Habilidades necesarias para poner en marcha su carrera en ciencia de datos - inteligenciaes

Habilidades necesarias para poner en marcha su carrera en ciencia de datos

[ad_1]

La ciencia de datos tiene un gran impacto en el mundo actual. El campo de la ciencia de datos utiliza matemáticas, habilidades informáticas y, lo que es más importante, estadística. Utilizan métodos como el aprendizaje automático, la minería de datos, la visualización y el análisis de clústeres. Se ocupa de la extracción de los datos ocultos sobre tendencias, interpretación y comportamiento, para permitir que las decisiones ayuden al negocio. Los expertos que llevan a cabo las actividades se denominan profesionales de datos / científicos de datos. Según Harvard, es la profesión más buscada del mundo.

Las empresas utilizan los datos extraídos y toman decisiones comerciales. Estas decisiones pueden ayudar a obtener ganancias y mejorar la eficiencia de la organización.

Estas son las habilidades principales que todo científico de datos exitoso debe poseer.

IDIOMAS ESTADÍSTICOS

Estas son las herramientas básicas con las que un científico de datos debe equiparse. Deben conocer bien lenguajes como Python, SQL y R. Cada equipo debe poseer científicos hábiles que estén bien versados ​​en estos lenguajes para que los conjuntos de datos proporcionados sean significativos.

ENTENDIENDO LAS ESTADÍSTICAS

Como científico de datos, comprender las estadísticas es de gran importancia. Debe estar familiarizado con distribuciones, pruebas estadísticas, estimadores de probabilidad, etc. Son vitales para una empresa basada en datos.

Lee mas  Los 10 principales beneficios del alojamiento en la nube

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Tratar con terabytes o petabytes de datos a diario es muy espantoso. Para lidiar con ellos cómodamente, un científico de datos debe estar familiarizado con las técnicas y metodologías de aprendizaje automático. Tener conocimiento sobre k vecinos más cercanos, métodos de conjunto y bosques aleatorios es una gran ventaja. Estas técnicas se pueden realizar con la ayuda de lenguajes como bibliotecas R y Python. Un científico de datos debe saber dónde utilizar una técnica en particular para obtener el resultado requerido.

MATEMÁTICAS

Para desarrollar sus habilidades en ciencia de datos, debe tener una base sólida cuando se trata de álgebra lineal o cálculo multivariable. Es muy necesario tener un buen conocimiento de los cálculos matemáticos. Los pequeños avances en el rendimiento predictivo pueden crear una enorme diferencia. Cuando es necesario tomar decisiones basadas en datos, las empresas pueden obtener una ventaja sobre la competencia del mercado.

PROCESAMIENTO DE DATOS

Tratar con una enorme cantidad de datos puede resultar complicado. Es de gran importancia lidiar con las imperfecciones en los datos, como el formato de cadena inconsistente, el formato de fecha, la falta de datos, etc. Un científico de datos capacitado puede transformar datos imperfectos y desordenados en un conjunto de datos bien administrado para obtener información mediante la aplicación de diversas técnicas de datos.

Lee mas  ¿Por qué elegir el entrenamiento de estética facial para su práctica?

VISUALIZACIÓN DE DATOS

La visualización de datos es una mezcla de ciencia y arte. Se considera una habilidad atractiva y esencial donde las decisiones orientadas a los datos tienen un mayor impacto en el negocio. Un buen científico de datos debe estar familiarizado con herramientas como ggplot y D3.js

ANALÍTICA

Un científico de datos debe sobresalir en habilidades analíticas como modelado de atribución, pronósticos de ventas, modelado de mezcla, perfilado y segmentación de usuarios, cálculo de valor a largo plazo y muchos otros. La realización de análisis de datos debe ser desde un punto de vista empresarial, como finanzas, ROI, marketing, etc.

HABILIDADES DE COMUNICACIÓN

Las empresas buscan personas que dominen la terminología técnica y puedan explicárselo a una persona no técnica de la manera más fácil posible. Deben poder transferir información técnica al equipo de ventas y marketing.

[ad_2]

Leave a Comment