Hay muchos cursos que puede hacer después de B-Tech, sin embargo, depende de cuál sea su especialización y si desea realizar un curso o un curso avanzado en su especialización o en otro diferente.
Si tiene las habilidades básicas de programación, puede ir a Data Science. La ciencia de datos es una de las principales habilidades emergentes.
En la actualidad, solo hay 10,000 – 15,000 científicos de datos en la India y habrá una escasez de 2 lakh de científicos de datos en la India en los próximos años.
Hay y habrá una gran demanda de Data Scientists en India. Esto será idealmente debido a:
- Aumento de la demanda de profesionales de Data Science: hay más oportunidades de empleo en gestión de Big Data y Data Science que el año pasado y muchos profesionales de TI están preparados para invertir tiempo y dinero en la capacitación.
- Grandes oportunidades de trabajo y cumplimiento de la brecha de habilidades: la demanda de habilidades de Data Science Analytics está aumentando constantemente, pero existe un gran déficit por el lado de la oferta.
- Aspectos salariales: Una mirada a la tendencia salarial de Big Data Analytics en la India también indica un crecimiento positivo y exponencial.
- Numerosas opciones en títulos de trabajo y tipo de análisis: desde el punto de vista de la carrera, hay tantas opciones disponibles, tanto en términos de dominio como de naturaleza del trabajo. Dado que la ciencia de datos se utiliza en campos variados, hay numerosos títulos de trabajo para elegir.
En GreyAtom ponemos énfasis en el aprendizaje inmersivo que en realidad significaría:
- Replicando posibles escenarios de trabajo.
- Aprendizaje interactivo
- Enseñar habilidades o técnicas particulares.
- aprender = hacer un trabajo real
- Aprendizaje practico
- Trabajando en equipo, aprendiendo de instructor
- Menos en el aula
- Más proyecto / estudio de caso basado
- Tratar con problemas reales, datos reales, escenarios reales, flujo de trabajo real
- Herramientas que reflejan la industria, herramientas y estructuras alineadas en la industria.
- Imitando una situación o escenario que enfrentan las industrias / empresas.
- O realizar proyectos basados en los escenarios de trabajo reales.
- Jugar y realizar una tarea como se hace en el lugar de trabajo.
- Entrenamiento para la industria antes de ser contratado.
- Buscando alternativas para la gestión tradicional de proyectos / escenarios / problemas.
- Fases cortas de trabajo, reevaluación frecuente, adaptación de planos.
- Scrum sprints: evaluación colaborativa, agradable, rápida, entrega de productos en ciclos cortos, retroalimentación rápida, mejora continua,
- Scrum sprints- Creando lugares de trabajo alegres y sostenibles.
- Los sprints ágiles mejoran la comunicación, el trabajo en equipo y la velocidad.
Full Stack Data Science Engineer es uno de los trabajos más buscados en este momento. GreyAtom se centra en la creación de ingenieros de ciencia de datos de pila completa y le brinda todas las herramientas, técnicas y conceptos básicos necesarios para generar un impacto. En solo 14 semanas, aplicará la resolución de problemas y el pensamiento creativo a conjuntos de datos del mundo real, adquiriendo experiencia en toda la pila de ciencia de datos.
Tendrá un historial de contribuciones de código abierto y ayudará a la comunidad más amplia de ingeniería de software (a través de Github, StackOverflow, un blog, etc.).
Puede consultar los detalles del curso haciendo clic en este enlace Full Stack Data Science Engineering | Greyatom
Los datos realmente potencian todo lo que hacemos. Si le apasiona la ciencia de datos y desea redefinir su carrera, visítenos en los programas in situ de GreyAtom: ciencia de datos, aprendizaje automático, Big Data
Creemos que “Aprender = hacer un trabajo real”
Descargo de responsabilidad: Soy cofundador de @GreyAtom y ayudar a las personas a encontrar carreras sostenibles en Data Science es mi pasión.