La vida de un científico de datos
Los científicos de datos son grandes expertos en datos. Toman una enorme cantidad de puntos de datos desordenados (no estructurados y estructurados) y usan sus formidables habilidades en matemáticas, estadísticas y programación para limpiarlos, masajearlos y organizarlos. Luego aplican todos sus poderes analíticos: conocimiento de la industria, comprensión contextual, escepticismo de los supuestos existentes, para descubrir soluciones ocultas a los desafíos comerciales.
Responsabilidades del científico de datos
- ¿Puedo ser un buen científico de datos sin buenas habilidades de comunicación?
- ¿Cuáles son las actividades de los científicos de aprendizaje automático en Amazon?
- ¿Cuántos científicos de datos trabajan para United Health Group?
- ¿Qué opinas sobre las nuevas rutas de aprendizaje de Coursera en aprendizaje automático y ciencia de datos y qué tan efectivo sería?
- ¿Dónde puedo prepararme para diferentes temas como estructura de datos, algoritmos, SO, DBMS, etc. para el tema GATE en el formato MCQ?
“Un científico de datos es alguien que es mejor en estadística que cualquier ingeniero de software y mejor en ingeniería de software que cualquier estadístico”.
En cualquier día, se puede requerir que un científico de datos:
Realizar investigaciones no dirigidas y formular preguntas abiertas a la industria
Extrae grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes internas y externas.
Emplee sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos.
Limpie y pode a fondo los datos para descartar información irrelevante
Explore y examine datos desde una variedad de ángulos para determinar las debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas.
Diseñe soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes.
Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y crear nuevas herramientas para automatizar el trabajo.
Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos
Recomendar cambios rentables en los procedimientos y estrategias existentes.
Cada empresa tendrá una visión diferente de las tareas laborales. Algunos tratan a sus científicos de datos como analistas de datos glorificados o combinan sus deberes con ingenieros de datos; otros necesitan expertos en análisis de alto nivel capacitados en aprendizaje automático intenso y visualizaciones de datos.
A medida que los científicos de datos alcanzan nuevos niveles de experiencia o cambian de trabajo, sus responsabilidades cambian invariablemente. Por ejemplo, una persona que trabaja sola en una empresa mediana puede pasar una buena parte del día en la limpieza de datos y munging. Se le puede pedir a un empleado de alto nivel en una empresa que ofrece servicios basados en datos que estructurar proyectos de big data o crear nuevos productos.
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