ResumeShip
15-2051.00 Perspectiva brillanteAprendizaje

Científicos de datos

Analista de datos juniorAnalista de datos séniorIngeniero líder de datosIngeniero de aprendizaje automáticoEspecialista en ciencia de datosAnalista CuantitativoExperto en minería de datosIngeniero PNL

Desarrollar e implementar un conjunto de técnicas o aplicaciones de análisis para transformar datos sin procesar en información significativa utilizando lenguajes de programación orientados a datos y software de visualización. Aplique minería de datos, modelado de datos, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer y analizar información de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Visualice, interprete y reporte hallazgos de datos. Puede crear informes de datos dinámicos.

Clúster profesional:Tecnología Digital
Familia laboral:Informática y Matemáticas
Zona de trabajo:Zona de trabajo cuatro: se necesita una preparación considerable
CTIM:Investigación, desarrollo, diseño y profesionales
Industria:Gestión de Empresas y Emprendimientos
Crear currículum

Herramientas tecnológicas

Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashCC#C++DockerElasticsearchGitGitHubGoIBM SPSS StatisticsJavaScriptJavaScript Object Notation JSONJenkins CIKubernetesLinuxMicrosoft AccessMicrosoft Azure softwareMicrosoft ExcelMicrosoft Office softwareMicrosoft Power BIMicrosoft PowerPointPerlScalaRMicrosoft SQL ServerNoSQLPostgreSQLMongoDBOracle JavaTableauPythonPyTorchRubySASTensorFlowShell scriptSnowflakeStructured query language SQLTeradata DatabaseThe MathWorks MATLABUNIX

Tareas principales

  • Aplique algoritmos de selección de funciones a modelos que predigan resultados de interés, como ventas, desgaste y uso de atención médica.
  • Aplicar técnicas de muestreo para determinar los grupos que se encuestarán o utilizar métodos de enumeración completa.
  • Compare modelos utilizando métricas estadísticas de rendimiento, como funciones de pérdida o proporción de varianza explicada.
  • Cree gráficos, tablas u otras visualizaciones para transmitir los resultados del análisis de datos utilizando software especializado.
  • Realizar presentaciones orales o escritas de los resultados del modelado matemático y análisis de datos a la gerencia u otros usuarios finales.
  • Diseñar encuestas, sondeos de opinión u otros instrumentos para recopilar datos.
  • Identificar problemas de negocio u objetivos de gestión que puedan abordarse mediante el análisis de datos.
  • Identificar relaciones y tendencias o cualquier factor que pueda afectar los resultados de la investigación.
  • Recomendar soluciones basadas en datos a las partes interesadas clave.
  • Pruebe, valide y reformule modelos para garantizar una predicción precisa de los resultados de interés.
  • Escribir nuevas funciones o aplicaciones en lenguajes de programación para realizar análisis.
  • Lea artículos científicos, ponencias de conferencias u otras fuentes de investigación para identificar tendencias y tecnologías analíticas emergentes.
  • Identifique soluciones a problemas comerciales, como decisiones presupuestarias, de personal y de marketing, utilizando los resultados del análisis de datos.
  • Limpiar y manipular datos sin procesar utilizando software estadístico.
  • Analizar, manipular o procesar grandes conjuntos de datos utilizando software estadístico.
  • Proponer soluciones en ingeniería, ciencias y otros campos utilizando teorías y técnicas matemáticas.

Crear un currículum para Científicos de datos

Crea un currículum profesional optimizado para ATS adaptado a esta trayectoria profesional.

Crear currículum

Intereses

Investigador

100

Convencional

73

Artístico

27

Realista

19

Emprendedor

12

Social

11

Estilos de trabajo

Atención al detalle
100%
Curiosidad intelectual
100%
Innovación
81%
Confianza
79%
Orientación al logro
71%
Integridad
70%
Tolerancia a la ambigüedad
66%
Adaptabilidad
62%
Perserverancia
61%
Iniciativa
51%
Confianza en sí mismo
48%
cautela
46%
Tolerancia al estrés
38%
Autocontrol
25%
Cooperación
24%
Humildad
19%
Optimismo
14%
Orientación al liderazgo
12%
Sinceridad
11%
Orientación Social
10%
Empatía
4%

¿Listo para seguir una carrera como Científicos de datos?

Crea un currículum profesional que destaque las habilidades y experiencia correctas para este puesto.

Crear tu currículum ahora