¿Cuáles serían algunas buenas ideas de ciencia de datos para trabajar?

Los datos se duplican cada dos años, y todos han oído hablar de los números de crecimiento absurdos indicados en los informes. En este contexto, el resultado inevitable es la aparición del Data Scientist. El proceso de examinar grandes conjuntos de datos ¡Haga clic aquí! Un científico de datos necesita analizar grandes cantidades de datos y proyectar el mapa tecnológico para hacer posible la transición de datos a ideas. El alcance del trabajo de un científico de datos incluye la identificación de las fuentes de datos, la calidad de los datos, las correlaciones entre los puntos de datos y la difusión a los usuarios de la información.

Por el momento, el papel de un científico de datos lo desempeña una combinación de personas en el equipo de BI, como el arquitecto del almacén de datos, el analista de negocios y otros de esa clase. A medida que la situación evoluciona, el científico de datos trabajará por encima de estos profesionales para descubrir nuevas tendencias y asociaciones que puedan estar más allá del ámbito de los modelos actuales y los problemas comerciales. El analista de negocios trabajaría en los datos que ha recopilado el científico de datos. James Kobielus, un analista senior de Forrester, en su negocio, llega a comparar el trabajo de un científico de datos con el trabajo de científicos en ciencias naturales y ciencias sociales, afirmando que necesitarían datos de observación y datos experimentales para funcionar. con.

Históricamente ( los científicos de datos ) han tenido que contentarse con meros ejemplos ”. Con el surgimiento de una carrera de pleno derecho, esto pronto cambiará.

Las discusiones sobre quién está calificado exactamente para ser un científico de datos no varían demasiado del debate que se sostuvo anteriormente sobre si, sin embargo, al principio, los expertos de la industria han indicado que un científico de datos debe tener una maestría en matemáticas o estadísticas. Mientras tanto, el CTO del grupo en Shoppers Stop dice: “Hay una escasez de profesionales a los que se les puede llamar científicos de datos. Por el momento, quien tiene pasión por trabajar con datos está llenando el vacío ”.

Las áreas donde todavía hay oportunidades considerables son:

  1. Modelos de suscripción de crédito, acciones, opciones y precios de futuros
  2. Gestión de finanzas de personal
  3. Algoritmo de precios de subasta y licitación de mercado B2B
  4. Agregación de noticias entre pares
  5. Percepción en línea y gestión de marca

Si resuelves esto o estás interesado en trabajar en estas ideas, házmelo saber, estaré encantado de colaborar.

Gracias Umair Akhtar por tu A2A,

Intente enfocarse en áreas importantes como IA (Pixel “teléfono inteligente Google”), automóvil autónomo, atención médica, y encontrará excelentes proyectos de ciencia de datos en Kaggle Your Home for Data Science.

Espero que ayude 🙂