Nuestra página web utiliza cookies para mejor tu experiencia. Al continuar utilizando nuestro sitio web, usted da su consentimiento para que las cookies se utilicen de acuerdo con nuestra Política de privacidad.

OK

Contratar un Data Scientist Freelance

Por qué los Data Scientist son imprescindibles para mejorar cualquier negocio TMT

Actualmente y en mayor medida que el resto de sectores, el de TMT es un dominio naturalmente digital. En el espacio de las telecomunicaciones, las llamadas de voz se transmiten digitalmente, los servicios de datos superan a menudo a los de voz en cuanto a importancia e ingresos, y cada año son más las infraestructuras digitales y de software del sector. Pero las fronteras entre las telecomunicaciones se están diluyendo en los medios de comunicación y las ICT, que actúan como facilitadoras e impulsoras de la transformación digital. Esto incluye todas las áreas del negocio, desde las áreas de cara al cliente como ventas, prestación de servicios y atención al cliente, hasta las operaciones de back-office.

Como Data Scientist, nuestro trabajo consiste en extraer ideas de negocio a partir de datos ruidosos

.

La Data Science y la IA son vitales para el sector y cada vez más conforme la industria evoluciona. En el caso concreto de los servicios de telecomunicaciones, las operaciones de red, de atención al cliente y de infraestructura generan cantidades masivas de datos. Por eso hoy en día es tan habitual la Data Science en las telecomunicaciones. La Data Science y la IA en las telecomunicaciones proporcionan a los operadores las herramientas para interpretar esos datos y utilizarlos para aumentar la fiabilidad, disminuir los costes, mejorar el servicio al cliente — y mucho más.

Encuentra y contrata a los mejores y más cualificados Data Scientist freelancers a través de Outvise pagando solo por el tiempo/proyecto que necesites.

Data Scientists certificados en la Red

caso práctico
Caso práctico de data science en una empresa de telecomunicaciones

Desafío, Contexto, Problemas por resolver

Implementación de modelos de machine learning para detectar anomalías en el comportamiento del cliente en el contexto de Telecom.

Misión, herramientas y metodología

Los operadores de telecomunicaciones a menudo tienen clientes que utilizan sus suscripciones de forma desproporcionada, lo que conduce a una experiencia de red reducida para otros. Algunos ejemplos son clientes en planes ilimitados con descargas de datos pronunciadas, lo que lleva a la congestión de la red o clientes que reciben principalmente llamadas entrantes y no se suscriben a las ofertas, lo que resulta en ingresos limitados. Un operador de telecomunicaciones que busca aumentar el crecimiento de los ingresos quería identificar a estos clientes y cambiarlos a planes mensuales mínimos.

Dado que el análisis multivariante tenía que realizarse a través de características como compras de suscripción de datos, uso de datos, uso de voz y paquetes de suscripción de voz, algunos modelos híbridos de machine learning se diseñaron como un método de detección de anomalías apropiado. El modelo identificó a los clientes cuyo comportamiento no se alineaba con las características elegidas. Esto incluía clientes sin suscripciones y bajo uso de salida.

Identificar datos anómalos y clientes que pagaban poco, ayudó al cliente a tomar algunas decisiones estratégicas. Vistos los valores atípicos y la geografía, el operador revisó sus planes de suscripción y adaptó su modelo de negocio.

Resultados obtenidos

Al igual que los datos normales destacan los patrones clave, los datos anómalos detectan incidentes empresariales críticos que pueden justificar una acción inmediata o estratégica. La detección de anomalías es una capacidad importante para las organizaciones basadas en datos. El modelo implementado, basado principalmente en algoritmos de machine learning sin supervisión, fue un método nuevo y efectivo para detectar anomalías dentro de los datos de la muestra utilizando análisis multivariados. Esta fue una solución viable para los operadores de telecomunicaciones que buscan cómo aumentar los ingresos, mejorar la eficiencia y reducir los costes.

Competencias imprescindibles de un Data Scientist

  • Uso y aplicación avanzados de conceptos de modelado de datos
  • Amplios conocimientos matemáticos (p.ej.: estadística, álgebra)
  • Competente en el uso de SQL y Python y R
  • Dominio de Excel y Tableau o Power BI
  • Experiencia trabajando en un entorno de cloud
  • Competencias de analista de negocio capaz de traducir las necesidades de negocio a requisitos técnicos
  • Competencias de mentalidad analítica con la capacidad de convertir un problema de negocio en un plan de análisis
  • Pensamiento pragmático y gran atención al detalle
  • Experiencia en machine learning y comprensión del entorno de machine learning end-to-end (ML)
  • Buenas habilidades comunicativas y de gestión de las partes interesadas, incluyendo habilidades de presentación, para comunicarse de forma clara, regular, eficaz y significativa en el nivel senior de la organización
  • Experiencia en el uso de Git y GitHub

Responsabilidades de un Data Scientist

  • Crear modelos y análisis de Machine Learning que mejoren los productos de los clientes
  • Construir modelos predictivos y algoritmos de machine learning y prepararlos para el despliegue en nuestro entorno de producción en vivo
  • Realizar actividades de investigación y desarrollo, exploración y descubrimiento de datos, desarrollo de prototipos, algoritmos y pruebas de concepto, uso de la Data Science líder y soluciones innovadoras de Big Data
  • Priorizar oportunidades que puedan resolverse mediante análisis avanzados y trabajar para desarrollarlas
  • Proponer soluciones y estrategias para los retos empresariales
  • Extraer información empresarial valiosa y ofrecer recomendaciones basadas en dicha información
  • Presentar los resultados y las recomendaciones de forma visualmente atractiva a los cargos senior
  • Emprender el preprocesamiento de datos estructurados y no estructurados para sus análisis.
  • Analizar grandes cantidades de información para descubrir tendencias y patrones
  • Contribuir al diseño de soluciones de monitorizacion e informes para nuestros modelos

Desafíos del puesto

    Explicar conceptos técnicos a audiencias no técnicas Pasar mucho tiempo con datos en bruto Ser flexible y tener en cuenta el contexto Mantenimiento regular y control de las versiones Comprensión del negocio