¿Cuáles son sus experiencias como consultor en ciencia de datos?

Si está buscando una ciencia de datos de trabajo, tenemos noticias sorprendentes para usted: la cantidad de ofertas de trabajo en el campo está creciendo notablemente a medida que más y más empleadores buscan contratar científicos de datos, analistas de datos y muchos más perfiles de trabajo. 2016 se perfila como el año de excelentes oportunidades laborales si de alguna manera relacionas tus habilidades con el análisis de big data.

El mundo de hoy se está volviendo loco por ‘Big Data‘, y el científico de datos es el mejor trabajo una vez más este año. Pero el dilema es elegir qué habilidades lo identificarán entre los mejores empleadores. Una de las principales preocupaciones de los principales profesionales y estudiantes es que si conocen Java, ¿será útil conducir la carrera al nivel de Data Scientist? ¿Cuáles son esas ciertas habilidades que aumentan aún más su credibilidad y obligan a los empleadores a elegirlo sobre los demás?

Recientemente, Crowd Flower Inc., especialista en abastecimiento colectivo de Data Science, encuestó para identificar cuáles son las habilidades de Data Science más buscadas que le darán el boleto de la fila superior en la compañía de sus sueños. Los expertos analizaron más de 3500 puestos de trabajo en el popular sitio web profesional, la capacitación más grande del mundo para trabajos de ciencia de datos y crearon un informe con los datos en tiempo real. Enumeró las principales 21 habilidades individuales que se esperan con mayor frecuencia de un profesional de la ciencia de datos. Los resultados ofrecen lo mejor para guiarlo en la adquisición de trabajos brillantes con altos salarios e incluso prepararse para su Curso de Certificación Profesional – CCP: DS.

Al hacer proyectos para una variedad de clientes de diferentes orígenes, una de las cosas más importantes que he aprendido es la importancia de conocer el negocio de su cliente. Muchos consultores pueden saber mucho sobre ciencia de datos, pero peligrosamente poco sobre cómo pueden usarlo realmente para crear valor para el cliente .

Puedo estar versado en el análisis de regresión y el uso de herramientas como R y Python, pero eso no significa que sepa todo sobre el negocio del cliente o la industria en la que opera el cliente. Como consultor, uno siempre tiene que aborde la tarea en cuestión con mucha humildad e investigue mucho para comprender cómo el análisis de datos puede resolver el problema de un cliente en particular. Esto variará mucho según el negocio / industria en cuestión.

Los números son solo eso, números. Es la capacidad de aplicar las habilidades y el conocimiento de uno a diferentes situaciones lo que finalmente determina si te hundes o nadas como consultor.

En 7Puentes tenemos 10 años de experiencia haciendo una amplia gama de proyectos para todo tipo de empresas. Nuestra experiencia hasta ahora nos ha demostrado que:

  1. Los clientes no siempre están listos para prestarle sus datos.
  2. Por lo general, los datos no están listos para brindar una buena información.
  3. A los clientes les gustan las metodologías ágiles aplicadas a proyectos de ciencia de datos.
  4. Los modelos explicables son mejores que los oscuros.
  5. Es mejor dominar una herramienta / técnica que probar docenas sin dominar a nadie

Puedo pensar en muchas más ideas, pero creo que esas son más o menos las principales.