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Data science, una guida per principianti per diventare un data scientist

Scienza dei dati

Non vedi l'ora di conoscere la scienza dei dati?

Sei disposto a ottenere una formazione professionale o un certificato in questo campo?

Vuoi assicurarti di essere ben consapevole dei benefici che può dare alle aziende?

Bene, qualunque sia il motivo dietro di te per cercare i dettagli della scienza dei dati, hai il posto perfetto per rispondere a tutte le tue domande.

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è definita come uno studio interdisciplinare che utilizza metodi, processi scientifici, Algoritmi e sistemi per far emergere le informazioni utili, indipendentemente dal fatto che i dati siano strutturati o meno. Quando parliamo di scienza dei dati, ci riferiamo sostanzialmente anche ai termini del data mining e dei big data. Fino al 2010, non esisteva il concetto di data science ma poiché i termini di big data e data mining si sono evoluti, è stato coniato anche il termine data science.

Chi è uno scienziato di dati?

Inizialmente c'era un vago profilo di carriera dello scienziato dei dati, ma mentre si metteva in pratica, la carriera di uno scienziato di dati divenne un lavoro molto atteso nelle imprese e le persone professionalmente qualificate, che sapevano come affrontare la scienza dei dati, erano molto richiesto.

Oggi, tutte le grandi aziende sanno di aver bisogno di un adeguato scienziato dei dati nei loro team, o possono semplicemente esternalizzare uno qualificato e ottenere tutte le analisi e la strutturazione dei dati da lui eseguite. Questi data scientist sono come la parte integrante di ogni organizzazione oggi, poiché la quantità di dati sta aumentando notevolmente e alcune persone dedicate sono tenute a prendersene cura.

Poiché la scienza dei dati viene definita in modo sicuro come un prossimo livello di intelligenza artificiale, non richiede quindi le competenze di base per il data mining e la programmazione, ma piuttosto chiede ai professionisti di avanzare nelle loro capacità di analisi dei dati e di fornire dati ad ampio spettro analisi della struttura per le imprese. Inoltre, il processo di data science è un processo ciclico, che di volta in volta continua a entrare in una fase o nell'altra e lo scienziato di dati deve essere abbastanza flessibile, nelle sue capacità, da poter occuparsi di tutte queste fasi e avvenimenti rilevanti per dati in qualsiasi momento.

Come diventare un data scientist?

Poiché vi è molta richiesta da parte dei data scientist nel settore, le persone si stanno facendo avanti per diventare esperti in questo campo. Ora possono farlo facilmente imparare la scienza dei dati con l'aiuto di brevi corsi online, questi corsi forniscono anche certificati al completamento e persino aiutano a ottenere alcuni lavori davvero buoni sul campo. Quindi, se hai intenzione di diventare un professionista in questo campo, registrati su un sito Web affidabile in questo campo e diventa un data scientist oggi.

Perché diventare un data scientist?

Se non sei ancora chiaro sulla carriera di uno scienziato di dati, devi guardare queste statistiche. The Glassdoor ha classificato il lavoro di data scientist come il numero uno in America. D'altra parte, LinkedIn ha dichiarato che il lavoro di data scientist è uno dei lavori più promettenti per l'anno 2018-19.

Cosa può offrirti la carriera di data science?

Poiché i dati sono ovunque e sono in continua espansione, la necessità della scienza dei dati non può mai essere trascurata. Sebbene, il vasto termine della gestione dei dati coinvolga tutti i campi del data mining, della programmazione e dell'analisi dei dati, tuttavia i professionisti con una varietà di competenze e capacità sono necessari per l'elaborazione e la gestione di questi dati. Se sei in questo campo, queste sono le seguenti carriere da guardare.

  • Dati Scientist

Uno scienziato di dati è tenuto ad esaminare e analizzare i dati presenti nell'azienda ed è in grado di estrarli, pulirli e quindi presentarli in modo ben organizzato, i dati che erano precedentemente in forma non strutturata. Il data scientist può gestire i dati e quindi analizzarli per produrre strutture di dati ben strutturate e strategicamente posizionate. Di seguito sono riportate le competenze richieste dai data scientist quando lavorano in un determinato ambiente.

  • Competenze di programmazione (SAS, R, Python),
  • Abilità statistiche e matematiche
  • Storytelling e visualizzazione dei dati
  • SQL e machine learning
  • Data Analyst

Un analista di dati è anche una parte molto responsabile e integrante dell'organizzazione dei dati. L'analista di dati funziona come un ponte tra il divario dello scienziato dei dati e le esigenze aziendali. Un analista di dati, analizza e organizza i dati in modo che siano in una forma altamente presentabile e possano essere organizzati bene, in modo che le strategie di business possano combaciare con esso. In parole semplici, un analista di dati rende i dati leggibili a tutte le altre parti dell'azienda e risponde alle loro domande pertinenti. Ecco le competenze richieste.

  • Competenze di programmazione (SAS, R, Python)
  • abilità statistiche e matematiche
  • wrangling dei dati
  • visualizzazione dati
  • Data engineer

un ingegnere di dati è una persona che analizza in modo esponenziale aumentando la quantità di dati e i dati in rapida evoluzione in modo tale che tutta la sua attenzione si concentri sullo sviluppo, la distribuzione e la gestione dei dati in modo che possano essere dati all'analista di dati in buona forma. Le competenze tipiche richieste da un ingegnere dei dati riguardano quanto segue.

  • Linguaggi di programmazione (Java, Scala)
  • Database NoSQL (MongoDB, Cassandra DB)
  • frameworks (Apache Hadoop)

Insieme, questi tre professionisti della gestione dei dati possono fornire i migliori risultati possibili che porterebbero sicuramente un cambiamento positivo e migliore nell'organizzazione. quindi, se vuoi perseguire una carriera nel campo della scienza dei dati, questi tre campi possono essere uno dei tuoi più attesi. Ti auguriamo tutto il meglio per la tua selezione di carriera.

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Staff editoriale

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