¡Muchas nuevas empresas están buscando “científicos de datos” en Singapur, como en todo el mundo!
Muy a menudo, los puestos anunciados como “Ciencia de datos” son más puestos de “Análisis de datos”, principalmente Minería de datos + Estadísticas simples + Visualización de datos simple, y cuando la empresa posee datos cada vez más complejos, el trabajo puede incluir “Datos más fuertes” “Aspecto de ingeniería”, que requiere poder jugar con Hadoop / Spark con el programa de canalizaciones de datos en Python, Scala, etc., para trabajar en grandes cantidades de datos solo con otro miembro del equipo antes de llevar el resultado de su trabajo al equipo de produccion.
En el caso más raro, tendrá que hacer trabajos similares a la visión de Kaggle de un “científico de datos” tradicional con un trabajo pesado en las características, la selección de los métodos de aprendizaje automático y la optimización de los algoritmos.
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Si opta por un puesto de “Ciencia de datos” al estilo Kaggle, recuerde que su trabajo será muy diferente dependiendo de la cantidad de datos, así como la presencia de algunos miembros complementarios del equipo, como analistas de datos, especialistas en visualizaciones de datos y datos. Ingenieros Depende de usted determinar si prefiere trabajar en proyectos ambiciosos como parte de un equipo o si prefiere mantener toda la vida de los datos desde la captura hasta la implementación del algoritmo, en ese segundo caso, esté listo para cambiar de actividad con mucha frecuencia y tienen mucho menos tiempo para pensar “características” y “algoritmos”.
Regularmente reclutamos perfiles asociados con Data-Science en www.healint.com, los perfiles son mezclas de aquellos:
– Análisis de datos: por lo general, disfruta de la minería y los pedidos, da sentido a los datos, usa Python, Mathplotlib, SQL, y Tableau no hace daño, etc.
– Visualización de datos: JS + D3JS al menos y las mismas herramientas que el analista de datos pero con una mente obsesivamente enfocada en el punto de vista del usuario.
– Ingeniería de datos: Python, SQL, Scala potencialmente y herramientas como Hive, Hbase, Solr, Elastic, Spark, Hadoop y muchas más … ¡prepárese para tomar el control de docenas de instancias de servidor y vigilar los recursos!
– Data-Science (estilo Kaggle): estadísticas, algoritmos, todos los métodos de aprendizaje automático habituales y en constante evolución, Python con Scikit Learn, R, MlLib, etc. con una mente centrada en la usabilidad de los métodos y resultados. Sí, el perfecto El algoritmo no existe, ¡siempre es una cuestión de equilibrio entre fiabilidad y escalabilidad! a veces esto puede implicar trabajar en algunos trabajos de investigación (¡pero eso no es para todos!)
Viniendo de Programación o Investigación, su visión será diferente, pero todos esos trabajos están evolucionando rápidamente con la evolución de las herramientas.
¡Considere cuidadosamente lo que le gusta, verifique cuidadosamente que el trabajo de “Científico de datos” incluye lo que disfruta, sea apasionado y esté listo para ser el mejor en lo que hace!