En el último año, la ciencia de datos se ha vuelto inseparable de las operaciones diarias. La ciencia de datos se emplea en productos, marketing, ingeniería y ventas para tomar decisiones cruciales. Las sensacionales declaraciones de que 'científico de datos' es el trabajo más sexy ha disparado la popularidad de este título de trabajo nerd.
Como resultado, podemos ver a personas mostrando el título de su trabajo y algunos esforzándose por convertirse en uno. Al observar sus calificaciones, educación, experiencia, aptitud y actitud, es obvio que no todos pertenecen a la misma categoría. Entonces, ¿por qué están usando el mismo título de trabajo independientemente de las diferencias?
Esto podría deberse al hecho de que los científicos de datos pueden clasificarse ampliamente en dos categorías:
- Ciencia de datos centrada en el producto.
- Estilo de inteligencia empresarial de la ciencia de datos.
Hay aproximadamente de 4 a 5 grupos en cada categoría.
En el informe de O’Reilly Strata 'Analizando los analizadores', los científicos de datos se clasifican según la ciencia de datos centrada en el producto de la siguiente manera.
Ciencia de datos centrada en el producto
para que se usa el marco de primavera
- Investigador de datos
Los profesionales de esta categoría proceden del mundo académico y tienen una profunda formación en estadística o ciencias físicas o sociales. Este tipo de científico de datos a menudo tiene un doctorado, pero tiene pocas habilidades en aprendizaje automático, programación o negocios.
- Desarrollador de datos
Estos muchachos tienden a concentrarse en problemas técnicos que vienen con el manejo de datos. Son fuertes en programación y aprendizaje automático, pero débiles en habilidades comerciales y estadísticas.
Java string split regex múltiples delimitadores
- Creatividades de datos
Estos son los tipos que hacen algo innovador a partir de montañas de datos. Están muy capacitados en aprendizaje automático, Big Data, programación y otras habilidades para manejar datos masivos.
- Gente de negocios de datos
Representan el lado comercial y son responsables de tomar decisiones comerciales vitales a través de técnicas de análisis de datos. Son una mezcla ecléctica de competencia técnica y comercial.
Ciencia de datos basada en inteligencia empresarial
- Científicos de datos cuantitativos y exploratorios
Los científicos de datos cuantitativos y exploratorios tienden a tener un doctorado y utilizar la teoría para comprender el comportamiento. Al combinar la teoría y la investigación exploratoria, estos científicos de datos mejoran los productos.
- Científicos de datos operativos
Los científicos de datos operativos suelen trabajar en los equipos de finanzas, ventas u operaciones de una organización. Su función es analizar el desempeño, las respuestas y el comportamiento de un proceso, para mejorar la estrategia y la eficiencia de la organización.
cómo encontrar el número más grande en la matriz de Java
- Científicos de datos de productos
Los científicos de datos de productos encajan en la gestión o la ingeniería de productos. Su trabajo consiste en examinar los registros y las herramientas de análisis para comprender la forma en que los usuarios usan un producto y aprovechar ese conocimiento para ajustar el producto.
- Científicos de datos de marketing
Los científicos de datos de marketing se centran en la base de usuarios, evalúan el rendimiento y trabajan para mejorar la eficiencia, de forma muy similar a la del marketing estándar.
- Científicos de datos de investigación
Los científicos de datos de investigación crean conocimientos a partir de un conjunto de datos. Es raro que las empresas de nueva creación empleen científicos de investigación porque la producción no está vinculada a las ganancias. Pero las empresas más grandes, los think tanks y las instituciones financieras sí lo hacen.
Esta clasificación muestra que cualquier grupo de personas puede incluirse en cualquiera de la categoría. Se puede elegir el tipo correcto de científico de datos en función de los requisitos de la organización
Antes de elegir el tipo de científico de datos en el que desea convertirse, considere las habilidades necesarias o las habilidades que ya posee para proceder en la dirección adecuada.
Entonces, ¿quién vas a ser? ¿Un programador, un estadístico, un comercializador, un líder comercial o un experto en todos los oficios?
Edureka tiene un lo que le ayuda a adquirir experiencia en algoritmos de aprendizaje automático como agrupación en clústeres de K-medias, árboles de decisión, bosque aleatorio, bayes ingenuos. También aprenderá los conceptos de estadísticas, series temporales, minería de textos y una introducción al aprendizaje profundo. ¡Pronto comenzarán nuevos lotes para este curso!