Cientifico de Datos

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En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​

• Analice conjuntos de datos grandes y complejos para identificar tendencias, patrones y conocimientos.
• Desarrollar e implementar modelos y algoritmos estadísticos para resolver problemas de negocio.
• Colaborar con equipos multifuncionales para definir los objetivos y entregables del proyecto.
• Diseñar y realizar experimentos para probar hipótesis y validar modelos.
• Presentar hallazgos y recomendaciones a las partes interesadas de manera clara y concisa.
• Manténgase actualizado con los últimos avances en ciencia de datos y técnicas de aprendizaje automático.
• Proporcionar orientación y tutoría a científicos de datos jóvenes, según sea necesario.
• Garantizar la integridad y calidad de los datos durante todo el proceso de análisis.

• Experiencia demostrable como Data Scientist o rol similar.
• Fuertes habilidades de programación en lenguajes como Python, R o SQL.
• Dominio de herramientas de visualización de datos (p. ej., Tableau, Power BI) y software estadístico (p. ej., SAS, SPSS).
• Comprensión sólida de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.
• La experiencia con tecnologías de big data (por ejemplo, Hadoop, Spark) es una ventaja.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Fuertes habilidades de comunicación y presentación.
• Capacidad para trabajar de forma independiente y colaborativa en un entorno acelerado.
• Atención al detalle y compromiso para ofrecer resultados de alta calidad.

 características clave:

1. Simplicidad: Los modelos científicos deben ser lo más simples posible, siempre que se ajusten a los datos observados. La simplicidad facilita la comprensión y la interpretación1.
2. Explicativo: Un buen modelo científico debe proporcionar una explicación comprensible del fenómeno o sistema que se estudia. Debe ayudar a entender cómo funciona y por qué ocurren ciertos eventos1.
3. Verificable: Los modelos científicos deben someterse a pruebas mediante experimentos y observaciones. La verificación es esencial para validar su validez y precisión1.
4. Generalizable: Un modelo científico debe tener la capacidad de explicar una amplia variedad de datos y situaciones. Debe ser aplicable en diferentes contextos1.
5. Falsable: Un modelo científico debe poder ser refutado o falsado. Si no cumple con las predicciones o no se ajusta a los datos, se debe considerar un fallo y buscar alternativas1.
6. Parsimonia: También conocido como el principio de economía, implica elegir la explicación más simple posible sin sacrificar la validez1.
7. Consistencia: El modelo debe ser coherente y no debe contener contradicciones internas1.
8. Conservativo: No debe generar predicciones inverosímiles o imposibles. Debe mantenerse dentro de los límites razonables1.
9. Pragmático: Buscar siempre la aplicabilidad práctica. El científico de datos debe considerar cómo el modelo se puede utilizar en la práctica1.
10. Actualizable: Los modelos científicos deben actualizarse y mejorarse a medida que se obtienen nuevos datos y se descubren nuevos hallazgos

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