Si eres novato y quieres un descanso, haz Ciencia de Datos con python y no con R, ya que python se utiliza para el desarrollo web, la automatización de pruebas y la implementación de la ciencia de datos.
Si tienes experiencia en C o C++, tienes dos opciones
IOT y Ciencia de Datos
IOT obtendrá mucho impulso después de 2020, ya que será en todas partes de la automatización del hogar para conectar el coche.
La ciencia de los datos es parte de IOT también como los datos recogidos de los sensores necesitan analizar
para mejorar el valor del producto.
Cuando aprenda de cualquier organización, asegúrese de que aprende de un experto y no de un formador.
Cuando aprenda de cualquier organización, asegúrese de que aprende de un experto, no de un entrenador que nunca ha trabajado en una organización y que entiende la profundidad de cualquier tema.
y entender la profundidad de cualquier tema.
Aunque estoy de acuerdo con lo que otros han dicho sobre IoT: en que es un campo que todavía está en su infancia y puede estar un poco mal definido; en mi opinión, en lugar de elegir entre la ciencia de los datos o IoT deberías esforzarte por trabajar en la intersección de ambos campos…., que es también lo que creo que ocurrirá a medida que IoT madure.
Creo que, en este caso, no hay «un anillo que los gobierne a todos».
Esto significa desarrollar un conjunto de habilidades básicas en sistemas embebidos, aprendizaje automático, estadística y programación, en general. Creo que ambos campos se complementan en cierta medida. No se puede aprovechar todo el potencial de la IO sin dar sentido a todos los datos que genera, pero, al mismo tiempo, no se puede dar por sentado que los datos correctos estarán siempre disponibles.
En función del ámbito de aplicación, puede ser útil tener experiencia en la ciencia de los datos y utilizar esa experiencia para guiar el diseño/la implementación de la plataforma de IoT subyacente. La realidad es que tener un conjunto de habilidades unidireccional entre IoT –> Datos es limitado en comparación con tener un conjunto de habilidades transversal y bidireccional entre los dos, es decir, utilizar los datos para guiar el desarrollo y las mejoras de IoT y utilizar la infraestructura de IoT existente para generar datos únicos/interesantes para el modelado, el análisis y el control. Este pensamiento sistémico general le dará una mejor oportunidad de innovar y de crear soluciones integrales.
También creo que el desarrollo de estas habilidades interdisciplinares es ahora más fácil que nunca. Existen varias plataformas de bajo coste para la integración y la tecnología de la información [Build your Internet of Things
) disponibles para la creación de prototipos que ya están integrados con la nube, etc. Es igual de fácil iniciarse en la ciencia de los datos, dada la abundancia de cursos en línea y de programas informáticos «plug and play».
Los científicos de datos están dando vida al Internet de las Cosas y Savas Guven lo ha explicado muy bien.
El Internet de las Cosas tiene un enorme potencial pero estará lleno de caos en los próximos años, pero es divertido tener toneladas de ideas sentados en el sofá, pedir algunos pequeños dispositivos y empezar a trabajar para hacer de tu casa un hogar inteligente. Habla con tus amigos emprendedores y dales algunas ideas.
La ciencia de los datos es más bien pensamiento profundo, resolución de problemas y toma de decisiones basada en datos. Piensa que nosotros somos los datos y los datos somos nosotros.
No estoy seguro de que IoT sea un concepto lo suficientemente específico como para perseguirlo.
Se trata de una amalgama de sensores y actuadores de baja potencia conectados a Internet a través de cualquier procesador barato y de bajo consumo que pueda llevar los datos a la cadena de análisis.
El valor real está en no conectar un solo dispositivo… Sino en encontrar los patrones en la colección de ellos.
En el lado del dispositivo/sensor se necesita ser un buen diseñador de HW / codificador integrado.
En el lado de la nube, necesitas ser principalmente un desarrollador de servicios / científico de datos.
Y entre medias, el habitual trabajo de ingeniería de fontanería para garantizar que las cosas fluyan sin problemas, de forma segura e ininterrumpida.
Yo diría que IoT es sólo la última palabra de moda para indicar que tenemos toneladas de datos procedentes de diversos dispositivos (en lugar de humanos) y el hecho es que todavía tenemos que analizar, encontrar patrones para optimizar el funcionamiento y predecir el futuro.
El lado del dispositivo está lleno de caos, y día tras día surgen diferentes factores de forma, procesadores, sistemas operativos y paradigmas de programación.
Para mí, el trabajo del lado del cliente/dispositivo es sobre todo un trabajo de fontanería: Hay datos, primero hay que detectarlos, y luego hay que llevarlos a la nube de forma segura y barata, donde el procesamiento y el almacenamiento son a escala y podemos analizarlos con tranquilidad.
Para mí, la verdadera emoción está en el lado de la analítica de datos, donde realmente se intenta comprender las cosas para optimizar o predecir cualquier operación empresarial que esté ocurriendo.
O para correlacionar con otras fuentes de datos.
Yo diría que apostaría por la Ciencia de los Datos, dado mi conocimiento del campo.
Todo depende del interés. No te dejes seducir por los atractivos que ofrece cada una. Tendrás que analizarlo de forma bastante crítica antes de empezar con una opción. Aunque puedes optar por la intersección de ambas, pero asegúrate de que eso no te deje aún más confundido.
Ciencia de los datos :
La ciencia de los datos es una combinación de matemáticas, estadísticas, habilidades de programación y habilidades de comunicación. Es un campo interdisciplinario.
¿Demasiado complejo para decidir? Responde a algunas preguntas para valorarte.
¿Disfrutas haciendo números?
¿Le gusta resolver problemas o pensar en cómo puede resolver un problema o simplemente confiar en que otros le den la solución preparada dejando muy poco para que usted trabaje?
¿Le gusta pasar tiempo con los datos o tiene el afán de obtener información de los mismos? La ciencia de los datos es el descubrimiento de hechos/contenidos que aún no se han descubierto a partir de los datos dados. Es como la invención de nueva información que no conocías.
¿Te gusta la programación o estás dispuesto a aprender las herramientas que se necesitan?
Si crees que las preguntas te han entusiasmado, definitivamente deberías probar a optar por este campo.
: Aquí encontrarás algunos detalles sobre lo que es el zumbido de la Ciencia de Datos.
¿Debo convertirme en un científico de datos? – Analítica Vidhya
Usted también puede tomar esta prueba para anotar a ti mismo.
IOT : No tengo mucha información detallada sobre esto. Pero seguramente puedo decir que este campo es también tan emocionante como la Ciencia de Datos. De algunos conocimientos que tengo, creo que si usted está bien versado con los componentes de hardware como sensores o han utilizado antes y te gusta la codificación, puede sobresalir en este campo. Lee un poco más sobre esto para saber dónde encajas en este campo
7 conceptos y habilidades clave para empezar con el Internet de las Cosas (IoT)
