Data Scientist

I data scientist sono una nuova generazione di analisti di dati con la capacità tecnica di risolvere problemi complicati, nonché la curiosità di capire quali problemi devono essere risolti.

Sono un mix di matematici, informatici e osservatori di tendenze. Sono anche molto richiesti e ben pagati perché lavorano sia nel mondo degli affari che in quello IT. Chi non vorrebbe essere un membro di questo gruppo d'élite?

Sono anche un riflesso dell'era attuale. I data scientist non erano sui radar di molte persone dieci anni fa, ma la loro ascesa sottolinea come le aziende si stanno avvicinando ai big data ora.

Quell'ingestibile guazzabuglio di dati non strutturati non può più essere trascurato. È una miniera d'oro virtuale che può aiutare ad aumentare le entrate, a condizione che qualcuno scavi e scopra intuizioni aziendali che nessun altro ha preso in considerazione. Il data scientist entra in scena.

Per costruire ipotesi, fare inferenze e analizzare le tendenze dei clienti e del mercato, un data scientist ha bisogno di molti dati. La raccolta e l'analisi dei dati, nonché l'utilizzo di varie forme di strumenti di analisi e reporting per trovare modelli, tendenze e collegamenti nei set di dati, sono tutti compiti di base.

I data scientist nel mondo degli affari di solito lavorano in gruppo per estrarre enormi dati per ottenere informazioni che possono essere utilizzate per prevedere il comportamento dei clienti e scoprire nuove prospettive di reddito. In molte aziende, i data scientist sono anche incaricati di stabilire le migliori pratiche per la raccolta, l'analisi e l'interpretazione dei dati.

Le competenze di scienza dei dati sono diventate più richieste man mano che le aziende cercano di estrarre informazioni significative dai big data, che si riferiscono alle enormi quantità di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati che una grande azienda o l'Internet delle cose genera e raccoglie.

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Da dove vengono?

Molti data scientist hanno iniziato come statistici o analisti di dati. Tuttavia, man mano che i big data (e le piattaforme di archiviazione ed elaborazione di big data come Hadoop) crescevano e si espandevano, anche quelle posizioni crescevano.

La gestione dei dati non è più un ripensamento per l'IT. Sono informazioni critiche che richiedono uno studio approfondito, una curiosità fantasiosa e un talento per trasformare i concetti high-tech in nuovi flussi di entrate.

Anche il ruolo del data scientist ha radici accademiche. Le università hanno iniziato a notare alcuni anni fa che le aziende cercavano programmatori e giocatori di squadra.
I professori hanno adattato i loro programmi di studio per adattarsi a questo e alcuni programmi, come l'Institute for Advanced Analytics della North Carolina State University, si sono preparati a produrre la prossima generazione di data scientist. Più di 60 università in tutto il paese offrono attualmente programmi simili.

Tipiche mansioni lavorative per data scientist

Quando si tratta della descrizione del lavoro di un data scientist, non ce n'è una. Tuttavia, ci sono alcune cose che farai quasi sicuramente:

• Raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati caotici in un formato più utilizzabile.
• Utilizzo di strategie basate sui dati per risolvere le difficoltà aziendali.
• R e Python, tra gli altri linguaggi di programmazione
• Conoscere le statistiche, inclusi test e distribuzioni statistiche, dentro e fuori.
• Rimanere al passo con le tecniche analitiche come l'apprendimento automatico, il deep learning e l'analisi del testo.
• Comunicare e collaborare sia con l'IT che con il business.
• Ricerca di ordini e modelli nei dati, oltre a individuare le tendenze che possono aiutare i profitti di un'azienda.

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Ruoli e responsabilità del Data Scientist

Il termine "scienziato dei dati" deriva da una combinazione di scienza, matematica, statistica, chemiometria e informatica, per citare alcune delle più importanti materie tecniche moderne. Poiché la combinazione di tratti della personalità, esperienza e capacità di analisi richieste per questa professione è rara, la necessità di esperti di dati è in aumento.

Sulla base di metriche come soddisfazione sul lavoro, quantità di opportunità di lavoro e stipendio base mediano, il data scientist è stato in cima alla lista dei "50 migliori lavori in America" ​​di Glassdoor nel 2016, 2017, 2018 e 2019. Una posizione di architetto di apprendimento automatico può essere elencata con un lavoro di data scientist.

L'analisi di enormi set di dati quantitativi e qualitativi è uno dei lavori più basilari. Queste persone sono incaricate di creare modelli di apprendimento statistico per l'analisi dei dati e devono avere una conoscenza preliminare degli strumenti statistici. Devono inoltre possedere le competenze necessarie per costruire complicati modelli predittivi.

Informatici, programmatori di database e software, esperti disciplinari, curatori, annotatori esperti e bibliotecari sono alcuni dei professionisti che potrebbero lavorare nella scienza dei dati o diventare data scientist a tempo pieno.

Cosa c'è nella cassetta degli attrezzi di un data scientist?

I data scientist utilizzano frequentemente la terminologia e le tecnologie seguenti:

Visualizzazione dati:

I dati sono presentati in un formato pittorico o grafico per facilitarne l'esame. La rappresentazione grafica di informazioni e dati è nota come visualizzazione dei dati. Gli strumenti di visualizzazione dei dati semplificano l'esame e la comprensione di tendenze, valori anomali e modelli nei dati utilizzando elementi visivi come grafici, grafici e mappe.

Gli strumenti e le tecnologie di visualizzazione dei dati sono importanti nell'ambiente dei Big Data per analizzare enormi volumi di dati e prendere decisioni basate sui dati.

Apprendimento automatico:

Gli algoritmi matematici e l'automazione sono utilizzati in questo ramo dell'intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico è un tipo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. È un campo dell'intelligenza artificiale basato sul presupposto che i computer possono imparare dai dati, riconoscere schemi ed esprimere giudizi con un input umano minimo o nullo.

Riconoscimento del modello

La tecnologia di riconoscimento dei modelli è un tipo di tecnologia che riconosce i modelli nei dati (spesso usati in modo intercambiabile con l'apprendimento automatico). Il processo di riconoscimento dei modelli utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico è noto come riconoscimento dei modelli. La classificazione dei dati basata su conoscenze pregresse o informazioni statistiche ricavate da modelli e/o dalla loro rappresentazione è nota come riconoscimento di modelli. Il potenziale applicativo del riconoscimento dei modelli è una delle sue caratteristiche più essenziali.

Esempi: riconoscimento vocale, identificazione del parlante, riconoscimento di documenti multimediali (MDR), diagnosi medica automatica.

Preparazione dei dati

il processo di trasformazione dei dati grezzi in un formato che può essere assorbito più facilmente. Il processo di pulizia e modifica dei dati grezzi prima dell'elaborazione e dell'analisi è noto come preparazione dei dati. È una fase cruciale prima dell'elaborazione che spesso include la riformattazione dei dati, l'esecuzione di modifiche ai dati e l'integrazione di set di dati per arricchire i dati.

Analisi del testo:

Il processo di analisi dei dati non strutturati al fine di ottenere importanti informazioni di business. L'analisi del testo è l'atto di convertire automaticamente grandi quantità di testo non strutturato in dati numerici al fine di identificare approfondimenti, tendenze e modelli. Questa metodologia, se combinata con strumenti di visualizzazione dei dati, consente alle aziende di comprendere la storia dietro i numeri e prendere decisioni migliori.

Come puoi diventare un data scientist?

Prepararsi per un lavoro nella scienza dei dati potrebbe essere una decisione saggia. Avrai molte opportunità di lavoro, così come l'opportunità di lavorare nel settore tecnologico, dove potrai esplorare ed essere creativo. Allora, qual è il tuo piano?

Se sei uno studente:

Il primo passo è trovare un'università che offra una laurea in scienze dei dati o almeno lezioni in scienze dei dati e analisi. Le università che forniscono programmi di scienza dei dati includono la Oklahoma State University, la University of Alabama, la Kennesaw State University, la Southern Methodist University, la North Carolina State University e la Texas A&M.

Se sei un professionista che vuole cambiare carriera

Mentre la maggior parte dei data scientist ha lavorato come analista di dati o statistici, altri hanno background in domini non tecnici come il business o l'economia. Come fanno le persone con background così disparati a lavorare nello stesso campo? È fondamentale considerare ciò che tutti hanno in comune: un talento per la risoluzione dei problemi, eccellenti capacità comunicative e un'intensa curiosità su come funzionano le cose.

A parte queste qualità, avrai bisogno di una solida conoscenza di quanto segue:

• Statistica e apprendimento automatico.
• Linguaggi di codifica come SAS, R o Python.
• Database come MySQL e Postgres.
• Tecnologie di visualizzazione e reporting dei dati.
• Hadoop e MapReduce.

Quando un'azienda è pronta per assumere un data scientist?

Prima di accettare una posizione di data scientist, dovresti esaminare i seguenti aspetti dell'azienda:

Gestisce grandi quantità di dati e presenta problemi complessi che devono essere risolti?

Le organizzazioni che richiedono effettivamente i data scientist hanno due cose in comune: gestiscono grandi volumi di dati e affrontano problemi complessi su base giornaliera. Di solito si trovano in settori come quello finanziario, governativo e farmaceutico.

Valuta i dati?

La cultura di un'azienda influenza l'assunzione o meno di un data scientist. Dispone di un ambiente favorevole all'analisi? È sostenuto dal consiglio di amministrazione? Altrimenti, assumere un data scientist sarebbe uno spreco di denaro.

È pronto a cambiare?

Come data scientist, ti aspetti di essere preso sul serio e vedere il tuo lavoro arrivare a buon fine fa parte di questo. Dedichi il tuo tempo a capire come far funzionare la tua azienda in modo più fluido. Di conseguenza, un'azienda deve essere preparata - e disposta - a mettere in atto le conclusioni della tua indagine.

Per alcune aziende, assumere un data scientist per guidare le scelte aziendali basate sui dati è una mossa rischiosa. Verifica se l'azienda per cui stai pensando di lavorare ha la mentalità corretta ed è disposta a cambiare.

Settori che si affidano alla scienza dei dati

Gli specialisti dei data scientist hanno un impatto significativo sui seguenti settori e settori, ma non si limitano a questi:

• agricoltura
• Grandi dati
• Economia digitale
• Economia
• Intercettazione di una frode
• Assistenza sanitaria
• Risorse umane
• ESSO
• Analisi di marketing
• Ottimizzazione del marketing
• Ordine pubblico
• Gestione del rischio
• Robotica
• Traduzione automatica
• Produzione
• Informatica medica
• Scienze sociali
• Riconoscimento vocale
• Viaggiare

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