Panoramica delle competenze richieste per lo scienziato dei dati
Nel 2012, la recensione commerciale di Harvard affermava che "Data Scientist è il lavoro più sexy del 21 ° secolo". In anticipo per sapere quali sono le competenze richieste per essere uno scienziato di dati, vediamo cosa fa uno scienziato di dati. Esistono molti modi in cui è possibile definire un data scientist, ma per semplificare questo aspetto, Data Scientist è una persona in grado di estrarre significato e ottenere preziose informazioni dai dati. Il lavoro di uno scienziato di dati comporta principalmente la raccolta, la pulizia e la manipolazione dei dati.
Competenze tecniche e non tecniche
Ora, immergiamoci nelle competenze tecniche e non tecniche che sono essenziali per essere un data scientist.
Abilità tecniche
Le competenze tecniche necessarie per diventare un data scientist sono riportate di seguito.
1. Capacità di trattare una grande quantità di dati
La quantità di dati generati è cresciuta esponenzialmente dagli ultimi anni e la maggior parte di essi è classificata come dati non strutturati. I dati non strutturati sono generalmente riferiti a dati che non risiedono in un database tradizionale a colonne di riga esattamente opposto ai dati strutturati, alcuni esempi di dati non strutturati sono video, foto, messaggi audio. Poiché il ruolo principale di uno scienziato dei dati è quello di estrarre significato dai dati, si dovrebbe essere a proprio agio nel trattare grandi quantità di dati indipendentemente dalla natura, sia che siano strutturati o non strutturati.
2. Visualizzazione dei dati
I dati che vengono generati nelle aziende devono essere tradotti in un formato facile da capire, per prendere decisioni. Come scienziato dei dati, si deve essere in grado di visualizzare i dati con l'aiuto di strumenti come Tableau, Plotly, Visual.ly, D3.js e Power BI. È anche importante che uno scienziato di dati abbia familiarità con i principi alla base della raccolta visiva dei dati. Questo è uno dei ruoli importanti per uno scienziato di dati poiché la visualizzazione dei dati è l'unica scelta di azione per le aziende di lavorare direttamente con i dati.
3. Statistiche
Il ruolo della statistica nella scienza dei dati è molto cruciale. Per i data scientist, la statistica è la disciplina matematica che fornisce gli strumenti e i metodi necessari per trovare modelli e fornire approfondimenti dal complesso set di dati eseguendo calcoli matematici su di esso. Poiché il ruolo di uno scienziato dei dati è quello di estrarre il significato identificando i modelli nei dati, la conoscenza delle statistiche è un'abilità chiave per uno scienziato dei dati.
4. Competenze di programmazione
Con la quantità di dati generati 20 anni fa Excel sarebbe sufficiente per gestirli, ma con la quantità di dati strutturati e non strutturati che sta generando i dati di questi giorni gli scienziati dovrebbero avere conoscenze negli strumenti di programmazione come Python, R, SQL come
- Offrono più possibilità di formare il set di dati con molte tecniche statistiche
- Migliorano l'efficienza del processo durante l'analisi dei dati
5. Manipolazione dei dati
Nella maggior parte dei casi, i dati di cui abbiamo bisogno saranno disordinati e sarà difficile per i data scientist lavorare con questo tipo di dati. Quindi, dopo aver ottenuto i dati dai data lake, il primo passo è affrontare queste imperfezioni. Alcune imperfezioni includono valori mancanti, stringhe irregolari come Los Angeles per Los Angeles, formattazione della data come 10/09/2009 e 2009/09/10. Tutte queste imperfezioni devono essere ordinate prima di iniziare l'addestramento o l'analisi dei dati.
6. Calcolo multi-variabile e algebra lineare
Comprendere i concetti di matrici (algebra lineare) e differenziazione (calcolo) è un'abilità importante che uno scienziato di dati dovrebbe possedere. In un'organizzazione in cui i dati esistenti svolgono un ruolo importante nel fare previsioni future, piccoli miglioramenti nelle prestazioni predittive o nell'ottimizzazione algoritmica possono fare una grande differenza per l'organizzazione. Nelle fasi iniziali di uno scienziato di dati quando utilizza modelli pre-codificati non è necessario avere una comprensione approfondita delle matrici o dei calcoli, ma per capire cosa sta succedendo sotto il cofano dei modelli o per costruire le proprie implementazioni è sicuramente necessario per capire questi concetti.
Competenze non tecniche
Le competenze non tecniche necessarie per essere un data scientist sono riportate di seguito.
1. Curiosità intellettuale
Durante l'analisi dei dati di un'organizzazione nella maggior parte dei casi nessuno sarà in grado di vedere risultati diretti o risposte. Più il numero di domande che inizi a mettere te stesso più le risposte che scoprirai dai dati. In generale, la curiosità è definita come un forte desiderio di capire qualcosa. Questo è il motivo per cui la curiosità intellettuale è un tratto molto importante di uno scienziato di dati.
2. Forte acume commerciale
Senza la comprensione dei dati dell'organizzazione o degli elementi nel modello di business, tutte le abilità tecniche che uno scienziato di dati possiede non saranno in grado di ottenere i risultati richiesti per l'organizzazione, perché non sarà in grado di capire quali caratteristiche presenti nel set di dati dovrebbe essere data priorità e quale dovrebbe essere considerato ultimo. Quindi, per uno scienziato di dati, comprendere il modello di business e i dati dell'organizzazione aiuterà a risolverne le potenziali sfide per sostenere e far crescere la propria attività.
3. Forti capacità comunicative
Come data scientist si dovrebbe preparare una presentazione sui loro risultati tecnici e presentarla a team non tecnici come i dipartimenti di vendita in un momento o nell'altro della carriera. Come scienziato dei dati si dovrebbero possedere abilità come lo storytelling (capacità di raccontare storie dai risultati), perché tutto il tempo e l'energia spesi per fare esplorazione dei dati, applicare tecniche statistiche, scoprire i risultati e tutte le altre cose andranno invano se uno scienziato di dati non è in grado di trasmettere correttamente i messaggi ai dirigenti aziendali. E nella maggior parte dei casi, i dirigenti aziendali non saranno interessati ad ascoltare tutti i passaggi che abbiamo seguito per arrivare alle conclusioni, si concentreranno principalmente sui risultati e sui valori presentati. Quindi è sempre una buona pratica mantenere la storia nitida e puntuale.
Conclusione - Competenze richieste per lo scienziato dei dati
Queste sono alcune delle competenze più importanti che una persona dovrebbe possedere per essere uno scienziato di dati, in quanto il loro lavoro principale consiste nel lavorare sui dati di un'organizzazione, analizzarli e presentarli ai dirigenti aziendali.
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