{"id":2881,"date":"2020-11-01T12:08:14","date_gmt":"2020-11-01T11:08:14","guid":{"rendered":"https:\/\/art.brutennet.com\/?p=2881"},"modified":"2020-11-04T21:02:59","modified_gmt":"2020-11-04T20:02:59","slug":"cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/","title":{"rendered":"Cosa fa un Data Scientist?\n Come diventare?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_67_1 ez-toc-wrap-right counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Cose_un_Data_Scientist\" title=\"Cos\u2019\u00e8 un Data Scientist?\">Cos\u2019\u00e8 un Data Scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Cosa_fa_un_Data_Scientist\" title=\"Cosa fa un Data Scientist?\">Cosa fa un Data Scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Sei_adatto_per_essere_un_data_scientist\" title=\"Sei adatto per essere un data scientist?\">Sei adatto per essere un data scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Come_il_posto_di_lavoro_di_un_Data_Scientist\" title=\"Com\u2019\u00e8 il posto di lavoro di un Data Scientist?\">Com\u2019\u00e8 il posto di lavoro di un Data Scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Domande_frequenti\" title=\"\n        Domande frequenti \n    \">\n        Domande frequenti \n    <\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Che_tipo_di_persona_ha_successo_nella_scienza_dei_dati\" title=\"Che tipo di persona ha successo nella scienza dei dati?\">Che tipo di persona ha successo nella scienza dei dati?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Quanto_tempo_ci_vuole_per_diventare_un_Data_Scientist\" title=\"Quanto tempo ci vuole per diventare un Data Scientist?\">Quanto tempo ci vuole per diventare un Data Scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Passaggi_per_diventare_un_Data_Scientist\" title=\"Passaggi per diventare un Data Scientist\">Passaggi per diventare un Data Scientist<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Dovrei_diventare_un_Data_Scientist\" title=\"Dovrei diventare un Data Scientist?\">Dovrei diventare un Data Scientist?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/eniyimeslekler.com\/it\/cosa-fa-un-data-scientist-come-diventare\/#Come_sono_i_data_scientist\" title=\"Come sono i data scientist?\">Come sono i data scientist?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cose_un_Data_Scientist\"><\/span>Cos\u2019\u00e8 un Data Scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sei interessato a interpretare i dati per aiutare le aziende a prendere decisioni strategiche migliori?  Potresti prendere in considerazione una carriera come data scientist!<\/p>\n<p>Big data \u00e8 un termine usato per descrivere set di dati cos\u00ec grandi che le tradizionali applicazioni di elaborazione dati non sono in grado di gestirli.  Ci\u00f2 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. <\/p>\n<p>I data scientist raccolgono e riferiscono sui dati e comunicano i loro risultati ai leader aziendali e tecnologici in un modo che pu\u00f2 influenzare il modo in cui un\u2019organizzazione affronta una sfida aziendale.  Hanno solide basi in informatica, matematica e algoritmi, comportamento umano e conoscenza del settore in cui lavorano.<\/p>\n<h2 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cosa_fa_un_Data_Scientist\"><\/span>Cosa fa un Data Scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<\/p>\n<p>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 quantit\u00e0 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.  Ci\u00f2 significa molto di pi\u00f9 che analizzare i dati.  Significa costruire modelli utilizzando algoritmi complessi per spiegare o prevedere il comportamento.  Questi modelli devono essere testabili ed \u00e8 qui che entra in gioco il processo scientifico. <\/p>\n<p>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\u2019ingegneria per trovare soluzioni.  Combinando competenze in statistica, informatica e analisi, il data scientist estrarr\u00e0 dai dati un significato che consentir\u00e0 alle aziende di realizzare flussi di entrate nascosti ed efficienze aziendali. <\/p>\n<p>Una giornata tipo per un data scientist prevede l\u2019estrazione di dati da varie fonti, l\u2019esecuzione tramite una piattaforma di analisi e la creazione di visualizzazioni dei dati.  Passeranno quindi ore a vagliare e analizzare i dati da pi\u00f9 angolazioni, alla ricerca di tendenze che potrebbero rivelare problemi o opportunit\u00e0.  Qualsiasi intuizione viene quindi comunicata ai leader aziendali e tecnologici con consigli per adattare le strategie aziendali esistenti.<\/p>\n<p>Doveri e requisiti di un data scientist:  <\/p>\n<ul>\n<li>Conduci ricerche approfondite <\/li>\n<li>Passa al setaccio enormi volumi di dati da pi\u00f9 fonti interne ed esterne<\/li>\n<li>Utilizza programmi di analisi complicati, apprendimento automatico e metodi statistici per preparare i dati <\/li>\n<li>Esamina i dati per eliminare le informazioni irrilevanti<\/li>\n<li>Esamina i dati da varie angolazioni per vedere punti deboli, tendenze e\/o opportunit\u00e0 nascosti<\/li>\n<li>Trova soluzioni basate sui dati per affrontare sfide urgenti<\/li>\n<li>Inventa nuovi algoritmi per risolvere i problemi<\/li>\n<li>Spiegare chiaramente i risultati alla gestione e ai reparti IT tramite visualizzazioni e report<\/li>\n<li>Consiglia modifiche convenienti<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sei_adatto_per_essere_un_data_scientist\"><\/span>Sei adatto per essere un data scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>            I data scientist hanno personalit\u00e0 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.\n        <\/p>\n<p>            Suona come te?  Fai il nostro test di carriera gratuito per scoprire se il data scientist \u00e8 uno dei tuoi migliori match in carriera.\n        <\/p>\n<h2 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Come_il_posto_di_lavoro_di_un_Data_Scientist\"><\/span>Com\u2019\u00e8 il posto di lavoro di un Data Scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il termine data scientist pu\u00f2 coprire molti ruoli in molti settori e organizzazioni, dal mondo accademico, alla finanza o al governo. <\/p>\n<p>I settori della finanza, della vendita al dettaglio e dell\u2019e-commerce stanno aprendo la strada all\u2019assunzione 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, poich\u00e9 sempre pi\u00f9 aziende fanno affidamento sui big data per prendere decisioni che influiscono sulle vendite, sulle operazioni e sulla forza lavoro.<\/p>\n<h2 id=\"domande-frequenti\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Domande_frequenti\"><\/span>\n<p>        Domande frequenti<br \/>\n    <span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3 id=\"what-type-of-person-succeeds-in-data-science\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Che_tipo_di_persona_ha_successo_nella_scienza_dei_dati\"><\/span>Che tipo di persona ha successo nella scienza dei dati?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>            <i><\/i><\/p>\n<p>Una delle cose belle della scienza dei dati \u00e8 che tocca molti campi diversi.  Se sei una persona di persone, potresti gravitare verso un ruolo pi\u00f9 simile a un analista aziendale, o se sei pi\u00f9 interessato all\u2019ingegneria e alla matematica coinvolta, allora potresti entrare in un ruolo pi\u00f9 di un ingegnere di apprendimento automatico.  C\u2019\u00e8 anche molta via di mezzo. <\/p>\n<p>\u00c8 importante che tu sia curioso, persistente e preciso.  Buone capacit\u00e0 di comunicazione sono un vantaggio importante e un interesse e una solida comprensione della matematica, nonch\u00e9 alcune abilit\u00e0 di programmazione, sono essenziali.  La quantit\u00e0 e la combinazione di questi dipendono dal ruolo esatto.<\/p>\n<h3 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quanto_tempo_ci_vuole_per_diventare_un_Data_Scientist\"><\/span>Quanto tempo ci vuole per diventare un Data Scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>            <i><\/i><\/p>\n<p>La maggior parte delle persone che entrano nel campo conseguono un master, il che suggerisce che da cinque a sette anni \u00e8 la durata media del percorso educativo per i data scientist.<br \/>\n\u2022 Laurea triennale &#8211; quattro anni<br \/>\n\u2022 Laurea Magistrale &#8211; da uno a tre anni  <\/p>\n<p>Quasi la met\u00e0 di tutti i data scientist ha un dottorato di ricerca.<\/p>\n<p>La tempistica per coloro che conseguono una laurea e persegue un dottorato senza aver prima completato un master \u00e8 tra gli otto ei dieci anni:<br \/>\n\u2022 Laurea triennale &#8211; quattro anni<br \/>\n\u2022 Dottorato di ricerca &#8211; da quattro a sei anni  <\/p>\n<p>La tempistica per coloro che perseguono un master in rotta verso il dottorato \u00e8 compresa tra nove e tredici anni:<br \/>\n\u2022 Laurea triennale &#8211; quattro anni<br \/>\n\u2022 Laurea Magistrale &#8211; da uno a tre anni<br \/>\n\u2022 Dottorato di ricerca &#8211; da quattro a sei anni<\/p>\n<h3 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Passaggi_per_diventare_un_Data_Scientist\"><\/span>Passaggi per diventare un Data Scientist<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>            <i><\/i><\/p>\n<p>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\u2019accoglienza dell\u2019apprendimento lungo tutto l\u2019arco della carriera per rimanere aggiornati in quello che \u00e8 un campo in continua evoluzione.<\/p>\n<h3 id=\"data-scientist\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dovrei_diventare_un_Data_Scientist\"><\/span>Dovrei diventare un Data Scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>            <i><\/i><\/p>\n<p>Inutile dire che i data scientist necessitano di un background in matematica e statistica e una familiarit\u00e0 con diversi linguaggi di programmazione.  Questa conoscenza tecnica, tuttavia, non \u00e8 il requisito autonomo per lavorare sul campo.  I migliori data scientist portano anche alcuni particolari tratti della personalit\u00e0 al lavoro:<\/p>\n<p><strong>Una natura curiosa<\/strong><\/p>\n<p>Poich\u00e9 ci sono cos\u00ec tante aree e cos\u00ec tanti punti dati da analizzare sul campo, i data scientist devono avere una curiosit\u00e0 intrinseca che li spinga a esplorare nuovi territori per risolvere problemi e trovare risposte.<\/p>\n<p><strong>Capacit\u00e0 organizzative<\/strong><\/p>\n<p>L\u2019unico modo per i data scientist di raggiungere le giuste conclusioni \u00e8 tenere traccia di milioni di punti dati e assicurarsi che le informazioni siano organizzate in modo utile.<\/p>\n<p><strong>Abilit\u00e0 comunicative<\/strong><\/p>\n<p>I data scientist comprendono i dati meglio di chiunque altro.  Tuttavia, per avere successo nei loro ruoli e affinch\u00e9 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.<\/p>\n<p><strong>Acume negli affari<\/strong><\/p>\n<p>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 capacit\u00e0 tecniche non possono essere canalizzate in modo produttivo per discernere e risolvere i problemi che ostacolano il sostegno e la crescita del business.<\/p>\n<p><strong>Focus e persistenza<\/strong><\/p>\n<p>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 capacit\u00e0 di rimanere concentrati e continuare a riorganizzare, rianalizzare e rielaborare i dati \u00e8 l\u2019unica strada per un momento &#8220;Eureka&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Intuizione dei dati<\/strong><\/p>\n<p>Questa \u00e8 senza dubbio una delle abilit\u00e0 non tecniche pi\u00f9 significative &#8211; quella che deriva dall\u2019esperienza &#8211; di cui ha bisogno un data scientist.  L\u2019intuizione dei dati \u00e8 la capacit\u00e0 di percepire modelli dove nessuno \u00e8 osservabile in superficie;  per discernere dove si trova il valore nella pila inesplorata di bit di dati.  Questa abilit\u00e0 viene sviluppata chiedendo se i dati hanno senso, ponendo domande come, le caratteristiche sono significative?  Riflettono ci\u00f2 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?<\/p>\n<p><strong>Abilit\u00e0 nel lavorare con dati non strutturati<\/strong><\/p>\n<p>I data scientist hanno familiarit\u00e0 con i dati altamente organizzati o strutturati.  Ma devono anche imparare a lavorare con dati non strutturati, ovvero raccolte di informazioni archiviate all\u2019esterno 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, sar\u00e0 molto meglio equipaggiato per il progetto con una comprensione dei social media e dei tipi di informazioni o dati che questi media possono fornire.<\/p>\n<p>Le risposte a queste domande forniscono ulteriori informazioni su una carriera nel campo della scienza dei dati: <\/p>\n<p><strong>Perch\u00e9 c\u2019\u00e8 una maggiore richiesta di data scientist?<\/strong><\/p>\n<p>Nel mondo di oggi, quasi tutte le aziende hanno la capacit\u00e0 di raccogliere dati e la quantit\u00e0 di dati cresce sempre di pi\u00f9.  Ci\u00f2 ha portato a una maggiore richiesta di persone con competenze specifiche, che possono organizzare e analizzare efficacemente questi dati per raccogliere informazioni aziendali.<\/p>\n<p><strong>Quali sono i pro e i contro del lavoro nel campo della scienza dei dati?<\/strong><br \/>Professionisti<br \/>\n\u2022 Scala retributiva notevolmente superiore alla media<br \/>\n\u2022 Variet\u00e0: opportunit\u00e0 per ottenere un\u2019ampia prospettiva lavorando per un\u2019ampia variet\u00e0 di aziende e fornendo soluzioni e informazioni relative alla fidelizzazione dei clienti, al marketing, ai nuovi prodotti e alle soluzioni aziendali generali<br \/>Contro<br \/>\n\u2022 Variet\u00e0 estrema &#8211; a volte porta alla frustrazione per non essere in grado di immergersi completamente in un argomento specifico<br \/>\n\u2022 Sistemi e software in continua evoluzione, a volte con conseguente confusione nel determinare quali sono i migliori per un progetto specifico<\/p>\n<h3 id=\"data-scientists\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Come_sono_i_data_scientist\"><\/span>Come sono i data scientist?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>            <i><\/i><\/p>\n<p>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 opportunit\u00e0 di business.  \u00c8 difficile immaginare una professione pi\u00f9 investigativa.<\/p>\n<p>    I data scientist sono anche conosciuti come.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cos\u2019\u00e8 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 \u00e8 un termine usato per descrivere set di dati cos\u00ec grandi che le tradizionali applicazioni di elaborazione dati non sono in grado di gestirli. 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