terão que detalhar técnicas e descobertas para públicos técnicos e não técnicos em uma linguagem que possam entender.
  • Curiosidade intelectual: os candidatos terão que explorar novos territórios e encontrar formas criativas e incomuns de resolver problemas.
  • Conhecimento do setor: os candidatos terão que entender o modo como suas funções industriais escolhidas e como os dados são coletados, analisados ​​e utilizados.

O caminho para ser um cientista de dados

Uma pessoa que procura ser um cientista de dados sênior completo pode seguir o caminho de certificação recomendado mostrado abaixo.  

O caminho de aprendizado recomendado

SAS: SAS é uma linguagem de programação de computador usada para análise estatística. Ele permanece como o líder de mercado indiscutível no espaço de análise comercial.

As atualizações do SAS são desenvolvidas em um ambiente controlado e, portanto, são sempre bem testadas em comparação com o código aberto. A linguagem é fácil de aprender e oferece uma opção simples para profissionais que já possuem um conhecimento estabelecido de SQL.

Muitas empresas simplesmente desconfiam do freeware e não gostam da ideia de não ter um provedor de software para verificar a eficácia do uso de seus aplicativos. Depois, há a questão da opinião do mercado - a SAS está liderando o segmento de análises avançadas com uma participação de mercado de 31,6%, de acordo com a IDC.

R: Com a certificação R e treinamento, os profissionais serão competentes em conceitos de linguagem de programação R, como visualização de dados, exploração e conceitos estatísticos, como regressão linear e logística, análise de cluster e previsão.

O R é de código aberto, tem uma comunidade vibrante, possui bibliotecas para análise e visualização extensivas, tem uma curva de aprendizado íngreme e integra-se ao big data e ao Hadoop. E em comparação com outras línguas, R ainda permanece como aquele que produz um salário maior de $ 115.531. É uma das habilidades mais requisitadas.

Cientistas de dados e estatísticos em todo o mundo usam essa linguagem de programação para resolver alguns dos problemas mais desafiadores em áreas que variam da biologia computacional ao marketing quantitativo.

Como dados complexos são representados por meio de gráficos e tabelas, a linguagem se tornou uma parte essencial do processo de análise de dados.

Hadoop: Uma estrutura de software livre, o Hadoop é usado para processamento distribuído e armazenamento distribuído de grandes conjuntos de dados.

O Hadoop é escrito em Java; Todos os módulos são concebidos com a suposição central de que as falhas de hardware são comuns e comuns e devem ser tratadas automaticamente pelo software.

O Hadoop abriu novas portas para os cientistas de dados armazenarem e processarem dados. Em vez de depender de hardware proprietário e de outros sistemas para processar e armazenar dados, o Hadoop permite o processamento paralelo distribuído de grandes quantidades de dados em servidores padrão de mercado que processam e armazenam dados. Com o Hadoop, não há dados grandes demais.

Para obter mais informações sobre essas linguagens de programação ou outras linguagens de programação importantes para um Cientista, fique à vontade para baixar o eBook, ' Top Programming Languages ​​para um Data Scientist '.

Onde o Simplilearn entra?

A Simplilearn oferece cursos em R, SAS, Hadoop , Python e vários outros cursos de Big Data para subir a hierarquia até o topo.

Recentemente, introduzimos um programa de mestrado em Ciência de Dados que lhe dará o conhecimento e as ferramentas para acelerar sua carreira. Este programa foi projetado para atender aos requisitos da nova onda de demanda por profissionais de análise fortes. Ele equipa todas as habilidades conceituais e técnicas necessárias para ter sucesso como cientista de dados. O programa fornece acesso a conteúdo de eLearning de alta qualidade, exames de simulação, uma comunidade moderada por especialistas e outros recursos que garantem que você siga o caminho ideal para o seu papel de sonho de um cientista de dados.

Então, construa suas habilidades e chegue ao topo. Saia e seja certificado hoje!

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The author is a category manager and big data analyst at Simplilearn. With a keen interest in data science and analytics, Indranil keeps up with the latest developments in the industry and writes on the intersection of big data technology and business.


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