.Descripción : ¿Quieres convertirte en Data Scientist?
M2C te ofrece la oportunidad de desarrollar una de las posiciones más demandadas en el mercado.
¿Qué se espera de un Data Scientist?
Lo que se espera de un Data Scientist es que no sólo sea capaz de abordar un problema de explotación de datos desde el punto de vista de análisis, sino que también tenga las aptitudes necesarias para cubrir la etapa de gestión de datos.
Debe tener una fuerte visión de negocio para ser capaz de extraer y transmitir recomendaciones a los responsables de negocio de su empresa.
El perfil del Data Scientist es, en cierto modo, como una poción mágica, requiere como ingredientes principales habilidades avanzadas en informática, matemáticas/estadística, aprendizaje automático, pasión por los datos, saber manejar grandes volúmenes de datos, curiosidad, capacidad de comunicar el conocimiento que hemos extraído de los datos, visión de negocio, etc.
Hay que aprender muchas cosas, ya que la "ciencia de datos" es multidisciplinar, y es una especialización a la vez exigente y avanzada, pero la combinación es muy potente.
Así, el objetivo es acercar dos mundos (el de gestión y análisis de datos), que hasta ahora habían podido existir separados, pero que debido a los nuevos requisitos de volumen, de variedad de datos y de velocidad en la explotación de estas, se ha vuelto imprescindible llevar a cabo esta explotación a través de un perfil combinado, y que además, también entienda el negocio para dirigir esta explotación hacia resultados que puedan ser de interés para la compañía.
Si quieres, ¡contamos contigo!
¿Qué aprenderás?
Estadística básica: media, moda, mediana, varianza, probabilidad, probabilidad condicionada.
Análisis exploratorio de datos.
Limpiar los datos, para eliminar lo que distorsiona las mismas, tratamiento de outliers.
Procesar los datos usando diferentes métodos estadísticos.
Modelos no supervisados (e.G., PCA, Autoencoders, clustering,...) y supervisados (e.G., Random Forest, GBM, Regresión Logística,...).
Técnicas de evaluación de modelos: matrices de confusión, ROC, clases desbalanceadas.
Calibración de un modelo.
Métodos para testear hipótesis (contrastes de hipótesis, A/B testing).
Visualizar y presentar gráficamente los datos.
¿Qué librerías utilizaremos?
PySpark, Tensorflow, Scikit Learn, Numpy, Pandas.
¿A quién va dirigido?
Licenciados en Estadística, Matemáticas, Física, Económicas (Especialidad Econometría).
¿Qué te ofrecemos?
- Contrato indefinido desde el primer día.- Plan de Carrera.- Salario Competitivo.- Beneficios Sociales (Tickets comida, Seguro Médico, Plan de Pensiones, Clases de inglés).- Formación continua y Certificaciones.- Horario Flexible.- Código de vestuario flexible.
Como Empresa Socialmente Responsable, en M2C apostamos por la integración laboral de personas con diversidad funcional.
Requisitos : Licenciado, ingeniero, diplomado o ingeniero técnico.
Conocimientos de programación y estadística básica