¿Qué es Big Data y de qué forma funciona?

Prosperar la planificación de la fuerza de trabajo

el big data en RRHH pueden asistir a organizar los diferentes tipos de datos que las empresas tienen sobre los empleados para poder ser empleados con eficacia. el big data con el Procesamiento de Lenguaje Natural pueden asistir a analizar la retroalimentación, las revisiones de proyectos y los datos de perfiles de talentos generalmente para edificar perfiles de habilidades de los empleados en la organización en tiempo casi real, que pueden ser utilizados como una herramienta para la planificación de la fuerza de trabajo, dice Srikant Chellappa de Engagedly a Forbes.

Van Vulpen señala que Natural Language Processing también puede analizar las revisiones del desempeño empresarial para crear perfiles de competencias de los empleados o generar de manera automática puntuaciones de rendimiento tanto para los empleados para los directivos.



Incremento de la objetividad en la toma de resoluciones

Los profesionales de los recursos humanos siempre han confiado en los instintos viscerales usando datos muy descriptivos, pero tienen la posibilidad de tomar decisiones más objetivas incorporando big data, dice Jaclyn Lee, oficial jefe de recursos humanos de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur, al Directivo 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 forma de reconocer patrones en los datos.

Tener tales conocimientos de grandes análisis de datos e inteligencia artificial es aún más importante, ya que con la cota 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 amplias de RRHH en múltiples organizaciones y poder aprovechar las experiencias compartidas deja a los empleadores tomar mejores resoluciones.


Los cinco pasos primordiales para una buena ciencia de los datos

Bastante gente habla de la ciencia de los datos. Pocos saben de qué están hablando y todavía menos son siendo conscientes de cómo funciona. Pero, se usa en todas partes en nuestros días, conque aun si no eres un científico de datos, es bueno saber cuáles son los pasos básicos. Acá hay cinco pasos básicos para la ciencia de los datos.

¿Por qué lo haces? ¿Estás resolviendo un inconveniente? ¿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 inconvenientes. Sepa qué inconveniente intenta resolver su empresa antes de solicitarle a la ciencia de los datos que lo resuelva.
Recopile los datos. Cuando conozca la razón de su negocio, su científico de datos puede comenzar a descubrir qué datos pertenecen a él y recogerlos. No se limite a escoger los datos disponibles o se exponga a introducir un sesgo.
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 revelar las áreas en las que se desea compilar más datos. Un buen EDA usa un conjunto predefinido de directrices y umbrales para ayudar a superar el sesgo.
Construya sus modelos y pruebe si son válidos. Cuando haya analizado los datos puede hacer su modelo de aprendizaje automático que tiene como propósito 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. Bastante gente no se da cuenta de que la inteligencia artificial no sólo 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 hace que suene de este modo de fácil, y obviamente cualquier científico de datos sabe que la prueba está en todo ese trabajo para hacer que estas cosas sucedan, mas conocer lo básico puede asistir a tomar mejores decisiones que van a ayudar a sus científicos de datos a hacer mejor su trabajo. Todo el planeta gana. Incluso la máquina.

Certificaciones en ciencias de la información para progresar tu currículum y tu sueldo.

A fines de agosto, Glassdoor tenía más de cincuenta y tres ofertas de empleo que mentaban el aprendizaje automático (ML) y 20.000 trabajos que incluían la ciencia de los datos con sueldos que iban de cincuenta a más de ciento ochenta dólares estadounidenses. Poco a poco 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 formación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de este modo como para profesionales que desean 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 currículum.


Ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google

Si puedes pasar este examen que está en versión beta, eres certificado por Google Cloud. Google recomienda que los examinandos tengan al menos tres años de experiencia práctica big data agricultura con los productos y soluciones de Google Cloud.

El examen dura 4 horas y cuesta 120 dólares estadounidenses. Las 6 secciones del examen cubren:

Enmarcar el problema del ML
Arquitectura de la solución ML
Preparación y procesamiento de datos
Desarrollo del modelo de ML
Automatización y orquestación del oleoducto de ML
Monitoreo, optimización y mantenimiento de la solución de ML




Mesa de especialista de escritorio

El análisis de datos es inútil salvo que motive la acción. Eso frecuentemente requiere hacer un caso basado en este análisis y presentarlo a los colegas de otros departamentos. Visualizar los datos en vez de confiar sólo en los números puede asistir a ganarse a las personas que no tratan con datos diariamente. Tableau puede ayudarte a hacer eso.

El certificado de Especialista en Escritorio de Tableau va a mostrar que tiene una entendimiento básica de esta herramienta de visualización de datos. La compañía sugiere que los examinadores tengan por lo menos 3 meses de experiencia con la plataforma. El programa de preparación para el examen de Especialista en Escritorio Tableau es un programa de seis semanas de adiestramiento interactivo, lecciones y hasta 2 intentos para el examen de certificación.

El examen tiene 30 preguntas y debe ser completado en 60 minutos. Los examinandos deben obtener un 70 por ciento para aprobar. El examen mide estas habilidades:

Crear y guardar conexiones de datos
La administración de las propiedades de los datos
Creando gráficos básicos
Aplicar el análisis a una hoja de trabajo
Crear y modificar un tablero de mandos
Comprensión de las dimensiones y medidas
Dominar los campos reservados y continuos