Además de los sistemas de recomendación, ¿cuáles son los productos finales típicos que los científicos de datos podrían ofrecer?

Me gustaría agregar a la respuesta de William Chen.
Los científicos de datos desempeñan papeles cruciales en muchos equipos de desarrollo debido a su capacidad para extraer datos significativos de conjuntos de datos muy grandes que no pueden ser visualizados o escaneados manualmente por un analista.

Muchos científicos que trabajan en bioinformática usan herramientas creadas por científicos de datos y también crean herramientas adicionales para las ciencias de datos (que pueden estar más enfocadas en un conjunto específico de aplicaciones).

Otro campo en el que los científicos de datos contribuyen enormemente es el análisis de redes sociales. Si está interesado en leer algunos proyectos en los que la gente ha estado trabajando en los últimos tiempos, eche un vistazo a conferencias como ASONAM y SocialComputing.

Por último, el científico de datos puede ayudar a crear análisis importantes para la predicción y clasificación de problemas urgentes como la detección de cáncer en pacientes con ciertos síntomas.

De todos modos, la lista sigue y sigue.
Espero que esto ayude un poco.

¿Qué pasó con el científico de datos 'superhéroe' que podía codificar, modelar y hablar con 'el negocio'? ¿Él / ella alguna vez existió?

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¿Cuál es su rutina diaria cuando trabaja como científico de datos?

Los científicos de datos pueden ofrecer información, que puede ayudar a mejorar un producto o una empresa puede desarrollar una nueva característica que puede ayudar a mejorar algunas métricas clave. Algunos ejemplos clásicos:

Un científico de datos puede analizar un experimento de conversión para ver qué variante del experimento tuvo más compras, clics, registros, etc.
Un científico de datos puede realizar análisis exploratorios para comprender cómo el comportamiento de los usuarios en un determinado segmento difiere de los usuarios en otro segmento, y cómo adaptar mejor el producto a uno de esos segmentos
Un científico de datos puede predecir los impulsores del compromiso, la conversión o la viralidad, y sugerir cambios en el producto que pueden fomentar más de estas acciones deseables.

Chintan Donda

Uno de los ejemplos:

Análisis de aplicaciones móviles

Los científicos de datos pueden obtener información práctica de los datos de registros de la aplicación móvil para cualquiera de las aplicaciones proporcionadas.
Puede derivar métricas como:
– Usuarios activos (diario, semanal, mensual, anual)
– Nuevos usuarios (diario, semanal, mensual, anual)
– Sesiones (# (Sesiones), Duración de la sesión) (Diaria, Semanal, Mensual, Anual)
– Frecuencia de uso de la aplicación
– Patrones de páginas vistas en la aplicación
– Compromiso del usuario con la aplicación
– Retenciones / Tasas de conversión
– Informes de análisis de bloqueo de aplicaciones y excepciones
– Distribución de uso de la aplicación en cuanto a geografía
– Pruebas móviles A / B
– Análisis de embudo para la aplicación (análisis retrospectivo)
– Mucho mas !!

Utilizando este tipo de información procesable de las métricas, los científicos de datos pueden comunicar estos resultados a los empresarios para tomar decisiones estratégicas como:
– ¿Cuánto invertir más en la aplicación?
– Optimización y mejoras de la aplicación
– Generación de ingresos
– Publicidad digital

Hay muchos otros casos de uso además del motor de recomendación.

Chintan Donda

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