Un data scientist è una persona che raccoglie, pre-elabora e analizza i dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati. La scienza dei dati è stata una parola d’ordine nel mercato del lavoro per un po’di tempo, ma oggi è una delle crescita più rapida. Inoltre, lo stipendio medio del data scientist è di $ 125.891 all’anno, secondo Glassdoor.
Ma cos’è la scienza dei dati? L’osservazione e la sperimentazione sono scienza. L’osservazione degli schemi nascosti nei dati e la sperimentazione di diverse tecniche statistiche e di apprendimento automatico per creare una strategia basata sui dati si chiama scienza dei dati.
In questo blog impareremo i ruoli e le responsabilità di un data scientist, la roadmap per diventarlo e le differenze salienti tra un data scientist e un data analyst.
Responsabilità di un data scientist
Le responsabilità di un data scientist possono variare da un’organizzazione all’altra a seconda dei suoi obiettivi, della strategia dei dati e delle dimensioni del organizzazione. Le responsabilità quotidiane sono le seguenti:
Raccogliere e preelaborare i datiAnalizzare i dati per trovare modelli nascostiCreare algoritmi e modelli di datiUtilizzare l’apprendimento automatico per prevedere le tendenzeComunicare i risultati con il team e le parti interessateCooperare con gli ingegneri del software per implementare il modello in produzioneRimanere aggiornato con le ultime tecnologie e metodi all’interno dell’ecosistema della scienza dei dati
Come diventare un Data Scientist?
Laurea triennale
La laurea triennale in Informatica è un buon vantaggio per diventare un data scientist. Puoi familiarizzare con i principi di programmazione e ingegneria del software. Anche una laurea in statistica o fisica può costituire una buona base.
Impara le competenze
Programmazione
Secondo un analisi di 15.000 offerte di lavoro di data science, il 77% delle offerte di lavoro di data science menzionava Python e Il 59% ha indicato SQL come competenza richiesta per candidarsi alla posizione. Quindi, imparare Python e SQL è un must assoluto. Dopo aver appreso la programmazione 101, è necessario acquisire esperienza nelle librerie e nei framework di Machine Learning, che sono i seguenti:
NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch
Visualizzazione dei dati
I nostri processi cerebrali visual informazioni 60.000 volte più veloci delle informazioni scritte. La presentazione degli approfondimenti ottenuti dall’analisi dei dati utilizzando dashboard si chiama visualizzazione dei dati. Nella visualizzazione dei dati, i data scientist utilizzano grafici adatti per trasmettere le informazioni alle parti interessate e al team. La competenza in uno qualsiasi dei seguenti strumenti è sufficiente per la visualizzazione dei dati:
TableauPowerBILooker
Machine Learning
Questo passaggio è adiacente alla programmazione. È necessaria una comprensione dell’apprendimento automatico per prevedere le tendenze future sul set di dati invisibile. I concetti fondamentali di ML che ogni data scientist deve conoscere sono i seguenti:
Apprendimento supervisionato, Apprendimento non supervisionato, Rilevamento delle anomalie, Riduzione della dimensionalità e ClusteringIngegneria delle caratteristicheValutazione e selezione dei modelliMetodi di ensembleApprendimento approfondito
Molte piattaforme e corsi EdTech insegnano la tecnica sopra menzionata competenze necessarie per diventare un data scientist.
Big Data
Big Data, Big Business. 1 annuncio di lavoro su 5 prevede che i candidati possiedano capacità di gestione dei big data. La conoscenza dei framework Spark e Hadoop è necessaria per l’elaborazione dei big data.
Crea progetti di portafoglio
Una volta completata la roadmap del curriculum di data scientist, è il momento di mettere in pratica le tue conoscenze costruzione di progetti di scienza dei dati. Fai progetti orientati al valore risolvendo problemi. Trovare dati del mondo reale tramite Kaggle o altre fonti attendibili è il modo migliore per iniziare.
Successivamente, applica l’intero ciclo di vita della scienza dei dati, che include: pre-elaborazione, analisi, modellazione, valutazione e, infine, distribuzione al tuo progetto. Racconta la storia del tuo progetto scrivendo un blog sui risultati che hai raggiunto. Questa attività può sostituire le esperienze lavorative se stai iniziando.
Soft Skills
Per diventare un data scientist, le Soft Skills sono importanti tanto quanto le competenze tecniche. I data scientist dovrebbero essere in grado di comunicare concetti tecnici alle parti interessate in modo efficace. La risoluzione dei problemi e la creatività sono necessarie per realizzare soluzioni di dati innovative. I data scientist lavorano con data analyst, data engineer e software engineer; quindi la collaborazione e il lavoro di squadra sono necessari.
Lavori di livello base
Ottenere un lavoro di livello base nell’analisi dei dati può essere un ottimo passo per diventare un data scientist. A tal fine, menzionare i progetti di portfolio nel tuo curriculum può aiutarti a distinguerti di fronte ai datori di lavoro. Puoi passare a un ruolo di data science man mano che acquisisci esperienza e competenze.
Data Scientist vs. Data Analyst: qual è la differenza?
I data scientist e gli analisti di dati possono sembrare simili. Tuttavia, ci sono differenze salienti tra i due ruoli, che sono le seguenti:
La quantità totale di dati creati, consumati e acquisiti era di circa 64 zettabyte in 2020 e si prevede che raggiungerà i 181 zettabyte entro il 2025. Per realizzare il potenziale di dati così massicci, abbiamo bisogno di data scientist. Un data scientist analizza i dati e fornisce soluzioni basate sui dati. I data scientist dovrebbero tenersi aggiornati con metodi e strumenti di ricerca all’avanguardia per apportare il massimo valore.