In qualità di data scientist, puoi guidare gli sviluppi tecnologici mentre svolgi un lavoro educativo e analitico gratificante. Poiché le aziende fanno sempre più affidamento sui big data per prendere decisioni informate, la domanda di data scientist qualificati è aumentata. Scopri di più sulla descrizione del lavoro di un data scientist, lo stipendio, le qualifiche e la differenza tra un data scientist e un data analyst (data scientist vs data analyst).
Chi è un data scientist?
Un data scientist è un esperto di analisi che acquisisce, analizza e interpreta i dati da utilizzare nel processo decisionale. Le responsabilità di un data scientist includono un'ampia gamma di lavori standard e tecnici, come quelli di matematico, scienziato e programmatore di software. Richiede l'implementazione di concetti scientifici insieme all'uso di metodi analitici all'avanguardia come l'apprendimento automatico e le previsioni.
Le aziende in genere impiegano data scientist per setacciare montagne di dati alla ricerca di approfondimenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare le esperienze dei clienti, generare nuovi flussi di entrate, prevenire le frodi e raggiungere una serie di altri obiettivi. Centri medici, università, agenzie governative e persino squadre sportive professionistiche beneficiano tutti del loro perspicace lavoro analitico.
Descrizione del lavoro di Data Scientist
La descrizione del lavoro di un data scientist comporta spesso la raccolta e l'analisi di dati da un'ampia gamma di fonti per ottenere informazioni sulle operazioni di un'azienda. Lo scienziato utilizza processi analitici e statistici, nonché tecnologie di intelligenza artificiale, per automatizzare operazioni aziendali specifiche e generare soluzioni uniche a sfide critiche. Nel frattempo, dovresti presentare i risultati in un formato accattivante e comprensibile dopo aver analizzato i dati. L'obiettivo finale è aiutare l'azienda nell'analisi delle tendenze per migliorare il processo decisionale. Pertanto, un data scientist competente ha bisogno di una serie di abilità che includa il requisito necessario indicato nella descrizione del lavoro. Scopri i requisiti, i compiti e le competenze chiave che una descrizione del lavoro per un data scientist dovrebbe incorporare.
Mansioni:
- Raccolta di informazioni utili da database di grandi dimensioni.
- Selezione delle funzionalità, sviluppo e ottimizzazione dei classificatori con l'uso di strumenti per l'apprendimento automatico.
- Condurre la preparazione di dati strutturati e non strutturati Aumentare i metodi di raccolta dei dati per acquisire tutti i dati necessari per la creazione di sistemi analitici
- Preparazione dei dati che include l'elaborazione, la pulizia e il controllo degli errori prima dell'inizio dell'analisi.
- Elaborazione di enormi set di dati per approfondimenti e risposte.
- Creazione di algoritmi per sistemi di previsione e apprendimento automatico
- Fornire una presentazione trasparente dei risultati
- Proporre idee per risolvere problemi aziendali
- Collaborare con i reparti IT e Business
Abilità e requisiti
- Esperienza nella scienza dei dati o nell'analisi dei dati con un track record di successo.
- Conoscenza dell'apprendimento automatico e della ricerca operativa
- Esperienza con il data mining
- La familiarità con Scala, Java o C++ è un vantaggio
- Devi avere conoscenza di R, SQL e Python.
- Esperienza pregressa con piattaforme BI e data framework.
- Esperto di affari e una mente analitica
- Competenza in matematica
- Capacità di risolvere problemi
- Abilità superiori nella presentazione sia orale che scritta
- Una laurea in informatica/ingegneria/settore pertinente o una laurea in scienze dei dati
Stipendio per data scientist
Attualmente, lo stipendio medio per un data scientist negli Stati Uniti è di $ 122,338; tuttavia, questo numero oscilla regolarmente. Diversi fattori determinano anche la fascia salariale di un data scientist. Pertanto, includono:
#1. Livello di esperienza
Principalmente, il livello di competenza nel campo determina lo stipendio di un data scientist. Le aspettative salariali hanno senso se si considera il livello di competenza richiesto per la posizione di data scientist. Tuttavia, il tuo livello di esperienza è particolarmente cruciale in una professione di nicchia come la scienza dei dati.
Ci sono anche molti modi per entrare nell'area della scienza dei dati. Alcuni data scientist hanno una laurea in materie come informatica o statistica, mentre altri sono usciti direttamente dal liceo. Nel frattempo, le persone salgono la scala aziendale in una varietà di altri modi. Alcune persone, ad esempio, entrano nel mondo del lavoro come data scientist o programmatori prima di passare a stabilirsi in un settore più specializzato. Tutti questi fattori influenzeranno il tuo reddito potenziale.
# 2. Posizione
Data l'enfasi sull'autonomia e la tecnologia nella scienza dei dati, questo è un campo eccellente per i lavoratori remoti. Un data scientist che lavora da remoto può aspettarsi di guadagnare $ 153,137 all'anno. Tuttavia, l'ubicazione del tuo lavoro o della tua casa può avere un impatto sulla tua retribuzione.
# 3. Industria
Il settore in cui lavori potrebbe avere un impatto importante sul tuo reddito annuale. Ad esempio, il settore immobiliare paga i data scientist il 18% in più rispetto allo stipendio medio. Il settore della tecnologia dell'informazione (IT) paga ai data scientist i secondi stipendi più alti. Nel frattempo, i data scientist nel settore IT guadagnano il 14% in più rispetto ai loro colleghi in altri campi.
Qualifiche di Data Scientist
Di seguito sono riportate le qualifiche vitali per essere un data scientist:
#1. Ottenere un master o un dottorato di ricerca
Questa è una delle qualifiche vitali per essere un data scientist. I titolari di master e dottorato hanno un vantaggio nel trovare un impiego nel campo della scienza dei dati. I laureati richiesti nel campo della scienza dei dati hanno un background in scienza dei dati, informatica, informatica, matematica e statistica. Molti datori di lavoro apprezzano molto i campi STEM come la tecnologia biologica, l'ingegneria meccanica e la fisica. Inoltre, tieni presente che i data scientist devono conoscere i dettagli dell'archiviazione e del calcolo dei dati dispersi per utilizzare efficacemente questi strumenti per lo sviluppo di modelli e previsioni.
#2. Ottenere una posizione a livello di entrata
Molte aziende hanno un urgente bisogno di ricoprire posizioni di data scientist di livello base. Esamina i ruoli di analista di dati junior e data scientist junior. Le posizioni entry-level nella scienza dei dati possono essere più facili da ottenere con una formazione dipendente dal sistema nei domini relativi ai dati. È anche importante prepararsi bene per un colloquio, soprattutto se stai cercando una posizione nella scienza dei dati.
#3. Conoscenza della matematica
La capacità di comprendere l'algebra e il calcolo è una delle qualifiche di base per una carriera come data scientist. Dovrai anche imparare come ottimizzare gli algoritmi per trovare nuove soluzioni di dati.
#4. Conoscenza dell'apprendimento automatico
Devi avere una comprensione delle varie tecniche di apprendimento automatico, come modelli ad albero, programmazione di rinforzo, regressione logistica (LR) e reti neurali artificiali. Quindi, con l'assistenza di queste strategie, puoi anche affrontare una serie di sfide di data science basate su previsioni di risultati organizzativi chiave.
#5. Abilità di comunicazione
Infine, questa è una delle qualifiche per ottenere una carriera come data scientist. Devi essere in grado di spiegare complicate idee tecnologiche ai tuoi colleghi e leader, alcuni dei quali potrebbero non avere un background in informatica. Inoltre, dovresti essere in grado di spiegare idee difficili a quelle persone in un modo che sia facile da capire per loro.
#6. Lavoro di squadra
Potrebbe essere necessario collaborare con i dirigenti e lavorare come una squadra per affrontare le sfide dell'azienda e ideare strategie per migliorare il flusso di lavoro. Potresti anche collaborare con gli sviluppatori di prodotti e gli esperti di marketing durante il processo di sviluppo del prodotto per assistere nel lancio dei nuovi articoli.
Scienziato dei dati contro analista dei dati
Nel 2023, si prevede che i data scientist e gli analisti di dati saranno due dei lavori con la domanda e la retribuzione più elevate. La distinzione tra un analista di dati e un data scientist non è sempre facile da fare, anche se c'è un notevole interesse nel campo dei professionisti dei dati. Pertanto, differiscono nei seguenti modi:
In primo luogo, i compiti di un analista di dati o di un data scientist possono cambiare in base al settore in cui sono impiegati e alla loro ubicazione fisica. Il lavoro di un analista di dati comporta l'indagine sulle cause di eventi, come un calo delle vendite, o lo sviluppo di dashboard per tenere traccia degli indicatori chiave di prestazione. D'altra parte, i data scientist utilizzano framework di big data come Hadoop e modelli di dati per prevedere eventi futuri (data scientist vs data analyst)
In secondo luogo, un set di dati esistente viene analizzato da un analista di dati, mentre i data scientist escogitano nuovi approcci alla raccolta e all'analisi dei dati che possono quindi essere utilizzati dagli analisti di dati. Quindi, se hai una passione per la matematica, la statistica e la programmazione, potresti essere un ottimo candidato per questa linea di lavoro (data scientist vs data analyst).
In terzo luogo, quando cercano modelli e sviluppi nei dati statistici, gli analisti confrontano i dati, mentre i data scientist costruiscono framework e modelli di acquisizione dei dati (data scientist vs data analyst).
Infine, il compito principale di un analista di dati è applicare dati strutturati per trovare soluzioni a problemi osservabili che sorgono in azienda. Le loro responsabilità in genere cambiano in base al settore in cui sono impiegati e al loro livello di competenza. D'altra parte, il compito principale dei data scientist è produrre previsioni attraverso l'applicazione di metodologie di dati più sofisticate (data scientist vs data analyst).
È difficile diventare un data scientist?
No non lo è. Tuttavia, una solida conoscenza della matematica e dell'informatica, nonché una precedente esperienza con enormi set di dati, sono solitamente prerequisiti per una carriera come scienziato dei dati. Inoltre, la familiarità con l'apprendimento automatico e la stima statistica è spesso utile.
I data scientist vengono pagati bene?
Secondo Glassdoor, lo stipendio annuale che rientra nella fascia bassa dello spettro salariale per i data scientist è di 78mila dollari. Questa gamma di salari arriva fino a $ 204,000 al suo punto massimo. Negli Stati Uniti, il tuo compenso come data scientist potrebbe essere influenzato da una varietà di cose diverse.
Il data scientist è un sacco di matematica?
La formazione matematica è necessaria per le professioni nel campo dei dati. Questo perché lo sviluppo di algoritmi per l'apprendimento automatico, l'esecuzione di analisi e l'estrazione di informazioni dai dati richiedono tutti la matematica. Anche se la matematica non è l'unico prerequisito per il tuo percorso accademico e professionale nella scienza dei dati, sarà quasi sempre uno dei requisiti più cruciali.
Quanti anni ci vogliono per diventare un data scientist?
Ci sono corsi di laurea in scienze dei dati che durano quattro anni e ci sono anche campi di addestramento che durano tre mesi. Quindi, se hai già una laurea o ti sei laureato in un programma di formazione intensivo, potresti pensare di perseguire un master, che può essere conseguito in un solo anno.
Un Data Scientist codifica?
La maggior parte dei data scientist esperti nella forza lavoro oggi codifica ancora, poiché questo è un requisito per i loro ruoli. Tuttavia, l'ambiente della scienza dei dati è in continua evoluzione e ora sono disponibili strumenti che consentono alle persone di completare i progetti di dati dall'inizio alla fine senza mai toccare una riga di codice.
Quali sono alcune sfide comuni che devono affrontare i data scientist?
Affrontare grandi set di dati, capire come lavorare con algoritmi complicati e scoprire nuovi modi per visualizzare i dati sono solo alcuni dei soliti problemi che i data scientist devono affrontare. Oltre a ciò, potrebbe anche essere loro richiesto di comunicare i propri risultati a un pubblico che non è tecnicamente orientato.
Cosa rende un bravo data scientist?
La connessione tra business e dati è resa possibile da data scientist competenti. Devono avere una competenza approfondita su come spiegare fatti complicati in modo comprensibile, nonché la capacità di rappresentare visivamente i risultati della loro ricerca. Oltre ad avere forti capacità di scrittura, un data scientist efficace avrà anche forti capacità cognitive e di risoluzione dei problemi.
Con chi lavora un data scientist?
Nella maggior parte dei casi, un data scientist svolge i propri compiti per un'organizzazione o un'azienda, dove farà parte di un team di altri data scientist che esamineranno quantità variabili di dati. Potrebbero essere tenuti a presentare i loro sviluppi e scoperte ai superiori, come un capo scienziato dei dati.
Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?
Per ottenere una posizione come data scientist di livello base, di solito occorrono dai sette ai dodici mesi di studio intensivo per un individuo senza precedente esperienza di programmazione e/o matematica.
Riferimenti
- coursera.org
- techtarget.com
- degreeandcareers.info
- simplelearn.com
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