Tengo dos años de experiencia en ETL, DB2 y UNIX. Quiero pasar a la ciencia de datos y análisis. ¿Cuál sería el mejor enfoque?

Para la carrera de Data Science and Analytics, uno debe tener las siguientes 3 habilidades (asumiendo comunicación, resolución de problemas, actitud positiva y habilidades de liderazgo que son comunes en todos los perfiles y niveles de trabajo).

  • Herramienta técnica que como SAS, R y Python .. Genial que ya hayas desarrollado esta habilidad
  • Técnicas estadísticas o de aprendizaje automático : hay diferentes perfiles de trabajos en Data Science y si está interesado en construir modelos predictivos, etc., entonces necesita desarrollar conocimiento de varias técnicas, especialmente las comúnmente utilizadas
  • Contexto comercial o conocimiento del dominio : generalmente adquieres el meollo del dominio al involucrarte. Pero desarrollar la comprensión de la aplicación de análisis en diversas áreas industriales o funcionales puede ayudarlo mucho.

Por lo tanto, te sugiero que aprendas sobre los métodos estadísticos y sus aplicaciones. Pero usted ha trabajado en una industria particular en la que podría enfocarse en esa industria para comenzar.

Esté atento a algún proyecto interesante, en línea o dentro de su organización y ensucie sus manos. Nada hace que su aprendizaje sea mejor que probarse a sí mismo.

BMQ !!!

Su objetivo y pasos son buenos y ha dado los pasos correctos hasta ahora. Siga aprendiendo y obtenga su conocimiento preparado en las áreas que usted. Mientras tanto, intente dar un vistazo completo al área de BI-Datos como Informes, Modelado, Diseño de DWH / DM / DS o al menos aprenda los conceptos básicos de esas áreas. Lentamente trate de pasar a trabajos relacionados con el análisis que lo ayudarán más y trabaje en tiempo real con las personas mayores que le darán una mejor mano. Lea más sobre Ciencia de datos y siga preparándose y espere las oportunidades adecuadas.

Siga estableciendo objetivos más pequeños y tome riesgos calculados para alcanzar el objetivo de Data Science.

Todo lo mejor.