La ciencia de datos, los desarrollos principales de análisis predictivo en 2016 y las tendencias clave para 2017 enumeran algunos de los desarrollos en 2016 y algunas tendencias para 2017.
“En 2017, esperamos ver una mayor expansión de los casos de uso de análisis de borde: aprendizaje automático integrado con sensores o cerca del punto de recopilación de datos: el aprendizaje automático se puede invocar a través de API o en procesadores cercanos al recopilador de datos o integrado en el arquitectura del chip sensor en sí. Los patrones, tendencias, anomalías y fenómenos emergentes (BOI: Comportamientos de interés) que se descubren cerca del borde permitirán aplicaciones de análisis predictivo y prescriptivo mejores y más rápidas en muchos dominios: ciberseguridad, marketing digital, experiencia del cliente, atención médica, respuesta a emergencias , rendimiento del motor, vehículos autónomos, fabricación, cadena de suministro y más. ”
Yo diría que un conjunto normal de habilidades de analista de datos / científico, ampliado a los nuevos desafíos sería lo más valioso, por ejemplo:
- ¿Qué es Data Science y cuáles son los roles de Data Scientist?
- ¿Un científico de datos necesita saber física? ¿Ayuda de alguna manera?
- Soy un científico de datos que lucha por encontrar trabajo en tecnología. ¿Debería unirme a la banca?
- ¿Qué trabajo hace un científico de datos el 80% de su tiempo? Para ser más específicos, ¿cuál es la tarea más importante que se espera de un científico de datos?
- ¿Cómo usan los científicos de datos las estadísticas?
- Disputa de datos: aprender a trabajar y limpiar datos de las nuevas fuentes, por ejemplo, IoT.
- Capacidad para construir una herramienta / biblioteca que automatizará / hará más eficiente el trabajo, si aún no está disponible.
- Procesamiento del lenguaje natural: comprensión de los sentimientos en nuevas fuentes, como registros médicos electrónicos o estados financieros de Hedge Fund.
- Experiencia en la industria para industrias especializadas, por ejemplo, conocimiento de la infraestructura de seguridad cibernética para el análisis de seguridad cibernética, o conocimiento de la estrategia de marketing / objetivos operativos para el análisis empresarial.
Un par de habilidades blandas, creo que son extremadamente valiosas, especialmente para la persona técnica:
- Creatividad
- Habilidad para trabajar en equipo.