Existe una gran demanda de científicos de datos con educación y experiencia de primer nivel con lo mejor de lo mejor. No puedo decir que la Academia Zipfan califique aquí.
Hay dos tipos de trabajos de Data Scientist.
La primera para la que muy pocas personas califican. Estas personas realizan reconocimiento de patrones avanzado, como reconocimiento facial, algoritmos de motores de búsqueda, análisis de autoconducción del vehículo de la alimentación visual, etc. Si no tiene un doctorado en matemáticas / estadísticas y mucha experiencia práctica, no obtendrá esos .
El segundo es este:
Búsqueda – Google Careers
Copiaré porque en caso de que se elimine:
Científico de datos en línea, Google Apps for Work
Responsabilidades
- Trabaje en estrecha colaboración con el equipo de Ventas en línea para analizar e informar a través de los productos y regiones de Google for Work, brindar coherencia a la configuración de los informes web, el análisis y la presentación de datos, y trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas interfuncionales para definir KPI (Indicadores clave de rendimiento) y métricas.
- Extraiga y modele datos de los almacenes de datos internos de Google Analytics y Google para crear modelos cuantitativos de tendencias comerciales y, cuando corresponda, implementar mejoras de procesos.
- Ejecute análisis cuantitativos que traducen los datos en ideas procesables. Brindar apoyo analítico y basado en datos para la toma de decisiones para proyectos clave.
- Desarrolle y automatice informes, resolviendo las necesidades analíticas y de BI de nuestra gama completa de partes interesadas. Trabaje con clientes potenciales de ventas y otras partes interesadas para establecer las métricas correctas para monitorear el negocio.
- Comunique los resultados de forma regular a todos los niveles de gestión, incluidos los directores de Google for Work.
Calificaciones preferidas
- 2 años de experiencia en una empresa de consultoría de gestión o banca de inversión, o experiencia de trabajo analítico en entornos de alto volumen en las industrias de software, internet, medios, venta minorista o telecomunicaciones.
- Experiencia con pruebas A / B y plataformas de visualización de datos (por ejemplo, Tableau).
- Experiencia demostrable en la gestión exitosa de proyectos complejos multifuncionales.
- Sólida experiencia práctica con SQL, almacenamiento de datos, modelado de datos, paneles e informes, que implica conjuntos de datos muy grandes y múltiples fuentes de datos, con la capacidad de interpretar datos y producir información significativa. Fuertes habilidades de gestión de proyectos y capacidad para gestionar múltiples y diversos interesados en todas las empresas y niveles de liderazgo.
- Historial comprobado de convertir datos en análisis significativos, presentar a las partes interesadas del negocio y generar valor para el negocio. Capacidad para ver el panorama general y centrarse en los detalles cuando sea necesario.
- La capacidad de comunicarse con contrapartes comerciales y técnicas, incluida la habilidad de expresar el seguimiento, debe implementarse / desarrollarse en detalle.
Este es un trabajo de análisis general, no se necesitan métodos avanzados. Hay una gran demanda de ese tipo de personas. Sin embargo, la mayoría de las personas que quieren ser científicos de datos ignoran estos trabajos o no tienen las habilidades para ellos. Las discusiones donde Python se compara con Java en la lucha por la supremacía de Data Science tampoco ayudan aquí. Estos trabajos no son programación de núcleo duro o incluso trabajos estadísticos, significan mucho, mucho corte y corte (también conocido como SQL).
Es posible que intentes con el segundo tipo. Simplemente no cuentes con tus habilidades de Python.