Cosa fa un Data Scientist? Come diventare?

Cos’è un Data Scientist?

Sei interessato a interpretare i dati per aiutare le aziende a prendere decisioni strategiche migliori? Potresti prendere in considerazione una carriera come data scientist!

Big data è un termine usato per descrivere set di dati così grandi che le tradizionali applicazioni di elaborazione dati non sono in grado di gestirli. Ciò ha portato a un crescente bisogno di data scientist, individui in grado di interpretare i set di dati richiesti per aiutare le aziende a prendere decisioni strategiche migliori.

I data scientist raccolgono e riferiscono sui dati e comunicano i loro risultati ai leader aziendali e tecnologici in un modo che può influenzare il modo in cui un’organizzazione affronta una sfida aziendale. Hanno solide basi in informatica, matematica e algoritmi, comportamento umano e conoscenza del settore in cui lavorano.

Cosa fa un Data Scientist?

Le aziende odierne tengono traccia di tutto, dalle visite al sito Web e dalle transazioni dei clienti, alle singole recensioni dei consumatori: viviamo in un mondo di sovraccarico di dati. Nascosti in questa enorme quantità di dati ci sono nuovi flussi di entrate ed efficienze aziendali. La scienza dei dati entra in gioco quando ci sono sistemi complessi che generano molti dati che devono essere sfruttati. Ciò significa molto di più che analizzare i dati. Significa costruire modelli utilizzando algoritmi complessi per spiegare o prevedere il comportamento. Questi modelli devono essere testabili ed è qui che entra in gioco il processo scientifico.

I data scientist non devono solo prestare attenzione ai dati e al loro significato, ma comprendere i problemi e conoscere gli algoritmi di corrispondenza a tali problemi e comprendere l’ingegneria per trovare soluzioni. Combinando competenze in statistica, informatica e analisi, il data scientist estrarrà dai dati un significato che consentirà alle aziende di realizzare flussi di entrate nascosti ed efficienze aziendali.

Una giornata tipo per un data scientist prevede l’estrazione di dati da varie fonti, l’esecuzione tramite una piattaforma di analisi e la creazione di visualizzazioni dei dati. Passeranno quindi ore a vagliare e analizzare i dati da più angolazioni, alla ricerca di tendenze che potrebbero rivelare problemi o opportunità. Qualsiasi intuizione viene quindi comunicata ai leader aziendali e tecnologici con consigli per adattare le strategie aziendali esistenti.

Doveri e requisiti di un data scientist:

• Conduci ricerche approfondite
• Passa al setaccio enormi volumi di dati da più fonti interne ed esterne
• Utilizza programmi di analisi complicati, apprendimento automatico e metodi statistici per preparare i dati
• Esamina i dati per eliminare le informazioni irrilevanti
• Esamina i dati da varie angolazioni per vedere punti deboli, tendenze e/o opportunità nascosti
• Trova soluzioni basate sui dati per affrontare sfide urgenti
• Inventa nuovi algoritmi per risolvere i problemi
• Spiegare chiaramente i risultati alla gestione e ai reparti IT tramite visualizzazioni e report
• Consiglia modifiche convenienti

Sei adatto per essere un data scientist?

I data scientist hanno personalità distinte. Tendono ad essere individui investigativi, il che significa che sono intellettuali, introspettivi e curiosi. Sono curiosi, metodici, razionali, analitici e logici. Alcuni di loro sono anche convenzionali, nel senso che sono coscienziosi e conservatori.

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Com’è il posto di lavoro di un Data Scientist?

Il termine data scientist può coprire molti ruoli in molti settori e organizzazioni, dal mondo accademico, alla finanza o al governo.

I settori della finanza, della vendita al dettaglio e dell’e-commerce stanno aprendo la strada all’assunzione di data scientist per aiutarli a comprendere meglio i diversi gruppi di pubblico e indirizzarli con prodotti specifici per i loro gusti. Tuttavia, si stanno compiendo progressi anche in settori come le telecomunicazioni, i trasporti e il petrolio e il gas, poiché sempre più aziende fanno affidamento sui big data per prendere decisioni che influiscono sulle vendite, sulle operazioni e sulla forza lavoro.

Domande frequenti

Che tipo di persona ha successo nella scienza dei dati?

Una delle cose belle della scienza dei dati è che tocca molti campi diversi. Se sei una persona di persone, potresti gravitare verso un ruolo più simile a un analista aziendale, o se sei più interessato all’ingegneria e alla matematica coinvolta, allora potresti entrare in un ruolo più di un ingegnere di apprendimento automatico. C’è anche molta via di mezzo.

È importante che tu sia curioso, persistente e preciso. Buone capacità di comunicazione sono un vantaggio importante e un interesse e una solida comprensione della matematica, nonché alcune abilità di programmazione, sono essenziali. La quantità e la combinazione di questi dipendono dal ruolo esatto.

Quanto tempo ci vuole per diventare un Data Scientist?

La maggior parte delle persone che entrano nel campo conseguono un master, il che suggerisce che da cinque a sette anni è la durata media del percorso educativo per i data scientist.
• Laurea triennale – quattro anni
• Laurea Magistrale – da uno a tre anni

Quasi la metà di tutti i data scientist ha un dottorato di ricerca.

La tempistica per coloro che conseguono una laurea e persegue un dottorato senza aver prima completato un master è tra gli otto ei dieci anni:
• Laurea triennale – quattro anni
• Dottorato di ricerca – da quattro a sei anni

La tempistica per coloro che perseguono un master in rotta verso il dottorato è compresa tra nove e tredici anni:
• Laurea triennale – quattro anni
• Laurea Magistrale – da uno a tre anni
• Dottorato di ricerca – da quattro a sei anni

Passaggi per diventare un Data Scientist

Per la maggior parte dei data scientist, il percorso per entrare nella professione comporta il conseguimento di un master, il conseguimento di certificazioni professionali e l’accoglienza dell’apprendimento lungo tutto l’arco della carriera per rimanere aggiornati in quello che è un campo in continua evoluzione.

Dovrei diventare un Data Scientist?

Inutile dire che i data scientist necessitano di un background in matematica e statistica e una familiarità con diversi linguaggi di programmazione. Questa conoscenza tecnica, tuttavia, non è il requisito autonomo per lavorare sul campo. I migliori data scientist portano anche alcuni particolari tratti della personalità al lavoro:

Una natura curiosa

Poiché ci sono così tante aree e così tanti punti dati da analizzare sul campo, i data scientist devono avere una curiosità intrinseca che li spinga a esplorare nuovi territori per risolvere problemi e trovare risposte.

Capacità organizzative

L’unico modo per i data scientist di raggiungere le giuste conclusioni è tenere traccia di milioni di punti dati e assicurarsi che le informazioni siano organizzate in modo utile.

Abilità comunicative

I data scientist comprendono i dati meglio di chiunque altro. Tuttavia, per avere successo nei loro ruoli e affinché le loro organizzazioni possano beneficiare dei loro servizi, devono essere in grado di trasmettere il messaggio corretto e le loro intuizioni a un pubblico sia tecnico che non tecnico.

Acume negli affari

Il know-how aziendale e la comprensione degli elementi che costituiscono un modello di business di successo sono fondamentali per i data scientist. Senza questi, le loro capacità tecniche non possono essere canalizzate in modo produttivo per discernere e risolvere i problemi che ostacolano il sostegno e la crescita del business.

Focus e persistenza

I data scientist incontrano la loro giusta dose di frustrazione, soprattutto quando sembra che non ci sia una risposta al problema a portata di mano. La capacità di rimanere concentrati e continuare a riorganizzare, rianalizzare e rielaborare i dati è l’unica strada per un momento “Eureka”.

Intuizione dei dati

Questa è senza dubbio una delle abilità non tecniche più significative – quella che deriva dall’esperienza – di cui ha bisogno un data scientist. L’intuizione dei dati è la capacità di percepire modelli dove nessuno è osservabile in superficie; per discernere dove si trova il valore nella pila inesplorata di bit di dati. Questa abilità viene sviluppata chiedendo se i dati hanno senso, ponendo domande come, le caratteristiche sono significative? Riflettono ciò che pensi dovrebbero significare? Dato il modo in cui i tuoi dati sono distribuiti, quale modello dovresti usare? Cosa significa se manca un valore e cosa dovresti fare con esso?

Abilità nel lavorare con dati non strutturati

I data scientist hanno familiarità con i dati altamente organizzati o strutturati. Ma devono anche imparare a lavorare con dati non strutturati, ovvero raccolte di informazioni archiviate all’esterno di un database, come grandi agglomerati di registri di eventi o di sicurezza, messaggi di posta elettronica, risposte di feedback dei clienti e altri archivi di testo. Ad esempio, uno scienziato dei dati che lavora con un team di marketing per identificare intuizioni sul comportamento dei consumatori, sarà molto meglio equipaggiato per il progetto con una comprensione dei social media e dei tipi di informazioni o dati che questi media possono fornire.

Le risposte a queste domande forniscono ulteriori informazioni su una carriera nel campo della scienza dei dati:

Perché c’è una maggiore richiesta di data scientist?

Nel mondo di oggi, quasi tutte le aziende hanno la capacità di raccogliere dati e la quantità di dati cresce sempre di più. Ciò ha portato a una maggiore richiesta di persone con competenze specifiche, che possono organizzare e analizzare efficacemente questi dati per raccogliere informazioni aziendali.

Quali sono i pro e i contro del lavoro nel campo della scienza dei dati?
Professionisti
• Scala retributiva notevolmente superiore alla media
• Varietà: opportunità per ottenere un’ampia prospettiva lavorando per un’ampia varietà di aziende e fornendo soluzioni e informazioni relative alla fidelizzazione dei clienti, al marketing, ai nuovi prodotti e alle soluzioni aziendali generali
Contro
• Varietà estrema – a volte porta alla frustrazione per non essere in grado di immergersi completamente in un argomento specifico
• Sistemi e software in continua evoluzione, a volte con conseguente confusione nel determinare quali sono i migliori per un progetto specifico

Come sono i data scientist?

Sulla base del nostro pool di utenti, i data scientist tendono ad essere prevalentemente persone investigative. Accedono alle informazioni da database di grandi dimensioni, utilizzano il codice per manipolare i dati, visualizzare i numeri in formato digitale e convertire i dati in informazioni utili su tutto, dallo sviluppo del prodotto alla fidelizzazione dei clienti fino a nuove opportunità di business. È difficile immaginare una professione più investigativa.

I data scientist sono anche conosciuti come.