Guía de contratación de desarrolladores de ciencia de datos

¡Desbloquea los misterios de los datos con el talento adecuado! Sumérgete en la guía definitiva para contratar a los mejores desarrolladores de ciencia de datos, impulsando la innovación y el conocimiento.

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La ciencia de datos es la práctica de extraer valor de los datos mediante inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y estadísticas. Al utilizar herramientas de ciencia de datos, las empresas pueden generar conocimientos valiosos que pueden utilizarse para tomar mejores decisiones y optimizar los productos y servicios existentes.

El proceso de ciencia de datos tiene muchos componentes: minería de datos, limpieza de datos, exploración, modelado predictivo, análisis de datos y visualización de datos. Los científicos de datos utilizan diferentes lenguajes y herramientas como Python, Java, R y SQL para crear proyectos que mejor cumplan con los requisitos. Las empresas también utilizan Apache Spark para big data y Tableau/Datapine para visualización e inteligencia empresarial.

Muchas organizaciones utilizan herramientas de automatización para capturar y analizar grandes conjuntos de datos. Las herramientas de control de versiones se utilizan para marcar cambios en el proyecto y realizar un seguimiento de los datos modificados. Finalmente, los datos se envían a ingenieros/científicos de datos que limpian y preprocesan los datos. Eliminan entradas duplicadas o irrelevantes y filtran los valores atípicos. Es posible que también deban ocuparse de los datos faltantes.

Guia de contratação de desenvolvedores de ciência de dados 1

Guía de contratación

Después del procesamiento adecuado, los científicos de datos realizan pruebas de hipótesis y modelos predictivos mediante algoritmos de aprendizaje automático. Para comprender completamente los datos y generar conocimientos, es posible que también sea necesario incluir estadísticas y probabilidades. Los algoritmos utilizados en esta fase incluyen árboles de decisión, regresión lineal y logística, clasificación y XGBoost.

Es posible que también necesiten utilizar consultas SQL para unir datos entre bases de datos como MySQL y PostgreSQL. El último paso es la presentación de los datos. Esto se hace a través de gráficos e informes. Los ingenieros utilizan herramientas de visualización de datos como Tableau y R Studio para crear paneles y producir informes.

La ciencia de datos en el mercado actual

Hoy en día, la ciencia de datos es una parte integral del proceso de toma de decisiones de las organizaciones. Su popularidad ha crecido a lo largo de los años y varias empresas financian e implementan proyectos de ciencia de datos. Incluso durante el bloqueo de COVID-19, cuando la mayoría de las empresas se vieron afectadas, las empresas invirtieron mucho en ciencias de datos y decisiones.

Los proyectos de ciencia de datos mejoran la eficacia de las aplicaciones existentes al generar un conjunto diverso de conocimientos sobre clientes, mercados y empresas. Se pueden utilizar para crear recomendaciones y detectar fraudes. Además, la ciencia de datos también ayuda a las iniciativas de marketing y marca de las empresas al segregar grupos de consumidores muy específicos para campañas de precisión láser.

Problemas que enfrentan las empresas al contratar ingenieros en ciencia de datos

Aunque la ciencia de datos es un campo próspero, las empresas todavía tienen dificultades para contratar ingenieros/científicos en ciencia de datos. Existe una enorme brecha de habilidades en la industria. Una de las razones de esto es la cantidad de trabajo que se requiere simplemente para permanecer en el campo. La ciencia de datos requiere muchas habilidades y especialización, y muchos ingenieros no pueden seguir el ritmo de la formación constante.

Otro gran problema al que se enfrentan las empresas a la hora de contratar científicos de datos es la inexperiencia en la limpieza de datos. Los científicos de datos dedican mucho tiempo a limpiar y preprocesar datos. Significa limpiar entradas inexactas, duplicadas, incompletas e inconsistentes. Esto requiere mucha paciencia y experiencia, así como conocimientos empresariales de los que carecen muchos candidatos.

¿Cómo seleccionar al ingeniero en ciencia de datos perfecto?

Aunque seleccionar un científico de datos puede parecer difícil, hay ciertas cosas que puedes verificar antes de contratar científicos de datos. Los candidatos potenciales deben poseer conocimientos estadísticos y de probabilidad y tener experiencia con el aprendizaje automático.

También deben tener experiencia en ingeniería de datos y herramientas de visualización. Deben tener buenos conocimientos de SQL y manejo de consultas. Se deben preferir candidatos con conocimiento de herramientas de big data como Apache Spark.

Finalmente, la visualización de datos es una parte importante de los proyectos de ciencia de datos. Elija al candidato que tenga experiencia en Tableau y R. Debería poder generar diagramas de caja y de dispersión junto con mapas de calor y árboles.

Preguntas de entrevista

¿Cuál es el propósito de las pruebas A/B?

La prueba A/B es una prueba aleatoria que compara 2 variables y observa su efecto en el producto general. Esta prueba permite a una empresa recopilar y estudiar datos, registrar resultados y cambiar sus procesos actuales. La mayoría de las industrias lo utilizan para determinar la dirección que debe tomar su producto.

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es una categoría de aprendizaje automático en la que los algoritmos se entrenan con datos etiquetados.

El algoritmo se entrena con los datos de entrada. Una vez suficientemente entrenado, el algoritmo puede predecir valores para datos fuera del conjunto de datos de entrenamiento, es decir, nuevos valores. El aprendizaje supervisado permite que un algoritmo prediga un resultado basándose en datos previamente analizados y procesados.

Diferencias estatales entre regresión y clasificación.

En ciencia de datos, la clasificación es la tarea de predecir una etiqueta de clase específica. El algoritmo identifica la categoría de salida de los datos y la clasifica en esas categorías. Esto se utiliza para segregar datos en valores discretos.

La regresión es la práctica de especular sobre una cantidad continua a través de datos conocidos. El algoritmo toma la entrada y genera valores continuos utilizando la línea de mejor ajuste. Los problemas de regresión con más de una variable de salida se denominan problemas de regresión multivariada.

¿Por qué Naive Bayes se llama ingenuo?

Naive Bayes es un algoritmo práctico para el modelado predictivo. Se llama ingenuo porque infiere que cada variable de entrada es autónoma. Esta suposición suele ser errónea y no funciona con datos del mundo real, de ahí la etiqueta ingenua.

¿Qué entiendes sobre el algoritmo de bosque aleatorio?

Un algoritmo de bosque aleatorio es un algoritmo de aprendizaje automático basado en árboles de decisión. Se crea un modelo de bosque aleatorio combinando muchos árboles de decisión mediante embolsado.

El bosque aleatorio es mucho más eficaz que los árboles de decisión para gestionar datos masivos. Puede resolver problemas de sobreajuste en árboles de decisión y generar resultados con bajo sesgo y varianza.

Descripción del trabajo

Buscamos profesionales en ciencia de datos altamente calificados y con experiencia para diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático. Deben tener experiencia en Python y R y poder manejar big data a través de Hadoop.

El candidato debe tener buenas habilidades de comunicación y poder trabajar en diferentes aspectos de proyectos de ciencia de datos, es decir, preprocesamiento de datos, limpieza, ETL, modelado, visualización de datos e informes. Además, deben trabajar en equipo y poder colaborar con diferentes equipos en diferentes proyectos.

Responsabilidades

  • Diseñar, desarrollar e implementar arquitectura y sistemas basados ​​en datos.
  • Trabajar en tuberías de procesamiento de datos.
  • Desarrollar código para crear e implementar modelos de aprendizaje automático/IA.
  • Trabajar en las características del proyecto y optimizar los clasificadores.
  • Realizar extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  • Implementar casos de uso de ciencia de datos en Hadoop
  • Trabajar en la limpieza y estandarización de datos.
  • Trabajar en modelos y algoritmos de aprendizaje profundo como CNN y RNN.
  • Trabajar en colaboración con diferentes partes interesadas.
  • Resolver errores y aplicar mantenimiento.
  • Siga las mejores prácticas y estándares de la industria
  • {{Adicione outras responsabilidades relevantes}}

Habilidades y cualidades

  • Conocimiento de kits de herramientas de ciencia de datos como Scikit-learn, R, Pandas, NumPy, Matplotlib.
  • Experiencia previa escribiendo y ejecutando consultas SQL complejas.
  • Comprensión profunda de técnicas y algoritmos de aprendizaje automático, como clasificación, regresión, bosque aleatorio y árboles de decisión.
  • Experiencia con versiones de código y herramientas de colaboración.
  • Alto dominio de Python/Java/C++.
  • Se prefieren candidatos con experiencia en visualización de datos.
  • Se valorará el conocimiento de herramientas de big data (Spark, Flume).
  • {{Adicione outras estruturas ou bibliotecas relacionadas à sua pilha de desenvolvimento}}
  • {{Liste o nível de escolaridade ou certificação necessária}}

Conclusión

La ciencia de datos juega un papel clave en la industria actual y está creciendo rápidamente. Muchas industrias, como las de telecomunicaciones, atención médica, venta minorista, comercio electrónico, automoción y marketing digital, utilizan la ciencia de datos para mejorar sus servicios. Como propietario de una empresa, tiene sentido invertir en ciencia de datos para su proceso de toma de decisiones. Mejora la gestión de riesgos y mejora enormemente la rendición de cuentas.

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