Esta respuesta se basa en mi respuesta anterior a “¿cómo es ser un DS en Instagram?”. Para un interno, las principales diferencias serían que tendrían que trabajar en proyectos a corto plazo y se espera que agreguen una nueva perspectiva. Un pasante tiene que anticipar las necesidades comerciales futuras e identificar oportunidades para un análisis complejo. También deben ser prácticos con varias herramientas.
Según mis entrevistas e investigaciones sobre los perfiles de los científicos de datos, el papel de un científico de datos en Instagram generalmente implicaría cosas como:
• Creación de modelos de aprendizaje automático para clasificar las cuentas de Instagram para la orientación de anuncios
- Cómo descifrar entrevistas de big data sin tener experiencia en desarrollo
- ¿Son diferentes los métodos de minería de datos y el algoritmo de minería de datos?
- ¿Es posible obtener una 'posición cuantitativa' o trabajar en 'análisis de datos' después de hacer un trabajo de ingeniero de software durante varios años?
- ¿Debería cada científico de datos crear su propia red neuronal al menos una vez?
- ¿Qué estudios / clases universitarias son críticos para distinguir un verdadero programa de Ciencia de Datos de Business Analytics?
• Desarrollar conocimientos sobre cómo optimizar la experiencia de video en Instagram
• Qué usuarios ven el número máximo de anuncios y cómo se pueden usar las palancas de calidad para distribuir mejor la carga de anuncios
Post adquisición por FB:
Identificando lagunas en usuarios de Instagram inigualables en ID de Facebook
• Analizar patrones de producción de contenido para páginas de Facebook con cuentas de Instagram asociadas y crear un modelo de ingresos que muestre cómo se puede ganar en Instagram usando publicaciones mejoradas.
Para obtener más información sobre el papel de un científico de datos en una empresa de redes sociales, lea: Papel de un científico de datos en una empresa de redes sociales
Escrito el 27 de enero • Ver votos a favor
