La domanda di data scientist è aumentata a causa della crescente quantità di dati che le aziende stanno raccogliendo oggi ed è improbabile che questa tendenza si inverta presto. I data scientist sono profumatamente pagati per il loro lavoro nell'aiutare le aziende a dare un senso a set di dati enormi e complessi. Molti lavori entry-level pagano oltre $ 100,000 all'anno. Lauree in scienze dei dati vengono ora offerte da un numero crescente di scuole e università. Ma cosa succede se non ti viene data la possibilità di frequentare il college? Non agitarti. puoi ancora diventare un data scientist senza una laurea. Puoi diventare un data scientist senza una laurea semplicemente seguendo questa guida dettagliata. Esamineremo anche le distinzioni tra uno scienziato di dati e un analista di dati e lo stipendio richiesto.
Che cos'è un Data Scientist?
Le aziende producono enormi quantità di dati ogni giorno. Tutto, dalle informazioni sui clienti al monitoraggio dell'inventario, è incluso in questi dati. I data scientist sono responsabili della gestione e della trasformazione di questi dati in conoscenza che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni importanti.
Puoi diventare un data scientist senza una laurea?
Sì, è possibile lavorare come data scientist senza una laurea. Sebbene le lauree avanzate in matematica, informatica e statistica possano essere richieste in alcune descrizioni di lavoro per data scientist, questi di solito non sono prerequisiti rigorosi.
Come diventare Data Scientist senza laurea
Il campo più popolare è Data Science. La probabilità che i candidati possiedano una vera laurea in Data Science è estremamente bassa perché si tratta di un campo relativamente nuovo. Ecco alcune azioni essenziali che ti aiuteranno a diventare un data scientist senza una laurea per rimediare. I prossimi sono:
#1. Ottenere le informazioni di base essenziali
Numerosi rami della matematica, dell'informatica e della statistica contribuiscono tutti all'ampio campo della scienza dei dati. Puoi saperne di più su questi argomenti leggendo una varietà di libri. La guida completa di DataFlair sulle statistiche per la scienza dei dati spiega alcune delle idee statistiche chiave che sono pertinenti alla scienza dei dati.
Inoltre, puoi conoscere argomenti come calcolo, algebra lineare, probabilità, matematica discreta, ecc. Puoi imparare Python e R, i due linguaggi di programmazione più utilizzati nel campo della scienza dei dati, per acquisire conoscenze sui fondamenti della disciplina .
#2. Impara la scienza dei dati
Ora, l'apprendimento della scienza dei dati è il secondo passaggio fondamentale per diventare uno scienziato dei dati senza una laurea. In cosa consiste la scienza dei dati? Estrazione dei dati, trasformazione dei dati, pulizia, visualizzazione e previsione sono solo alcuni degli elementi che compongono la scienza dei dati.
Ciascuno di questi elementi deve essere padroneggiato separatamente. Lo storytelling è una componente cruciale della scienza dei dati. Devi essere esperto con una varietà di strumenti per apprendere queste abilità. Ad esempio, devi avere familiarità con programmi come ggplot2, seaborn e matplotlib per la visualizzazione.
#3. Esamina i case study in tempo reale
Una volta acquisita una solida conoscenza della scienza dei dati e dei numerosi strumenti coinvolti nel processo di scienza dei dati, è necessario esaminare e studiare numerosi casi di studio su come le grandi aziende utilizzano la scienza dei dati per aumentare le proprie operazioni e i propri ricavi.
#4. Mantenere i progetti in corso
Devi lavorare su progetti reali per affrontare problemi reali per acquisire una corretta comprensione dell'argomento più pratico della scienza dei dati. Le tue abilità di Data Science avanzeranno come risultato dell'acquisizione di esperienza pratica nella risoluzione di problemi del mondo reale.
Può essere difficile trovare un lavoro nella scienza dei dati come neolaureato, quindi assicurati di lavorare su progetti reali utili e sviluppare le tue capacità.
# 5. Ottieni la certificazione
Sebbene ottenere una certificazione sia facoltativo, aumenterà solo le tue possibilità di diventare un data scientist senza una laurea. Le tue capacità di implementazione di Data Science saranno evidenziate da una certificazione ufficiale.
Aziende come Microsoft, Cloudera, SAS e altre forniscono certificazioni in Data Science. Di seguito è riportato un elenco di alcuni di questi certificati:
- Data Scientist certificato SAS
- Associato certificato Cloudera: certificazione per sviluppatori Spark e Hadoop
- Associato certificato Microsoft Azure Data Scientist
- Crea un portafoglio.
Il lavoro che hai svolto nell'area della scienza dei dati si riflette nel tuo portfolio. Diverse iniziative di Data Science possono aiutarti a migliorare il tuo portfolio. Puoi attirare l'attenzione di diversi reclutatori di lavoro aumentando la tua visibilità su piattaforme come Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, ecc.
Puoi adattare il tuo portafoglio a una particolare posizione. Ad esempio, se la tua posizione richiede l'apprendimento automatico, dovrai avere progetti nel tuo portafoglio che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico.
Il portfolio di analisi dei dati è un altro tipo di portfolio che ti consente di mettere in mostra la trasformazione, la pulizia, la visualizzazione dei dati, ecc. Il portfolio narrativo è la terza categoria di un portfolio, che è un'iniziativa completa che converte un problema aziendale in scienza dei dati.
#7. Partecipa agli Hackathon
Imparare la scienza dei dati facendolo è il metodo migliore. Kaggle è solo uno dei tanti luoghi online che consentono il coinvolgimento attivo nelle competizioni di data science. Puoi costruire il tuo portfolio e aggiungere esperienza al tuo curriculum partecipando a queste competizioni.
Puoi acquisire una comprensione approfondita di come applicare la scienza dei dati in circostanze di vita reale impegnandoti in un'ampia pulizia, trasformazione, analisi e visualizzazione dei dati. Acquisire esperienza lavorando con sfide di data science di vario grado ti aiuterà a sviluppare le tue competenze.
Abbiamo subito diversi processi, tra cui l'acquisizione di conoscenze preliminari, lo sviluppo di competenze di data science essenziali, l'ottenimento di credenziali, la costruzione di un portfolio e la partecipazione a diverse competizioni. Si può comunque diventare uno scienziato dei dati senza una laurea seguendo questi passaggi.
Laurea in scienze dei dati
Una laurea in scienze dei dati è un programma di studio che si concentra su concetti, metodi e attrezzature impiegati nel campo. Informatica, statistica e conoscenza del dominio sono tutte combinate nell'area interdisciplinare della scienza dei dati per trarre conclusioni e informazioni dai dati.
I corsi di matematica, statistica, informatica, data mining, machine learning, visualizzazione dei dati e comunicazione si trovano spesso nei corsi di laurea in scienze dei dati. Inoltre, programmi specifici potrebbero fornire corsi in campi particolari come affari, medicina o scienze sociali.
Sono disponibili sia diplomi universitari che laureati in scienze dei dati. Alcuni college offrono lauree specialistiche in scienze dei dati, mentre altri forniscono lauree in materie incentrate sulla scienza dei dati, come statistica, informatica o tecnologia dell'informazione.
I laureati dei corsi di laurea in scienze dei dati possono lavorare come scienziati dei dati, analisti, ingegneri specializzati in machine learning, ingegneri dei dati, analisti aziendali e molte altre posizioni correlate. Una laurea in scienze dei dati potrebbe essere un investimento saggio per le persone che desiderano entrare in questo campo di lavoro perché c'è una crescente necessità di approfondimenti basati sui dati in tutti i settori.
Quali sono alcune università che offrono lauree in scienze dei dati?
Sia le lauree universitarie che quelle post-laurea in scienze dei dati sono disponibili presso numerose università. Ecco alcuni esempi di college che forniscono lauree in scienze dei dati:
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Bachelor of Science in Computer Science and Engineering con specializzazione in Data Science
- Carnegie Mellon University - Corso di laurea in statistica e scienza dei dati
- Università della California, Berkeley - Laurea in scienze dei dati
- New York University - Corso di laurea in Scienze dei dati
- Stanford University - Master of Science in Statistica: Data Science
- Columbia University - Master of Science in Data Science
- Università di Washington - Master of Science in Data Science
- Università del Texas ad Austin - Master of Science in Data Science
- Johns Hopkins University - Master of Science in Data Science
- Università della California, San Diego - Master of Science in Data Science and Engineering
Ci sono molte più università che offrono lauree in scienze dei dati; questi sono solo alcuni esempi. Per scegliere il programma più adatto ai tuoi obiettivi accademici e professionali, è fondamentale condurre ricerche e confrontare diverse opzioni.
Stipendio per data scientist
Lo stipendio di un data scientist potrebbe variare in base a diversi fattori, tra cui posizione, settore, anni di esperienza, livello di istruzione e particolari responsabilità lavorative. Tuttavia, poiché c'è una così grande richiesta di data scientist, in genere sono pagati molto.
Lo stipendio base tipico per uno scienziato di dati negli Stati Uniti è di circa $ 113,000 all'anno, secondo Glassdoor. Tuttavia, a seconda dei suddetti fattori, questa cifra può variare da circa $ 76,000 a oltre $ 180,000 all'anno.
Molti data scientist possono ricevere bonus, stock option e altri tipi di retribuzione oltre al loro normale stipendio. I data scientist potrebbero essere in grado di guadagnare di più e ricevere pacchetti retributivi più redditizi in alcuni settori, come la tecnologia e la finanza.
È importante ricordare che la retribuzione dei data scientist può variare a seconda della nazione e dell'area. Ad esempio, Payscale stima che lo stipendio medio annuo di un data scientist nel Regno Unito sia di circa 47,000 sterline.
Nel complesso, l'argomento della scienza dei dati ha un grande potenziale di guadagno e c'è una grande richiesta di data scientist in varie aziende.
Scienziato dei dati contro analista dei dati
Secondo il World Economic Forum Future of Positions Report 2023, un analista di dati vs. scienziato di dati rappresenta due delle posizioni più richieste e ben retribuite, insieme a specialisti di intelligenza artificiale e machine learning e specialisti di trasformazione digitale.
Sebbene ci sia indiscutibilmente molto interesse per i professionisti dei dati, non è sempre ovvio cosa distingue un analista di dati da un data scientist. Sebbene lo facciano in modo diverso, entrambi i ruoli includono l'utilizzo dei dati.
Analisti di dati vs. Data Scientist: cosa fanno?
Una delle maggiori differenze tra un data scientist e un analista è ciò che fanno con i dati.
Gli analisti di dati utilizzano spesso strumenti come i linguaggi di programmazione SQL, R o Python, il software di visualizzazione dei dati e l'analisi statistica per lavorare con dati strutturati per affrontare i problemi aziendali del mondo reale. Le attività tipiche per un analista di dati potrebbero essere:
- Identificare le esigenze di informazioni in collaborazione con i leader dell'organizzazione
- Utilizzo di fonti primarie e secondarie per raccogliere informazioni
- Riorganizzare e ripulire i dati per l'analisi
- Esaminare i set di dati per trovare modelli e tendenze che possono essere trasformati in conoscenza che può essere utilizzata
- Presentazione dei risultati di facile comprensione per guidare le decisioni basate sui dati
Quando si ha a che fare con l'ignoto, i data scientist utilizzano spesso approcci di dati più sofisticati per generare previsioni future. Potrebbero sviluppare tecniche per la modellazione predittiva in grado di gestire sia dati strutturati che non strutturati, oppure potrebbero automatizzare i loro algoritmi di apprendimento automatico. Questa posizione è generalmente vista come una versione migliorata di un analista di dati. Le tipiche faccende quotidiane potrebbero includere:
- Raccolta, purificazione ed elaborazione di dati non elaborati
- Utilizzo di algoritmi di machine learning e modelli predittivi per raccogliere grandi set di dati
- Creazione di strumenti e procedure per tracciare e valutare l'accuratezza dei dati
- Creazione di dashboard, report e strumenti per la visualizzazione dei dati
- Programmare la raccolta e il trattamento dei dati in modo automatizzato
Differenze e somiglianze tra un analista di dati e uno scienziato di dati
Per entrambe le opzioni professionali è necessaria una laurea in un campo quantitativo come matematica, informatica o statistica.
Un analista di dati potrebbe dedicare più tempo all'analisi di routine fornendo costantemente report. I metodi utilizzati per alterare, archiviare e analizzare i dati possono essere creati da un data scientist. In poche parole, uno scienziato di dati sviluppa nuovi modi di raccogliere e analizzare i dati che devono essere utilizzati dagli analisti, mentre un analista di dati dà un significato ai dati già raccolti.
Se ti piacciono sia la programmazione informatica che la matematica e le statistiche, qualsiasi percorso professionale potrebbe essere adatto alle tue aspirazioni professionali. Un analista si concentra spesso nel fornire risposte dettagliate sulle operazioni dell'azienda. Per creare approcci innovativi per porre e rispondere a problemi significativi, un data scientist può operare a un livello più macro.
I ruoli sono talvolta caratterizzati dagli strumenti che impiegano, sebbene ogni funzione si occupi dell'utilizzo dell'analisi dei dati per fornire approfondimenti che possono essere utilizzati dall'azienda. Essere esperti con software di database relazionali, applicazioni di business intelligence e strumenti statistici è vantaggioso per gli analisti di dati. Python, Java e machine learning sono spesso utilizzati dai data scientist per modificare e analizzare i dati.
Data Scientist vs. Analytic: requisiti educativi
Una laurea in una materia come matematica, statistica, informatica o finanza è in genere necessaria per le posizioni di analista di dati. I data scientist spesso possiedono un master o un dottorato in scienze dei dati, tecnologia dell'informazione, matematica o statistica, così come molti analisti di dati avanzati.
Sebbene la laurea sia sempre stata la strada principale per una carriera nei dati, ora si aprono nuove alternative per chi non ha una laurea o un'esperienza precedente. Puoi acquisire le conoscenze e le abilità richieste per una posizione di livello base come analista di dati in meno di sei mesi di studio ottenendo un certificato professionale in analisi dei dati da Google o IBM, entrambi accessibili su Coursera. Con il certificato Google in mano, avrai accesso a una rete di assunzione di oltre 130 aziende.
Lavorare prima come analista di dati può essere un metodo fantastico per iniziare una carriera come scienziato di dati se hai appena iniziato.
Di quali qualifiche hai bisogno per essere un Data Scientist?
Per i data scientist è spesso richiesta una laurea in informatica, scienza dei dati o una disciplina strettamente correlata. Tuttavia, un master in scienza dei dati o un argomento strettamente correlato è preferito da molti lavori in questo settore.
Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?
Uno scienziato dei dati normalmente trascorre almeno quattro anni di studio a tempo pieno per conseguire una laurea in scienze dei dati, informatica o una disciplina strettamente correlata.
Quanto è difficile diventare un data scientist?
In genere richiede un background molto solido in matematica e informatica, oltre a competenze precedenti che lavorano con enormi quantità di dati.
Posso diventare un data scientist in 1 anno?
SÌ. In sole 12 settimane, puoi acquisire le competenze necessarie per diventare un data scientist.
Il data scientist è un lavoro stressante?
SÌ. Molti esperti di dati hanno descritto il campo dell'analisi dei dati come impegnativo.
Che cos'è un data scientist entry-level?
Un data scientist entry-level lavora esamina, decifra e raccoglie enormi quantità di dati.
Conclusione
Uno scienziato dei dati è uno specialista che estrae i dati per informazioni e approfondimenti utilizzando abilità statistiche, di codifica e analitiche. Molti settori diversi, tra cui banche, sanità, tecnologia e altri, sono molto richiesti per i data scientist.
Normalmente è necessario disporre di solide basi in matematica, statistica, informatica ed esperienza di dominio in un determinato campo per diventare uno scienziato dei dati. Oltre alle discipline affini come l'informatica e la statistica, diversi college offrono anche programmi di laurea e laurea in scienze dei dati.
Una carriera nella scienza dei dati offre un notevole potenziale di guadagno, con i data scientist che spesso guadagnano salari superiori alla media. Inoltre, poiché il processo decisionale basato sui dati diventa più cruciale nelle aziende, questo campo offre prospettive di crescita e progresso.
Per coloro che hanno una passione per l'analisi dei dati, la risoluzione dei problemi e l'innovazione, la scienza dei dati è un settore in rapida espansione che offre interessanti opportunità.
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Riferimenti
