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Cómo optimizar el perfil de Linked In para los trabajos de científico de datos

Con más de 400 millones de perfiles (122 millones en Estados Unidos y 33 millones en la India) en más de 200 países, más de 100 millones de visitantes únicos mensuales, 3 millones de páginas de empresa, 2 nuevos miembros que se unen a la red cada segundo, 5,7 mil millones de búsquedas profesionales en 2012,7600 empleados a tiempo completo, 780 millones de dólares de ingresos a partir de octubre de 2015 y ganancias de 78 centavos por acción (¡uf!) – LinkedIn es la mayor red social para profesionales. La gente prefiere compartir su experiencia y conectarse con profesionales afines para discutir diversos temas de interés en una plataforma como LinkedIn, ya que les permite representarse formalmente de una manera menos tradicional. Cada segundo se incorporan a la red profesional de LinkedIn dos o más personas, que forman un conjunto de 400 millones de miembros. Pueden ser profesionales cualificados que buscan un trabajo o cazatalentos que buscan los mejores talentos.

¿Te preguntas cómo LinkedIn se mantiene al día con tus preferencias laborales, tus sugerencias de conexión y las historias que prefieres leer? LinkedIn Big Data Analytics, es el mantra del éxito que hace que LinkedIn prediga qué tipo de información necesitas saber y cuándo la necesitas. En LinkedIn, los big data tienen más que ver con el negocio que con los datos. Este es un estudio de caso que explora cómo LinkedIn utiliza su mina de oro de datos para cambiar el juego en el espacio de la red profesional.

Increíbles pautas para crear perfiles de datos en GitHub

Con la caída de Big Data en el Ciclo de Hype de Tecnologías Emergentes de Gartner este año, y la Inteligencia Artificial acaparando ahora el protagonismo, hemos decidido echar un vistazo a los perfiles de datos más demandados que esperamos ver en 2017.

Durante los últimos 2 años hemos visto la moda del Científico de Datos, sin embargo, a medida que un mayor número de empresas en una gama cada vez más amplia de sectores inician sus viajes hacia los datos – están surgiendo más y más perfiles diferentes. Hemos hablado con nuestra unidad de negocio y nuestro equipo de RRHH para conocer su opinión y estos son los 5 perfiles más importantes que surgieron en nuestras conversaciones:

Los datos de alta calidad son fundamentales para el éxito de los proyectos de Big Data.    Por este motivo, esperamos ver muchas vacantes en 2017 para ingenieros de datos que tengan un enfoque coherente y perfeccionista de la conversión y el tratamiento de los datos. Las empresas buscarán que estos gurús de los datos tengan amplia experiencia en la manipulación de la información con SQL, T-SQL, R, Hadoop, Hive, Python y Spark. Al igual que los científicos de datos, también se espera que sean creativos cuando se trata de comparar datos con tipos de datos conflictivos para poder resolver problemas. También suelen tener que crear soluciones que permitan a las empresas capturar los datos existentes en formatos de datos más utilizables, así como realizar el modelado y el diseño de datos.

¿PERFIL DE LINKEDIN DE INGENIERÍA DE DATOS?

El procesamiento y el análisis de datos no pueden realizarse sin la elaboración de perfiles de datos, es decir, sin la revisión de los datos de origen para comprobar su contenido y calidad. A medida que los datos crecen y la infraestructura se traslada a la nube, la creación de perfiles de datos es cada vez más importante.    ¿Necesita conseguir un perfil de big data con tiempo y recursos limitados?

Validar que los datos son coherentes y están formateados correctamente, y realizar comprobaciones matemáticas de los datos (por ejemplo, suma, mínimo o máximo). El descubrimiento de la estructura ayuda a comprender lo bien que están estructurados los datos; por ejemplo, qué porcentaje de números de teléfono no tienen el número correcto de dígitos.

Examinar los registros de datos individuales para descubrir errores. El descubrimiento del contenido identifica qué filas específicas de una tabla contienen problemas y qué problemas sistémicos se producen en los datos (por ejemplo, números de teléfono sin código de área).

Descubrir cómo se interrelacionan las partes de los datos. Por ejemplo, las relaciones clave entre las tablas de la base de datos o las referencias entre las celdas o tablas de una hoja de cálculo. Comprender las relaciones es crucial para reutilizar los datos; las fuentes de datos relacionadas deben unirse en una sola o importarse de forma que se conserven las relaciones importantes.

Perfiles de Big Data de la FEF NOAA mayo 2018

Los datos son los protagonistas indiscutibles de la era digital y la capacidad que dan a las empresas para tomar decisiones en base a ellos es lo que los hace tan poderosos. El Big Data en sí mismo es el resultado de tener muchas fuentes de información, que proporcionan datos que las empresas consideran potencialmente útiles.

En realidad, el Big Data se puede utilizar para cualquier propósito si se usa adecuadamente y se tiene un volumen de datos suficiente para respaldarlo. Tradicionalmente, se ha utilizado en entornos en los que hay mucha información de clientes para segmentar el mercado y personalizar las campañas publicitarias. También se ha utilizado mucho en relación con los riesgos y fraudes bancarios, así como en la previsión de la demanda tanto a nivel comercial como de operaciones. Pero debo destacar que los usos potenciales son infinitos.

1. Empresarios con visión tecnológica: Directores de marketing, cadena de suministro, finanzas, etc., que entienden el potencial valor añadido a los productos y servicios existentes y las oportunidades de mejora de los procesos. Son los que controlan los presupuestos y conseguirán vender este tipo de proyectos al equipo directivo.

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