6 segnali che indicano che sei tagliato per una carriera nella scienza dei dati
I dati sono emersi come la valuta del mondo. Le industrie, i governi e le società dipendono dalle informazioni ricavate dai dati per impostare i loro programmi. Pertanto, anche la domanda di data scientist sta crescendo su tutta la linea.
In termini semplici, un data scientist identifica le tendenze; analizza, gestisce ed estrae informazioni utili dai dati; e arriva a conclusioni per guidare il processo decisionale. La scienza dei dati è un campo interdisciplinare e richiede che un aspirante abbia conoscenze di matematica, statistica e probabilità, calcolo e altri metodi di ottimizzazione. Tuttavia, a lungo termine, avere solo le capacità tecniche potrebbe rivelarsi insufficiente per crescere in un campo di dati altamente dinamico. In altre parole, la curiosità, le capacità di risoluzione dei problemi e la tenacia contribuiscono notevolmente a forgiare una gratificante carriera nella scienza dei dati.
Di seguito, esploriamo alcuni segnali indicativi per verificare se sei fatto per una carriera nella scienza dei dati.
Inclinazione matematica
È interessante notare che non tutti i data scientist provengono da un background ingegneristico. I candidati hanno background diversi come l’economia, la matematica e la statistica. Ciò che conta, almeno per cominciare, è una mentalità analitica. Nella scienza dei dati, puoi perseguire varie traiettorie, tra cui specialista della visualizzazione dei dati, analista di gestione, sviluppatore aziendale , analista di dati e analista di ricerche di mercato a seconda delle tue attitudini.
Persone provenienti da settori come banche e finanza, clima, fisica e persino arti usano la scienza dei dati. Professionisti lungimiranti che aggiungono competenze di data science come un’altra stringa nel loro arco sono diventati prevalenti negli ultimi tempi.
Abilità tecniche
Sebbene il campo sia indipendente dal background, sono comunque necessarie competenze tecniche e un linguaggio comune per lavorare con i dati. Il significato, una buona conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, R o SAS , è fondamentale per un data worker. Tra i linguaggi, Python è il beniamino dei programmatori, grazie alla sua facilità d’uso, un ampio set di librerie e un forte supporto della comunità.
Altre competenze tecniche includono una conoscenza più approfondita di algoritmi, GPU e CUDA, comando su strumenti di visualizzazione come Tableau e Microsoft BI e competenza in Hadoop.
Risoluzione dei problemi
I progetti di data science in genere comportano fasi come la definizione del problema, la raccolta e l’analisi dei dati, la creazione di modelli, il test e la valutazione e la distribuzione nel mondo reale dei modelli. Il tipo di problemi che un data scientist affronta regolarmente è molto impegnativo. A seconda della scala e della complessità del progetto in questione, la creazione del modello e l’applicazione possono richiedere giorni, settimane e persino mesi per essere completati. Solo una persona con pazienza e passione per la risoluzione di problemi impegnativi farebbe bene come data scientist.
“Come parte di un team di Data Science , il tuo ruolo sarà costantemente incentrato sulla risoluzione dei problemi. La capacità di pensare scientificamente, lavorare con team interfunzionali, implementare velocemente e iterare più volte oltre a buone capacità di comunicazione aiuta a ottenere buoni risultati nel campo della Data Science “, ha affermato Hari Krishnan Nair, Co-Founder, Great Learning.
Acume negli affari
Il know-how tecnico è il punto di partenza per una carriera nella scienza dei dati . Per lasciare un segno come data scientist, è necessario avere un buon senso degli affari. L’obiettivo finale del lavoro e dell’analisi dei dati è guidare il business. È quindi essenziale per un candidato comprendere i punti critici del business, riconoscere le esigenze dei clienti e utilizzarli per fornire soluzioni aziendali.
Curiosità
“I data scientist non solo devono imparare i linguaggi di programmazione, la gestione dei database e come convertire i dati in visualizzazioni, ma attraverso una lente analitica, dovrebbero essere naturalmente curiosi del loro ambiente circostante. I data scientist possono essere meticolosi con attributi di personalità che imitano i dipartimenti di garanzia della qualità mentre analizzano grandi volumi di informazioni e cercano tendenze e risposte “, ha affermato il dott. Dileep Kumar Singh, capo della scuola di ingegneria e tecnologia, Jagran Lakecity University.
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Motivi per cui dovresti imparare la scienza dei dati in questo periodo
La curiosità è un tratto della personalità, se combinato con la scienza dei dati, può aiutare i professionisti a guardare oltre la superficie e scoprire schemi e anomalie più profonde nei dati. Il pensiero fuori dagli schemi è un prerequisito per creare scoperte nella scienza dei dati.
Persistenza
La persistenza è una grande qualità da avere in generale, ma con la scienza dei dati, il RoI è persino monumentale. Come già accennato, il ciclo di vita di un progetto di data science può essere noiosamente lungo. Dall’inquadratura del problema alla distribuzione finale, il percorso è lungo e tortuoso. In questi casi, qualità come pazienza, perseveranza e tenacia mantengono un data scientist sulla buona strada.
Hot Takes
“È iniziato con la progettazione di pipeline di analisi dei dati in Pandas. Questa è stata la mia introduzione al campo dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati. Quando ho iniziato a lavorare su problemi correlati, ho deciso di diventare un data scientist a tempo pieno “, ha affermato Anurag Upadhyaya, Product Manager (Data Science), AIM. Ha anche detto che chiunque può diventare un data scientist, a condizione che eserciti le giuste abilità in modo pratico.
“Ho scelto Data Science come carriera perché in fondo sono un ingegnere di prodotto. Adoro il modo in cui il machine learning ha rivoluzionato il modo in cui i prodotti software sono costruiti dandoci la possibilità di fornire esperienze personalizzate ai clienti. Sono anche entusiasta dell’opportunità di utilizzare la potenza della scienza dei dati per sfruttare i dati storici per addestrare le macchine e gestire le attività ripetitive, fornendo così una migliore efficienza alle aziende “, ha affermato Deviprasad Thrivikraman, responsabile del laboratorio di scienza dei dati presso Matrimony.com.
Il data scientist di Bangalore Pallavi Dasgupta ha dichiarato: “Ho deciso di intraprendere la carriera di data science perché avevo un’inclinazione a svelare segreti usando i dati! Ho sempre creduto nell’analisi dei dati e nel prendere decisioni per sostenere qualsiasi decisione aziendale. Con l’attuale scenario in forte espansione della scienza dei dati, molte aziende hanno acquisito molte informazioni sui punti deboli della loro attività che possono essere affrontati utilizzando brillanti tecniche di apprendimento automatico! Mi è sempre piaciuto essere all’incrocio tra matematica, statistica e tecnologia per risolvere problemi del mondo reale, cosa che ora è possibile con Data Science.
“Se sei bravo in matematica, hai un approccio logico nella risoluzione dei problemi, ami giocare con i numeri, dovresti assolutamente considerare la scienza dei dati come carriera. Ti offre sicuramente un potere, un vantaggio in matematica e statistica per stabilire e sostenere le tue ipotesi e prendere decisioni per la tua azienda “.
