Resumen: es increíble ser un científico de datos en Facebook.
Hay varios equipos de análisis en Facebook. Administro un equipo de científicos de datos y analistas que trabajan en anuncios y pertenecemos probablemente al equipo de análisis más grande y centralizado de Facebook.
Nuestro objetivo es obtener información respaldada por datos que dará como resultado la información del mapa de ruta del producto o mover métricas clave que rastrean nuestros equipos de productos. A veces también construimos infraestructura (menos común en mi mundo) que utilizan otros científicos e ingenieros de datos. Trabajamos en estrecha colaboración con Ingeniería y Producto y, a menudo, usamos sombreros de Ingeniería o Gestión de Producto además de nuestras responsabilidades de Científico de Datos. Pasamos nuestro tiempo en:
- ¿Cuál es el salario de un desarrollador de Big Data Hadoop?
- ¿Cuáles son los métodos o herramientas que se pueden usar para la limpieza de datos?
- Como científico de datos, ¿es mejor especializarse en la recopilación o el análisis de datos?
- Desde la licenciatura en biología molecular hasta el aprendizaje automático de Python, ¿cómo y qué lo inspiró a emprender el camino hacia la ciencia de datos?
- ¿Cuáles son los usos de big data en el software de recursos humanos?
R: Análisis y diseño de experimentos para optimizar las características del producto o mover métricas clave
B: Minería / análisis de datos para encontrar oportunidades de negocio para buscar o sugerencias de características del producto o, a veces, para comprender los movimientos métricos.
C: Construcción de modelos ML de producción (aunque esto es realizado principalmente por SW Engineering)
La naturaleza multidisciplinaria del rol, el acceso a uno de los mayores tesoros de datos, colegas brillantes y la capacidad de crear un gran impacto en un período de tiempo muy corto hacen de este un trabajo emocionante.
