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Cómo ser un Data Scientist exitoso

Cómo ser un Data Scientist exitoso
#tecnología
#otros
10 de agosto de 2016
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Uno de los Chief Technology Officers (CTO) más influyentes del mundo, Stephen Brobst, dio una charla a sala llena en el auditorio de Digital House acerca de las características que debe reunir un científico de datos para ser un profesional destacado. Brobst se desempeña en Teradata Corporation, una firma especializada en herramientas de data warehousing y de analíticas empresariales, que está en más de 60 países.  Además de haber sido miembro del Consejo de Innovación y Desarrollo del presidente de Estados Unidos Barack Obama entre los años 2008 y 2012, el ejecutivo fue nombrado en 2014 por ExecRank como el cuarto CTO más importante del mencionado país, solo superado por sus colegas de Amazon.com, Tesla Motors e Intel. Por su trayectoria, sabe exactamente cuáles son los desafíos que enfrentan las personas y las organizaciones al momento de trabajar con grandes volúmenes de datos en tiempo real. Particularidades de los científicos de datos  A lo largo de su charla, el experto describió de manera amena y carismática, algunas de las cualidades que deben cumplir todas aquellas personas que quieran crecer profesionalmente dentro del mundo de la analítica de datos. Esta información también es válida para las organizaciones que tienen que contratar a alguien para esta posición. A grandes rasgos, indicó que debe:
  • Saber matemáticas y estadística
  • Tener capacidad para resolver problemas
  • Contar con curiosidad y ganas de averiguar qué se esconde detrás de los datos
  • Tener habilidad para explicar sus hallazgos al resto de la compañía
  • Saber plantear las preguntas concretas vinculadas al negocio
  • Mantener de manera constante la iniciativa de buscar nuevas fuentes de las cuales provengan los datos
  • Ser capaz de encontrar patrones y analizar información del pasado para poder entender mejor el presente. De esta manera, será más sencillo anticiparse a lo que vendrá
12 Primero las personas, luego la tecnología Ante un auditorio concentrado en la charla, el ejecutivo explicó que es muy común ver que las organizaciones invierten mucho dinero en tecnología, pero luego no entrenan correctamente a los colaboradores: “Si las personas no están debidamente capacitadas, la solución no será bien aprovechada”. Para concluir, el experto de Teradata sintetizó: “Es crucial que las personas involucradas con Big Data entiendan la importancia de los datos y cómo analizar reportes en función del negocio. De la misma manera, el resto de la organización debe comprender que hoy en día las decisiones se toman en base a datos y no en función de la intuición”.  

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Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

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Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer click acá.