Practicante Cientifico de Datos

Vincúlate con nuestro pro pósito de existir para ayudar a las personas a expresar su esencia a través de una moda consciente, sé parte de nuestro equipo de practicantes.

Funciones:

1. Análisis de datos: Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y relaciones significativas que aporten valor a la toma de decisiones estratégicas y operativas.

1. Preparación y depuración de datos: Extraer, limpiar y transformar datos provenientes de diferentes fuentes (bases SQL, APIs, archivos, etc.), garantizando su calidad, consistencia y trazabilidad.
2. Exploración y análisis descriptivo (EDA): Realizar análisis exploratorios que permitan comprender la estructura, distribución y correlaciones de las variables, documentando hallazgos y supuestos relevantes.
3. Desarrollo de modelos y algoritmos: Diseñar, entrenar y evaluar modelos estadísticos y de machine learning orientados a resolver problemas reales de negocio, comparando líneas base con versiones mejoradas y aplicando métricas adecuadas al caso de uso.
4. Ingeniería de características:Generar, seleccionar y transformar variables clave (feature engineering) mediante técnicas de imputación, normalización y reducción de dimensionalidad.

6.Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Implementar y probar técnicas de NLP para extraer información valiosa de textos y documentos no estructurados, fortaleciendo productos y servicios de la organización. 7.Construcción de pipelines reproducibles: Estructurar flujos automatizados de procesamiento, entrenamiento y evaluación mediante scripts o notebooks, manteniendo control de versiones y documentación técnica.

1. Comunicación de resultados: Elaborar informes técnicos y ejecutivos que traduzcan los hallazgos analíticos en recomendaciones prácticas, facilitando la comprensión de resultados a audiencias no técnicas.
2. Soporte operativo y despliegue: Acompañar la ejecución de procesos automáticos (jobs, archivos programados o endpoints de prueba) junto al equipo de desarrollo o arquitectura de datos.

10.Buenas prácticas y ética de datos: Aplicar lineamientos de calidad, privacidad y seguridad de datos, promoviendo el uso responsable y ético de la información y los modelos analíticos.