Trabajo de Científico de Datos en EE.UU.

En Turing buscamos científicos de datos con experiencia que puedan realizar análisis de negocio/producto, definir las métricas clave y establecer los objetivos del equipo de producto. ¡Si estás buscando empleo data scientist home office has llegado al lugar indicado para encontrarlo! Ven y forma parte del 1% de los mejores científicos de datos y crece con las mejores mentes.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Identificar los retos empresariales y las oportunidades de mejora de los productos/servicios.
  • Resolverlos utilizando análisis para hacer recomendaciones estratégicas o tácticas.
  • Aplicar la experiencia en la limpieza y el manejo de datos, el análisis cuantitativo y la minería de datos.
  • Ver más allá de los números y entender cómo los usuarios interactúan con nuestros consumidores y productos.
  • Colaborar con los equipos de Producto e Ingeniería para resolver problemas e identificar tendencias y oportunidades.
  • Informar, influir, apoyar y ejecutar nuestras decisiones y lanzamientos de productos.
  • Predicción y establecimiento de objetivos del equipo de producto, diseñando y evaluando experimentos.
  • Supervisar las métricas clave del producto, comprender las causas de los cambios en las métricas.
  • Crear y analizar tableros e informes.
  • Creación de conjuntos de datos clave para potenciar el análisis operativo y exploratorio.
  • Evaluar y definir las métricas.
  • Proponer qué construir en la próxima hoja de ruta.
  • Comprender ecosistemas, comportamientos de los usuarios y tendencias a largo plazo.
  • Identificar nuevas palancas para ayudar a mover las métricas clave.
  • Construir modelos de comportamientos de los usuarios para el análisis o para potenciar los sistemas de producción.
  • Influir en los equipos de productos mediante la presentación de recomendaciones basadas en datos.
  • Comunicar a los equipos de producto el estado de los negocios, los resultados de los experimentos, etc.
  • Difundir las mejores prácticas a los equipos de análisis y de productos.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura/Maestría o doctorado con concentración en Negocios, Matemáticas, Economía, Finanzas, Estadística, Ciencias o Ingeniería.
  • Realizar análisis de datos cuantitativos, redacción de informes y presentación de resultados.
  • Lenguajes de consulta de datos (por ejemplo, SQL), lenguajes de scripting (por ejemplo, Python) o software estadístico/matemático (por ejemplo, R, SAS, MATLAB).
  • Fluidez en Inglés para trabajar con clientes Estadounidenses.
  • Posibilidad de trabajar a tiempo completo (40 horas/semana) con una superposición de 4 horas con las zonas horarias de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Gran capacidad de análisis con la habilidad de recoger, organizar, analizar y difundir grandes cantidades de información con atención a los detalles y precisión.
  • Estadística aplicada o experimentación (por ejemplo, pruebas A/B) en un entorno industrial.
  • Comunicación de los resultados de los análisis a los equipos de productos o directivos para influir en la estrategia.

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¿Cómo convertirse en científico de datos?

Los científicos de datos son especialistas en el análisis de big data que utilizan su conocimiento de la tecnología y las ciencias sociales para identificar patrones y administrar datos. Emplean la experiencia de la industria, la conciencia contextual y la crítica de los supuestos actuales para resolver problemas comerciales. Hoy aprenderás qué es un científico de datos, de qué se trata el trabajo en Big Data y que debes ser capaz de hacer para poder obtener un empleo data scientist home office.

¿Qué es un científico de datos? ¿Qué alcance tiene la big data y ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina la informática, las matemáticas computacionales, la estadística y la gestión. Para obtener información significativa de los datos, se deben realizar análisis y visualización de datos. Las tecnologías de aprendizaje automático se emplean para construir modelos de predicción que convierten datos sin procesar en conocimiento procesable.

Científico de datos

Un científico de datos es alguien que trabaja en el área de la big data y ciencia de datos. El científico de datos puede definir la descripción del problema y los objetivos del proyecto de acuerdo con los objetivos comerciales. Utilizan inteligencia artificial, aprendizaje automático y datos para descubrir patrones y tendencias y hacer predicciones. Para lo cual una base sólida en campos como inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística e ingeniería de datos.

Analista de datos

Por lo general, el analista de datos colabora con los equipos comerciales y de gestión para definir los objetivos del proyecto y los requisitos comerciales. Facilitan la adquisición y exploración de datos relevantes para el negocio. Convierten y analizan datos para comprender patrones y tendencias. Los especialistas en datos también pueden ayudar a los equipos a transformar los patrones en elementos accionables al presentar los patrones y visualizar los datos.

Ingeniero de datos

Los administradores de bases de datos son tradicionalmente contratados por organizaciones para administrar y manejar datos a diario. Son los encargados de asegurar la integridad y desempeño de las bases de datos de la organización, así como la seguridad de los datos. Deben estar familiarizados con las bases de datos relacionales estándar, métodos de copia de seguridad de bases de datos y recuperación ante desastres, y herramientas de generación de informes.

¿Qué hace un científico de datos?

¿Aún no sabes qué hace un científico de datos? Las responsabilidades de un científico de datos incluyen:

  • Plantear investigaciones no dirigidas para resolver desafíos corporativos y consultas abiertas de la industria.
  • Extraer grandes cantidades de datos organizados y no estructurados. Utilizar lenguajes informáticos como SQL para consultar datos estructurados de bases de datos relacionales. Usar el raspado web, las API y las encuestas para recopilar datos no estructurados.
  • Preparar datos para el modelado predictivo y prescriptivo, empleando herramientas analíticas avanzadas, aprendizaje automático y enfoques estadísticos.
  • Limpiar los datos a fondo para eliminar cualquier información innecesaria y prepararlos para el preprocesamiento y el modelado.
  • EDA se emplea para identificar cómo gestionar los datos faltantes y buscar patrones y/u oportunidades.
  • Desarrollar métodos innovadores para abordar problemas y crear software para automatizar tareas monótonas.
  • Las predicciones y los resultados deben comunicarse a la gerencia y a los equipos de TI mediante excelentes informes y visualizaciones de datos.
  • Realizar modificaciones rentables a los métodos y tácticas actuales.

Ahora que sabes que hace un científico de datos, puedes decidir si esta especialización es la adecuada para ti.

¿Cómo convertirse en un científico de datos?

Para ser contratado como científico de datos de nivel de entrada, necesitarás al menos una licenciatura en ciencia de datos o una disciplina relacionada con la informática. La mayoría de las vacantes en ciencia de datos generalmente requieren una maestría. Los títulos también agregan estructura, pasantías, redes y credenciales académicas a tu currículum. Si tienes una licenciatura en un área diferente, es posible que debas concentrarte en adquirir habilidades relacionadas con el trabajo a través de cursos especializados a corto plazo o bootcamps.

Aprende las habilidades requeridas para conseguir un empleo data scientist home office

  • Programación
  • Grandes plataformas de datos
  • Herramientas en la nube
  • Almacenamiento de datos y estructuras
  • Técnicas de aprendizaje automático
  • Habilidades de ingeniería de software
  • Minería de datos, limpieza y manipulación
  • Investigar
  • Visualización de datos e informes
  • Análisis de riesgo
  • Análisis estadístico y matemáticas
  • Comunicación efectiva

Capacitación constante: tu aliada para conseguir un empleo data scientist home office

Los científicos de datos pueden centrarse en una determinada industria o adquirir experiencia en áreas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación o administración de bases de datos. La especialización es un enfoque inteligente para mejorar su stack tecnológico y su potencial de ingresos sin dejar de tener un trabajo emocionante.

¿Cuándo estaré listo para conseguir un Empleo data scientist home office?

¡Deberías estar listo para tu primer puesto en ciencia de datos después de haber obtenido las certificaciones necesarias y/o descubrir tu especialidad! Crear un currículum de científico de datos y disponer de un portafolio en línea será de gran utilidad para mostrar algunos proyectos y logros a posibles empleadores. También debes buscar empresas que te brinden oportunidades de crecimiento. Es posible que tu primer trabajo de ciencia de datos no incluya el título de científico de datos en el nombre de tu rol laboral, sino que probablemente el nombre de tu puesto sea una función analítica. Aprenderás rápidamente cómo operar como parte de un equipo y las mejores prácticas que te ayudarán a avanzar hacia puestos más importantes.

¿Debo tener un título universitario para acceder al Empleo data scientist home office?

Las credenciales académicas pueden ser más valiosas de lo que piensas. ¿Es necesaria una maestría para la mayoría de los trabajos de ciencia de datos? Varía según la profesión, sin embargo, algunos científicos de datos practicantes tienen una licenciatura o han completado un campo de entrenamiento de ciencia de datos.

¿Qué hacer una vez que consiga mi entrevista para el Empleo data scientist home office?

Una vez que hayas conseguido una entrevista, prepara las respuestas a las preguntas que sabes que probablemente tendrás que responder. Debido a que los roles de los científicos de datos pueden ser muy técnicos, es posible que te hagan preguntas técnicas y de comportamiento. Anticípate a ambas y practica tu respuesta en voz alta. Tener a mano ejemplos de tu trabajo anterior o experiencias académicas te ayudará a parecer seguro e informado ante los entrevistadores.

Conoce algunas preguntas de la entrevista para el Empleo data scientist home office

  • ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de un modelo lineal?
  • ¿Qué es exactamente un bosque aleatorio?
  • Para identificar todos los duplicados en una recopilación de datos, ¿cómo usaría SQL?
  • Explique su experiencia de aprendizaje automático.
  • Da un ejemplo de un momento en el que no supiste cómo abordar un problema. ¿Qué hiciste exactamente?

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Habilidades requeridas para alcanzar un Empleo data scientist home office

Al considerar convertirte en un científico de datos, hay ciertas habilidades que deberás dominar independientemente de tu función. Están:

1. Matemáticas y Estadística

Cualquier científico de datos competente tendrá una base sólida tanto en matemáticas como en estadística. Cualquier empresa, especialmente una que se base en datos, necesitaría un científico de datos para dominar varias técnicas estadísticas, como estimadores de máxima verosimilitud, distribuidores y pruebas estadísticas, para ayudar a hacer recomendaciones y elecciones. Tanto el cálculo como el álgebra lineal son importantes, ya que están vinculados a las técnicas de aprendizaje automático.

2. Análisis y modelado

Debido a que los datos son tan buenos como las personas que los analizan y modelan, se espera que un científico de datos calificado sea muy competente en este campo. Un científico de datos debe poder examinar datos, realizar pruebas y desarrollar modelos para adquirir nuevos conocimientos y anticipar resultados probables basados ​​en una base de pensamiento crítico y comunicación.

3. Métodos de aprendizaje automático

Si bien generalmente no se requiere experiencia de nivel experto en este campo, se anticipa cierta familiaridad. Los futuros empleadores buscarán árboles de decisión, regresión logística y otros aspectos esenciales habilitados por el aprendizaje automático.

4. Programación

Un científico de datos debe tener excelentes habilidades de programación para pasar de lo teórico a lo práctico. La mayoría de los empleadores querrán que tenga experiencia en Python, R y otros lenguajes de programación. Esta categoría incluye programación orientada a objetos, sintaxis y funciones fundamentales, declaraciones de control de flujo, bibliotecas y documentación.

5. Visualización de datos

La visualización de datos es una parte importante de ser un científico de datos, ya que le permite expresar de manera efectiva los mensajes esenciales y obtener la aceptación de las soluciones recomendadas. Comprender cómo desglosar datos complicados en fragmentos más pequeños y digeribles, así como también cómo usar una serie de ayudas visuales (cuadros, gráficos y más), es una habilidad que todo científico de datos necesitará para poder crecer en su profesión.

6. Curiosidad intelectual

En el corazón de la posición de científico de datos hay un fuerte deseo de resolver problemas y descubrir respuestas, particularmente aquellas que exigen un pensamiento creativo. Los datos no significan mucho por sí solos, por lo tanto, un gran científico de datos está motivado por el deseo de aprender más sobre lo que los datos le dicen y cómo se puede aplicar ese conocimiento a mayor escala.

7. Comunicación

Los datos no pueden comunicarse hasta que son manipulados, lo que implica que un buen Data Scientist debe tener grandes habilidades de comunicación. Ya sea comunicando a su equipo las acciones que desea tomar para ir de A a B con los datos, o haciendo una presentación al liderazgo de la empresa, la comunicación puede hacer o deshacer un proyecto.

8. Perspicacia comercial

Se necesita cierta perspicacia empresarial para que un científico de datos utilice correctamente los datos de una manera que sea útil para su empresa. Debe comprender completamente los objetivos y metas principales de la empresa, así como la forma en que afectan el trabajo que realiza. También debe ser capaz de desarrollar soluciones que satisfagan esos objetivos con un enfoque rentable y fácil de implementar que asegure una amplia aceptación.

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¿Cómo conseguir un Empleo data scientist home office?

Turing ofrece las mejores oportunidades para científicos de datos remotos para complementar y mejorar su carrera. Trabajar en nuevas tecnologías y desafíos comerciales difíciles puede ayudarte a crecer rápidamente. Únete a nuestra red de los mejores desarrolladores del mundo para encontrar trabajos de científico de datos remotos a largo plazo y de tiempo completo con mayores perspectivas de compensación y promoción.

Ofertas de empleo de ciencia de datos en Turing.com

Las ofertas de empleo de ciencia de datos de Turing son actualmente una de las mejores opciones de trabajo en el mercado de IT. Gracias a la internet y la expansión y generalización del trabajo remoto como nueva modalidad de trabajo, puedes acceder a empleos en grandes compañías de diversos países desde tu hogar. De esta manera, tienes la oportunidad de crecer laboralmente, aprender de los mejores y acceder a salarios incomparables con la oferta local. Conoce los beneficios de las ofertas de empleo de ciencia de datos de Turing.

Ofertas de trabajo de ciencia de datos en el mercado global

Las ofertas de trabajo de ciencia de datos en general provienen de rubros y sectores del mercado para vez más variados. El uso de Big Data como parte de la estrategia de toma de decisiones se ha expandido en los últimos años y se espera que esta tendencia continúe en los años venideros. Desde la industria textil, hasta las compañías de alimentos y fabricación de productos esenciales, todas las empresas que deseen tomar decisiones estratégicas deberán incorporar a los datos dentro de las variables a considerar. Por lo que la mayor parte de las industrias requerirán de la ayuda de un especialista en datos.

¿Por qué convertirte en científico de datos en Turing?

Empleos de élite en EE. UU.
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Oportunidades a largo plazo para trabajar para compañías estadounidenses increíbles e impulsadas por una misión con una gran compensación.

Crecimiento profesional
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Trabaja en problemas técnicos y comerciales desafiantes utilizando tecnología de punta para acelerar el crecimiento de tu carrera.

Comunidad de desarrolladores exclusiva
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Únete a una comunidad mundial de desarrolladores de software de élite.

Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que solicitar otro trabajo.
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Los compromisos de Turing son a largo plazo y de tiempo completo. Cuando un proyecto llega a su fin, nuestro equipo se pone a trabajar identificando el próximo para ti en cuestión de semanas.

Gran compensación
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Trabajando con las principales corporaciones estadounidenses, los desarrolladores de Turing ganan más que el pago estándar del mercado en la mayoría de las naciones.

¿Cuánto paga Turing a sus científicos de datos?

Cada científico de datos de Turing tiene la oportunidad de marcar su propio ritmo. Turing, por otro lado, propondrá un salario en el que estamos seguros de que podemos encontrarle un puesto exitoso y de largo plazo. Nuestras sugerencias se basan en nuestro análisis de las condiciones del mercado, así como en las preferencias de los clientes.

Preguntas Frecuentes

Los científicos de datos son expertos que extraen el máximo valor de los datos analíticos, convirtiendo grandes volúmenes de información (Big data) en respuestas. Suelen tener conocimientos de programación, matemáticos y estadísticos.

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No hay un solo camino para convertirse en científico de datos. Por lo general, provienen de las ramas de la Estadística, Matemática o Ciencias de la computación, pero también pueden iniciar su carrera con un entrenamiento especializado en Ciencias de Datos.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

El trabajo de un científico de datos puede variar de acuerdo al rubro de la empresa, pero principalmente sus funciones son obtener datos de distintas fuentes, procesarlos y entenderlos en un contexto específico, desarrollar modelos estadísticos de Machine Learning y comunicar los resultados obtenidos a otros departamentos.

Es la combinación de nuestro modelo de negocio central y valores lo que nos hace diferentes de los demás. Ofrecemos proyectos a tiempo completo y a largo plazo a desarrolladores remotos, mientras que la mayoría de nuestros competidores ofrecen por lo general trabajos freelance.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

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