¿Cuáles son las habilidades típicas que poseen los científicos de datos especializados en ‘búsqueda’ que la mayoría de los otros científicos de datos probablemente no tendrían?

Las habilidades técnicas básicas que necesitan los científicos de datos especializados en búsqueda no son fundamentalmente diferentes de las habilidades que necesita un científico de datos en cualquier otro producto inteligente y orientado al usuario como Quora. Mira esta excelente respuesta de Yair Livne sobre esto: la respuesta de Yair Livne a ¿Qué habilidades necesito para ser un científico de datos en Quora?

Fuera de estos, hay algunos conocimientos de dominio que lo convertirán en un mejor científico de datos de búsqueda. Esto incluye:

1. Tener una buena comprensión del campo de recuperación de información y algunos de los conceptos comunes en él, como el índice invertido, PageRank, etc.
2. Comprensión de las consultas : Esto incluye los tipos de consultas de búsqueda que los usuarios emiten dado el dominio de búsqueda (por ejemplo, tipos de consultas de búsqueda web), la distribución de consultas (consultas principales frente a consultas finales), etc.
3. Comprensión de los resultados : los resultados pueden ser de su base de datos de contenido interno (por ejemplo, Amazon, Foursquare, Airbnb) o extraídos de toda la web (por ejemplo, Google, Bing). Comprender los diferentes tipos de resultados, así como la relación entre consultas y resultados es muy importante.
4. Algoritmos de clasificación de búsqueda comunes, incluidos los enfoques de clasificación de aprendizaje automático, entre otros.
5. Métricas que abarcan métricas en línea (p. Ej., Clics, conversiones, consultas abandonadas, consultas sin resultados) a métricas fuera de línea (p. Ej., Calificaciones humanas de resultados, NDCG, etc.)

Sin embargo, todo este conocimiento de dominio es muy fácil de aprender si tiene las habilidades correctas que destaco en el primer párrafo.

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