Científico de Datos - Middle - Remoto en AOS

se requiere Científico de Datos con conocimientos en:

1. Fundamentos de Estadística y Matemáticas

-Estadística Descriptiva: Comprensión de conceptos como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar.

-Inferencia Estadística: Conocimientos sobre pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y modelos de regresión.

2. Programación y Herramientas

-Lenguajes de Programación: Dominio de lenguajes como Python y R, que son ampliamente utilizados en análisis de datos.

-Librerías y Frameworks: Familiaridad con bibliotecas como Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn para análisis y modelado de datos.

3. Manejo de Datos

-Bases de Datos: Conocimiento de SQL para la extracción y manipulación de datos en bases de datos relacionales.

-NoSQL: Familiaridad con bases de datos NoSQL como MongoDB y Cassandra para el manejo de datos no estructurados.

4. Machine Learning y Modelado Predictivo

-Algoritmos de Aprendizaje: Comprensión de algoritmos de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad.

-Evaluación de Modelos: Habilidades para evaluar y validar modelos utilizando métricas adecuadas como precisión, recall y AUC-ROC.

5. Visualización de Datos

-Herramientas de Visualización: Uso de herramientas como Matplotlib, Seaborn, Tableau o Power BI para presentar resultados de manera efectiva.

-Storytelling con Datos: Capacidad para contar historias utilizando datos y visualizaciones para facilitar la toma de decisiones.

6. Big Data y Tecnologías Avanzadas

-Ecosistema de Big Data: Conocimiento de herramientas como Hadoop, Spark y plataformas de procesamiento en tiempo real.

-Lenguajes de Consulta: Familiaridad con lenguajes como HiveQL y Pig Latin para trabajar con datos en entornos de Big Data.

7. Conocimientos de Dominio

-Sector Específico: Entender el sector en el que se trabaja (finanzas, salud, marketing, etc.) y cómo aplicar técnicas de ciencia de datos en ese contexto.

-Problemas de Negocio: Capacidad para identificar problemas de negocio y formular preguntas relevantes que pueden ser respondidas con datos.

8. Habilidades de Comunicación

-Comunicación Efectiva: Habilidad para explicar conceptos complejos de manera clara a audiencias técnicas y no técnicas.

-Colaboración: Trabajar en equipo con otros científicos de datos, analistas y partes interesadas para implementar soluciones.

9. Ética y Responsabilidad

-Privacidad de Datos: Conocer las implicaciones éticas y legales en el uso de datos, incluyendo regulaciones como GDPR.

-Sesgo en los Datos: Comprender cómo los sesgos pueden afectar los modelos y la interpretación de resultados.