Introduzione alla carriera di data science

La scienza dei dati è una carriera in cui è necessario risolvere problemi complessi analizzando i dati. È un campo abbastanza complesso in cui gli scienziati lavorano con milioni di punti dati in campi come Affari, Sanità, ecc. Nel mondo di oggi i dati svolgono un ruolo vitale come Organizzazioni, Individui, Istituzioni; tutti sono più o meno collegati ai dati nella loro gestione quotidiana e il volume di dati è in aumento come sempre. Man mano che il volume di dati aumenta ogni secondo, il problema più importante che deve essere affrontato è quello di archiviarlo e quindi elaborarlo. In un tradizionale sistema di gestione di database relazionali, i dati erano strutturati e il volume di dati era inferiore rispetto all'enorme volume di dati che incontriamo oggi. Oggi i dati possono essere strutturati, semi-strutturati e non strutturati grazie alla tecnologia avanzata e da varie fonti come i siti di social network, ecc.

Inoltre, i dati strutturati sono stati analizzati utilizzando gli strumenti di Business Intelligence, ma quando i dati non strutturati o semi-strutturati entrano in scena, lo stesso metodo non può essere così flessibile. Man mano che i dati diventano complessi, abbiamo bisogno di strumenti complessi per analizzarli. Data Science è la risposta alle analisi coinvolte con dati complessi come dati non strutturati e semi-strutturati. Dalle auto a guida autonoma per comprendere il modello di acquisto dei clienti, Data Science Career offre la soluzione per gestire tale complessità di dati e aiutare le organizzazioni a migliorare la propria attività.

Istruzione richiesta per la costruzione della carriera di Data Science

Per avere una carriera nel campo della scienza dei dati, è preferibile avere una laurea o un master in un campo ad esso correlato, come informatica, matematica, ecc. La persona deve lavorare con punti dati in Business, Healthcare, ecc. E dovrebbe essere molto appassionato di apprendimento, curioso di esplorare i problemi complessi ed essere in grado di visualizzare i dati utilizzando algoritmi altamente avanzati che aiuteranno le organizzazioni a determinare le statistiche e gli schemi utili per il business.

Le competenze richieste per le carriere di Data Science sono SQL, analisi statistiche e Microsoft Excel. Oltre a queste competenze, possono essere molto utili i linguaggi di programmazione come R e Python insieme a competenze negli strumenti di visualizzazione come Tableau.

  • SQL è uno dei componenti essenziali del lavoro con Data Science poiché, senza Database, non possiamo accedere o analizzare i dati. Quindi avere una buona pratica in SQL è un must per Data Science.
  • Microsoft Excel è uno strumento di base utilizzato per analizzare i dati con l'aiuto di molti strumenti di programma integrati come una tabella pivot che aiuta a riassumere e riorganizzare i dati.
  • I linguaggi Python e R in Data Science aiutano nell'analisi e nell'applicazione delle tecniche statistiche. Inoltre, aiutano nella visualizzazione dei dati che a sua volta aiuta a comunicare le informazioni in modo chiaro ed efficiente.

Percorso di carriera per Data Science

Dato che abbiamo già discusso dell'importanza dei dati e della loro crescita ogni secondo, non c'è bisogno di dire che Data Science Career presenta percorsi di carriera entusiasmanti per i professionisti. Data Science è una carriera con più ruoli in quanto è una combinazione di molti campi diversi. I ruoli per la scienza dei dati possono essere programmatori, analisti e statistici, ecc. In questi giorni le opportunità nella scienza dei dati sono numerose a causa dell'enorme volume di dati e della necessità di analisi che aggiunge un grande valore al business.

Posizioni lavorative

Poiché la carriera di Data Science è un campo di ruoli diversi, le varie posizioni lavorative sono analisti di Business Intelligence, analisti di dati, ingegnere di data mining, architetto di dati e scienziato di dati, ecc.

  • Gli analisti di Business Intelligence devono comprendere le funzioni che coinvolgono Business, ma ci si può anche aspettare che eseguano analisi dei dati, data mining, ecc. Gli analisti di Business Intelligence aiutano l'organizzazione a migliorare la propria posizione capendo i modelli dei dati analizzando i concorrenti dati.
  • Gli analisti di dati aiutano nell'esame dei dati grezzi per produrre risultati significativi con l'aiuto del linguaggio di programmazione e degli strumenti analitici. Le responsabilità di base riguardano la pulizia e la conservazione dei dati e quindi l'analisi dei dati per presentarli.
  • Il ruolo del Data Mining Engineer prevede l'utilizzo di algoritmi avanzati per l'analisi dei dati delle loro organizzazioni insieme alle terze parti coinvolte.
  • Data Architects è responsabile della progettazione dei progetti per l'integrazione, il mantenimento delle fonti di dati collaborando con designer, sviluppatori e utenti.
  • I data scientist individuano la tendenza analizzando il grande volume di dati per effettuare ulteriori analisi. Ciò fornisce una visione più approfondita dei dati. I data scientist collaborano sia con il business che con l'IT per analizzare i set di dati e aiutare a comprendere i dati e anche a risolvere i problemi molto complessi nel business.

Stipendio

Il volume di dati sta crescendo così rapidamente, che il ruolo del percorso di carriera di Data Science sarà molto importante poiché la domanda di analisi dei dati aumenterà nel prossimo futuro. A livello globale, la domanda di Data Science è in aumento e ogni anno lo stipendio medio pagato a Data Scientist è di circa $ 10.000 (USA). Poiché i data scientist apportano un grande valore ai dati e anche le organizzazioni incontrano l'importanza dei Big Data e, poiché la domanda di professionisti è elevata, lo stipendio atteso per i professionisti della carriera di Data Science rimane elevato.

Prospettiva di carriera

Con il boom dei Big Data, le organizzazioni stanno assumendo sempre più professionisti dei dati. I data scientist avranno una carriera brillante e promettente poiché la domanda di professionisti aumenta ogni giorno. Molte organizzazioni dipendono dai Big Data per migliorare la propria attività e fornire un servizio clienti migliore, quindi Data Science ha grandi prospettive di carriera.

Conclusione

Con la popolarità della tecnologia dei Big Data e dato che Data è della massima importanza per le organizzazioni, dipende in gran parte dall'analisi dell'enorme volume di dati che ricevono per ottenere approfondimenti. La scienza dei dati è una combinazione di capacità di programmazione, statistiche e conoscenze in modellistica e algoritmi, ecc. Le opportunità in questo campo sono numerose e i professionisti in questo campo sono sicuri di prosperare nelle loro carriere.

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Big Data