7 formas de pensar como un científico de datos

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Un científico de datos representa una evolución de la función de análisis de datos. Este profesional tiene una base sólida típicamente en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Modelado Que predice y Programación.

La profesión de científico de datos prosigue medrando a exactamente la misma agilidad que la raza humana crea datos. Conceptos como Big Data y Data Science están cobrando poco a poco más relevancia en las compañías y expertos alerta a esta expansión, intentando encontrar comprender de qué forma explotar el saber que tienen y superar en esta carrera que domina el ámbito de contratación en Norteamérica. y Europa Y este fenómeno en este momento llega a España. Vea este informe de televisión Record sobre el salario de los científicos de datos aquí.

Pero, ¿de qué forma piensa un científico de datos? ¿Qué hace particular a este profesional en el cosmos del análisis de datos? El científico de datos William Chen, gerente de ciencia de datos de Quora (entre los foros de discusión de cuestiones y respuestas mucho más enormes de todo el mundo), contó las 7 maneras de meditar como un científico de datos, que mostramos en su integridad aquí. ¡Contrastar!

1. Sacia tu curiosidad mediante los datos

Como científico de datos, su propósito es localizar respuestas a una extensa selección de cuestiones comerciales, desde pronosticar ventas hasta adivinar cuándo un cliente podría anular un contrato. Los científicos de datos son naturalmente curiosos sobre los datos que están examinando y son creativos con las maneras de emprender y solucionar cualquier inconveniente que deba resolverse.

Una gran parte de la ciencia de datos es un trabajo de hallazgo, que se efectúa usando herramientas que dan las matemáticas, la estadística y la informática.

Desafío: ¡Piense en un inconveniente o tema que le interese y intente responderlo utilizando análisis de datos!

2. Lee las novedades con ojo escéptico

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Gran parte de la contribución de un científico de datos (y por qué razón es verdaderamente bien difícil sustituir un científico de datos con una máquina) es que un científico de datos le afirmará qué es esencial y qué es falso. Este escepticismo persistente es saludable en todas y cada una de las ciencias, y es en especial preciso en un ambiente acelerado en el que es bastante simple dejar que se malinterprete un resultado falso.

Puedes adoptar esta forma de pensar leyendo las novedades con ojo crítico. Varios productos de novedades tienen fallas inherentes en suposiciones clave, tal como asimismo fallas técnicas.

Desafío: Haz esto todos y cada uno de los días en el momento en que te halles con un producto de novedades: dice el producto y apunta cualquier defecto (si lo hay).

3. Ver los datos como una herramienta para progresar los artículos de consumo

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Visite un portal de internet de artículos de consumo y piense en el embudo primordial (tutoriales on line, libros o aun pizza). ¿Tienen un embudo de pago? ¿Tienen un embudo de inscripción? ¿Tienen un embudo de deber?

Revise el embudo múltiples ocasiones y formule hipótesis sobre distintas maneras de progresar la métrica clave (tasa de conversión, acciones, subscripciones, etcétera.). Cree un ensayo para contrastar que el cambio sugerido verdaderamente puede cambiar la métrica clave.

Desafío: Tras llevar a cabo este análisis en el embudo de ventas de una compañía, mande sus desenlaces por mail a nuestra compañía. Existen muchas opciones de que lo contraten como consultor.

4. Piensa como un bayesiano

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Para meditar como un bayesiano, evite la falacia de la tasa base. Esto quiere decir conformar novedosas opiniones incorporando información recién observada y también información anterior formada por medio de la intuición o la experiencia.

Al preguntar su panel de conversión de ventas, las cantidades de participación de los clientes son relevantemente bajas hoy en día. ¿Cuál de los próximos es mucho más posible?

  1. Los clientes de pronto están menos en compromiso
  2. Ciertas especificaciones del portal web dejaron de marchar
  3. La página de registro tiene fallos.

Si bien el elemento n.º 1 enseña completamente la caída en las conversiones de ventas, el n.º 2 y el n.º 3 habrían de ser mucho más probables por el hecho de que tienen una posibilidad anterior considerablemente mayor.

Usted es gerente sénior en Tesla y cinco de los Model S de Tesla se han incendiado en los últimos cinco meses. ¿Cuál es la razón mucho más posible?

  1. La calidad de fabricación ha disminuido y los automóviles Tesla en este momento tienen que considerarse inseguros.
  2. La seguridad no cambió, y los incendios en los automóviles Tesla Model S prosiguen siendo considerablemente más extraños que en sus contrapartes que marchan con gasolina.

Más allá de que el número 1 es una explicación simple (y increíble para la cobertura de los medios), la primera posibilidad habría de ser fuerte en la segunda opción dadas las pruebas de calidad que efectúa Tesla de manera regular. No obstante, aún debe buscar información que logre actualizar sus opiniones del n. ° 1 versus el n. ° 2 (y aún de esta manera localizar maneras de progresar la seguridad). ¿Y qué información debe buscar? Ese es un trabajo para un científico de datos.

Desafío: Identifique la última vez que cometió la falacia de la tasa base y intente evitarla.

5. Conoce las restricciones de tus herramientas

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“Conocimiento es entender que un tomate es una fruta, sabiduría no es ponerlo en una ensalada de frutas”. – Millas Kington

El saber es controlar cinco variantes distintas de la agrupación en clústeres de K-means, la sabiduría es saber qué raras veces se tienen la posibilidad de agrupar los datos reales de forma organizada y qué bien difícil es conseguir excelente resultados con varios elementos.

El saber es controlar una extensa selección de técnicas complejas, pero la sabiduría es poder escoger la que dará el mayor encontronazo para la compañía en un tiempo razonable.

en los tutoriales de Academia de ciencia de datos, siempre y en todo momento intentamos de instruir a los alumnos distintas técnicas y herramientas y cotejarlas en concepto de desempeño, efectividad y sencillez de empleo. No hay una herramienta universal y cada inconveniente necesita herramientas y técnicas distintas.

Desafío: Coloque múltiples herramientas a un grupo de datos real y descubra las virtudes y desventajas de cada herramienta. ¿Qué herramientas funcionaron mejor? ¿Puedes saber por qué razón?

6. Instruir un término difícil

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Richard Feynman, un popular físico estadounidense y asimismo un enorme profesor, se complacía de poder idear maneras de argumentar aun las ideas mucho más profundas a los alumnos principiantes. Un estudiante le preguntó una vez: «Dick, explícame, a fin de que logre comprender, por qué razón la rotación de la mitad de las partículas obedece a las estadísticas de Fermi-Dirac». Valorando de manera perfecta a su audiencia, Feynman ha dicho: «Prepararé una charla sobre esto». Pero regresó unos días después para decir: “No pude llevarlo a cabo. No pude bajarlo al nivel de primer año. Eso quiere decir que verdaderamente no lo comprendemos”. – David L. Goodstein, Charla perdida de Feynman: El movimiento de los planetas cerca del sol.

Lo que distinguió a Richard Feynman fue su aptitud para destilar conceptos complejos en ideas entendibles. De la misma manera, lo que distingue a los más destacados científicos de datos es su aptitud para comunicar sus ideas de forma convincente y argumentar sus análisis. El Data Scientist tiene una capacidad muy extraña de conseguir hoy día: expertos que sepan usar la jerga técnica con el equipo técnico y el lenguaje empresarial con los directivos de la compañía. ¡Esta capacidad se puede estudiar, como cualquier otra!

Desafío: Enseñe un término técnico a un amigo en un foro de discusión público como Quora o StackOverflow. Va a ser bien difícil la primera oportunidad, pero transcurrido el tiempo esta capacidad puede cambiar tu vida profesional e inclusive personal, y transformarte en un comunicador bastante superior.

7. Persuade a el resto de lo esencial

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Quizás aun más esencial que la aptitud de un científico de datos para argumentar su análisis es su aptitud para hacer llegar el valor y el encontronazo potencial de los entendimientos prácticos.

Algunas tareas de ciencia de datos se comercializarán conforme mejoren las herramientas de ciencia de datos. Las novedosas herramientas van a hacer que algunas tareas queden obsoletas, como la creación de cuadros, la manipulación superflua de datos e inclusive tipos concretos de modelos predictivos.

No obstante, la necesidad de que un científico de datos extraiga y indique lo que es esencial jamás va a quedar anticuado. Con proporciones cada vez mayores de datos y entendimientos potenciales, las compañías siempre y en todo momento precisarán científicos de datos (o personas en funcionalidades de ciencia de datos) para clasificar todo cuanto se puede realizar y priorizar las tareas dependiendo del encontronazo.

El papel del científico de datos en la compañía es ser útil como embajador entre los datos y la compañía. El éxito de un científico de datos se mide por lo bien que puede contar una historia y tener un encontronazo. Todas las otras capacidades son amplificadas por esta capacidad.

Desafío: Contar una historia con estadísticas. Hacer llegar descubrimientos esenciales en un grupo de datos. Haz una presentación convincente que le interese a tu audiencia.

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Tommy Banks
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