not fairly Information Science for Enterprise y convertirse en buenos consumidores de datos
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La mayoría de los aspirantes a científicos de datos con los que hablo están preocupados de que la automatización interrumpa sus trabajos. ¡Sí, lo has oído bien! Hay un par de plataformas como DataRobot y H2O.ai que hacen que la ciencia de datos y el aprendizaje automático sean mucho más accesibles para la persona “no tan técnica”. Esto ha llevado a la gente de datos junior a cuestionar si sus carreras resistirán la prueba del tiempo.
Por otro lado, la mayoría de las empresas con las que hablo parecen tener dificultades para obtener valor de los datos o de sus equipos de ciencia de datos. Y, a decir verdad, no me sorprende porque la ciencia de datos y sugerir a los líderes empresariales que se apoyen en una cultura basada en datos es una pregunta relativamente nueva. Y ni siquiera empecemos a pretender que los líderes principales son simultáneamente visionarios. y expertos en la formulación de problemas…
Entonces, el fin de semana pasado me senté con mi antiguo colega y autor, el Dr. Bipin Chadha, científico jefe de datos de CSAA Insurance coverage Group, sobre cómo piensa él sobre la ciencia de datos para los negocios y el campo como carrera.
El Dr. Bipin Chadha tiene más de 25 años de experiencia en el desarrollo de análisis avanzados, inteligencia synthetic, aprendizaje automático, simulación y modelos de optimización para resolver problemas comerciales desafiantes para una amplia gama de industrias. También publicó recientemente Agile Machine Studying with Information Robotic con mi colega, el Dr. Sylvester Juwe.
Y el mayor consejo que Bipin tiene para los líderes empresariales y los científicos de datos es convertirse en grandes consumidores de datos. Si bien esto suena como una habilidad fácil de adquirir, no es un problema trivial. A menudo, el diablo está en los detalles de los datos. Sintonice nuestro podcast para una discusión más detallada.
¿Cuál es su papel en la industria?
Como vicepresidente de ciencia de datos de CSAA Insurance coverage Group, supervise las funciones de ciencia de datos, análisis avanzado y gobierno de datos para la organización.
¿Cómo has llegado hasta aquí?
Comencé construyendo modelos analíticos para una amplia gama de problemas para múltiples industrias y luego comencé a liderar y asesorar a equipos de ciencia de datos que me llevaron a mi puesto precise.
¿Qué tecnología le entusiasma más en los próximos años y qué impacto tendrá en la forma en que hacemos negocios?
Tecnologías relacionadas con gemelos digitales, modelado causal y modelos federados.
¿Qué tecnología/negocio crees que no sobrevivirá la próxima década?
Líneas telefónicas fijas
Tus consejos para alguien que quiera adentrarse en este campo
Comience con los conceptos básicos de ser curioso acerca de los problemas, el pensamiento crítico y las matemáticas. Concéntrese en resolver un problema y luego encuentre las mejores herramientas/métodos para resolver el problema.
¿Qué es lo “no tan corporativo” que hacen que los hace exitosos en la vida corporativa?
Lectura y relaciones (hablando de eso, en el estilo “no tan corporativo”, ¡incluso tuvimos un sonámbulo de 2 años en nuestro podcast!)
Hable con nosotros aquí en #nosocorporativo
Para obtener más información sobre el trabajo del Dr. Bipin, visite https://bipinchadha.com/
Y si está buscando consejos para el comienzo y la mitad de su carrera, visite theabundancpsyche.com.
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