En busca del unicornio

¿Cómo ser un buen data scientist?

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1. Tema: Nombre del tema a exponer, nombre del tema a exponer. Tema: En busca del unicornio: cómo ser un buen data scientist? Andrea Villanes @andreagrr
2. 2,583 trabajos relacionados a data science
3. Experience with A/B Testing, Cohort Analysis, and Distributed Systems (Spark, Hive, Pig, Hadoop, or Map-Reduce). Experience with Pandas, numpy, scipy, scikit-learn Expertise in at least one scripting language, and proficiency in SQL/Hive Fluency in scripting languages (R or Python). Experience with relational databases / SQL. Experience with Spark, TensorFlow and Keras Prior experience in statistical programming with tools such as R, SAS, SPSS etc.
4. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Python SQL R JAVA Spark C/C++ Hadoop Tableau Hive SAS
5. Collaborate with Data Scientist and Software Developer colleagues to research, debate, experiment and devise highly effective solutions Think and work independently, demonstrate creativity and deliver quick results, yet demonstrate a team-player attitude Lead the company in best practices for data and analytics. Communicate insights to company management with high-quality presentations
6. collaborate team multidisciplinary consultant design influence support passionate lead help plan
8. Bachiller en Data Science
9. Bachiller en Estadística Bachiller en Computer Science Bachiller en Economía
10. Perfil del estadístico
11. Perfil del computino
12. Perfil del economista
13. Perfil del unicornio
14. Cómo aprender los skills que nos hacen falta?
15. Matemática y Estadística Programación y Base de Datos Soft Skills Comunicación y Visualización
16. Matemática y Estadística • Fundamentos de estadística • Educación formal (si es possible) • Diplomado, maestría • Cursos en línea (MOOC) • edX, Udemy, Udacity, Coursera: Foundations of Data Analysis, Inferential Statistics Programación y Base de Datos Soft Skills Comunicación y Visualización
17. Matemática y Estadística • Fundamentos de estadística • Educación formal (si es possible) • Diplomado, maestría • Cursos en línea (MOOC) • edX, Udemy, Udacity, Coursera: Foundations of Data Analysis, Inferential Statistics Programación y Base de Datos • Python, SQL, R, SAS • DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online • Concentrarse en que herramientas piden la industria deseada • Practicar, practicar: Proyectos! Soft Skills Comunicación y Visualización
18. Matemática y Estadística • Fundamentos de estadística • Educación formal (si es possible) • Diplomado, maestría • Cursos en línea (MOOC) • edX, Udemy, Udacity, Coursera: Foundations of Data Analysis, Inferential Statistics Programación y Base de Datos • Python, SQL, R, SAS • DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online • Concentrarse en que herramientas piden la industria deseada • Practicar, practicar: Proyectos! Soft Skills • Pedir feedback para saber cuáles son tus debilidades • No sólo a tus amigos, si no también a tu jefe, colegas, incluso en casa • Ser proactivo Comunicación y Visualización
19. Matemática y Estadística • Fundamentos de estadística • Educación formal (si es possible) • Diplomado, maestría • Cursos en línea (MOOC) • edX, Udemy, Udacity, Coursera: Foundations of Data Analysis, Inferential Statistics Programación y Base de Datos • Python, SQL, R, SAS • DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online • Concentrarse en que herramientas piden la industria deseada • Practicar, practicar: Proyectos! Soft Skills • Pedir feedback para saber cuales son tus debilidades • No sólo a tus amigos, si no también a tu jefe, colegas, incluso en casa • Ser proactivo Comunicación y Visualización • Conoce a tu audencia! • Practicar, practicar, practicar • Pedir feedback antes y después de presentar • Udemy: Tableau for Beginners - Get Certified Accelerate Your Career
20. Matemática y Estadística • Fundamentos de estadística • Educación formal (si es possible) • Diplomado, maestría • Cursos en línea (MOOC) • edX, Udemy, Udacity, Coursera: Foundations of Data Analysis, Inferential Statistics Programación y Base de Datos • Python, SQL, R, SAS • DataCamp: Learn R, Python & Data Science Online • Concentrarse en que herramientas piden la industria deseada • Practicar, practicar: Proyectos! Soft Skills • Pedir feedback para saber cuales son tus debilidades • No sólo a tus amigos, si no también a tu jefe, colegas, incluso en casa • Ser proactivo Comunicación y Visualización • Conoce a tu audencia! • Practicar, practicar, practicar • Pedir feedback antes y después de presentar • Udemy: Tableau for Beginners - Get Certified Accelerate Your Career
21. Y las empresas como pueden contratar a data scientists?
22. No esperar que los candidatos tengan todos los skills. Skills transferibles: Pides R: pero la persona tiene Python + SAS + SQL Pides Hive: pero la persona tiene SQL Dar un proyecto a ser desarrollado en cualquier lenguaje + presentación del mismo (15 min) + preguntas del equipo Es la persona entrenable?
23. Cómo prepararnos como data scientists y como empresas que contratan data scientists?
24. Unicornio Perfecto La tecnología va a cambiar Aprendizaje continuo Remain trainable.
25. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Python Hadoop/Spark SQL R JAVA C/C++ Tableau SAS Son Hadoop y Spark la solución a todos nuestros problemas? - Mañana de 2:30pm—3:15pm
26. Tema: Nombre del tema a exponer, nombre del tema a exponer. Gracias! Andrea Villanes andrea.Villanes@gmail.com @andreagrr www.andreavillanes.com