Aldaketa eta berrikuntza garaian, hainbat lanbide sortzen dira aukera gisa. Baina lanbide batek beste guztiak baino arreta gehiago erakartzen du. “Datu zientzialarien karrera” edo “datuen zientzia” da! Ez da harritzekoa, Harvard Business Review-ek ” Datu-zientzialaria: XXI. mendeko lan sexiena ” izeneko artikulua argitaratu zuen .
Beraz gai honetan sakontzeko garaia da goazen
Baina zer egiten du datu-zientzialari batek?
Zein da Data Scientist baten profila
Data Scientist batek garatuko dituen gaitasun teknikoak
Eguneroko tresnak
Data scientist baten bizitzako eguna
Zein enpresak kontratatzen ari dira?
Soldatak
Aplikazio praktikoak
7.1 Bezeroen segmentazioa (Kasua: Facebook)
7.2 Bezeroei produktuak iradokitzen dizkien gomendio motorra
7.3 Salmenta 2024ko telefono zenbakien zerrenda eguneratua mundu osotik pakete berriak iradokitzen dituen marketinaren analisia
7.4 Prezioen optimizazioa
7.5 Inbutuaren azterketa/Bezero potentzialen lehentasuna
7.6 Marketing-kanpaina ereduen esleipena
7.7 Bezeroentzako meatzaritza bezeroen feedbacka
7.8 Bots zerbitzua (Kasua: Microsoft)
7.9 Churn-en iragarpenak (Kasua: American Express)
7.10 Bideratzearen optimizazioa
7.11 Inbentarioaren optimizazioa
7.12 Produkzio-lerroen eszenatokien simulazioa
7.13 Erosketen negoziazio-mekanismoa
7.14 Funtsezko neurketak ikustea
7.15 Produktuak hobetzea Inteligentzia Artifizialarekin
7.15 Inteligentzia Artifizialarekin Produktuak hobetzea7 . Arkitektura
7.17 Langileen desgastearen eredua
7.18 Iruzurraren detekzioa
7.19 Finantza-aurreikuspena
Baina zer egiten du datu-zientzialari batek?
Konturatu al zara gaur egun sortzen den datu kopuru izugarria? IDCren arabera, unibertso digitala bi urtean behin bikoiztu egiten da. 2013an 4,4 bilioi gigabyte zeuden planetan. Zenbaki hori 10ez biderkatu behar da 2020rako.
Egiten duzun ekintza bakoitzak grabatutako datuak uzten clean emai ditu. Artikulu hau irakurtzen daramazun denbora, gaia, zure saguaren mugimendua, zure kokapena, laburbilduz, denak sortzen du informazioa kontzienteki eta inkontzienteki.
Eta datu horiek hainbat oinarritan banatzen dira, informazioa ateratzeko, iragarpenak sortzeko eta automatizazioa abiarazteko erabil daitezkeenak.
Zein da Data Scientist baten profila
Profesional honek enpresa baten barruan duen eginkizunak hainbat ezaugarri behar ditu, datuen itsasoa antolatu eta emaitza bihurtu ahal izateko.
Analitikoa
Enpresa baten datuei aurre egin ahal izateko, garrantzitsua da Nola Kudeatu Bezero Erasokor Eta Gatazkatsu Bat Telefonoz dagoeneko informazioaz modu naturalean kezkatzeko eta zure erabakiak horretan oinarritzeko profila izatea. Hori dagoeneko berezkoa da profil analitiko eta pragmatikoetan. Oro har, ingeniaritza, estatistika, programazioa, administrazioa, matematika bezalako zientzia zehatzekin lotutako lanbideetan interesa duten pertsonek profil hori dute.
Emaitzetan zentratu
Izenan “zientzialari” terminoa izan arren, profesional honek lortu beharreko helburuak eta helburuak dituzten enpresetan arituko da. Horregatik, profesional honen profilak argi izan behar du emaitzen garrantzia zein den eta negozio-aukeretarako sudurra izan.
Komunikazioa
Nahiz eta profil zehatza izan, profesional honek enpresaren arlo guztiak landuko ditu. Hori dela eta, zure komunikazioan argitasuna izatea eta denei entzuten jakitea oinarrizkoa izango da zein ekintza hartu erabakitzen laguntzeko. Trebetasun honek emaitzak hartzen eta datu-proiektuak gainontzeko enpresari “saltzen” direnean ere lagunduko du.
Data Scientist batek garatuko dituen gaitasun teknikoak
Datuak tratatzeko eta horiek prozesatzeko programazio ezagutzak behar dira. Datuak modu intuitiboagoan prozesatzea ahalbidetzen duten teknologien aurrerapenarekin ere, hala nola Excel, Google Sheets eta Zapier-ek, badira oraindik adimen artifiziala erabiltzen duten zeregin eta aplikazio konplexuagoetarako programazioaren ezagutza sakonagoa eskatzen duten hainbat eskakizun. Python eta Sql bezalako hizkuntzak dira profesionalen artean gehien erabiltzen direnak. Pietro Oliveira, EBANXeko datu-ingeniariaren arabera, ” Python bezalako hizkuntzek dagoeneko estatistiken eta datuen manipulazio lana errazten duten hainbat liburutegi dituzte, hala nola, Pandas eta Numpy, batez besteko, mediana, desbideratze estandarra eta beste estatistika-neurriz batzuk egiten dituztenak. 2 kode lerro”.
Matematika/Estatistika
Erantzuna ez jakitea pentsatzea baino okerragoa da. Hori dela eta, datu-zientzialari baten lanak zehaztasun handia eskatzen du transmititzen den informazioan, enpresaren norabidea guztiz alda baitezake. Asertibitate hori emateko, ezinbestekoa da Clustering, Dimentsionaltasunaren Murrizketa, Ezkutuko Aldagaien Analisia, Erregresio Lineala, Kausazko Ondorioen Analisia, Modelizazio Iragarlea, besteak beste, teknika estatistikoak ulertzea.
Negozioak
Testuingururik gabeko datuek ez dute ezer esaten. Datu-zientzialariei oso eskatzen zaien trebetasuna izaten amaitzen da. Negozio-kate osoa ezagutu behar du, bezeroen sorreratik salmenta osteko arte, eskaintzen den produktua eta enpresaren laguntza arloak, besteak beste, informatika, finantzak, besteak beste. Horrela bakarrik lortuko da sortutako datuak ulertu eta zuzen interpretatzen jakitea.
Madeira Madeirako datuen arloko lider gisa jardunez, Brasilgo merkataritza elektroniko nagusietako batean, Rafael Diasek trebetasun hori eskatzen dio bere taldeari. Haren esanetan, “Ezaugarri nagusia erabakiak hartzeko beti datuetan oinarritzen dena da (datuak bultzatuta). Gainera, jakin-mina eta interesa izan behar duzu negozioak nola funtzionatzen duen edo jarduten duzun enpresa/erakundearen dinamikari buruz».
