¿Por qué razón el Big data nos va a hacer mejores en el futuro?

Prosperar la planificación de la fuerza de trabajo

el big data en RRHH pueden ayudar a organizar los diferentes géneros 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 examinar la retroalimentación, las revisiones de proyectos y los datos de perfiles de talentos por lo general para construir 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 apunta que Natural Language Processing asimismo puede analizar las revisiones del rendimiento empresarial para crear perfiles de competencias de los empleados o producir de forma automática puntuaciones de desempeño tanto para los empleados como para los directivos.



Incremento de la objetividad en la toma de decisiones

Los profesionales de los recursos humanos siempre y en toda circunstancia 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 cambiar 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 semejantes conocimientos de grandes análisis de datos e inteligencia artificial es todavía más esencial, 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 permite a los empleadores tomar mejores resoluciones.


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

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

Conforme el tamaño de los datos de las empresas crece, hay una mayor demanda de empleados con habilidades concretas que puedan organizar y examinar de manera eficaz estos datos, afirmó Pablo Ruiz Tallo, estudioso económico de Glassdoor, a TechRepublic. Al tiempo, la cantidad de personas con estas habilidades es aún parcialmente baja en comparación con la demanda, lo que resulta en un mayor salario.


Certificaciones en ciencias de la información para mejorar tu currículo 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 salarios que iban de cincuenta a más de ciento ochenta dólares americanos. Cada vez página web aquí más empresas hacen del análisis de datos y del aprendizaje automático un elemento central del desarrollo de nuevos productos y de las ocasiones de ingresos futuros.

Las grandes empresas de tecnología, así como las organizaciones tecnológicas independientes, ofrecen programas de formación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de esta manera 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 currículum.


Analítica certificada Certificación profesional

Este programa, que es neutral en cuanto a los proveedores, está dirigido a profesionales de la analítica en la primera fase o bien intermedia de sus carreras. Los solicitantes precisan una licenciatura y 5 años de experiencia profesional o una maestría con tres años de experiencia laboral. Todos y cada uno de los candidatos al examen firman un código de ética y deben presentar una referencia de un empleador para confirmar las habilidades sociales.

El examen se basa en el análisis de labores del trabajo y cubre siete áreas:

El problema de la enmarcación de los negocios
El análisis de los inconvenientes de enmarcado
Data
Selección de la metodología
Construcción de modelos
Despliegue
Gestión del ciclo de vida

Hay 100 preguntas de opción múltiple en el examen. El costo base de la certificación CAP es de 695 dólares americanos o 495 dólares estadounidenses para los miembros del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Administración (INFORMS). INFORMS ofrece una clase de preparación para el examen.

Una nueva versión del examen va a ser lanzada el 1 de enero de dos mil veintiuno y puede ser tomada online.



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 lugar de confiar sólo en los números puede ayudar a ganarse a las personas que no tratan con datos diariamente. Tableau puede asistirte a hacer eso.

El certificado de Especialista en Escritorio de Tableau va a mostrar que usted tiene una entendimiento básica de esta herramienta de visualización de datos. La compañía sugiere que los examinadores tengan al 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 entrenamiento interactivo, lecciones y hasta dos intentos para el examen de certificación.

El examen tiene 30 preguntas y ha de ser completado en sesenta minutos. Los examinandos deben conseguir un 70 por cien 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 alterar un tablero de mandos
Comprensión de las dimensiones y medidas
Dominar los campos reservados y continuos