Un data scientist trasforma i dati grezzi in informazioni preziose di cui un’organizzazione ha bisogno per crescere e competere. Interpretano e analizzano i dati provenienti da pi\u00f9 fonti per trovare soluzioni fantasiose ai problemi. <\/p>\n
\nUna laurea in statistica, matematica, economia aziendale o informatica \u00e8 un’opzione praticabile per intraprendere una carriera come scienziato dei dati. <\/p>\n<\/blockquote>\n
Cosa fa un data scientist?<\/strong> Datori di lavoro | Qualifiche e formazione | Competenze chiave<\/p>\n
Il ruolo di un data scientist si \u00e8 evoluto e ampliato rispetto a quello di un data analyst. Come con un analista, organizzano e analizzano i dati raccolti da un’organizzazione, come dati di vendita, logistica o ricerche di mercato, ecc. La differenza \u00e8 che un data scientist utilizzer\u00e0 il loro forte senso degli affari insieme alla capacit\u00e0 di comunicare i risultati sia al business che Leader IT in un modo che pu\u00f2 influenzare il modo in cui un’organizzazione affronta una sfida aziendale.<\/p>\n
I data scientist possono avere funzioni diverse a seconda del settore\/settore in cui sono coinvolti. Ad esempio, un data scientist che lavora per Facebook potrebbe analizzare i tipi di pagine che gli utenti “amano” e quindi utilizzare queste informazioni per decidere quale tipo di pubblicit\u00e0 l’utente vedr\u00e0 quando si utilizza il proprio account Facebook. Combinano abilit\u00e0 pratiche come codifica e matematica con la capacit\u00e0 di analizzare le statistiche.<\/p>\n
I principali linguaggi di programmazione spesso utilizzati nell’analisi, nel data mining e nella scienza dei dati sono R, SAS, Python e SQL, mentre la conoscenza di Java, C\/C++, Perl e Ruby pu\u00f2 essere utile anche per i data scientist. L’uso di “big data” (raccolta o estrazione di enormi quantit\u00e0 di dati e analisi) da parte di aziende e governi ha fatto s\u00ec che i data scientist siano richiesti in tutto il mondo.<\/p>\n
In genere un data scientist deve:<\/p>\n
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- Utilizza un forte senso degli affari, oltre alla capacit\u00e0 di comunicare i risultati ed estrai grandi quantit\u00e0 di dati per ottenere informazioni utili<\/li>\n
- Usa queste informazioni per influenzare il modo in cui un’organizzazione affronta le sfide aziendali<\/li>\n
- Utilizza una conoscenza combinata di informatica e applicazioni, modellazione, statistica, analisi e matematica per risolvere i problemi<\/li>\n
- Estrai dati da pi\u00f9 fonti<\/li>\n
- Vaglia e analizza i dati da pi\u00f9 angolazioni, alla ricerca di tendenze che evidenzino problemi o opportunit\u00e0<\/li>\n
- Comunica informazioni e approfondimenti importanti ai leader aziendali e IT<\/li>\n
- Fornire consigli per adattare le strategie aziendali esistenti<\/li>\n<\/ul>\n