¿Cuáles son algunos buenos currículums de Data Science?

Reflexión estratégica: competente para influir en la dirección estratégica de la empresa con la ayuda de decidir sobre oportunidades en unidades de información colosales y ricas y desarrollar e imponer métodos basados ​​en el conocimiento que la gasolina progrese junto con los ingresos y las ganancias. Modelado: Diseñe y ponga en práctica estadísticas / elementos predictivos y algoritmos de vanguardia que utilizan diversas fuentes de datos para predecir la elasticidad de la demanda, el riesgo y los costos. Experiencia en la creación de estrategias de ETL para obtener información e hipervínculos. Análisis: utilice funciones analíticas como SAS para determinar tendencias y relaciones entre conocimientos específicos, sacar conclusiones adecuadas y traducir hallazgos analíticos en gestión de riesgos y procedimientos publicitarios que impongan valor. : aumente los instrumentos y estudios que ayudan a los clientes a ingresar y analizar información que conduzca a mejores ingresos y márgenes y una mejor experiencia del cliente. Comunicaciones y gestión de empresas: capaz de convertir el análisis seco en una historia agradable que influya en la dirección del comercio y la comunicación con varios equipos asumir un compromiso de principio a fin. Colaborar con equipos de productos para mejorar y ayudar a nuestra plataforma de conocimiento interno y para ayudar a los análisis continuos.

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Depende de lo “bueno” que sea para ti. Por lo general, tener conocimiento práctico de algunas herramientas ayuda como R y python para programación, sql para datos, conocimiento de estadísticas. Este es el mínimo.

El resto depende del tipo de trabajo que quieras hacer.