Il lavoro di un data scientist comporta la raccolta di informazioni, l'analisi della business intelligence e l'utilizzo di statistiche. Molte aziende e industrie assumono data scientist perché possiedono capacità di analisi dei dati critici che possono guidare i processi decisionali. Se stai pensando di diventare un data scientist, dovresti saperne di più sul tuo potenziale di guadagno.
In questo articolo, discuteremo dello stipendio e delle prospettive di lavoro per un data scientist, oltre a suggerimenti per aiutarti a eccellere in questo campo.
Chi è uno scienziato di dati?
Un data scientist è un esperto di analisi che raccoglie, analizza e interpreta i dati per aiutare a guidare il processo decisionale organizzativo. Il ruolo di un data scientist include aspetti di varie vocazioni tradizionali e tecniche. Come matematici, scienziati, statistici e programmatori di computer. Implica l'applicazione di moderne tecniche di analisi, come l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva, nonché principi scientifici.
Lavorano spesso con grandi quantità di dati nell'ambito di iniziative di data science per sviluppare e testare ipotesi, fare inferenze e analizzare cose come le tendenze dei clienti e del mercato, i rischi finanziari, le minacce alla sicurezza informatica, le negoziazioni di azioni, le esigenze di manutenzione delle apparecchiature e le condizioni mediche.
Cosa fa esattamente un data scientist?
I data scientist decidono quali domande il loro team dovrebbe porre e come rispondere a tali domande utilizzando i dati. Spesso creano modelli di previsione per aiutare nella teorizzazione e nella previsione.
Su base giornaliera, possono svolgere le seguenti attività:
- Identifica modelli e tendenze nei set di dati per ottenere informazioni approfondite.
- Crea algoritmi e modelli di dati per prevedere i risultati. Applicare approcci di machine learning per migliorare la qualità dei dati o delle offerte di prodotti.
- Comunicare raccomandazioni ad altri team e al personale senior
- Implementa strumenti di dati come Python, R, SAS o SQL nell'analisi dei dati Rimani aggiornato sui progressi della scienza dei dati
Ruoli e responsabilità dei data scientist
Nelle organizzazioni, i data scientist assumono un ruolo guida nelle applicazioni di data science. Spesso hanno il compito di individuare le informazioni che consentiranno campagne di marketing più efficaci, un migliore servizio clienti, una gestione della catena di approvvigionamento più forte e decisioni e strategie aziendali complessivamente migliori. Per fare ciò, analizzano set di dati quantitativi e qualitativi basati sui requisiti di determinate applicazioni.
Potrebbero anche essere invitati a indagare sui dati senza che gli venga presentata una specifica sfida aziendale da affrontare. In tal caso, devono avere familiarità sia con i dati che con l'attività al fine di formulare domande, condurre analisi e fornire approfondimenti ai dirigenti aziendali sui potenziali miglioramenti delle operazioni, dei beni o dei servizi aziendali.
I loro compiti principali includono le seguenti attività:
- Ottenere e preparare i dati rilevanti per l'utilizzo nelle applicazioni di analisi
- Utilizzo di vari tipi di strumenti di analisi per rilevare modelli, tendenze e relazioni nei set di dati
- Sviluppo di modelli statistici e predittivi da eseguire rispetto ai set di dati
- E produrre visualizzazioni di dati, dashboard e report per comunicare i risultati.
- Molte aziende si affidano a loro per aiutare a sviluppare e promuovere le migliori pratiche per la raccolta, la preparazione e l'analisi dei dati.
Inoltre, creano tecnologie di intelligenza artificiale per uso interno o esterno, come sistemi di intelligenza artificiale conversazionale, robotica guidata dall'intelligenza artificiale e altre macchine autonome, come componenti vitali nelle auto a guida autonoma.
Qualifiche e competenze necessarie
I data scientist devono essere in grado di portare a termine in tempo una serie di difficili lavori di pianificazione, modellazione e analisi. Detto questo, esperienza in numerosi strumenti e librerie di data science; piattaforme di big data come Spark, Kafka, Hadoop e Hive; e sono richiesti linguaggi di programmazione come Python, R, Julia, Scala e SQL.
Il data mining, la modellazione predittiva, l'apprendimento automatico e il deep learning sono tra le competenze tecniche necessarie per il lavoro, così come l'elaborazione e la preparazione dei dati iniziali. Lavorare con una combinazione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati è spesso richiesto, soprattutto in ambienti di big data che contengono una varietà di tipi di dati. È inoltre necessaria una precedente esperienza con la ricerca statistica e le tecniche di analisi, tra cui classificazione, clustering, regressione e segmentazione. In alcune circostanze, è richiesta anche la conoscenza dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Di seguito sono riportati alcuni esempi di abilità richieste specificate nelle offerte di lavoro:
Istruzione, formazione e accreditamento
Per la maggior parte degli impieghi nel campo della scienza dei dati è richiesta una laurea in una materia tecnica. Tuttavia, la maggior parte di loro ha un master in statistica, informatica, informatica o matematica. Nell'edizione 2021 del sondaggio annuale della sussidiaria di Google Kaggle sull'apprendimento automatico e la scienza dei dati, il 47.7% degli oltre 3,600 intervistati impiegati come scienziati dei dati ha affermato di avere un master, mentre un altro 15% aveva un dottorato.
In confronto, secondo lo studio, il 30.1% possedeva una laurea. Tuttavia, Kaggle, una comunità online di machine learning e data science, ha sottolineato che la percentuale di intervistati con titoli universitari è aumentata solo negli ultimi anni.
I data scientist potenziali ed esperti possono anche beneficiare di campi di addestramento e corsi online forniti da piattaforme educative come Coursera, Udemy e Kaggle. Inoltre, le opzioni di certificazione sono disponibili tramite università, fornitori di tecnologia e organizzazioni del settore.
Principali sottocampi nella scienza dei dati
Le seguenti discipline sono componenti importanti del lavoro di un data scientist:
#1. Preparazione dei dati
La fase iniziale nelle applicazioni di data science consiste nel raccogliere e preparare i dati per l'analisi. Il processo di ottenimento, purificazione, organizzazione, manipolazione e convalida dei set di dati per l'analisi è noto come preparazione dei dati. Durante il processo di preparazione dei dati, data scientist e data engineer collaborano spesso.
#2. Analisi dei dati
L'obiettivo principale degli sforzi di data science è analizzare i dati al fine di scoprire modelli, correlazioni, anomalie e altre informazioni importanti. Nel complesso, il loro lavoro di analisi è mirato a migliorare le prestazioni aziendali e ad aiutare le aziende a ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti.
#3. Dati minerari
Lavorare per trovare modelli e collegamenti in enormi set di dati fa parte delle iniziative di analisi dei dati. Il data mining viene spesso realizzato applicando algoritmi avanzati ai dati studiati. Gli output degli algoritmi vengono quindi utilizzati dai data scientist per sviluppare modelli analitici.
#4. Apprendimento tramite macchina
L'apprendimento automatico sta guidando sempre più il data mining e l'analisi, in cui vengono creati algoritmi per conoscere i set di dati e quindi identificare le informazioni desiderate in essi. Sono responsabili della formazione e della supervisione degli algoritmi di apprendimento automatico secondo necessità. Il deep learning è una forma più avanzata di apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali.
#5. Modellazione che predice il futuro
I data scientist devono spesso essere in grado di sviluppare modelli predittivi di vari scenari aziendali al fine di esaminare le conseguenze e il comportamento potenziali. È possibile creare modelli per prevedere come i vari clienti risponderanno alle offerte di marketing o per identificare potenziali indicazioni di malattia.
Indagine statistica. Un lavoro di scienza dei dati comporta anche l'analisi di set di dati utilizzando strumenti di analisi statistica. L'analisi statistica è una componente chiave del lavoro dei data scientist per indagare sui dati e scoprire tendenze e modelli nascosti per l'analisi e l'interpretazione.
Visualizzazione dei dati. I risultati delle applicazioni di data science vengono in genere inseriti in grafici o altri tipi di visualizzazioni dei dati in modo che i dirigenti aziendali e i lavoratori possano comprenderli facilmente. Inoltre, spesso combinano varie visualizzazioni per creare report, dashboard interattivi o ampie storie di dati.
Come diventare un data scientist
In generale, diventare uno scienziato dei dati richiede un'istruzione formale. Ecco alcune cose a cui pensare.
#1. Ottieni una laurea in Scienze dei dati
I datori di lavoro preferiscono vedere le credenziali universitarie per garantire di avere le conoscenze per gestire un lavoro di data science, anche se non è sempre essenziale. Per ottenere un vantaggio nel settore, prendi in considerazione la possibilità di conseguire una laurea in scienze dei dati, statistica o informatica.
#2. Migliora le abilità rilevanti
Prendi in considerazione l'idea di seguire un corso online o di iscriverti a un campo di addestramento correlato se ritieni di poter migliorare le tue capacità di dati concreti. Ecco alcune delle abilità che vorresti possedere:
Lingue del computer
Possono prevedere di dedicare tempo all'ordinamento, all'analisi e alla gestione di enormi quantità di dati utilizzando linguaggi informatici.
Apprendimento automatico e apprendimento profondo
Utilizzare il machine learning e il deep learning nel tuo lavoro di data science significa aumentare costantemente la qualità dei dati che raccogli e forse essere in grado di prevedere i risultati dei set di dati futuri. Un corso di machine learning può insegnarti le basi.
Dati di grandi dimensioni
Alcuni datori di lavoro potrebbero voler vedere se hai esperienza nella gestione di grandi quantità di dati. Hadoop e Apache Spark sono due framework software utilizzati per elaborare dati di grandi dimensioni.
Comunicazione
Anche i data scientist più brillanti non saranno in grado di apportare modifiche se non sono in grado di trasmettere efficacemente i loro risultati. I data scientist cercano spesso la capacità di comunicare idee e risultati sia verbalmente che per iscritto.
#3. Trova una posizione di Data Analytics entry-level
Sebbene esistano numerosi percorsi per diventare uno scienziato dei dati, iniziare in una professione di livello base comparabile potrebbe essere un ottimo punto di partenza. Cerca lavori che coinvolgono molti dati, come analista di dati, analista di business intelligence, statistico o ingegnere di dati. Man mano che le tue conoscenze e i tuoi talenti crescono, puoi farti strada fino a diventare uno scienziato.
#4. Preparati per i colloqui con i data scientist
Potresti sentirti pronto a passare alla scienza dei dati dopo alcuni anni di lavoro con l'analisi dei dati. Prepara le risposte alle domande dell'intervista anticipata una volta che ti sei assicurato un'intervista. Poiché i lavori di data scientist possono essere altamente tecnici, potrebbero essere poste domande tecniche e comportamentali. Preparati per entrambi affermando la tua risposta ad alta voce. Preparare esempi delle tue precedenti esperienze professionali o accademiche potrebbe aiutarti a sembrare sicuro e competente agli intervistatori.
Qual è la differenza tra un Data Analyst e un Data Scientist?
Sia gli analisti di dati che i data scientist cercano tendenze o modelli nei dati per scoprire nuovi approcci che consentano alle aziende di prendere decisioni operative migliori. Tuttavia, i data scientist hanno maggiori responsabilità e sono spesso visti come più anziani degli analisti di dati.
Spesso ci si aspetta che i data scientist generino le proprie domande sui dati, sebbene gli analisti di dati possano aiutare i team che hanno già degli obiettivi in mente. Un data scientist può anche dedicare più tempo alla costruzione di modelli, all'applicazione dell'apprendimento automatico o alla combinazione di una programmazione complessa per individuare e analizzare i dati.
Stipendio del data scientist
Il reddito medio per un data scientist negli Stati Uniti è di $ 108,659 all'anno.
Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti, si prevede che le occupazioni di data scientist aumenteranno del 36% nei prossimi dieci anni (molto più velocemente della media nazionale).
L'emergere dei big data e la loro crescente importanza per le aziende e altre organizzazioni è stato collegato all'aumento della domanda.
Citizen Data Scientist vs. Scienziati dei dati
Molte aziende ora si affidano a data scientist dei cittadini per intraprendere alcuni lavori di analisi oltre a data scientist esperti. Possono includere specialisti di BI, analisti aziendali, utenti aziendali esperti di dati e altro personale che partecipa alle attività di data science. Di seguito le distinzioni tra i due gruppi:
#1. Formazione scolastica
Mentre i data scientist in genere hanno titoli di studio pertinenti, i data scientist dei cittadini possono avere un background educativo diverso e una formazione professionale in scienza dei dati scarsa o nulla. Tuttavia, hanno spesso acquisito la conoscenza di strumenti e sistemi di analisi, consentendo loro di sviluppare modelli ed eseguire attività di analisi ragionevolmente difficili.
#2. codifica
Per intraprendere studi di routine, i data scientist dei cittadini si affidano in genere a software che offre strumenti di modellazione analitica predefiniti, funzionalità di trascinamento della selezione e algoritmi intuitivi. Sebbene possano ancora identificare modelli o punti dati importanti, i data scientist esperti possono costruire complicati algoritmi personalizzati e affrontare l'analisi dei dati in modi più avanzati.
# 3. Stipendio
Come detto in precedenza, un data scientist è una posizione ben pagata. I data scientist dei cittadini, d'altra parte, possono essere hobby o volontari che non sono compensati oltre al loro stipendio regolare, ma alcuni possono ricevere una remunerazione aggiuntiva per il lavoro di data science che svolgono.
Quanto guadagnano i data scientist in California
Nell'area della California, la retribuzione totale stimata per un Data Scientist è di $ 169,306, con uno stipendio medio di $ 128,620. Queste cifre indicano la mediana, che è la metà delle fasce salariali calcolate dalla nostra metodologia proprietaria Total Pay Estimate e basata sui salari inviati dai nostri utenti. Lo stipendio extra dovrebbe essere di $ 40,686 all'anno. Un compenso aggiuntivo può includere un incentivo monetario, una commissione, mance e partecipazione agli utili. L'"intervallo più probabile" rappresenta i numeri compresi tra il 25° e il 75° percentile di tutti i dati salariali disponibili per questo ruolo.
I data scientist possono guadagnare molti soldi?
Secondo Glassdoor, i professionisti della scienza dei dati negli Stati Uniti guadagnano in genere circa $ 117,000 all'anno. Ciò può tuttavia variare in base a una serie di criteri, tra cui anni di esperienza, grado di istruzione, settore, regione e area di specializzazione.
I data scientist possono guadagnare 300k all'anno?
Il 75° percentile del reddito base di un responsabile della scienza dei dati al livello 3 è di $ 310,000, che rappresenta una crescita annuale del 13%. Lo stipendio base tipico per i professionisti dell'IA come contributori individuali varia da $ 105,000 per il livello 1 a $ 175,000 per il livello 3.
Che cos'è uno stipendio per i data scientist?
Il reddito medio nazionale per un data scientist è di $ 124,493 all'anno, secondo Indeed Salaries. Ciò dipende da una varietà di criteri, tra cui regione, settore e quantità di esperienza. Fare clic sul collegamento fornito per le informazioni sullo stipendio più recenti di Indeed.
I data scientist possono guadagnare $ 200?
Il pacchetto di reddito più alto riportato per un Data Scientist presso LinkedIn è di $ 388,546 all'anno in compenso totale. Ciò include sia lo stipendio base che eventuali compensi e bonus azionari. Secondo LinkedIn, il reddito totale annuo medio per il ruolo di Data Scientist è di $ 229,000.
Puoi essere milionario come data scientist?
La scienza dei dati, come ogni altro percorso professionale, ha il potenziale per renderti ricco. Tuttavia, il percorso verso un lavoro basato sui dati di successo richiede impegno e molto duro lavoro; non accadrà rapidamente.
Quanto guadagnano gli scienziati di dati Python?
Lo stipendio medio annuo per un Python Data Scientist negli Stati Uniti è di $ 127,128 al 31 luglio 2023. Nel caso in cui tu abbia bisogno di un calcolatore rapido dello stipendio, ciò equivale a circa $ 61.12 l'ora. Ciò equivale a $ 2,444 ogni settimana o $ 10,594 al mese.
Quanto è difficile la scienza dei dati?
Entrare in una laurea in scienze dei dati potrebbe essere difficile perché richiede solide basi in matematica, statistica e programmazione informatica. Le competenze e le informazioni necessarie per eccellere in questo campo, d'altra parte, possono essere ottenute da chiunque abbia la giusta quantità di lavoro e dedizione.
Conclusione
Spesso ci si aspetta che i data scientist generino le proprie domande sui dati, sebbene gli analisti di dati possano aiutare i team che hanno già in mente degli obiettivi. Un data scientist può anche dedicare più tempo alla costruzione di modelli, all'applicazione dell'apprendimento automatico o alla combinazione di una programmazione complessa per individuare e analizzare i dati.
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALYST: Confronto completo 2023
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Riferimenti
