¿Cómo es ser un científico de datos en Amazon?

Fue increíble. Sin embargo, no formé parte del equipo de Data Science dedicado per se, pero presenté un modelo para el análisis de opiniones de los clientes en la Conferencia Anual de Aprendizaje Automático de Amazon (realizan esta conferencia todos los años, abierta a todos los empleados) y también trabajé en múltiples proyectos con algunos ingenieros de datos para llevar la automatización al proceso.

Hay varias comunidades de científicos de datos en todas las oficinas de Amazon que son fácilmente accesibles en el horario de oficina. Algunos vicepresidentes utilizan la Semana Fuera de la Caja (OOBW) todos los años para brindar la oportunidad de trabajar con equipos multifuncionales para explorar soluciones nuevas y mejoradas relacionadas principalmente con la ciencia de datos.

Además, hay un Data Science Toolkit, que contiene casi todo tipo de herramientas para Data Scientist. Fácilmente accesible para jugar con uno de los mayores almacenes de datos (lo llamamos Datanet), Wiki interno extendido de casi todos los temas posibles en el universo de los Datos y la tutoría de los asistentes de ciencia de datos lo hacen aún más interesante.

Todavía recuerdo cuando estaba perplejo con algún problema y me acerqué a Rajeev Rastogi (Director de Machine Learning en amazon.com) y cuán modestamente me ayudó con eso.

Aquí hay algunas ideas clave de personas en Amazon con las que he trabajado y algunos sitios de trabajo:

1. ¿Analizando, definiendo, probando y poblando segmentos de clientes?

2. Optimice la experiencia de navegación y compra para diferentes segmentos para encontrar el punto óptimo entre una variedad de objetivos, incluidas las ventas, la educación y el compromiso reiterado del cliente

3. ¿Si y cómo las páginas de productos pueden proporcionar experiencias de clientes diferenciales para nuevos clientes frente a clientes antiguos?

4. ¿Cómo recolectar efectivamente datos útiles para ayudar a desarrollar y refinar segmentos y algoritmos?

5. ¿Descubrir si los comportamientos y segmentos difieren según la ubicación y los dispositivos del cliente?

En general, los roles de Data Scientist tienen muchos atributos comunes en todas las industrias. Puede encontrar este artículo útil en este contexto que describe los trabajos de Data Scientist de algunas compañías asombrosas: Trabajos de Data Scientists en las mejores empresas

Conocí a un par de Data Scientist en Amazon: nivel sénior y medio superior. Dado que tienen ciencia de datos según el equipo, es por eso que no están expuestos a actividades de ciencia de datos en toda la compañía. Trabajan principalmente en una vertical, como la optimización del espacio publicitario o el marketing, pero invierten mucho tiempo y recursos antes de lanzar el producto. Las personas tienen un profundo conocimiento del dominio y de algunas de las mejores mentes de la industria.

Inicialmente debe ser exhaustivo en sus conceptos básicos como DS y Algos. Mejore sus habilidades en Mapreduce, tecnologías Hadoop, necesita tener un buen conocimiento de un lenguaje de programación como Python / Perl / Java. Conozca varias herramientas analíticas como SAS, R, etc.

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