Cos'è un Data Scientist? Stipendio, responsabilità e tabella di marcia per diventarlo

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 più rapida crescita ruoli lavorativi. 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. Osservare i modelli nascosti nei dati e sperimentare 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 Data Scientist

Le responsabilità di un data scientist possono variare da organizzazione a organizzazione a seconda dei suoi obiettivi, della strategia dei dati e delle dimensioni dell'organizzazione. Le responsabilità quotidiane sono le seguenti:

• Raccogliere e preelaborare i dati
• Analizza i dati per trovare modelli nascosti
• Costruisci algoritmi e modelli di dati
• Usa il machine learning per prevedere le tendenze
• Comunicare i risultati con il team e le parti interessate
• Collaborare con gli ingegneri del software per implementare il modello in produzione
• Rimani aggiornato con le tecnologie e i metodi più recenti all'interno dell'ecosistema della scienza dei dati

Come diventare un Data Scientist?

Laurea triennale

Una laurea triennale in Informatica è un buon punto di partenza per diventare un data scientist. Permette di familiarizzare con i principi della programmazione e dell'ingegneria del software. Anche una laurea triennale in statistica o fisica può costituire una buona base.

Impara le abilità

Programmazione

Secondo un . su 15,000 offerte di lavoro nel settore della scienza dei dati, il 77% delle offerte di lavoro nel settore della scienza dei dati ha menzionato 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:

• numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Impara
• Tensorflow/PyTorch

Visualizzazione dati

Il nostro cervello elabora le informazioni visive 60,000 volte più velocemente delle informazioni scritte. La presentazione degli approfondimenti ottenuti dall'analisi dei dati utilizzando le dashboard si chiama visualizzazione dei dati. Nella visualizzazione dei dati, i data scientist utilizzano grafici adeguati per trasmettere le informazioni alle parti interessate e al team. Per la visualizzazione dei dati è sufficiente la conoscenza di uno qualsiasi dei seguenti strumenti:

• Quadro
• PowerBI
• Looker

machine Learning

Questo passaggio va adiacente alla programmazione. Una comprensione di machine learning è necessario 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 di anomalie, riduzione della dimensionalità e clustering
• Feature Engineering
• Valutazione e selezione del modello
• Metodi dell'insieme
• Deep Learning

Molti EdTech piattaforme e corsi insegnare le suddette competenze tecniche necessarie per diventare un data scientist.

Big Data

Grandi dati, grandi affari. 1 annuncio di lavoro su 5 prevede che i candidati possiedano capacità di gestione dei big data. Per l'elaborazione dei big data è richiesta la conoscenza dei framework Spark e Hadoop.

Costruisci progetti di portfolio

Una volta completata la roadmap del curriculum di data scientist, è il momento di mettere in pratica le tue conoscenze costruendo progetti di data science. Fai progetti orientati al valore risolvendo problemi. Trovare dati del mondo reale tramite Kaggle o altre fonti credibili è il modo migliore per iniziare.

Successivamente, applica l'intero ciclo di vita della scienza dei dati, che include: preelaborazione, 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 uno scienziato dei dati, le competenze trasversali 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 scienza dei dati man mano che acquisisci esperienza e competenze.

Data Scientist vs. Data Analyst: qual è la differenza?

Scienziati e analisti di dati possono sembrare simili. Tuttavia, ci sono differenze salienti tra i due ruoli, che sono i 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 attualizzare 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 portare il massimo valore.

Vuoi più contenuti relativi alla scienza dei dati? Visita unire.ai