Contribuyente Individual (CI) career path for 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Interno 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene menos de 1 año de experiencia. Aprende lo básico de la programación.

Skills needed for Interno 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.

Junior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene aproximadamente 1-2 años de experiencia y fundamentos básicos de programación. Aporta ideas durante las reuniones del equipo.

Skills needed for Junior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python

Medio 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene más de 2 años de experiencia en ingeniería de software. Necesitan menos supervisión y un mínimo de repeticiones.

Skills needed for Medio 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.

Senior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Crean diseños expertos, se encargan de proyectos complejos y asesoran a los ingenieros noveles. Entre 5 y 8 años de experiencia en programación.

Skills needed for Senior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.

Ingeniero de plantilla 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Para alcanzar este nivel, se requieren más de 10 años de experiencia. Se requiere un conocimiento experto del código base.

Skills needed for Ingeniero de plantilla 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto

Ingeniero de plantilla senior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene aproximadamente más de 12 años de experiencia. Trabaja en estrecha colaboración con los directivos, contribuyendo al desarrollo de la estrategia

Skills needed for Ingeniero de plantilla senior 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables

Arquitecto principal 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

El nivel más alto para una carrera técnica. Con más de 14 años de experiencia, tienen un profundo conocimiento de cómo funciona la tecnología.

Skills needed for Arquitecto principal 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Saber Demostrar capacidad para manipular, transformar y limpiar datos.
• Saber Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Saber Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Saber Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Saber Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Saber Comunique los resultados traduciendo la información en valor comercial
• Saber Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Saber Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.
• Saber Demostrar comprensión de diferentes técnicas de modelado.
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de probar diferentes modelos en un conjunto de datos, validar y seleccionar el mejor modelo y comunicar los resultados.
• Saber Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Saber Demostrar a través de un proyecto experiencia con plataformas de big data (Hadoop, Spark)
• Aprender Demostrar a través de un proyecto la capacidad de implementar y utilizar un modelo implementado
• Saber Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Saber Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Saber Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Saber Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Aprender Implemente y monitoree un modelo validado en un entorno operativo
• Saber Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Saber Entender con el ecosistema de big data y sus componentes principales
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de planificar la ejecución de un proyecto
• Saber Comprender el concepto de big data y cómo se utilizan los big data en las organizaciones
• Saber Demostrar a través de un proyecto la capacidad de construir conjuntos de datos utilizables
• Saber Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Saber Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python

Gerente career path for 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Jefe de tecnología 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene más de 7 años de experiencia. En lugar de escribir código, asumen las responsabilidades de gestión y proporcionan una sólida tecnología.

Skills needed for Jefe de tecnología 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Helps Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Helps Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Helps Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Helps Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Helps Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Helps Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.

Gerente de ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Gestiona el equipo más grande. Informar al ingeniero jefe sobre los progresos de su equipo, los contratiempos y otras cuestiones.

Skills needed for Gerente de ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Helps Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Helps Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Helps Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Helps Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Helps Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Helps Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Helps Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Helps Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python

Director de ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene más de 10 años de experiencia y más de 5 años dirigiendo un equipo. El director de ingeniería contribuye a la I+D tecnológica

Skills needed for Director de ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Helps Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Helps Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Helps Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Helps Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Helps Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Helps Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Helps Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Helps Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Helps Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Helps Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.

Vicepresidente de Ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

Tiene más de 10 años de experiencia y más de 5 años dirigiendo un equipo. El director de ingeniería contribuye a la I+D tecnológica

Skills needed for Vicepresidente de Ingeniería 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Helps Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Helps Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Helps Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Helps Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Helps Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Helps Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Helps Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Helps Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Helps Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Helps Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Helps Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Ayuda Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Ayuda Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Ayuda Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.

Director de Tecnología 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

El puesto más alto para los ingenieros de software. Forma parte del equipo ejecutivo. El puesto es fundamental para la empresa.

Skills needed for Director de Tecnología 📈Desarrollador de Ciencia de Datos

• Helps Demostrar conocimiento de conceptos estadísticos descriptivos.
• Helps Demostrar conocimientos de estadística inferencial.
• Helps Demostrar capacidad para visualizar datos y extraer información
• Helps Implementar estadísticas descriptivas e inferenciales usando Python
• Helps Demostrar capacidad para formular un problema comercial como una pregunta de hipótesis.
• Helps Demostrar comprensión de lo que es la ciencia de datos y lo que hacen los científicos de datos
• Helps Comprender el muestreo, la teoría de la probabilidad y las distribuciones de probabilidad.
• Helps Demostrar conocimiento de las habilidades de programación de Python
• Helps Demostrar a través de un proyecto la capacidad de analizar un conjunto de datos y comunicar ideas
• Helps Demostrar capacidad para caracterizar un problema empresarial.
• Helps Demostrar el uso de metodologías en la ejecución del ciclo analítico.
• Helps Demostrar capacidad para identificar y recopilar datos: múltiples formatos
• Ayuda Demostrar experiencia con técnicas para lidiar con valores faltantes, valores atípicos, datos desequilibrados, así como la normalización de datos.
• Ayuda Demostrar comprensión de los principios del álgebra lineal para el aprendizaje automático
• Ayuda Demostrar comprensión de las técnicas de validación y selección de modelos.