7 sinais de que você é um cientista de dados em potencial e deve se tornar um!!

Conteúdo

Visão geral

  • Echemos un vistazo a estos 7 signos para saber si eres un científico de datos potencial o no
  • Esta lista não é exaustiva.. Siéntase libre de agregar más cualidades en la sección de comentarios.

Introdução

La ciencia de datos no solo se ha convertido en el “trabalho mais sexy do século 21”, sino en uno de los puestos laborales más emocionantes. Puede lograr un impacto a nivel de toda la empresa con la última tecnología y algoritmos.

¿Cómo sabe una persona que necesita dedicarse a la ciencia de datos? ¿Cuáles son las cualidades de un científico de datos que se deben buscar? Puede estar interesado en codificar, desarrollar nueva tecnología, es paciente en la depuración. Por exemplo, un aspirante a matemáticas sabe que quiere convertirse en matemático debido a su interés en los conceptos matemáticos y su habilidad para resolver problemas. Então, ¿cuáles son los signos que definen a un científico de datos y uno debe mirar dentro de sí mismo para saber si es un científico de datos potencial o no?

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El papel de un científico de datos es realmente crucial para toda la organización y la economía en su conjunto. Pero el problema es que hay una escasez de científicos de datoscalificadosa nivel mundial. a Programa AI e ML Blackbelt + tiene como objetivo convertirlo en un profesional certificado en ciencia de datos listo para la industria con más de 14 cursos, mais de 39 proyectos de la vida real y sesiones de tutoría 1: 1 para que nunca se desvíe del camino.

Si es nuevo en el mundo de la ciencia de datos, le sugiero que siga la hoja de ruta de la ciencia de datos:

Tabela de conteúdo

  1. Análise de números amorosos
  2. Siempre estás dispuesto a resolver acertijos
  3. Desfrute da solução de problemas não estruturados
  4. Tienes curiosidad, siempre preguntas “Por que?”
  5. Tienes una habilidad especial para resolver problemas
  6. Desfrute de pesquisas aprofundadas
  7. Eu amo contar histórias: excelente para presentar

1. Me encantan los números y la resolución de acertijos

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Si le encanta hacer cálculos numéricos y resolver problemas lógicos basados ​​en probabilidades, estadísticas y acertijos, es probable que tenga una tendencia natural a convertirse en científico de datos o analista de negocios. Por “amor”, no me refiero a calcular la cuenta dividida entre tus amigos con precisión, sino a una locura que llega al siguiente nivel.

Por exemplo, adivinando el número de niños menores de 15 años en India. Esto se conoce como estimación aproximada y a los entrevistadores de ciencia de datos les encanta hacer estas preguntas. Encontré el artículo perfecto para que usted comprenda la resolução de problemas como científicos de datos:

2. Desfrute da solução de problemas não estruturados

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Los problemas no estructurados están en todas partes a nuestro alrededor. En una empresa de tecnología educativa, la dirección puede preguntarse: ¿cómo aumentamos los ingresos de nuestros cursos? Mientras que en una empresa de redes sociales, la pregunta tal vez: ¿Cómo aumentamos la retención de usuarios en nuestra aplicación? ¿Notas algo mal con estas preguntas? Nós vamos, estos son problemas no estructurados.

Un aspecto importante de ser un científico de datos es la capacidad de establecer objetivos bien definidos. Un enfoque estructurado para la pregunta anterior puede ser: retener un 20% más de clientes a través de la función deslizante en los próximos 3 meses. La meta debe representar ¿Qué? Por que? Quão?

La próxima vez, si se encuentra en medio de un problema y divide el problema en objetivos más pequeños, esta podría ser una buena señal de inicio para convertirse en un científico de datos.

3. Tienes curiosidad y siempre preguntas “Por que?”

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¿Te encuentras cuestionando las suposiciones de otras personas? ¿No puede terminar su día sin preguntar “¿Por qué esto? ¿Por qué eso? ¿Por qué esto sobre eso? Puede ser un candidato natural para convertirse en científico de datos.

Por exemplo, no exemplo acima, es posible que desee cuestionar a la gerencia y preguntar: ¿Por qué queremos retener a los clientes? ¿Podemos retener solo a los clientes que pagan? ¿Por qué centrarse en la retención en lugar de la adquisición de usuarios?

Alguns dos melhores cientistas de dados parariam qualquer um e pediriam uma justificativa se eles não estivessem claros: Por que você fez esta pergunta? Qual foi o seu processo de pensamento? Por que você assume? são apenas alguns exemplos dessas questões.

¿Te encuentras en medio de estos signos? ¿Te encanta la resolución de problemas pero no te gustan las matemáticas de memoria? Muchas de estas cualidades se pueden adquirir con la práctica. a Programa de ciencia de datos certificado por IA y ML Blackbelt + tiene como objetivo llevarlo de cero a héroe con sus más de 14 cursos, mais de 39 proyectos de la vida real y sesiones de tutoría 1: 1 con expertos.

4. Tienes una habilidad especial para resolver problemas

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La señal más fácil que te dice que eres un potencial científico de datos es la adicción a la resolución de problemas. ¿La nevera no funciona? Intenta identificar la causa raíz del problema. Las ventas de su empresa han disminuido en el trimestre, intenta comprender la causa raíz del problema.

El papel del científico de datos no es solo aplicar algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo preciso, es formular una declaración de problema, formular una hipótesis, analizar datos, modelo de datos y luego encontrar los mejores resultados y comunicarse con la gerencia. Cada uno de estos pasos requiere una habilidad especial para resolver problemas.

5. Disfrute de la investigación profunda

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Un científico de datos necesita sentarse en una sola declaración de problema durante un largo período de tiempo, yendo y viniendo con las partes interesadas para comprender sus requisitos, probando diferentes hipótesis, extrayendo datos, diferentes técnicas de modelado hasta que se hayan logrado los resultados.

¿Es usted alguien que no se rinde hasta que se resuelve el problema? Estudiar, buscar en Google e investigar un solo problema. ¿Cuándo fue la última vez que pasó horas y horas inmerso en la resolución de un problema? Você pode fazer isso de novo e de novo?

6. Eu amo contar histórias: excelente para presentar

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Siempre hay una persona en la sala que cuenta historias increíbles. Nadie puede resistirse a escucharlo y él impresiona a todos con sus habilidades para contar historias. ¿Eres esa persona?

Un científico de datos debe ser excelente para contar historias. De que adianta todo o trabalho duro se você não pode influenciar seus stakeholders? Comunicar-se com dados e apresentar histórias baseadas em dados é um dos elementos mais importantes na vida de um cientista de dados..

7. Experimentos de amor

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¿Te encuentras experimentando en cualquier momento del día? No me refiero a experimentos científicos. Una parte de ser un científico de datos es tener curiosidad.

¿Cuál es el mejor medio de transporte a la oficina? Si encuentro tráfico en el semáforo X, ¿cuál es mi hora estimada de llegada? ¿Qué pasa si viajo a la mitad del autobús y luego tomo el metro en la señal donde encuentro tráfico el 90% do tempo? Estos problemas parecen triviales, pero una gran parte de su vida estará llena de experimentación.

Si te encanta experimentar y jugar con curiosidad en tu vida diaria, ¡ser un científico de datos será un trabajo divertido para ti!

Notas finais

Ser un científico de datos es uno de los roles más emocionantes y me encanta ser parte de esta increíble comunidad.

¿Pudo identificarse con los puntos mencionados anteriormente? Probablemente disfrutará siendo un científico de datos y hará un trabajo increíble en este campo. a AI y ML Blackbelt + El programa tiene como objetivo fomentar su talento como científico de datos y convertirlo en un profesional preparado para la industria. Puedes consultar el programa aqui.

¿Con qué punto pudiste identificarte más?

Hágame saber en los comentarios si tiene otros puntos o señales que hagan que una persona se adapte naturalmente o si tiene el potencial para el papel de un científico de datos.

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