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Científico de datos de Azure

¿Qué es el científico de datos de Azure? Importancia, estadísticas y beneficios

May 19, 201913 mins leerAmit Masih
¿Qué es el científico de datos de Azure? Importancia, estadísticas y beneficios

La ciencia de datos como una carrera profesional emergente y gratificante

El avance digital en todo ha traído un cambio en el mundo. E imagine los datos que tienen que ser utilizados y gestionados.

Aquí viene el papel de la ciencia de datos. La ciencia de datos se puede explicar como una corriente interdisciplinaria que involucra matemáticas, ciencia y arte. Para ser particular, la ciencia de datos pertenece al sector de TI, ya que ayuda en la parte tecnológica de cualquier organización. Junto con buenas habilidades de comunicación, los científicos de datos deben ser competentes en razonamiento cuantitativo, análisis de datos, estadísticas y programación de computadoras.

Con la necesidad de tiempo e industrias, la ciencia de datos se ha convertido en una carrera gratificante con salarios atractivos y recompensas e incentivos elegantes. Aquí es imperativo mencionar que el trabajo de un científico de datos se considera el trabajo más atractivo de la última década, y es solo el comienzo de este prometedor campo. Dado que las organizaciones están preocupadas por los datos que deben cuidar, o por la información que contiene todo el valor de sus negocios, la demanda de un científico de datos será enorme.

Roles de trabajo en ciencia de datos

Las descripciones de trabajos de ciencia de datos que descubrirá aquí tienen como objetivo brindarle una idea básica de los trabajos más importantes que querrá en su equipo de tecnología. Tenga en cuenta que puede haber algunas variaciones según su configuración y enfoque estratégico.

Algunas organizaciones requieren que adquiera todas las habilidades de todas estas ocupaciones, pero a medida que su empresa se expande, puede descubrir que personas específicas se enfocan en sus talentos para abordar los primeros y más problemas relacionados con la ciencia de datos y especializarse en una de las tareas. abajo.

  1. Analista de Negocios
  2. Administrador de base de datos
  3. Analista de datos
  4. Ingeniero de Big Data/Arquitecto de datos
  5. Ingeniero de aprendizaje automático
  6. Desarrollador de inteligencia empresarial (BI)
  7. Analista de Inteligencia Comercial
  8. Estadístico
  9. Científico de datos
  10. Ingeniero de visión artificial (CV)
  11. Ingeniero MLOps
  12. Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

¿Qué dicen las estadísticas sobre la ciencia de datos?

En 2017, LinkedIn anunció que la ciencia de datos es la carrera de más rápido crecimiento. Otra empresa líder en reclutamiento llamada Glassdoor declaró que la ciencia de datos es el trabajo mejor pagado en los Estados Unidos. Los científicos de datos han obtenido un crecimiento promedio del 650 % en EE. UU. desde 2012. El encanto de esta carrera no termina aquí. Se espera un crecimiento del empleo del 31,4 % para los científicos de datos. Estos datos provienen de The Bureau of Labor. Según los reclutadores ejecutivos Smith Hanley Associates, 2021 fue un año excepcional para las contrataciones de científicos de datos, y se espera que esta tendencia continúe en 2022 y luego en 2023, y así sucesivamente. Según PayScale, el salario medio anual de un científico de datos de Azure en Estados Unidos es de 95 102 USD. El salario puede aumentar a $ 110,000 por año con experiencia y habilidades. Un científico de datos promedio de Azure en India gana alrededor de INR 1,180,000 al principio, pero con experiencia y antigüedad, este ingreso puede aumentar a INR 2,000,000.

Beneficios de contratar científicos de datos en la organización

El lado bueno de contratar científicos de datos no se oculta. Esta posición se ha vuelto necesaria para cualquier empresa. Un científico de datos bien capacitado y experimentado ayuda a cualquier organización a

  • Estructurar y administrar los datos sin procesar en una forma utilizable
  • Ayuda a aumentar el nivel de ingresos
  • Ayudas en la reducción de costos
  • Mejor experiencia del cliente y, por lo tanto, mejor reputación de la organización.
  • Ayuda a aumentar la agilidad empresarial.
  • Recogida y almacenamiento de datos.
  • Construir modelos usando codificación y otras técnicas de programación.
  • Brindar soluciones a diversos problemas en los negocios.
  • Trabajar en colaboración con otros departamentos para preparar conjuntos de datos y bases de datos.
  • Involucrado en la mejora del negocio al proporcionar información valiosa después de analizar conjuntos de datos.

Si desea ingresar al mundo de la tecnología, la ciencia de datos es una de las buenas opciones que se pueden explorar más a fondo y, como era de esperar, no se sentirá decepcionado. Un científico de datos utiliza muchas herramientas, productos, software o aplicaciones para completar sus responsabilidades laborales. Azure es la única plataforma que está ganando popularidad ya que cumple con todos los requisitos de los científicos de datos. Incluyen Azure Blob Storage, varios tipos de máquinas virtuales de Azure y otras plataformas de aprendizaje automático.

¿Qué son los científicos de datos de Azure?

La definición de los científicos de Azure Data es amplia para ser entendida. Si aspira a ingresar a esta corriente de la industria de TI, se supone que debe tener un conocimiento sólido de ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y emplear cargas de trabajo de aprendizaje automático en la plataforma Azure. En otras palabras, si tiene conocimiento o experiencia en el programa de aprendizaje automático de Microsoft Azure, encaja en el rol de científico de datos de Azure. Para ser precisos, el equipo de científicos de Azure Data trabaja en la identificación de activos de datos críticos que pueden usarse para mejorar y beneficiar a la empresa.

Los expertos en la materia que pueden planificar y establecer un entorno funcional para las operaciones de ciencia de datos en Microsoft Azure se conocen como Microsoft Certified Azure Data Scientist Associates. Pueden realizar experimentos de datos, entrenar modelos de predicción y administrar, optimizar e implementar modelos de aprendizaje automático. La certificación es para personas que pueden implementar y ejecutar proyectos de aprendizaje automático en Azure utilizando técnicas de computación cognitiva.

¿Vale la pena obtener un certificado de Data Science de Microsoft?

Sí, ciertamente. El certificado de Data Science de Microsoft vale la pena. El certificado "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" se encuentra entre las 15 principales credenciales de Data Science. Esta certificación evalúa el conocimiento de los solicitantes en aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial. Para aprobar esta certificación, cuyo registro cuesta USD 165, debe dominar habilidades como la gestión de identidades y el gobierno, el diseño y la gestión de redes virtuales, la implementación y gestión de recursos, y la implementación y gestión del almacenamiento. Inscríbase en cursos de ciencia de datos de nivel industrial para descubrir las sutilezas de la ciencia de datos.

¿Cómo me convierto en un científico de datos de Azure?

Si ya se ha decidido a convertirse en un científico de Azure Data, este es el proceso por el que debe pasar. Microsoft proporciona diferentes certificados relevantes que se dividen en tres categorías, que son:

  • Fundamental
  • Asociado
  • Experto

Todos estos tres tienen su significado. Debes seguir el camino preciso para llegar antes a tu destino. Antes de saltar a los exámenes de certificación, hay algunos requisitos previos que debe tener en cuenta.

Conocimiento básico de los fundamentos de la ciencia de datos, diversas herramientas y términos generales relevantes.

La capacidad de análisis de datos, minería de datos, visualización de datos, modelado de datos y otras habilidades cognitivas.

El conocimiento de los lenguajes de programación esenciales incluye Java, Python, SQL y R, junto con la experiencia en C++, Tableau, Perl, MATLAB y Reporting Tool Software.

El aprendizaje profundo, junto con la creatividad y la mentalidad abierta, es fundamental para identificar las tendencias en los datos y establecer conexiones.

Los científicos de datos también deben ser competentes en matemáticas sobre álgebra lineal, modelado estadístico, identificación de algoritmos, etc.

Obtener un certificado en ciencia de datos de Azure puede hacer maravillas para obtener un trabajo gratificante. El certificado más conveniente y beneficioso para los principiantes es el de asociado científico de Azure Data. Para obtener este certificado, debe calificar para el examen DP-100. El mejor punto de partida es con DP-100: Diseño e implementación de una solución de ciencia de datos en Azure. Además del examen mencionado anteriormente, también puede realizar las pruebas de certificación DP-200 y DP-201 para mejorar su experiencia como ingeniero de datos de Azure.

El examen DP-100 evalúa el potencial de un candidato como científico de datos de Azure y mide su capacidad para completar varias tareas técnicas que todos los científicos de datos deben completar. La mejor manera de calificar para el examen DP-100 en Azure es examinar su candidatura en función de cuatro dominios importantes con la siguiente ponderación:

  • Administrar los recursos de aprendizaje automático de Azure (25-30 por ciento)
  • Experimentar y desarrollar modelos (20-25 por ciento)
  • Desarrollar e implementar soluciones de aprendizaje automático (35-40 por ciento)
  • Usar el aprendizaje automático de manera responsable (5-10 por ciento)

Puede leer detenidamente con esta credencial, si es alguien que quiere establecerse como científico de datos y tiene experiencia en TI, informática, matemáticas, física o cualquier otra corriente relevante.

Acerca del examen

Microsoft llama a la "Prueba DP-100" el examen Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Está disponible en línea y se puede acceder desde cualquier parte del planeta. Los candidatos deben registrarse y programar el examen por un precio de USD 165 para poder tomarlo. Este cargo varía según el país, y debes pagar 4.800 INR si eres de la India.

Durante el examen, tendrás que resolver de 40 a 60 preguntas para ser respondidas en 2 horas. Aunque no hay un formato fijo para las preguntas, todas las preguntas serán objetivas con formatos como estudio de caso, respuestas cortas, opción múltiple, revisión de calificaciones, arrastrar y soltar y otros formatos objetivos.

En el examen se pueden presentar preguntas de opción múltiple o respuestas correctas múltiples. Para calificar para el examen, debe obtener al menos 700 de 1000 en una escala de 100 a 1000.

¿Cómo puedes aprobar el examen?

Si tiene experiencia previa con Microsoft Azure o capacitación profesional, este examen le resultará pan comido. Intentar exámenes de poder puede asegurar su éxito en el examen.

Si no obtiene calificaciones de calificación en el primer intento, puede escribir el examen después de 24 horas. Si también falla el segundo intento, tendrá que esperar al menos 14 días para realizar el examen por tercera vez. Si falla la primera vez, puede volver a tomar la prueba después de 24 horas. En total, podrá intentarlo 5 veces al año según las pautas de Microsoft.

Aquí hay algunos hechos que deben tenerse en cuenta para asegurar el éxito.

  • En el examen habrá 2 preguntas prácticas no saltables. Pueden ser preguntas relacionadas con el laboratorio o con estudios de casos.
  • Le sugerimos que se prepare bien antes del examen, ya que el examen es supervisado.
  • El patrón de exámenes de Microsoft se actualiza dos veces al año, por lo que debe confiar en la versión más actualizada del sitio web oficial.
  • Le sugerimos que se centre en la teoría, así como en las preguntas prácticas relacionadas con el laboratorio.
  • Las preguntas de teoría se enumeran en el sitio web oficial de Microsoft; revisarlos a fondo. Prepare cada módulo con enfoque. La teoría se puede hacer en 1-3 semanas, dependiendo de tu eficiencia.
  • Los módulos como Build and Operate machine Learning Solutions y Azure Machine Learning tienen el peso más alto.
  • Microsoft también ofrece un curso pago dirigido por un instructor oficial para ayudarlo a calificar para el examen DP-100.
  • La revisión es imprescindible para evitar confusiones durante el examen.

Otros certificados de Azure Data Science de Microsoft Además de Azure Data Science Associate, Microsoft también proporciona otras certificaciones que se pueden obtener según sus necesidades.

Certificación de Microsoft: Fundamentos de datos de Azure

El examen de Fundamentos de datos de Microsoft Azure está diseñado para ayudar a los candidatos a prepararse para la Certificación de Microsoft Fundamentos de datos de Azure. El objetivo principal de esta credencial es ayudar a los estudiantes a obtener experiencia práctica y una comprensión completa de los servicios de procesamiento de datos de Azure. Evalúa si el individuo puede describir conceptos básicos de datos y cómo trabajar en actividades de Azure.

El costo del examen oscila entre INR 750 y INR 12000. Para obtener este certificado, debe calificar para DP-900. El esquema del examen incluye módulos como el concepto de datos relacionales y no relacionales y varios tipos de actividades relacionadas con los datos que pueden ser transaccionales o analíticos. Si tienes este certificado, puedes ser Administrador de base de datos, Analista de datos, Ingeniero de datos o Desarrollador en cualquier empresa líder.

Certificación de Microsoft: asociado de ingeniero de datos de Azure

Aquellos que quieran obtener trabajos como ingenieros de datos pueden obtener este certificado para garantizar su éxito en la obtención de un trabajo bien remunerado. Los asociados de ingeniería de datos de Azure certificados por Microsoft son conocidos por su experiencia en lenguajes de procesamiento de datos como Python, SQL, Scala y otros. Durante la fase de aprendizaje de este certificado, los alumnos podrán aprender las actividades relacionadas con los datos, como la integración de datos, la transformación de datos y la consolidación de los datos del sistema en forma de estructura para hacer modelos y se pueden explorar soluciones analíticas.

El objetivo principal de este certificado es hacer que los aspirantes tomen conciencia de los patrones de datos arquitectónicos y al mismo tiempo procesarlos. La inscripción para el examen costará INR 12 354. El examen para el que se supone que debe calificar para obtener este certificado es DP-203.

¿Azure es bueno para la ciencia de datos?

En todo el mundo, más de 500 empresas líderes utilizan los servicios de Azure y les gusta. Azure ya ha tenido un impacto significativo en todo tipo de industrias. Los servicios y herramientas proporcionados por Azure están ayudando a los profesionales de TI. Sin duda, Azure también es una plataforma favorita para los científicos de datos. Las características más destacadas de Azure que hacen que valga la pena y que sea único de otras plataformas competitivas incluyen el estudio de aprendizaje automático de Azure, los servicios de aprendizaje automático de Azure y la máquina virtual de ciencia de datos de Azure.

MS Azure se puede usar de varias maneras en una canalización de ciencia de datos. La opción más obvia es usar AzureML, y es la más preferida entre otras debido a su funcionalidad superpuesta. Un científico de datos puede crear complicados experimentos de aprendizaje automático utilizando esta herramienta de Azure sin escribir un solo programa (simplemente arrastrando y soltando diferentes módulos en el lienzo del experimento). Es un método de visualización y ejecución de algoritmos de aprendizaje. También puede utilizar R, Python y SQL para la manipulación de datos y la ingeniería de funciones. Azure ML es una biblioteca masiva de algoritmos de aprendizaje automático preentrenados.

El cuaderno de Júpiter (anteriormente conocido como IPython) se acaba de agregar a AzureML. Como resultado, puede agregar fácilmente sus estadísticas y escribir código de Python en un bloc de notas para obtener la misma sensación que Anaconda y al mismo tiempo conservar la elasticidad de la nube. En palabras simples, Azure es la plataforma de soluciones de ciencia de datos más conveniente y fácil de operar.

Hay una amplia variedad de soluciones de ciencia de datos disponibles en la nube. El factor diferenciador entre estos servicios incluye algoritmos, características, precios y lenguajes de programación.

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