Note: Las rutas de conocimiento se encuentran en constante actualización.
En este documento encontrarás una breve descripción de cada uno de los roles analíticos que existen en la actualidad, para que puedas tener una idea general de lo que hace cada rol y puedas elegir cuál de ellos te interesa más aprender.
| Los roles analíticos son una parte vital de cualquier organización moderna que busque aprovechar el poder de los datos para mejorar sus procesos y tomar decisiones más informadas. Cada uno de los roles analíticos tiene sus propias habilidades y responsabilidades únicas, y juntos trabajan para construir una infraestructura de datos sólida y eficiente que pueda soportar las necesidades de la empresa. |  |
Analista de Datos 🧑🎨 : Un analista de datos es un profesional que trabaja con datos para extraer información y conocimientos valiosos que se pueden utilizar para mejorar los procesos empresariales, la toma de decisiones y la estrategia general de la empresa, es decir, extrae, transforma y consolida datos necesarios para responder a tareas ya definidas o hipótesis, analiza e identifica patrones en los datos y asesora en la toma de decisiones. El producto de su trabajo es rápido y conciso. Posibles trabajos a realizar:
- Visualizaciones.
- Tableros de monitoreo.
- Análisis descriptivos y exploratorios.
- Cruces de información.
- Perfilación de clientes.
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Científico/a de Datos 🧑🔬 : Un científico de datos es un experto en el análisis estadístico y el aprendizaje automático que utiliza técnicas avanzadas para descubrir patrones y tendencias en los datos que son difíciles de detectar de otra manera. Se encarga de entender las necesidades del negocio para diseñar y ejecutar procesos desde la transformación de datos hasta el modelado de datos creando algoritmos y/o modelos analíticos que resuelvan las necesidades propuestas, realizando análisis personalizados sobre los modelos y comunicando las soluciones y resultados obtenidos de forma practica y eficaz. Posibles trabajos a realizar:
- Aplica modelos analíticos a una base de datos para disminuir la incertidumbre de una decisión.
- Entiende el problema y escoge la mejor solución analítica para abordar el reto.
- Evalúa el performance del modelo y garantiza las fortalezas y debilidades del modelo analítico.
- Documenta y comparte la solución analítica y los impactos que tiene al reto enfrentado.
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Ingeniero/a de Datos 🧑🔧 : Un ingeniero de datos es un profesional que se encarga de construir y mantener la infraestructura de datos de una empresa. Esto incluye la creación y gestión de bases de datos, la integración de datos de múltiples fuentes y la creación de flujos de datos automatizados. Tiene como objetivo la transformación de datos, integrando diversas fuentes. Así como crear herramientas o frameworks que hagan que los datos tengan calidad y que los procesos con estos sean cada vez más automáticos. Posibles trabajos a realizar:
- Carga de información automática
- Transformación y unión de información automática
- Creación de herramientas para análisis autónomos de información
- Calendarizaciones
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Ingeniero/a de Machine Learning 🧑🚀 : Un ingeniero de Machine Learning es un profesional encargado de diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en algoritmos de aprendizaje automático. Se centra principalmente en la implementación de soluciones basadas en algoritmos de aprendizaje automático, y se asegura de que esos modelos funcionen de manera efectiva y eficiente en un entorno de producción. El ingeniero de Machine Learning tiene un fuerte enfoque en la implementación de modelos de Machine Learning, y a menudo trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos y otros expertos en la materia para asegurarse de que los modelos de Machine Learning estén optimizados para su uso en un entorno empresarial. Posibles trabajos a realizar:
- Identificación de oportunidades de aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en diferentes áreas de la empresa
- Selección de conjuntos de datos relevantes y preparación de los mismos para su uso en modelos de Machine Learning
- Desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático utilizando técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
- Optimización de modelos existentes para mejorar su rendimiento
- Interpretación de resultados de modelos y recomendación de mejoras
- Colaboración con equipos de desarrollo y de negocio para la implementación de soluciones basadas en Machine Learning
- Investigación y experimentación con nuevas técnicas y tecnologías de Machine Learning para mantenerse actualizado en la disciplina.
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Arquitecto/a de Datos 🧑🏭 : Un arquitecto de datos es un profesional que se encarga de diseñar y crear la infraestructura de datos de una empresa. Esto incluye la selección de tecnologías y herramientas para el almacenamiento y procesamiento de datos, y la creación de esquemas y modelos de bases de datos. Identifica los componentes para el desarrollo de una solución de analítica, los componentes más adecuados y eficientes para resolver los problemas de automatización y despliegues de las soluciones. Define con los roles de cada componente e identifica las funcionalidades de cada uno de ellos. Posibles trabajos a realizar:
- Como productizar una solución
- Como traer información nueva a la LZ
- Como crear visualización optimas para los consumidores
Note : No habrá ruta de conocimiento para Arquitecto de datos dentro de nuestros recursos disponibles.
Sin embargo, puedes encontrar una ruta de conocimientos de ciencia de datos para comprender cómo aprovechar la información disponible para tomar decisiones más informadas en tus proyectos de arquitectura.
✅ Puedes acceder a la ruta de conocimiento de Ciencia de datos para Arquitectos haciendo click aquí
Ciencia de datos para líderes: ¿Te gustaría comprender mejor qué es la ciencia de datos y cómo puede ayudarte a tomar decisiones estratégicas fundamentadas en información concreta? Este programa te ofrece una oportunidad única para adquirir los conocimientos necesarios y explorar las herramientas clave de la ciencia de datos, sin requerir una experiencia técnica previa. Nuestro objetivo es proporcionarte una visión panorámica de la ciencia de datos y proporcionarte herramientas prácticas que puedas aplicar de inmediato en tu rol de liderazgo.
✅ Puedes acceder a la ruta de conocimiento de Ciencia de datos para líderes haciendo click aquí.
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