¿Cuáles son los requisitos académicos para la industria del big data?
Creo que muchos estudiantes tienen esta pregunta: ¿Existen requisitos académicos para aprender big data?
Antes de responder a esta pregunta, echemos un vistazo a una conversación real:
P: ¿Los negocios de big data requieren una maestría?
Respuesta: Si es posible, lo mejor es estudiar una maestría, pero eso no significa que sea necesario. Los puestos relacionados con big data también se centran más en el conocimiento de la industria y la experiencia en proyectos. Si la situación financiera de su familia lo permite, puede optar por realizar un posgrado.
P: Antes me especialicé en otro campo. Quiero hacer este trabajo y prepararme para estudiar una maestría. ¿Qué carreras están disponibles para mí?
Respuesta: Las matemáticas aplicadas, la estadística, la informática y las finanzas son todas aceptables.
Al igual que en esta conversación, muchos estudiantes se sentirán confundidos al ingresar a esta industria: los puestos relacionados con big data parecen un poco de alto nivel. ¿Requieren un título de posgrado o superior?
Para el mercado laboral nacional, una licenciatura es el requisito básico para puestos relacionados con big data, y la demanda es la mayor entre todos los puestos. También es común que los talentos de alto nivel requieran una maestría o superior, lo que demuestra que efectivamente existe un cierto umbral para ingresar a esta industria.
En términos generales, cuando no tienes ninguna base, lo único que puedes obtener es un título académico, y los estudiantes de pregrado no son tan buenos como los de posgrado. Pero después de trabajar durante mucho tiempo, su capacidad cumple con los requisitos de este puesto y las calificaciones académicas no son importantes. Especialmente para puestos como analistas de datos y mineros de datos que requieren altas capacidades comerciales, su conocimiento de la industria y su comprensión empresarial suelen ser más importantes que las calificaciones académicas.
Por supuesto, los talentos de alto nivel (como ingenieros de algoritmos y científicos de datos) también tienen calificaciones académicas relativamente altas. Si las condiciones lo permiten, también es necesario elegir estudiantes de posgrado en matemáticas computacionales/teoría de la probabilidad/reconocimiento de patrones/ciencias de la computación para continuar sus estudios. Algunas grandes empresas seleccionan a las personas en función de sus calificaciones académicas durante la evaluación inicial, lo cual es normal. Por supuesto, también puedes empezar a aprender de nuevo después de trabajar durante algunos años y sentir el cuello de botella básico. En este momento, es posible que sepa mejor lo que necesita.
El mar es lo suficientemente ancho para que los peces salten y el cielo es lo suficientemente alto para que los pájaros vuelen. Los estudiantes que ingresan a esta industria pueden optar por mejorar sus calificaciones académicas antes de ingresar a esta industria, o pueden encontrar un trabajo primero y utilizar la experiencia laboral para compensar su falta de calificaciones académicas. Big data es un tema muy práctico. No se pueden aprender los conocimientos y habilidades adquiridos en el trabajo real en la escuela. Lo que las empresas valoran en última instancia es su capacidad laboral real.
La educación sólo puede representar el pasado. Las bajas calificaciones académicas solo pueden significar que no tuvo un buen desempeño en la etapa de aprendizaje anterior, pero no significa que no pueda mejorar en el entorno adquirido. Si no tenemos un alto grado de educación, debemos perfeccionarnos en el entorno adquirido y trabajar tan duro como cualquier otra persona para mejorar nuestras habilidades. Para una tecnología particularmente profesional como el big data, la habilidad es mucho más práctica que un diploma.
Ya sea que tengas una buena especialización o un buen título, lo más importante es que no olvides seguir aprendiendo, evolucionando y trabajando duro. ¡Creo que Dios te recompensará al final!