Nadie hubiera pensado nunca estar rodeado principalmente de datos y máquinas. Además, tales datos y máquinas nos están ayudando a formar estrategias para hacer crecer múltiples pliegues.
Con tantos desarrollos de TI que ocupan un lugar crucial en todas las organizaciones en todo el mundo, no es sorprendente que los términos de TI se mezclen, se mezclen e incluso se intercambien. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la minería de datos y la inteligencia empresarial son una combinación de conceptos y términos interconectados entre sí pero diferentes.
Científicos de datos:
- ¿Es efectivo el entrenamiento de confrontación contra los ejemplos de confrontación en general?
- ¿Cuáles son los siguientes pasos en el reconocimiento de voz después de extraer las funciones de MFCC?
- Cómo evaluar la precisión del entrenamiento para una red neuronal con una capa oculta
- ¿Puede un fármaco ser estadísticamente efectivo para toda la población, pero estadísticamente no es efectivo para todas las subpoblaciones (como hombres y mujeres) por separado?
- ¿Los métodos del núcleo siguen siendo relevantes hoy en día?
- Los científicos de datos deben estar familiarizados con los sistemas de bases de datos. Ejemplo: Hive, MySQL, etc.
- Es mejor también estar familiarizado con los desarrollos laborales de Java, Python, MapReduce.
- Debe tener una comprensión clara de varias funciones analíticas: mediana, rango, etc. y cómo usarlas en conjuntos de datos.
- Perfección en matemáticas, estadísticas, correlación, minería de datos y análisis predictivo para ayudar a hacer mejores predicciones para las decisiones comerciales.
- Saber R es como tener una pluma en la gorra de Data Scientist
- Conocimientos estadísticos profundos y aprendizaje automático: Mahout, Bayesian, Clustering, etc.
Ingeniero de Aprendizaje Automático:
- Realización de experimentos de aprendizaje automático utilizando un lenguaje de programación y bibliotecas de aprendizaje automático.
- Implementación de soluciones de aprendizaje automático en producción.
- Mejora de soluciones para escalabilidad y rendimiento.
- Asegurarse de que haya un gran flujo de datos entre los sistemas de fondo y la base de datos
- Implementación de código ML personalizado.
- Análisis de datos y producción de casos de uso.
Descargo de responsabilidad: soy cofundador de @GreyAtom y ayudo a talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.
Algunos enlaces rápidos
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