Big data

Suprimiendo el sesgo en la contratación

big data en RRHH podrían hacer más equitativa la contratación y progresar la diversidad reduciendo el corte, afirma Zoe Jervier Hewitt de EQT Ventures a Protocol. Eso comienza incluso antes que los aspirantes sean entrevistados identificando qué criterios deben cumplir. Trato de hacer que el sistema de evaluación sea realmente hermético, y encuentro que hay menos espacio para que el corte no útil se introduzca en el proceso de esa manera, afirma Jervier Hewitt. Agrega que una tarjeta de puntuación de la evaluación puede centrar la atención en la competencia de un candidato y tener un efecto positivo en la diversidad de la cañería y la diversidad de las contrataciones.


Incremento de la objetividad en la toma de resoluciones

Los profesionales de los recursos humanos siempre y en todo momento han confiado en los instintos viscerales usando datos muy gráficos, mas tienen la posibilidad de tomar decisiones más objetivas incorporando big data, afirma Jaclyn Lee, oficial jefe de recursos humanos de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur, al Director de Recursos Humanos.

La idea es mudar la mentalidad de uno que es reactivo a uno que es proactivo, afirma Lee. Eso puede incluir el aprendizaje de la depuración de datos y el análisis de datos, así como la manera de reconocer patrones en los datos.

Tener tales conocimientos de grandes análisis de datos e inteligencia artificial es todavía más esencial, en tanto que con la tasa de desempleo siendo tan baja como es, el liderazgo de RRHH no tiene mucho margen para 'hacerlo bien', dice Rachel Lyubovitzky de EverythingBenefits a Forbes. Entender las tendencias más amplias de RRHH en múltiples organizaciones y poder aprovechar las experiencias compartidas permite a los empleadores tomar mejores resoluciones.


Los cinco pasos principales para una buena ciencia de los datos

Mucha gente habla de la ciencia de los datos. Pocos saben de qué hablan y aún menos son siendo conscientes de de qué forma funciona. Pero, se utiliza en todas partes hoy día, así que incluso si no eres un científico de datos, es bueno saber cuáles son los pasos básicos. Aquí hay 5 pasos básicos para la ciencia de los datos.

¿Por qué razón lo haces? ¿Estás resolviendo un problema? ¿Qué inconveniente es? La ciencia de los datos no es una salsa que se esparce sobre las cosas para mejorarlas de alguna forma. Es una forma de abordar los problemas. Sepa qué inconveniente intenta resolver su empresa ya antes de pedirle a la ciencia de los datos que lo resuelva.
Recopile los datos. Cuando conozca la razón de su negocio, su científico de datos puede empezar a descubrir qué datos pertenecen a él y recogerlos. No se limite a elegir los datos libres o se arriesgue a introducir un corte.
Analice los datos. El análisis exploratorio de datos (EDA) es el enfoque más habitual. Revela lo que los datos pueden decirle. El EDA acostumbra a ser bueno para descubrir las áreas en las que se quiere compendiar más datos. Un buen EDA usa un conjunto predefinido de directrices y umbrales para asistir a superar el sesgo.
Edifique sus modelos y pruebe si son válidos. En el momento en que haya analizado los datos puede hacer su modelo de aprendizaje automático que tiene como objetivo proporcionar una buena solución al inconveniente de la empresa. Antes de establecer un modelo, asegúrese de experimentar con ciertas opciones y ciclos de validación convenientes.
Resultados. Ejecute el modelo e interprete los resultados. Mucha gente no se da cuenta de que la inteligencia artificial no solo le afirma la solución a su inconveniente. Los modelos de aprendizaje automático ofrecen resultados que los humanos interpretan. Los conocimientos de los científicos de datos son los que hacen que el resultado sea algo sobre lo que se pueda actuar.

Seguro que esto causa que suene de esta forma de simple, y obviamente cualquier científico de datos sabe que la prueba está en todo ese trabajo para hacer que estas cosas sucedan, pero conocer lo básico puede ayudar a tomar mejores resoluciones que van a ayudar a sus científicos de datos a hacer mejor su trabajo. Todo el planeta gana. Aun la máquina.

Certificaciones en ciencias de la información para mejorar tu currículum y tu salario.

A finales de agosto, Glassdoor tenía más de 53.000 ofertas de trabajo que mencionaban el aprendizaje automático (ML) y 20.000 trabajos que incluían la ciencia de los datos con sueldos que iban de cincuenta a más de 180.000 dólares estadounidenses. Cada vez más empresas hacen del análisis de datos y del aprendizaje automático un factor central del desarrollo de nuevos productos y de las ocasiones de ingresos futuros.

Las grandes empresas de tecnología, como las organizaciones tecnológicas independientes, ofrecen programas de capacitación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de este modo como para profesionales que quieren dominar la tecnología más reciente. Cada programa de esta lista de los mejores cursos on line para la ciencia de los datos ampliará su experiencia y añadirá un valioso elemento de línea en forma de certificación de ciencia de los datos a su currículo.


Certificado profesional de ciencias de los datos de IBM

IBM ofrece este programa en Coursera, que es dado por empleados de la compañía. Los estudiantes de este curso tomarán una serie de laboratorios prácticos en la nube de IBM que dan experiencia con Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson Studio.

Este programa on line toma en torno a 10 meses para completarse y tiene 9 cursos:

Qué es la ciencia de los datos Herramientas para la ciencia de los datos
Metodología de la ciencia de los datos
Pitón para la ciencia de los datos y la IA
Bases de datos y SQL para la ciencia de los datos
Análisis de datos con Python
Visualización de datos con Python
Aprendizaje de máquinas con Python
La piedra angular de la ciencia de los datos aplicados




Certificaciones de científicos de datos del SAS

La Academia SAS para la Ciencia de los Datos ofrece Aquí la respuesta 3 credenciales de nivel profesional para los científicos de los datos:

La conservación de los datos
Análisis avanzados
La IA y el aprendizaje automático

SAS ofrece una prueba gratis de 30 días para que la gente pueda comprobar las herramientas, las ocasiones de aprendizaje práctico y los estudios de casos que forman parte del programa de formación. También hay cursos gratis de aprendizaje electrónico sobre estadística y programación y administración de SAS.

El programa de conservación de datos está desarrollado para personas que quieren cuantificar su experiencia con las herramientas y aplicaciones de administración de datos de SAS, como otras herramientas para preparar los datos para el análisis estadístico. El programa incluye cuatro cursos de formación y un bono para el examen de certificación, incluyendo:

Introducción a la conservación de datos
Herramientas y aplicaciones de administración de datos del SAS
SAS y Hadoop
Herramientas y aplicaciones avanzadas de gestión de datos del SAS

Antes de inscribirse en este curso, las personas deben tener experiencia con los fundamentos de la programación SAS, las técnicas de manipulación de datos y el procesamiento SQL. SAS ofrece clases de preparación para el examen en el programa Profesional de Curado de Datos.

El programa profesional de análisis avanzado incluye nueve cursos online, doce meses de acceso a la formación, 100 horas de acceso al software de nube, y 3 vales de examen. Los cursos incluyen:

Analítica aplicada usando SAS Enterprise Miner
Modelado de la red neuronal
Modelización predictiva mediante regresión logística
Técnicas de minería de datos
Modelos de código abierto
Analítica de texto usando SAS Text Miner
Esenciales para el modelado de series temporales
La experimentación en la ciencia de los datos
Conceptos de optimización para la ciencia de los datos

SAS recomienda que los estudiantes tengan cuando menos 6 meses de experiencia en programación y en el empleo de estadísticas en un ambiente empresarial.

El programa profesional de aprendizaje de la IA y la máquina incluye 5 cursos on line, setenta horas de acceso al software de la nube y 3 vales de examen. SAS aconseja a las personas interesadas en este programa que tengan experiencia en programación, SAS Viya, modelos de regresión y modelos de redes neuronales. Los cursos son:

Aprendizaje automático con SAS Viya
Análisis de texto visual de SAS en SAS Viya
Aprendizaje profundo usando el software SAS
Pronóstico con Model Studio en SAS Viya
Conceptos de optimización para la ciencia de los datos y la IA

Cada programa cuesta 1.295 dólares al año y requiere pasar múltiples exámenes para obtener cada certificación. SAS ofrece una mezcla de clases de preparación de exámenes gratuitas y pagadas.

Los exámenes de certificación de SAS se pueden tomar desde casa por medio de los exámenes supervisados on-line de OnVUE.