Si desea convertirse en un científico de datos, entonces hay varias habilidades que necesita en su arsenal. Tener un buen conocimiento de programación, estadísticas y visualización de datos, sin mencionar la importancia del aprendizaje automático, es obvio. Pero a veces, el aspecto más importante es encontrar una empresa que se adapte a sus necesidades.
"Alguien tenía que decirlo", escribió Jonny Brooks-Bartlett, científico de datos de Deliveroo en un post de Medium en marzo sobre las dificultades que enfrentan los que están en la industria. Al admitir que estaba "jugando al defensor del diablo" de alguna manera, Brooks-Bartlett notó que, a menudo, las expectativas no coincidían con la realidad de algunas compañías.
"El científico de datos probablemente ingresó para escribir algoritmos inteligentes de aprendizaje automático para generar información, pero no puede hacer esto porque su primer trabajo es clasificar la infraestructura de datos y / o crear un informe analítico", escribió Brooks-Bartlett. “En contraste, la compañía solo quería un cuadro que pudieran presentar en la reunión de su junta directiva cada día. La compañía luego se siente frustrada porque no ve que el valor sea impulsado lo suficientemente rápido y todo esto hace que el científico de datos sea infeliz en su rol ".
Entonces, ¿cuánto de esto es verdad y cuánto se sabe cuándo jugar a la política en el momento adecuado? AI News Se encontró con Antonio Fragoso (izquierda), científico sénior de datos y líder técnico de la empresa de desarrollo de software y TI Globant, sobre lo que hace que los candidatos se destaquen y sobre lo que se puede esperar.
Fragoso está hablando en la AI & Big Data Expo, en Santa Clara, del 28 al 29 de noviembre, sobre las mejores prácticas para implementar un proyecto de procesamiento de lenguaje natural dentro de una organización. Descubre más sobre cómo puedes asistir aquí.
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Hola antonio ¿En qué consiste su papel como científico de datos, y cuál es su rutina diaria (si tiene una)?
Un día típico para un científico de datos implicaría trabajar entre empresas, desarrolladores y algunos otros expertos en campos como la experiencia del usuario, big data y la nube. Ayudamos a los propietarios de productos a establecer objetivos e instrucciones para construir productos de AI / datos para millones de usuarios (tienen la experiencia en el negocio principal y brindamos las ideas para convertir datos sin procesar en activos valiosos mediante complejas transformaciones y técnicas de modelado).
Trabajamos lado a lado con desarrolladores y expertos en tecnología para traducir modelos en la creación y maduración de productos escalables.
En su opinión, ¿cuáles son los atributos clave requeridos para que un científico de datos? ¿Qué tan importante es la comprensión de la IA y el aprendizaje automático y sus lenguajes asociados en comparación con hace unos años?
Además de la gran imaginación, la narración y, por supuesto, la habilidad en técnicas complejas de modelado estadístico aplicado (aprendizaje automático, aprendizaje profundo) y codificación, creo que hoy en día un científico de datos debería estar profundamente involucrado y trabajar de forma activa en big data y tecnologías de nube, lo que les permitirá estar adecuadamente involucrado en todo el ciclo de datos como la creación de productos de AI altamente estándar.
En su opinión, ¿cuáles son las iniciativas más emocionantes con las que está trabajando en Globant y las iniciativas más interesantes que la compañía está organizando en torno a la inteligencia artificial?
No puedo ser muy específico acerca de los productos que estamos creando debido a acuerdos de confidencialidad, pero definitivamente estamos enfrentando tiempos emocionantes en Globant y más específicamente AI y ciencia de datos.
Estamos trabajando en iniciativas con clientes en muchas industrias, incluyendo educación, finanzas y salud. Estamos en medio de un gran viaje, ya que estamos ayudando a construir las revoluciones cognitivas y digitales mediante la creación de productos que conectarán emocionalmente a nuestros clientes con millones de clientes y empleados, basados en el uso y descubrimiento de complejos y Técnicas muy poderosas, como redes neuronales, en texto, lenguaje y algunas otras aplicaciones relacionadas con la ciencia cognitiva.
¿De qué hablará en la Exposición de AI y Big Data, y qué mensaje espera que la audiencia saque de su presentación?
Estoy planeando compartir un resumen de la metodología de alto nivel de Globant para la creación de proyectos de AI, así como algunos consejos y experiencias al enfrentar requisitos desafiantes. Haré esto siguiendo algunos ejemplos de un proyecto donde creamos y maduramos un chatbot basado en algunas de las últimas técnicas de aprendizaje profundo.
Obtenga más información sobre la AI y Big Data Expo aquí.
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