Trabajo de multitarea de un científico de datos

Las empresas utilizan la ciencia de los datos de manera agresiva para ser un líder del mercado. Los datos se transmiten desde diferentes fuentes como la web, las redes sociales, las revisiones de los clientes, las bases de datos internas y los conjuntos de datos gubernamentales. Pero solo tener esos datos almacenados no ayudará a las empresas de ninguna manera, para utilizar los datos que se necesitan para analizarlos. Analizar datos no es una tarea fácil, ya que las tendencias están ocultas.

La industria de la ciencia de datos está obteniendo ingresos de todas las industrias tanto nacionales como internacionales. Los ingresos de $ 1.27 mil millones solo se obtienen en el último año y se prevé que alcancen los $ 20 mil millones para 2025. Este crecimiento repentino se debe a que el big data está demostrando ser de gran valor para el negocio. Algunos de los usos son:

  • Ayudar a entender la demanda del mercado.
  • Ayuda en la innovación de nuevos productos y servicios.
  • Ayuda en la retención y satisfacción de clientes.
  • Ayuda a comunicar la marca a los clientes.
  • Ayudas en marketing digital y social media.
  • Ayuda en la experimentación en tiempo real y mantiene un control del rendimiento del negocio.

ROLES DE LOS CIENTÍFICOS DE DATOS:

Los científicos de datos son buscadores de datos que buscan un significado en los datos recopilados. Un profesional de datos tiene muchos roles en sus actividades de día a día. Como todo el proceso de datos es un flujo de muchos pasos vinculados entre sí, un científico de datos puede hacerlos todos juntos o se indican expertos separados para completar el proceso. Algunos de los roles realizados por ellos son:

  • Realice una investigación y enmarque un problema que sea relevante para el mercado.
  • Recopile datos de diversas fuentes internas y externas como la web, bases de datos internas, conjuntos de datos disponibles en Internet o reseñas de clientes en plataformas de redes sociales.
  • Limpie y restrinja los datos de todas las inconsistencias como huecos y cifras ingresadas incorrectamente, diferencias de zona horaria, etc.
  • Explore los datos de todas las direcciones para encontrar cualquier tipo de patrones de comportamiento o tendencias ocultas en ellos. Para esto se utilizan muchas herramientas que están programadas para el análisis de datos exploratorios.
  • Utilice modelos y herramientas estadísticos y matemáticos para aprender a fondo los datos y prepárelos para la toma de decisiones predictivas.
  • Cree nuevos algoritmos que también se denominan aprendizaje automático, donde los datos se utilizan para automatizar el trabajo.
  • Comunique las referencias aprendidas en el uso de herramientas de visualización de datos y presente de una manera que pueda ser entendida por la gerencia.
  • Una comprensión adecuada conducirá a la toma de decisiones procesables y la búsqueda de soluciones que puedan aplicarse de manera práctica.

Diferentes empresas tienen diferentes tareas alineadas para su análisis de datos, pero la mayoría de las actividades siguen siendo similares.

HABILIDADES DE UN CIENTÍFICO DE DATOS:

Los científicos de datos necesitan tener varias habilidades bajo sus mangas. Pero lo más importante de ellos es tener una mente curiosa y una mentalidad analítica. La búsqueda de una pregunta y luego, como un detective que busca respuestas de una gran cantidad de datos, no es una broma. Los éxitos principales, como la paciencia, la curiosidad y la comprensión contextual, pueden ayudarlo a tener éxito. El resto del conocimiento es técnico y se puede aprender y practicar. Algunas de las habilidades necesarias son:

  • Matemáticas, estadística y probabilidad.
  • Programación y codificación.
  • Computación en la nube (Amazon S3)
  • Aprendizaje automático y modelado.
  • Gestión de base de datos.
  • Herramientas como Python, Apache Spark y Flink, Hadoop, Pig & Hive.
  • SQL, Java, C / C ++
  • Conocimiento de la industria.
  • Habilidades de presentación y comunicación.
  • Habilidades para la toma de decisiones.

La industria de todos los tamaños e influencias exige estas habilidades a sus expertos y para ser un científico de datos exitoso. Estos son requisitos obligatorios.

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