As - Análisis de Software
Analista Big Data (Data Scientist)
Responsabilidad / Principales competencias
Es el responsable de interpretar y realizar descubrimientos en base a grandes volúmenes de información
Entre sus competencias está:
Ser experto en alguno de estos ámbitos: matemáticas, estadística, informática, etc.
Poseer gran capacidad para la resolución de problemas.
Analizar, resolver y explicar lo que ha visto sin entrar en conceptos científicos, de manera que los demás lo entiendan.
Analizar datos y predecir comportamientos futuros.
Tener conocimientos en programación. Ser capaz de expresar la información en lenguajes informáticos.
Tener facilidad para las matemáticas en los ámbitos del álgebra lineal, cálculo y probabilidad.
Nombres de Cargos Similares
Experto en Big Data, Analista Data Scientist, 'Chief data officer' (CDO), Analista Digital.
Actividades que realiza
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Administración de sistemas de almacenamiento distribuido.
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Realización de un análisis del entorno y diseño de un sistema de reporting para la visualización de los datos, principalmente en la materia de business intelligence.
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Desarrollo de consultas con bases de datos utilizando SQL o PL/SQL.
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Utilización de herramientas como, Hadoop, Hive o Pig.
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Desarrollo de programas estadísticos, preferentemente utilizando lenguajes como R o Python.
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Nociones en estadística como por ejemplo en descriptiva o regresiones lineales.
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Comprensión y manejo de las técnicas de machine learning.
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Manipulación de datos, como data wrangling, data munging o data tyding.
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Conocimientos en ingeniería de software en sistemas distribuidos, algorítmica y estructuras de datos.
Conocimientos necesarios
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Dominio de arquitecturas de software, metodología de almacenamiento masivo.
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Conocimiento de ingeniería y estadística.
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Conocimiento de Bases de Datos Relacionales y no relacionales (nonSQL).
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Conocimientos de lenguajes de consultas SQL.
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Conocimientos de programación, especialmente en lenguajes orientados a estadísticas.
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Conocimiento de estándares y normas a aplicar en la construcción de software de la tecnología a su cargo.
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Manejo de técnicas de machine learning.
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Manejo de técnicas de data wrangling y data munging.
Competencias, habilidades o aptitudes deseables
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Iniciativa
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Creatividad
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Planificación y Control
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Pensamiento Lógico
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Análisis y predicciones
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Capacidad de detección de patrones
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Conocimientos de probabilidad y estadísticas
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Facilidad para las matemáticas y los números
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Actualización permanente en las tecnologías a su cargo de forma tal de proponer e instrumentar.
Diferencias por nivel
Competencias por nivel
Nivel 1 - Trainee: N/A
Nivel 2 - Junior: N/A
Nivel 3 - Semisenior: N/A
Nivel 4 – Senior: Cuenta con mucha experiencia en análisis, manejo de datos, tiene autonomía para deducir y completar especificaciones incompletas, sabe estimar su esfuerzo y planificar el proyecto técnicamente.