Cos’è un Data Scientist? Stipendio, Responsabilità e Percorso per Diventare uno

Un data scientist è una persona che raccoglie, preprocessa e analizza dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati. La scienza dei dati è stata una parola chiave nel mercato del lavoro per un po’ di tempo, ma oggi è uno dei ruoli di lavoro in più rapida crescita. Inoltre, lo stipendio medio di un data scientist è di 125.891 dollari 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 con diverse tecniche di apprendimento automatico e statistiche per creare una strategia basata sui dati è chiamata scienza dei dati.

In questo blog, impareremo i ruoli e le responsabilità di un data scientist, il percorso per diventare uno 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 degli obiettivi, della strategia dei dati e delle dimensioni dell’organizzazione. Le responsabilità quotidiane sono le seguenti:

• Raccogliere e preprocessare i dati
• Analizzare i dati per trovare modelli nascosti
• Creare algoritmi e modelli di dati
• Utilizzare l’apprendimento automatico per prevedere tendenze
• Comunicare i risultati con il team e gli stakeholder
• Collaborare con gli ingegneri software per distribuire il modello in produzione
• Mantenersi aggiornati 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 punto di partenza per diventare un data scientist. Si può familiarizzare con i principi di programmazione e ingegneria del software. La laurea triennale in statistica o fisica può anche fornire una buona base.

Imparare le competenze

Programmazione

Secondo un’analisi di 15.000 annunci di lavoro per data scientist, il 77% degli annunci menzionava Python e il 59% menzionava SQL come competenza richiesta per il posto. Quindi, imparare Python e SQL è assolutamente necessario. Dopo aver imparato la programmazione di base, è necessario acquisire competenze avanzate nelle librerie e nei framework di apprendimento automatico, che sono i seguenti:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visualizzazione dei dati

Il nostro cervello elabora le informazioni visive 60.000 volte più velocemente delle informazioni scritte. Presentare le informazioni ottenute dall’analisi dei dati utilizzando dashboard è chiamata visualizzazione dei dati. Nella visualizzazione dei dati, i data scientist utilizzano grafici appropriati per comunicare le informazioni agli stakeholder e al team. La competenza in uno degli strumenti seguenti è sufficiente per la visualizzazione dei dati:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Apprendimento automatico

Questo passaggio è parallelo alla programmazione. È necessaria una comprensione dell’apprendimento automatico per prevedere tendenze future nel dataset non visto. I concetti fondamentali di apprendimento automatico che ogni data scientist deve conoscere sono i seguenti:

• Apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, rilevamento di anomalie, riduzione della dimensionalità e clustering
• Ingegneria delle caratteristiche
• Valutazione e selezione del modello
• Metodi di ensemble
• Apprendimento profondo

Molte piattaforme di educazione e corsi insegnano le competenze tecniche necessarie per diventare un data scientist.

Big Data

Big Data, grande business. 1 annunci di lavoro su 5 si aspetta che i candidati possiedano competenze di gestione dei big data. La conoscenza dei framework Spark e Hadoop è necessaria per l’elaborazione dei big data.

Creare progetti di portfolio

Una volta completato il percorso di formazione per data scientist, è il momento di mettere in pratica le proprie conoscenze creando progetti di scienza dei dati. Eseguire progetti che aggiungono valore risolvendo problemi. Trovare dati del mondo reale attraverso Kaggle o altre fonti attendibili è il modo migliore per iniziare.

Successivamente, applicare l’intero ciclo di vita della scienza dei dati, che include: pre-elaborazione, analisi, modellazione, valutazione e infine distribuzione al proprio progetto. Raccontare la storia del proprio progetto scrivendo un blog sui risultati ottenuti. Questa attività può sostituire l’esperienza lavorativa se si è alle prime armi.

Competenze soft

Per diventare un data scientist, le competenze soft sono altrettanto importanti delle competenze tecniche. I data scientist devono essere in grado di comunicare concetti tecnici agli stakeholder in modo efficace. La risoluzione dei problemi e la creatività sono necessarie per creare soluzioni innovative di scienza dei dati. I data scientist lavorano con analisti di dati, ingegneri di dati e ingegneri software; quindi la collaborazione e il lavoro di squadra sono necessari.

Lavori di ingresso

Ottenere un lavoro di ingresso nell’analisi dei dati può essere un ottimo passo per diventare un data scientist. A questo scopo, menzionare i progetti di portfolio nel proprio curriculum può aiutare a spiccare gli stakeholder. È possibile passare a un ruolo di data scientist man mano che si acquisiscono 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 catturati è stata di circa 64 zettabyte nel 2020, e si prevede che raggiungerà 181 zettabyte entro il 2025. Per realizzare il potenziale di tali dati, abbiamo bisogno di data scientist. Un data scientist analizza i dati e fornisce soluzioni basate sui dati. I data scientist dovrebbero mantenere aggiornate le conoscenze con i metodi e gli strumenti di ricerca all’avanguardia per offrire il massimo valore.

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