Spesso considerato il “lavoro più sexy del decennio”, il La carriera del data scientist ha una ricca storia che risale agli anni '60. Questo campo ha dimostrato di essere più consolidato di quanto alcuni possano pensare. Tuttavia, continua ad attrarre professionisti provenienti da contesti diversi grazie alla sua natura intrigante. Con la sua promessa di salari competitivi, stabilità lavorativa e ampie opportunità di lavoro derivanti da una carenza di personale qualificato, una carriera nella scienza dei dati ha molto fascino, anche per coloro che provengono da settori non tecnici. E qui c'è la ciliegina sulla torta: potresti anche avere diritto a una formazione gratuita tramite voucher.
Cosa fa un data scientist?
Quindi, cosa fa esattamente un data scientist? Il ruolo principale di un data scientist è analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e tendenze e fare previsioni sulle tendenze future. I dati sono importanti per tutte le organizzazioni, ma trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili, o “dati intelligenti”, è fondamentale per un processo decisionale efficace all’interno delle organizzazioni.
I data scientist utilizzano tecniche analitiche avanzate, come l’analisi predittiva, per generare previsioni accurate che aiutano le aziende a rimanere informate, il che può dare loro un vantaggio competitivo.
La crescente domanda di data scientist
Con la crescente enfasi sul processo decisionale basato sui dati, le aziende si trovano ad affrontare una crescente domanda di data scientist qualificati. Oltre alla competenza nella manipolazione dei dati, questi professionisti possiedono in genere altre competenze tecniche, come la programmazione Python, che aumentano ulteriormente il loro valore per le organizzazioni. Di conseguenza, molte aziende stanno ora dando priorità alla formazione e allo sviluppo della propria forza lavoro per soddisfare la crescente esigenza di competenze in materia di dati.
Nel panorama odierno, sempre più professionisti stanno valutando di intraprendere un percorso nella scienza dei dati. Tuttavia, prima di immergersi in questo campo, è fondamentale comprendere le competenze essenziali, l’importanza della matematica, della programmazione e della statistica, nonché il processo di transizione verso una carriera nella scienza dei dati. Questo articolo esplora questi argomenti in modo approfondito, fornendoti le informazioni necessarie per iniziare il tuo viaggio nella scienza dei dati.
Cos'è un Data Scientist?
Nell’era odierna della tecnologia e dei dati, la quantità di dati generati sta aumentando a un ritmo senza precedenti. Questa ondata di dati ha creato una domanda di persone che possiedono le competenze per analizzare e trasformare questi dati in informazioni significative e utilizzabili. Queste persone sono conosciute come data scientist, professionisti che utilizzano le proprie capacità analitiche per estrarre informazioni preziose da fonti interne ed esterne. Il loro obiettivo principale è prevedere le tendenze future, identificare potenziali ostacoli e scoprire informazioni vantaggiose per le aziende.
Data scientist e analista di dati: qual è la differenza?
Gli analisti di dati si concentrano principalmente sulle tecniche tradizionali di analisi dei dati, mentre i data scientist adottano un approccio più scientifico, che spesso richiede un forte background accademico in campi come la matematica, la fisica o l'informatica. Questa conoscenza di base fornisce loro le competenze per esaminare analisi più avanzate, comprese le applicazioni dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.
Il ruolo e le responsabilità di un data scientist
I data scientist svolgono un ruolo fondamentale nell’aiutare le aziende a destreggiarsi tra le complessità dei big data. Le loro responsabilità in genere includono:
-
Formulazione delle domande: la pietra angolare di qualsiasi analisi risiede in una domanda chiaramente definita. L'efficacia dell'analisi dipende dalla precisione e dalla chiarezza della domanda posta.
-
Raccolta e pulizia dei dati: i data scientist hanno il compito di identificare le fonti di dati rilevanti da varie fonti, come interne, esterne o di terze parti, e di pulire i dati per garantire accuratezza e coerenza.
-
Analisi dei dati: attraverso l'analisi esplorativa dei dati, i data scientist scoprono modelli e strutture sottostanti, identificando variabili chiave e valori anomali.
-
Modellazione dei dati: comporta lo sviluppo di modelli di dati che delineano il flusso di informazioni all'interno di un'organizzazione, per migliorare l'efficienza di archiviazione e semplificare le procedure di reporting.
-
Documentazione e visualizzazione: i data scientist documentano i loro processi e presentano rappresentazioni visive dei loro risultati, semplificando i dati complessi per le persone non esperte di concetti tecnici.
Competenze essenziali per diventare un data scientist
Per diventare un data scientist, avrai bisogno di un'ampia gamma di competenze:
-
Competenze tecniche: la competenza in linguaggi di programmazione (ad esempio Python, SQL, R), modellazione statistica, machine learning e tecnologie Big Data è fondamentale .
-
Competenze trasversali: comunicazione efficace, pensiero critico e capacità di risoluzione dei problemi sono essenziali per interpretare i dati e comunicare approfondimenti alle varie parti interessate.
Come passare a una carriera nel campo della scienza dei dati
Diventare un data scientist non richiede un background tecnico convenzionale. Sebbene possa essere utile avere un background nelle discipline STEM, molti data scientist di successo hanno background accademici diversi. I fattori chiave per il successo in questo campo sono la curiosità, un forte desiderio di apprendere e la capacità di applicare i principi della scienza dei dati alle sfide del mondo reale.
Una giornata nella vita di un data scientist
La routine quotidiana di un data scientist può variare notevolmente a seconda del settore e del progetto specifico. Tuttavia, una giornata tipo può comportare diverse attività chiave. Per iniziare, uno scienziato dei dati potrebbe iniziare la giornata rivedendo e convalidando i dati appena acquisiti, garantendone l'accuratezza e l'affidabilità. Avrebbero quindi proceduto ad analizzare i dati, estraendo informazioni preziose e traendo conclusioni significative. Nel pomeriggio, potrebbero impegnarsi in sessioni di brainstorming collaborativo con i colleghi, esplorando nuovi approcci e strategie per l'analisi dei dati. Inoltre, avrebbero dedicato del tempo per perfezionare i risultati e preparare presentazioni per comunicare in modo efficace i risultati ad altri dipartimenti o parti interessate.
Opportunità di carriera e potenziale di guadagno per i data scientist
Il campo della scienza dei dati sta registrando una forte domanda, che si traduce in salari competitivi per i professionisti. Le posizioni entry-level offrono stipendi iniziali interessanti e, man mano che i data scientist acquisiscono esperienza, il loro potenziale di guadagno aumenta sostanzialmente. Questo percorso di carriera offre numerose opportunità in un'ampia gamma di settori, tra cui sanità, logistica, vendita al dettaglio online e fornitura di energia, rendendolo una scelta di carriera a prova di futuro.
Il futuro della scienza dei dati
La trasformazione digitale in corso sta apportando cambiamenti significativi in tutti i settori e, di conseguenza, si prevede che la domanda di data scientist aumenterà ulteriormente in futuro. Per le persone che stanno valutando un cambiamento di carriera, iniziare come analista di dati e sviluppare gradualmente le proprie competenze può essere un'opzione praticabile. Che tu stia intraprendendo una transizione nel campo della scienza dei dati o abbia appena iniziato la tua carriera, ci sono opportunità promettenti per coloro che possiedono le competenze necessarie e adottano la giusta mentalità.
Pronto a tuffarti nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale? Il Bootcamp Data Science & AI di Code Labs Academy ti offre il mix perfetto di teoria ed esperienza pratica. I nostri istruttori esperti ti guideranno attraverso le nozioni di base e ti forniranno le competenze e le conoscenze necessarie per avviare una carriera di successo in questo entusiasmante campo. Che tu sia un principiante o stia cambiando carriera, questo bootcamp è la tua porta d'accesso per diventare un professionista della scienza dei dati.
Presentato da Code Labs Academy, il tuo coding bootcamp online leader per i futuri innovatori tecnologici.
