Big data para la toma de decisiones
Big data para la toma de decisiones

Big data para la toma de decisiones

Libere el poder de los grandes datos para la toma de decisiones

Si bien el mundo todavía está descansando más en los datos, se están volviendo cada vez más valiosos, siempre que las compañías puedan explotarlas. Aquí es donde entra el científico de datos. Las empresas necesitan estadísticas especializadas y profesionales de modelos de datos para liberar el poder de los datos crudos integrales de muchas fuentes diferentes: registro de operaciones, medios de comunicación y documentos digitales, bases de datos, redes web y sociales, sensores Internet de objetos (IOT) y mucho más.

Inteligencia comercial, o «Información de la toma de decisiones» que las compañías extraen de los datos que recopilan, pueden usarse para documentar las decisiones en todo tipo de dominios, ya sea un nuevo desarrollo de productos, desde campañas de marketing o diseño de cadena de suministro. Las empresas también confían en esta información para mejorar la seguridad cibernética, pero también la retención, el reclutamiento y la productividad de los empleados, así como el servicio al cliente y el compromiso, entre otros.

Como pueden usar computadoras de toma de decisiones de muchas maneras diferentes, están buscando científicos de datos que conozcan el mundo económico. La comunicación y otras habilidades blandas también son importantes. Si estas habilidades son tan importantes, porque los científicos de los datos a menudo tienen que presenta de manera rápida y brevemente a los empleados no técnicos, todos los riesgos, tendencias y oportunidades que la compañía debe monitorear o explotar.

Los científicos de datos a menudo tienen que describir su análisis por escrito o presentar sus descubrimientos directamente a los equipos de la compañía. Además, la calidad del comercio se vuelve cada vez más importante para esta posición.

Las habilidades técnicas solicitadas

Los científicos de los datos deben tener una serie de habilidades analíticas y matemáticas, no solo el conocimiento matemático básico, sino también en áreas como múltiples cálculos variables y álgebra lineal. Data Science es esencialmente una combinación de estadísticas, matemáticas e informática. Por lo tanto, muchos empleadores están buscando específicamente a candidatos con experiencia en estadísticas.

También se solicitan habilidades de aprendizaje automáticas porque ayudan a los científicos de datos a identificar la naturaleza de los datos. Una experiencia concreta de lenguajes de programación, por ejemplo, Python (un lenguaje flexible generalmente fácil de usar) o Java (uno de los idiomas más antiguos, aplicable a casi todos los dominios de la tecnología), a menudo es parte de la descripción del trabajo de datos. Científico. Muchas compañías también buscan profesionales que pueden trabajar con idiomas como R, que se utiliza para el análisis estadístico, la visualización de datos y el modelado predictivo, así como con las herramientas como una tabla para la visualización de datos interactivos.

Papel clave del nivel de grado para científicos de datos más experimentados

Muchas compañías prefieren reclutar científicos de datos que tienen un doctorado en un área asociada, por ejemplo, matemáticas o informática. Un doctorado puede ofrecer un paso por delante de los candidatos en el proceso de reclutamiento, y es incluso un requisito para ciertas posiciones. Y aunque no es necesario poseer un doctorado u otro grado de posgrado para obtener una posición de científico de datos de inicio, es probable que el nivel de grado sea más importante cuando busque avanzar en su plan de carrera.

Preparar el terreno para una carrera de científico de datos

Si usted es un estudiante o un estudiante graduado y considera una carrera del científico de datos, los criterios obligatorios para la posición dependerán en gran medida del empleador, las herramientas tecnológicas utilizadas por la Compañía para administrar sus datos, así como el tiempo y los recursos. Puede invertir en la capacitación de los científicos de datos al comienzo de la carrera.

Adquirir habilidades de programación

La Junta puede parecer obvia, pero tiene interés en hacerlo antes de solicitar puestos de científico de datos. Es probable que se requiera dominio de los idiomas básicos, como Python y SQL, pero también eche un vistazo a las descripciones de los posiciones de los científicos de datos que usted objetivo. ¿Qué otros tipos de idiomas se centran en las posiciones al comienzo de la carrera? Tendrá una mejor idea de la orientación para dar su entrenamiento.

Familiarícese con la comunidad de los científicos de datos

Busque oportunidades para conocer en línea con los profesionales de la ciencia de datos o los que aspiran a convertirse en científicos de datos. Para comenzar, inicie una búsqueda en grupos de LinkedIn. También puede leer los blogs en la ciencia de los datos y seguir a los científicos de datos influyentes.
Una vez que haya hecho contacto con algunos científicos de datos bien establecidos, solicite una entrevista informal para aprender más sobre sus carreras. Además, no descuides mentores y contactos profesionales en su red.

Es posible que tengan consejos para que comience a comenzar en el trabajo, incluso lo pondrá en contacto con los profesionales de su conocimiento.
Comience sus propios proyectos de ciencia de datos. La creación de sus propios proyectos de ciencia de datos demuestra su sed de conocimiento, lo que puede ofrecerle una ventaja competitiva en el proceso de reclutamiento. Esto le dice a los empleadores que está motivado a adquirir nuevas habilidades, pero también para usarlas creativas e innovadoras solo por diversión. Una búsqueda rápida en línea le ayudará a encontrar una profusión de ideas para proyectos para principiantes.

Todos los puntos discutidos aquí pueden prepararse para crear un científico de datos principiante CV que mantendrá la atención de un administrador de reclutamiento. También puede comunicarse con reclutadores especializados para obtener su ayuda. Pueden presentarle empresas y empleadores en su área que probablemente reclute expertos en metadatos al comienzo de la carrera, pero también proporcionan consejos valiosos para escribir su científico de datos CV.

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