Una carriera nella scienza dei dati offre un ambiente intellettuale stimolante, realizzazione analitica e l'opportunità di rimanere al passo con gli sviluppi tecnologici all'avanguardia. La crescente importanza dei big data nel processo decisionale organizzativo ha portato a un aumento della domanda di data scientist, che sono diventati più diffusi negli ultimi tempi. In questo articolo, approfondiremo il mondo di questi professionisti, esplorando i loro ruoli e responsabilità, nonché i passaggi che puoi intraprendere per diventare un data scientist. Continuare a leggere!
Chi è uno scienziato di dati?
I data scientist possiedono l'esperienza per estrarre preziose informazioni dai dati utilizzando una combinazione di metodologie statistiche e di apprendimento automatico, oltre alla propria intuizione umana. Il loro ruolo prevede l'interpretazione di set di dati complessi per scoprire modelli e tendenze significativi. Durante tutto il processo di raccolta, pulizia e manipolazione dei dati, viene dedicata una notevole quantità di tempo a queste attività a causa della intrinseca mancanza di pulizia dei dati.
Il ruolo di un data scientist implica l'identificazione di domande chiave che richiedono risposte e la determinazione delle fonti di dati appropriate per affrontarle. Oltre al loro senso degli affari e alle capacità analitiche, possiedono esperienza nei settori del data mining, della pulizia dei dati e della presentazione dei dati. Le aziende si affidano ai data scientist per reperire, gestire e valutare i dati grezzi.
Cosa fa un data scientist?
Nel campo della scienza dei dati, i professionisti sono responsabili dell'identificazione delle domande chiave che il loro team dovrebbe perseguire. Quindi utilizzano i dati per sviluppare soluzioni efficaci a queste domande. I professionisti creano spesso modelli predittivi per facilitare teorie e proiezioni. Su base giornaliera, un data scientist può impegnarsi in una varietà di compiti, come ad esempio:
- Analizza i set di dati per identificare modelli e tendenze al fine di rivelare informazioni preziose.
- Sviluppare algoritmi e modelli di dati allo scopo di prevedere i risultati futuri.
- Sfrutta le metodologie di machine learning per migliorare il calibro dei dati o delle offerte di merchandising.
- Trasmetti suggerimenti ad altri reparti e dirigenti di livello superiore.
- Utilizza strumenti di dati come Python, R, SAS o SQL ai fini dell'analisi dei dati.
- Assicurati di rimanere aggiornato con gli ultimi progressi nel campo della scienza dei dati.
Cosa fa un data scientist in ambito sanitario?
La scienza dei dati nel settore sanitario non è molto diversa dalla scienza dei dati in altri settori; l'obiettivo finale è ancora quello di estrarre informazioni utili dai dati. Tuttavia, il settore sanitario offre ai data scientist una serie di prospettive più diversificata rispetto a molti altri settori, dal miglioramento dell'efficienza dei singoli ospedali alla definizione delle procedure diagnostiche e terapeutiche fino alla tracciatura del corso di una pandemia. L'impatto del lavoro di uno scienziato dei dati sanitari può spesso essere avvertito in lungo e in largo, se non nei milioni di vite direttamente interessate. I data scientist hanno facilitato la raccolta di dati, fornito proiezioni continue e affidabili della circolazione delle infezioni e della domanda del sistema sanitario e valutato l'efficacia delle normative federali nell'affrontare la pandemia di COVID-19. I data scientist sono in una posizione privilegiata per collaborare con altri accademici per rispondere a domande importanti come "Come si diffonderà il virus?" raccogliendo e modellando i dati rilevanti.
Inoltre, i data scientist possono assistere gli operatori sanitari locali nell'utilizzo migliore di fonti di dati come elettrocardiogrammi (ECG) e imaging medico per arrivare a diagnosi precise e sviluppare strategie di trattamento personalizzate. Ad esempio, i ricercatori della Stanford University hanno creato un modello in grado di prevedere le anomalie del ritmo cardiaco dagli ECG a derivazione singola meglio di un cardiologo raccogliendo e analizzando i set di dati ECG esistenti, risparmiando così tempo e riducendo la frequenza delle diagnosi errate. Allo stesso modo, i ricercatori hanno sviluppato un'intelligenza artificiale in grado di diagnosticare i tumori della pelle addestrandola a distinguere tra nei benigni e tumori pericolosi nelle foto di anomalie della pelle. Pertanto, analizzando i dati per prevedere il rischio e guidare le azioni cliniche, i data scientist hanno aiutato i professionisti medici di alcuni ospedali e cliniche a ridurre le riammissioni utilizzando l'apprendimento automatico.
Come diventare un data scientist
Di seguito sono riportati i passaggi per diventare un data scientist:
#1. Completa la tua laurea
Gli scienziati dei dati hanno bisogno di lauree in informatica, informatica, statistica, matematica, fisica, ecc. Una laurea in scienze dei dati potrebbe anche essere disponibile in alcune università. Può essere utile acquisire esperienza di tirocinio mentre si è ancora a scuola prima di entrare in una posizione di livello base a tempo pieno dopo la laurea. Puoi iniziare a costruire connessioni con data scientist che lavorano all'inizio della tua esperienza universitaria. Inoltre, scopri di più sulla routine di questo lavoro, potresti anche chiedere colloqui informativi.
#2. Diventa qualificato
Una certificazione che attesti la tua dedizione all'apprendimento permanente potrebbe fornire ulteriori prove della tua esperienza nel campo della scienza dei dati. Pensa a ottenere la certificazione in un'area relativa ai dati, come la visualizzazione dei dati o gli strumenti di BI. Inoltre, la certificazione Associate in Data Science di Dell e la certificazione Azure Data Scientist Associate di Microsoft sono due opzioni in questo campo. Entrambi possono aiutarti a distinguerti da potenziali datori di lavoro e scuole di specializzazione.
#3. Acquisisci esperienza
Cerca posizioni di livello base che richiedono un intenso lavoro di dati per iniziare nel campo della scienza dei dati. I campi della scienza dei dati, delle statistiche, dell'analisi dei dati, dell'analisi di business intelligence e dell'ingegneria dei dati offrono tutti posizioni di livello base. Le aziende offrono spesso opportunità di formazione e certificazione sul posto di lavoro per i dipendenti in posizioni di livello inferiore.
#4. Ottieni una laurea
I master in ingegneria statistica, programmazione, amministrazione aziendale o campi simili possono aiutarti a diventare un leader del settore. Un master in scienze dei dati può anche aiutarti a competere per un impiego più remunerativo nel settore. Verifica che gli standard accademici di ciascun corso siano coerenti con il tuo campo di studio previsto.
#5. Ottieni il tuo dottorato di ricerca
I dottorati in astrofisica, matematica, scienza dei dati o una disciplina correlata sono comuni tra i data scientist più anziani. Un dottorato può portare a lavori accademici o manageriali ben pagati in campi che conosci bene. Tuttavia, prima di intraprendere una carriera come questa, considera i tuoi obiettivi a lungo termine.
#6. Crea il tuo portafoglio
Il portfolio di un data scientist dovrebbe contenere esempi del loro lavoro a scuola e sul posto di lavoro. Una visualizzazione visiva dei progetti completati ti aiuterà a distinguerti dagli altri candidati con titoli e competenze simili. Inoltre, includi una varietà di talenti e tecniche e metti in risalto i progetti relativi alla posizione che stai cercando.
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Qual è lo stipendio di un data scientist?
Al momento, lo stipendio medio per i data scientist negli Stati Uniti è di $ 141,951. Tuttavia, è importante notare che la fascia salariale per questa professione va in genere da $ 127,863 a $ 156,098. Quando si tratta di determinare le fasce salariali, ci sono una moltitudine di fattori che possono entrare in gioco. Questi fattori possono includere il livello di istruzione di una persona, eventuali certificazioni che possono possedere, eventuali competenze aggiuntive che possiedono e la quantità di tempo che hanno trascorso lavorando nella professione prescelta. È importante tenere presente che ciascuno di questi fattori può avere un impatto significativo sul potenziale di guadagno di una persona e che la gamma di stipendi disponibili può variare notevolmente a seconda di questi e altri fattori.
Quindi, se stai cercando di massimizzare il tuo potenziale di guadagno, è importante tenere conto di tutti questi fattori e lavorare per sviluppare le tue capacità ed esperienza nel tempo.
Laurea in Data Scientist
Per le persone che stanno cercando di portare la propria carriera nel campo della scienza dei dati al livello successivo, potrebbe essere vantaggioso contemplare l'idea di perseguire un master. In questo modo, puoi acquisire conoscenze pratiche più approfondite sul campo, che possono aiutarti a diventare un professionista più completo e competente. Inoltre, ottenere un master può fornirti l'esposizione ai principi di leadership, che possono essere molto utili in termini di avanzamento della tua carriera e assunzione di ruoli più impegnativi all'interno della tua organizzazione.
- Il programma di Master of Science in Data Analytics è la scelta ideale per le persone che cercano di colmare il divario tra i dati e il loro potenziale per ottenere un vantaggio competitivo nel mondo degli affari. I professionisti che possiedono una solida base nell'analisi e nell'estrazione dei Big Data, nella presentazione e nel reporting dei dati, nell'analisi avanzata e nei concetti statistici sono ben attrezzati per raggiungere posizioni di livello senior. Un curriculum completo che copra queste aree può fornire alle persone gli strumenti necessari per eccellere nella loro carriera.
- I professionisti che cercano di migliorare le proprie capacità ingegneristiche e di codifica possono trarre grandi vantaggi dall'ottenimento di un Master of Science in Computer Science. Il programma offre un curriculum completo che copre strutture di dati complesse e programmazione di computer, gestione dei problemi di MySQL, apprendimento automatico applicato e applicazione pratica dell'IA.
Quali sono le competenze richieste per un data scientist?
Se aspiri a diventare un data scientist, sarebbe vantaggioso possedere le seguenti competenze pertinenti:
# 1. Matematica
I data scientist dovrebbero avere conoscenze informatiche avanzate. Potrebbero aver bisogno di applicare la loro conoscenza delle statistiche e delle probabilità per formulare giudizi aziendali ben informati.
#2. La capacità di comunicare
Se un data scientist fa una scoperta che potrebbe avere ripercussioni sull'IT dell'azienda, deve riferire i risultati alla direzione. Comunicare i risultati e le scoperte oralmente e per iscritto è fondamentale.
#3. Competenza in analisi
I data scientist hanno bisogno di capacità analitiche per garantire che i loro risultati siano affidabili e per sviluppare approcci completi per risolvere le sfide.
#4. Pianificazione e programmazione
I data scientist devono imparare a gestire in modo efficace il proprio tempo per rispettare le numerose scadenze che devono affrontare. La creazione di un piano che descriva in dettaglio i passaggi di ogni ciclo del progetto ti aiuterà a scegliere l'ordine migliore in cui completarli.
#5. Competenza con i computer
La programmazione è uno strumento comune che i data scientist possono utilizzare nel loro lavoro quotidiano. Linguaggi come Python, R, SQL e Java potrebbero rivelarsi utili.
#6. Comprensione tecnica
I data scientist devono essere esperti nel funzionamento interno dei database e degli strumenti per i big data per svolgere il proprio lavoro in modo efficiente. Potrebbe essere utile avere una certa familiarità con l'apprendimento automatico.
Cosa fa un data scientist su base giornaliera?
In qualità di data scientist, una parte significativa del loro tempo è dedicata a condurre ricerche approfondite, creare meticolosamente algoritmi complessi e scrivere diligentemente intricate righe di codice per fornire risposte complete alla miriade di domande che sorgono in relazione ai set di dati sotto esame. La collaborazione è un aspetto essenziale della scienza dei dati, poiché implica la collaborazione con un team per raccogliere, comprendere e analizzare i dati per estrarre informazioni e prendere decisioni informate. Il processo di data science implica anche una comprensione approfondita dei dati, comprese le loro fonti, qualità e limiti, nonché l'identificazione delle variabili e dei modelli chiave che sono rilevanti per il problema in questione.
Inoltre, i data scientist devono essere in grado di comunicare le loro scoperte in modo efficace alle parti interessate, inclusi dirigenti, clienti e altri membri del team, per garantire che le informazioni siano fruibili e abbiano un impatto. Nel complesso, la scienza dei dati è una disciplina poliedrica che richiede una combinazione di competenze tecniche, competenze di dominio e collaborazione efficace per raggiungere il successo.
Quanto è difficile la scienza dei dati?
Il campo della scienza dei dati è ampiamente riconosciuto come un'area di studio stimolante. L'acquisizione di una vasta gamma di abilità e conoscenze è imperativa, in quanto vi sono numerosi fattori che contribuiscono a questo fenomeno. Matematica, statistica e informatica sono i pilastri fondamentali della scienza dei dati. L'aspetto matematico comprende tre componenti fondamentali: l'algebra lineare, la teoria della probabilità e la teoria statistica.
La scienza dei dati è un lavoro IT?
Il ruolo di un data scientist è una professione IT che prevede l'utilizzo di strumenti informatici e analitici avanzati per estrarre informazioni da set di dati complessi. Analogamente a molte professioni IT incentrate sullo sfruttamento di tecnologie specifiche a vantaggio della propria organizzazione, il ruolo di un data scientist ruota attorno all'utilizzo dei dati per supportare la propria organizzazione. I professionisti specializzati nella gestione di grandi quantità di dati svolgono un ruolo cruciale nell'estrazione di informazioni preziose per le aziende. La loro responsabilità principale è ricavare un valore aziendale significativo dai dati che gestiscono.
La scienza dei dati richiede la matematica?
Una solida base in matematica è essenziale per perseguire una carriera nella scienza dei dati. Questo perché il campo implica il lavoro con algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi dei dati e la scoperta di preziose intuizioni, che richiedono una forte comprensione dei concetti matematici. Sebbene la matematica non sia l'unico prerequisito per perseguire una carriera o un'istruzione nella scienza dei dati, è spesso considerata una delle componenti più cruciali.
Riferimenti
- simplelearn.com
- trampolino di lancio.com
- indeed.com
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