Carriera nella scienza dei dati

Per esperti competenti, la scienza dei dati rimane uno dei lavori più promettenti e richiesti. Un lavoro di scienza dei dati è sia appagante che redditizio, ma iniziare nel campo non è facile. Per lavorare in data science non è richiesta una laurea o un master. Ciò che è richiesto è l'appropriato set di abilità e competenze.

Questo blog ti aiuterà a comprendere i numerosi percorsi di lavoro e le abilità essenziali, oltre a come iniziare una promettente carriera nella scienza dei dati.

Per iniziare una carriera di successo nella scienza dei dati, hai solo bisogno di competenze tecniche come analisi, apprendimento automatico, statistica e reti neurali, oltre alla capacità di risolvere problemi, pensare in modo critico e comunicare storie.

Quali sono i vantaggi di una carriera in Data Science?

A causa delle grandi quantità di dati generati nelle aziende e della necessità di un processo decisionale efficace basato sui dati, la necessità di capacità di scienza dei dati è aumentata.

Stipendio alto:

L'esperienza lavorativa è il fattore determinante più importante nella retribuzione della scienza dei dati; tuttavia, il reddito medio di un professionista della scienza dei dati di livello base è superiore allo stipendio medio negli Stati Uniti.

Risolvi problemi complessi:

Il compito principale di un data scientist è trovare informazioni dettagliate analizzando ed elaborando enormi quantità di dati grezzi. Come puoi aumentare le vendite, per esempio? Per trovare i problemi che non vengono affrontati nei processi aziendali di oggi.

Con i dati raccolti in molte parti della vita, dal marketing alla salute, fino allo sport e all'intrattenimento, essere in grado di estrarre conoscenza dai dati è una posizione molto forte in cui trovarsi".

Meno vulnerabili all'automazione del lavoro:

In generale, più un lavoro è specializzato (meno persone lo fanno), meno è probabile che venga automatizzato perché c'è meno motivazione a investire le risorse necessarie per costruire una macchina in grado di svolgere il compito.

A quel punto, la scienza dei dati sarà un talento necessario che non si limita a pochi esperti e non avremo bisogno di qualcuno che sia stato specificamente formato nella scienza dei dati.

Sono ottimista riguardo a questa volta perché ho visto il valore dell'esperienza di dominio nello stabilire pipeline efficienti di data science più e più volte. La scienza dei dati può mantenere le sue promesse di migliorare l'efficienza e consentire decisioni obiettive se gli strumenti corretti vengono messi nelle mani di persone con competenza in un settore. È improbabile che le posizioni nella scienza dei dati vengano sostituite dall'automazione, ma se vengono prodotti gli strumenti corretti, uno scienziato dei dati potrebbe diventare una specialità di nicchia.

Gli individui con una comprensione significativa di come trasformare i dati in informazioni utilizzabili utilizzando le capacità analitiche hanno buone possibilità di una carriera di successo nella scienza dei dati.

Per diventare un Data Scientist

Impara i fondamenti

Dovresti avere una conoscenza approfondita dei principi della scienza dei dati, come statistica, probabilità, test di ipotesi e strumenti di analisi dei dati come Excel, che è uno dei metodi classici ancora utilizzati per esaminare piccoli set di dati, come professionista della scienza dei dati. Dovresti anche avere familiarità con linguaggi di programmazione come R, Python, SQL, Hadoop e software di visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI.

Se sei interessato a diventare un data scientist, puoi iscriverti al corso e imparare da un mentore impegnato.

Scegli il ruolo giusto:

Nel campo della scienza dei dati, ci sono numerose opportunità di lavoro. Un esperto di visualizzazione dei dati, un esperto di machine learning, un data scientist, un data engineer e così via sono solo alcune delle numerose possibilità. Entrare in un ruolo può essere più facile di un altro, a seconda della tua storia e dell'esperienza lavorativa. Ad esempio, se sei uno sviluppatore di software, passare all'ingegneria dei dati non sarebbe difficile. Quindi, finché non avrai le idee chiare su cosa vuoi essere, rimarrai bloccato a decidere quale strada intraprendere e quali abilità sviluppare.

Unisciti alle comunità di scienza dei dati:

La responsabilità principale di un professionista dei dati è quella di produrre informazioni cruciali in collaborazione con le parti interessate interne ed esterne. A parte questo, molti data scientist si divertono a tenersi in contatto con i loro colleghi in ruoli simili per discutere nuove idee e approcci. Per tenerti aggiornato sull'argomento della scienza dei dati, puoi interagire con i colleghi in tali gruppi.

Esaminerò con te le prime tre comunità di data science più popolari.

Kaggle:

È una delle comunità di data science più grandi al mondo. È stato creato principalmente come strumento per valutare e assemblare squadre per vari tornei. Ti assiste nella ricerca e nella pubblicazione di set di dati, nell'esplorazione e nella creazione di modelli in un ambiente basato sul Web e nella condivisione del tuo lavoro con altri scienziati e ingegneri. Soprattutto, Kaggle oggi ha oltre 3 milioni di membri attivi che possono utilizzare la piattaforma per contribuire con le proprie conoscenze ed esperienze.

Comunità di scienza dei dati IBM:

Le pagine Web di IBM per la scienza dei dati sono famose perché ospitano i blog ei podcast di alcuni dei luminari del settore. Se hai bisogno di consigli particolari da un esperto del settore, la IBM Data Science Community è un posto meraviglioso dove andare. Non è così accogliente per i nuovi arrivati ​​come alcune delle altre comunità qui, ma non è sempre una cosa negativa.

Reddit:

È uno strano gruppo di scienza dei dati, noto più per lo scambio di meme che per la risposta a serie preoccupazioni scientifiche. Ci sono una sfilza di subreddit dedicati al dibattito approfondito sui documenti. Alcuni dei subreddit più popolari sono r/datascience, r/dataisbeautiful e r/MachineLearning.

Scegli una lingua/strumento

È probabile che i principianti facciano di più questa domanda. Quale linguaggio/strumento dovrei usare per avere successo in una carriera nella scienza dei dati? Prima di rispondere a questa domanda, vorrei sottolineare che gli strumenti devono essere utilizzati solo per l'implementazione; è più importante capire il concetto. Python è il linguaggio più utilizzato e più semplice nel settore della scienza dei dati; è un linguaggio user-friendly che può essere utilizzato anche da persone non tecniche. Lascia che ti dia una rapida carrellata delle lingue e degli strumenti più popolari in questo momento.

Sebbene Microsoft Excel possa essere utilizzato per l'analisi dei dati, per diventare un data scientist è necessaria la conoscenza di strumenti di analisi dei dati di alto livello.

Analizzeremo questi strumenti in modo più dettagliato in seguito.

Pitone:

Python è il linguaggio di programmazione più popolare per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, nonché uno dei linguaggi di computer più popolari in generale.

L'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati, l'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'automazione dei processi robotici sono tutti possibili con il linguaggio di programmazione Python. Python può essere utilizzato per creare app Web, mobili e desktop. Consente stili di programmazione procedurale, funzionale e di altro tipo, nonché estensioni scritte in C o C++, oltre alla programmazione orientata agli oggetti.

È utilizzato non solo da data scientist, programmatori e ingegneri di rete, ma anche da personale non tecnico come contabili, matematici e scienziati, che sono attratti dal suo carattere intuitivo.

R:

Il linguaggio di programmazione R è un ambiente gratuito e open source per il calcolo statistico, la grafica e l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati. R è uno dei linguaggi più popolari per la scienza dei dati e l'analisi avanzata, poiché è utilizzato dalla maggior parte dei data scientist, ricercatori universitari e statistici per recuperare, pulire, analizzare e presentare dati.
Strumenti di visualizzazione dei dati:
Un esperto di data science dovrebbe essere in grado di raccontare un piano forte e utilizzare gli strumenti di visualizzazione in modo efficace per comunicare le proprie idee al pubblico. Diamo un'occhiata ad alcuni degli strumenti di visualizzazione dei dati più popolari del settore.

Tabella:

Tableau è uno strumento di business intelligence e visualizzazione dei dati. Il modo in cui le persone utilizzano i dati per risolvere i problemi sta cambiando grazie a questo strumento di analisi visiva. Tableau semplifica la visualizzazione e la comprensione dei dati, consentendo alle aziende di diventare più basate sui dati. È semplice da usare ed è diventata rapidamente una scelta popolare per la moderna business intelligence. Aiuta nell'esplorazione, gestione e scoperta di insight basati sui dati che possono trasformare le aziende. È una piattaforma di analisi più capace, sicura e adattabile.

Tableau offre una varietà di strumenti, inclusi desktop, server, CRM e altro, che puoi utilizzare per soddisfare le tue esigenze aziendali.

Potenza BI:

Power BI è un insieme di servizi software, app e connettori che interagiscono per trasformare i dati non elaborati in una rappresentazione visiva. Per archiviare le informazioni è possibile utilizzare un foglio di calcolo Excel o una raccolta di data warehouse ibridi basati su cloud e locali. Power BI semplifica la connessione alle origini dati, la visualizzazione e la scoperta di ciò che è essenziale e la condivisione dei risultati con chiunque tu scelga. È uno degli strumenti di business intelligence più utilizzati nel settore.

Efficaci capacità comunicative

Le persone pensano che se sono tecnicamente competenti, saranno un asso del colloquio per una carriera nella scienza dei dati se sono un ottimo comunicatore. Questa è una fabbricazione. Per comunicare le tue idee al pubblico, dovresti avere capacità di comunicazione efficaci.

Sforzati di rendere il tuo amico un buon comunicatore. Ascolta la tua introduzione e sollecita critiche sincere. Ti porterà allo specchio!

Puoi discutere i tuoi pensieri con un collega o dimostrare il tuo caso in una riunione se hai buone capacità comunicative. Chiunque sia interessato a intraprendere una carriera nella scienza dei dati dovrebbe avere questa competenza.

Conclusione

I datori di lavoro stanno investendo molto tempo e denaro nel campo della scienza dei dati poiché è molto richiesta. Puoi iniziare una promettente carriera nella scienza dei dati adottando le misure necessarie. Spero che questo blog sia stato utile per aiutarti a capire come iniziare una promettente carriera nella scienza dei dati.