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Perfil de un Data Scientist (DS)

Información tomada de Workera.ai

Un DS realiza tareas de ingeniería de datos, modelado y análisis de negocio, como se muestra en la Figura 1. Sus habilidades complementan aquellas de las personas que despliegan o implementan modelos y construyen infraestructura de software.

Figura 1: representación visual del enfoque de un data scientist dentro del desarrollo del ciclo de vida de un proyecto de AI.

Los Data Scientists demuestran fundamentos científicos sólidos así como visión para los negocios, como se observa en la Figura 2.

Figura 2: representación visual del conjunto de habilidades de un data scientist y su nivel de competencia.

Las empresas pueden llamar a este cargo como data scientist, data analyst, machine learning engineer, research scientis, statistician, quantitative analyst, full-stack data scientis, y otros títulos.

Nuevamente, y como en los perfiles anteriores, las herramientas usadas por este perfil están relacionadas con modelado (usando por ejemplo Python), ingeniería de datos, colaboración y flujo de trabajo (sistema de control de versiones como Git, IDE como Jupyter Notebook), pero a diferente de los demás, incluye una labor de análisis de negocio usando herramientas como Python, R, Tableau, Excel, PowerPoint o KeyNote.

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