Para convertirse en un científico de datos, ¿en qué campos son los más útiles?

La ciencia de datos es un concepto vasto. Hay tantos términos acuñados con este título. Déjame explicarte con Venn Diagram:

Como puede ver, debe tener conocimientos de Matemáticas, Estadística, Conocimientos de lenguajes de programación y otros aspectos esenciales de la informática, Machine Learning, que se basa en gran medida en las matemáticas, así como en algunas asignaturas de informática.

La experiencia en el dominio vendrá cuando tengas un título o especialización específicos. Al igual que Economist manejará los datos económicos de manera más eficiente, Actuaries manejará los datos de Seguros de manera más eficiente. No te estreses con estos conocimientos de dominio. Porque si es probable que trabaje con esos datos, entonces su empresa le proporcionará la capacitación.

Ahora, ¿en qué grado deberías tenerlo?

Cualquier grado está bien siempre y cuando esté trabajando y tratando con números.

¿Los ingenieros, especialmente CS / IT, tienen ventajas para la ciencia de datos?

Sí, tienen una ventaja aquí porque su educación es una combinación de Matemáticas y todos los conceptos informáticos.

Cualificación educativa de la ciencia de datos (mejor opción):

1. Ingeniero
2. Matemáticos o cualquier grado en matemáticas
3. Estadísticos o cualquier grado en estadística
4. Economista
5. Actuarios
6. MBA
7. Licenciatura en Comercio

No estés triste si no eres del grupo de personas mencionado anteriormente. Cualquier grado está bien, pero lo que sugeriría es tener conocimientos sobre los requisitos previos de la ciencia de datos.

No necesitas un doctorado aquí, cualquier título de licenciatura hará tu trabajo.

Si tiene alguna duda, por favor pregunte.

¿Has elegido tu universidad? Las universidades pueden diferir bastante en las carreras que ofrecen. Lo ideal es que elijas una universidad donde tengas diferentes carreras y opciones que te gusten. Miras el currículo de cada especialización para ver si tienen una concentración de cursos que te gusten.

Dependiendo de sus intereses, la calidad de los maestros y la innovación en las optativas para esa especialidad, diría que elija algo de:

• Estadística
• Física
• Matemáticas
• Bioestadisticas
• Financiar
• Ciencias de la Computación

Buena pregunta ! 😀

Como tal, no puede hacer un punto de referencia de que los grados en estos campos son los más útiles para convertirse en un científico de datos. Al ser un científico de datos, uno se encuentra con problemas y requisitos que están cambiando de manera muy dinámica. Aunque, en el nivel inicial, generalmente Matemáticas y Estadística es el campo por el que uno puede optar. Junto con eso, los algoritmos también juegan un papel importante en esto, para que pueda aprender mejor en Ciencias de la Computación.

* Créame, si se une a una organización como científico de datos, se encontrará con personas de campos muy diversos de los que nunca se ha imaginado. Incluso un ingeniero químico puede trabajar en este campo, así que dependo completamente de sus habilidades y no de un grado particular.

Cualquier grado en un campo pesado cuantitativo. La informática es otra opción.

Las personas que conozco que trabajan en el campo tienen diferentes grados: matemática aplicada, estadística, neurociencia, ingeniería de software, economía. Apuesto a que otros aplican y que hay o habrá pronto títulos de ciencia de datos.

Asegúrese de que haya programación y estadísticas involucradas.

Buena suerte.

Creo que ya estás estudiando los cursos correctos. Probablity and Statistics formará la base para cualquier trabajo relacionado con Data Science. Junto con la optimización y la simulación, tiene un caso fuerte. Supongo que la parte que falta y que se ofrecerá en el curso de Matemática aplicada es álgebra lineal; y el aprendizaje automático y la computación (que pueden enseñarse o no en su clase de matemática aplicada), pero ambos pueden obtenerse de otras fuentes, como los cursos de coursera. No te recomendaría que cambies los cursos a medio camino, sino que aprendas habilidades adicionales en tu propio tiempo libre ahora o después de la graduación.

A2A: La mejor apuesta en orden de preferencia sería Comp.Sci, Estadística, Matemáticas, Ingeniería y Física … para una licenciatura. Los Maestros deben estar en cualquier disciplina relacionada con Estadísticas, Comp.Sci, Quants, Economía, Econometría, etc.

Doctor en Física. Por lo que he oído, a muchos empleadores les gusta contratar a científicos de datos con estos antecedentes.

Cualquier doctorado puede ser útil, porque te enseña la investigación.

He visto datos científicos con antecedentes en economía. De lo contrario, lo que debe considerar son Analytics, Data Science, Statistics, Computer Science (con un enfoque en Mache Learning).

Si bien creo que Ricardo tiene razón en el aspecto técnico del trabajo, creo que un título en negocios también tiene sentido.

El punto de la ciencia de datos es mejorar el negocio. Usted realmente necesita entender partes de esto y un fondo financiero puede ayudarlo a pensar sobre la estrategia y las finanzas del negocio de una manera diferente.

Dicho esto, todavía necesitas las habilidades técnicas. Si haces un título en negocios, necesitas alguna forma de adquirir habilidades técnicas (la mía era una maestría).

Soy un pasante ahora como investigador de Data Science, y conocí a una persona en la oficina que también es un pasante de Data Science. Es especialista en Física Aplicada y pasó a Ciencias de la Computación y también he conocido a varias personas en Meetups relacionados con la Ciencia de Datos / Aprendizaje Automático, mientras que las personas que tienen conocimientos técnicos matemáticos aparte de Ciencias de la Computación están interesados ​​en estos temas, cursos como BS Matemáticas Matemáticas Aplicadas, Estadística y Estadística Aplicada e incluso Biología.