Profundizamos en el big data



Eliminando el corte en la contratación

big data en RRHH podrían hacer más equitativa la contratación y mejorar la diversidad reduciendo el sesgo, afirma Zoe Jervier Hewitt de EQT Ventures a Protocol. Eso empieza incluso antes de 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 forma, 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 tubería 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 utilizando 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, dice Lee. Eso puede incluir el aprendizaje de la depuración de datos y el análisis de datos, como la manera de reconocer patrones en los datos.

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


¿Por qué razón hay una mayor demanda de científicos de datos?

Conforme cada empresa se transforma en una empresa tecnológica hasta determinado punto, aumenta la necesidad de profesionales cualificados que puedan examinar esos datos y conseguir conocimientos empresariales.

A medida que el tamaño de los datos de las compañías crece, hay una mayor demanda de empleados con habilidades concretas que puedan organizar y examinar de forma eficaz estos datos, dijo Pablo Ruiz Tallo, investigador económico de Glassdoor, a TechRepublic. Al mismo tiempo, la cantidad de personas con estas habilidades es todavía parcialmente baja en comparación con la demanda, lo que resulta en un mayor salario.


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

A finales de agosto, Glassdoor tenía más de 53.000 ofertas de trabajo que mentaban el aprendizaje automático (ML) y veinte 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 están haciendo del análisis de datos y del aprendizaje automático un elemento central del desarrollo de nuevos productos y de las oportunidades de ingresos futuros.

Las grandes empresas de tecnología, así como las organizaciones tecnológicas independientes, ofrecen programas de capacitación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de esta manera como para profesionales que desean dominar la tecnología más reciente. Cada programa de esta lista de los mejores cursos online 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 empresa. Los estudiantes de este curso van a tomar 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 alrededor de diez 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




Certificación en Inteligencia de Negocios de Oracle

Esta formación va a preparar a las personas para utilizar el software de Oracle para optimizar las operaciones comerciales y crear informes, modelos y previsiones. Oracle ofrece formación en inteligencia empresarial en 4 categorías:

BI Enterprise Edition - aprenda a edificar y dirigir cuadros de mando
Essbase - aprenda a emplear el procesamiento metódico on-line para pronósticos y análisis
BI Publisher - aprende a crear y dar informes y otros documentos
Aplicaciones de BI - aprenda a instalar, configurar y personalizar las aplicaciones de BI de Oracle y el almacén de inteligencia de negocios de Oracle

Las certificaciones están disponibles para los dos primeros programas de entrenamiento.

El programa de certificado de desarrollo Aquí la respuesta de TensorFlow

Los desarrolladores que aprueben el examen pueden unirse a la Red de Certificados de TensorFlow. Este manual cubre los criterios para tomar el examen, incluyendo una lista de verificación de habilidades, elegibilidad y recursos permitidos a lo largo del examen.

Para aprobar el examen, los examinandos deben entender:

Los principios fundamentales del ML y el aprendizaje profundo
Edificando modelos de ML en TensorFlow 2.x
Edificando reconocimiento de imágenes, detección de objetos, algoritmos de reconocimiento de texto con redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales
Utilizando imágenes del mundo real de diferentes formas y tamaños para visualizar el viaje de una imagen mediante las convoluciones para comprender
cómo una computadora ve la información, la pérdida de la trama y la precisión
Explorando estrategias para prevenir el exceso de equipamiento, incluyendo el aumento y los abandonos
Aplicando redes neuronales para solucionar inconvenientes de procesamiento de lenguaje natural usando TensorFlow

Si estos temas son nuevos para ti, echa un vistazo al DeepLearning.ai TensorFlow in Practice Specialization on Coursera o al curso de Introducción al TensorFlow for Deep Learning sobre Udacity.

El examen cuesta cien dólares americanos.

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