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Especialista en Ciencia de Datos

Code 2511.C

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Los científicos de datos detectan, interpretan y fusionan fuentes de datos. Son capaces de gestionar grandes cantidades de datos, garantizar la coherencia de esos conjuntos y crear visualizaciones a fin de ayudar a su comprensión. Pueden elaborar presentaciones para comunicar información y conclusiones sobre datos a especialistas, científicos en su equipo o a un público no especializado. Ellos se basan en modelos matemáticos y pueden recomendar formas de aplicar los datos.

Essential skills

Knowledge

  • Análisis exploratorio de datos
  • Desafíos específicos en el análisis de datos de salud
  • Ecosistemas Big Data
  • GIT
  • Hadoop
  • ML (computer programming)
  • Monitoreo y evaluación continua de los resultados de las decisiones
  • Métodos de visualización y exploración de datos
  • PostgreSQL
  • Python (computer programming)
  • SPARK
  • SQL Server
  • Sistemas de control centralizados y distribuidos
  • Sistemas de control de versiones
  • Spark Core
  • Spark SQL
  • Spark Streaming
  • Técnicas de normalización y análisis de datos
  • algorithms
  • software anomalies
  • database
  • object-oriented modelling
  • statistics
  • data mining
  • Agile project management
  • ICT project management
  • lean project management
  • database development tools
  • tools for software configuration management
  • query languages
  • Agile development
  • software design methodologies
  • ICT project management methodologies
  • Waterfall development
  • hybrid model
  • data models
  • integrated development environment software
  • probability theory
  • visual presentation techniques

Skills and competences

  • Administrar el flujo de trabajo con GitHub
  • Analizar series de tiempo
  • Configurar un GIT
  • Desarrollar herramientas de navegación y localización de imágenes médicas
  • Evaluar de modelos predictivos
  • Fomentar una cultura que valora la seguridad y la ética en el manejo de los datos
  • Formular modelos de aprendizaje no supervisados
  • Formular modelos de aprendizaje supervisado
  • Gestionar ramas de código abierto
  • Gestionar repositorios remotos
  • Implementar Apache Spark en la nube
  • Implementar modelos de Machine Learning
  • Interpretar datos de wearables
  • Interpretar los resultados del análisis de datos
  • Optimización de funciones multivariadas
  • Realizar análisis exploratorio
  • Solucionar problemas de compatibilidad de datos entre sistemas interconectados en salud
  • build recommender systems
  • create database diagrams
  • create data models
  • define database physical structure
  • define technical requirements
  • develop data processing applications
  • establish data processes
  • manage database
  • manage changes in ICT system
  • manage data
  • identify clients' needs
  • integrate ICT data
  • normalise data
  • deliver visual presentation of data
  • perform data cleansing
  • utilise machine learning
  • use software libraries
  • use query languages
  • use object-oriented programming
  • use ICT ticketing system
  • use data processing techniques

Transversal competences

  • Realizar cálculo diferencial en mútiples variables
  • Realizar cálculo diferencial en una variable
  • adapt to changes in technological development plans
  • apply statistical analysis techniques
  • estimate duration of work
  • calculate probabilities
  • build predictive models
  • execute analytical mathematical calculations
  • data quality assessment

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What to assess for this role

Technical knowledge can be verified with tests and references. What never shows up on a CV are the transversal competences, and they explain most failed hires. Before closing, it pays to measure them with a standardised battery.

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Sources

This service uses the ESCO classification of the European Commission and the Mapha Taxonomy developed by OTIC SOFOFA (CC BY 4.0), in an adapted version. Group codes come from the ILO's ISCO-08. See sources and licences