La richiesta di data scientist continua a crescere ogni anno poiché sempre più aziende riconoscono il valore di avere persone dedicate a decifrare la complessità di enormi quantità di dati grezzi per ottenere informazioni preziose. L’elevata domanda di questi professionisti qualificati lo rende molto carriera ben pagata.
Uno scienziato dei dati – foto illustrativa. Credito immagine: Freepik, licenza gratuita
La scienza dei dati è necessaria per una vasta gamma di settori, poiché aiuta in qualsiasi ambito, dall’analisi dei clienti e delle vendite, all’ottimizzazione delle modifiche dell’offerta, al punteggio del credito e agli approfondimenti sanitari predittivi, solo per citarne alcuni.
Per eccellere in questo percorso di carriera redditizio, è necessario essere dotati di una serie di competenze hard e soft. Fortunatamente, non è necessario essere un genio della matematica per diventare uno scienziato dei dati, poiché è possibile farlo acquisire competenze di scienza dei dati attraverso l’istruzione specializzata e il duro lavoro.
Diamo uno sguardo più da vicino alle competenze che devi avere per diventare un data scientist.
Abilità tecniche
1. Programmazione
I data scientist devono sapere come utilizzare linguaggi di programmazione come Phyton, R e SQL. Questi linguaggi di programmazione sono essenziali per creare modelli di dati, analizzare set di dati di grandi dimensioni, automatizzare attività, generare visualizzazioni di dati ed estrarre rapidamente informazioni approfondite.
Python è un linguaggio di programmazione generale popolare nella scienza dei dati e in grado di aiutarti con la maggior parte dei tipi di attività (ha migliaia di librerie disponibili). R è specializzato nel calcolo statistico, nella manipolazione e nella visualizzazione dei dati. Structured Query Language (SQL) ti aiuta a raccogliere dati dai database e a modificarli.
Imparare questi linguaggi di programmazione è una competenza essenziale per diventare un data scientist.
2. Matematica, statistica e probabilità
Il mondo è pieno di informazioni e la maggior parte delle volte può essere difficile dargli un senso. È qui che entrano in gioco i data scientist per organizzare questi dati e trarne informazioni chiave. I data scientist utilizzano la statistica e la probabilità per riconoscere modelli nei dati, fare previsioni e infine raggiungere decisioni basate sui dati in grado di risolvere problemi della vita reale. Questo è il motivo per cui la matematica, in particolare la statistica e la probabilità, è una competenza cruciale nella scienza dei dati.
3. Manipolazione e analisi del database
La manipolazione dei dati è un’altra competenza fondamentale per i data scientist. Si riferisce al processo di organizzazione e adeguamento dei dati per renderli più facili da leggere e analizzare. Dopo aver raccolto dati da più fonti, potrebbe essere necessario eliminare le ridondanze, aggiungere o modificare i dati e organizzarli correttamente in base alle variabili. Per questo processo vengono utilizzati diversi strumenti e possono includere tecniche di codifica o non codifica. Una volta organizzati i dati, sarai in grado di eseguire un’analisi ed estrarre approfondimenti pertinenti e utilizzabili che aiutano le aziende a prendere decisioni informate con meno rischi.
4. Visualizzazione dei dati
La visualizzazione dei dati si riferisce a il processo di rappresentazione dei dati attraverso grafici, tabelle, grafici, mappe e altri metodi visivi. I data scientist devono essere esperti nella visualizzazione dei dati in modo da poter mostrare e spiegare dati complessi, inclusi tendenze, modelli, ecc., in modo accessibile alle parti interessate dell’azienda. Esistono diversi strumenti che possono essere utilizzati per la visualizzazione dei dati, come Excel, Tableau, Microsoft Power BI o Google Charts.
5. Apprendimento automatico, intelligenza artificiale e apprendimento profondo
L’intelligenza artificiale è diventata inevitabile nel mondo di oggi. Nella scienza dei dati, l’apprendimento automatico e il deep learning sono processi importanti sfruttati dai data scientist per automatizzare l’analisi di grandi quantità di dati. Questa automazione attraverso algoritmi complessi aiuta ad accelerare il processo di raccolta di informazioni, preparazione di modelli di dati, individuazione di modelli e formulazione di previsioni pertinenti. Questo è il motivo per cui l’apprendimento automatico è un’abilità importante da padroneggiare se vuoi diventare un data scientist.
Competenze trasversali
1. Comunicazione
Grandi capacità di comunicazione sono essenziali nella scienza dei dati. I data scientist devono essere in grado di presentare le informazioni sui dati in modo chiaro e convincente. Le presentazioni possono essere rivolte a un pubblico piccolo o ampio, comprese le parti interessate senza conoscenze tecniche.
2. Creatività
Dall’esterno, la scienza dei dati può sembrare un campo di lavoro rigido, senza molto spazio per la creatività o il pensiero fuori dagli schemi, ma ciò non è corretto. I grandi scienziati dei dati mettono il loro creativo motori per funzionare, trovare soluzioni alle sfide poste da dati complessi ed esplorare nuovi modi per interpretare i risultati e presentare approfondimenti.
3. Senso degli affari
Gli aspiranti data scientist trarranno vantaggio dallo sviluppo delle loro capacità di senso degli affari. Il senso degli affari è importante perché se non comprendi le dinamiche, i problemi e le esigenze dell’azienda, il tuo lavoro come data scientist può essere facilmente fuorviato e non raggiungere gli obiettivi specifici dell’azienda.
4. Pensiero critico
Il pensiero critico è un’abilità preziosa nella scienza dei dati, poiché richiede di pensare in modo logico e mettere in discussione ipotesi e pregiudizi durante l’interpretazione e l’esame dei dati. Con il pensiero critico, scavi più a fondo nei dati, cerchi di risolvere problemi, valutare le prove ed estrarre le informazioni più significative.
In conclusione, la scienza dei dati è una professione redditizia che richiede una varietà di competenze hard e soft. Dalla programmazione e manipolazione dei dati alla comunicazione e al pensiero critico, i data scientist devono essere professionisti altamente qualificati in grado di trasformare i dati grezzi in informazioni preziose.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
