¿Qué hace un científico de datos? Hablamos con uno para aprender sobre este campo popular y lucrativo

        Aprenda las ideas de un científico de datos sobre cómo es trabajar en el campo y cómo abordar esta carrera.
    

        
                                                                                    
                        

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Los científicos de datos procesan e interpretan lo que generalmente constituye una gran cantidad de información para ayudar a brindar información sobre una amplia variedad de campos y disciplinas, incluidos marketing, redes sociales, finanzas, ventas y atención médica .

VER: Construyendo un equipo efectivo de ciencia de datos: una guía para líderes empresariales y tecnológicos (PDF gratuito) (TechRepublic)

    
        

La ciencia de datos es un campo lucrativo en expansión que ofrece mucho potencial. De hecho, Glassdoor clasificó a los científicos de datos como el mejor trabajo en Estados Unidos para 2019 en función del potencial de ingresos, la satisfacción laboral y el número de vacantes. De hecho, el salario promedio de los científicos de datos llega a alrededor de $ 91K en los Estados Unidos.

Una carrera en ciencia de datos no solo sucede; el campo atrae a ciertos candidatos con habilidades y antecedentes específicos orientados al análisis.

Hablé con uno de esos científicos de datos, Sri Megha Vujjini que trabaja en Saggezza un proveedor global de servicios gestionados y una firma de consultoría tecnológica. Comenzó su carrera en Deloitte durante un año, luego regresó a la escuela para obtener su maestría en ciencias de datos. Originalmente interesada en la ingeniería de telecomunicaciones, se movió hacia la ciencia de datos después de construir algoritmos para robótica.

Scott Matteson: Has dicho que la robótica despertó tu interés en una carrera de ciencia de datos. ¿Puede hablar más sobre su trabajo con algoritmos para robótica y cómo eso lo inspiró a entrar en la ciencia de datos?

Sri Megha Vujjini: Una de las primeras cosas que hice cuando comencé a trabajar con robots estaba automatizando la dirección de un robot. Se podría decir que estaba construyendo un auto sin conductor, pero una versión más pequeña y menos riesgosa. El concepto detrás de esto seguía siendo el mismo: debe moverse si es seguro y debería detenerse si no es así, más o menos una situación en blanco y negro. Se complica cuando se le agrega más funcionalidad, por ejemplo, ¿en qué dirección debería ir? ¿Puede ir bien en lugar de detenerse? ¿Bajo que circunstancias? Todos estos escenarios lo empujan a pensar fuera de la caja porque todas las posibilidades y todas las probabilidades que podrían afectar la salida.

A medida que ampliamos la escala y la aplicamos a un caso de negocios, tenemos un problema de ciencia de datos. Para mí, fue más o menos como resolver un rompecabezas, preguntando mucho, “¿Por qué está sucediendo esto y cómo está funcionando?” luego replicar eso en líneas de código y optimizar ese código, eso es lo que me llevó a este campo.

Scott Matteson: ¿Puede proporcionar algunos ejemplos de cómo se ha centrado en la minería de datos, el modelado estadístico, el reconocimiento de patrones y los métodos de visualización a lo largo de su carrera (o en su trabajo actual)?

Sri Megha Vujjini: Un ejemplo simple sería crear presupuestos para una empresa, independientemente de la industria. Por lo general, se planifica un presupuesto en torno a las actividades para el próximo año, pero existe la oportunidad de usar el historial estadísticamente.

Hubo una oportunidad para mí de resolver una pieza de un rompecabezas a este respecto. Trabajo con la industria minorista y pude crear un modelo de series de tiempo en torno a las ventas, promociones y factores económicos externos que esencialmente predecirían las ventas para los próximos años. Usando esto como línea de base, se produjeron una multitud de decisiones y operaciones. Fue necesario reconocer las tendencias (más ventas en marzo y no solo en noviembre debido a las vacaciones), visualizarlo para explicarlo mejor al negocio y luego automatizar toda la solución para que se use según sea necesario.

En resumen, esta carrera se trata de comprender el negocio, comprender sus problemas y puntos débiles, y proporcionar una solución utilizando los datos como columna vertebral.

Scott Matteson: ¿Qué tiene de especial la ciencia de datos? ¿Qué tipo de personalidad o personaje funciona mejor con él? ¿Cuáles son los desafíos?

Sri Megha Vujjini: Irónicamente, una cosa única sobre este campo es que no tiene una definición particular. Es un campo amplio con definiciones variadas en toda la industria y la academia. Esto se debe a que es una combinación de matemática, estadística, informática, análisis, inteligencia artificial y negocios. La ciencia de datos es la versión elevada de toda la combinación de todos estos campos.

No queriendo desanimar a nadie, hay algunos rasgos y características que facilitarían el trabajo en este campo: resolver problemas, ya sean matemáticas o probabilidades o incluso rompecabezas, siempre pensando en el panorama general, pensando fuera de la caja , y ser organizado a veces ayuda. La ciencia de datos a veces presenta problemas caóticos, y el primer paso para resolverlos generalmente es desglosarlos y organizarlos en una estructura de cascada.

El único desafío, y espero que todos en este campo estén de acuerdo conmigo en este es: datos. Los datos nunca son perfectos, son incompletos o no son lo que necesita. Puede ser pequeño, lo que no le dará información o puede ser demasiado amplio para que pueda reducir la solución. Siempre son los datos, pero una vez que entendemos cómo usarlos y cómo funcionan, podemos usarlos de la mejor manera para obtener todos los conocimientos que queremos.

Scott Matteson: ¿Cuáles son algunos de los problemas resueltos por la ciencia de datos?

Sri Megha Vujjini: No es la paz mundial, al menos todavía no . Pero dentro de la industria, ahora hemos mejorado las experiencias de los clientes y los sistemas de recomendación, hemos hecho entregas más rápidas y hemos creado operaciones comerciales más fluidas y mejoradas en las compañías debido a algunas de las soluciones proporcionadas por la ciencia de datos. Si consideramos el crecimiento de Amazon como un minorista en línea, podemos identificar algunas de las mejoras y vincularlas a los puntos que mencioné anteriormente.

Pero fuera del negocio, día a día, mejoramos constantemente Google / Apple Maps, realizando investigaciones de vanguardia en medicina, física, espacio o incluso en autos sin conductor. Todos estos problemas y subconjuntos de estos problemas fueron resueltos por la ciencia de datos.

Scott Matteson: ¿Cuáles son algunos productos tecnológicos o herramientas utilizados para este campo?

Sri Megha Vujjini: Hay una pequeña proporción de trabajos que no requieren habilidades de programación que están reservadas para veteranos en la industria. De lo contrario, siempre es bueno saber Python R y SQL porque hacen la vida más fácil. Desde una perspectiva matemática / estadística, podemos usar SAS, MATLAB, Python, R y todas las bibliotecas ricas que ofrecen. Y dado que tantos datos se están moviendo a la nube, sería útil conocer y comprender las tecnologías de la nube. Tenemos Azure, AWS, Google Cloud y Snowflake, todos utilizados en diversas capacidades en toda la industria. En algunos casos, las visualizaciones también son importantes, y se pueden hacer usando Python y R. Siempre podemos ir más allá y usar herramientas como PowerBI o Tableau.

                                                                                

                                                

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