Come diventare un Data Scientist

Per diventare un Data Scientist è necessaria almeno una laurea specialistica, quasi sempre in materie ad indirizzo scientifico come Matematica, Ingegneria, Fisica, Informatica, Statistica, Economia. La preparazione deve essere completata con la competenza nella programmazione con linguaggi orientati all’analisi statistica dei dati, a partire da R e Python, e conoscenze di Analytics e Machine Learning.

Spesso occorre anche una specializzazione di livello superiore, come un Master in Data Science e AI e/o percorsi di formazione attraverso i MOOC, i Massive Open Online Courses. Tale formazione non può prescindere dalle competenze di ingegneria software di base e da qualche conoscenza di programmazione, Analytics e ML.

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Il corretto percorso per diventare un Data Scientist prevede i seguenti passaggi:

1. Pianificare una certa linea di formazione sin dal liceo imparando i linguaggi di programmazione e i pertinenti programmi del settore.
2. Conseguire una laurea in scienze dei dati o settori correlati come statistica, informatica e matematica.
3. Fare un Master in scienza dei dati.
4. Guadagnare una certa esperienza nel settore.
5. Formazione continua per rimanere al passo nel settore.

Ma quanto tempo ci vuole per diventare un Data Scientist?

Per diventare un Data Scientist, occorrono almeno quattro anni per il conseguimento di una laurea a cui andranno a sommarsi ulteriori due anni per il Master. Quindi, in relazione alla laurea, per diventare un Data Scientist sono necessari dai quattro ai sei anni circa.

Diventare Data Scientist: cos’è la scienza dei dati?

Il Data Scientist è lo specialista dei Big Data. Una figura professionale interprete della data economy e del data driven business. È la scienza dei dati il campo disciplinare da cui ha origine la figura del Data Scientist. La scienza dei dati si occupa dell’analisi di dati di grandi dimensioni utilizzando la programmazione informatica e metodi di mining virtuale. Trattandosi di una multi disciplina, la scienza dei dati trae la conoscenza dalla matematica, dalla statistica, dall’Informatica e dalla scienza dell’informazione.

I Data Scientist e System integrator di Business Intelligence Group sono in grado di rendere accessibile e semplice l’enorme patrimonio informativo di un’azienda grazie allo sviluppo di software di Business Intelligence e sistemi di data visualization.

Algoritmi e Big Data: la grande sfida dell’Intelligenza Artificiale

Il compito del Data Scientist

Il compito del Data Scientist è quello di gestire i Big Data ovvero dati in grandi quantità, strutturati e non strutturati, per avere indicazioni utili per l’attività e il successo dell’organizzazione per cui lavora.

Quella del Data Scientist è una figura altamente specializzata con una formazione che va spesso oltre la laurea magistrale, perché le competenze spaziano dalla conoscenza approfondita di data mining e software per l’analisi dei dati, metodi statistici e modelli predittivi, strumenti di visualizzazione. Il ruolo del Data Scientist è esaltato dalla diffusione di tecnologie come Analytics, Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), che aiutano il top management a prendere decisioni mirate.

Come le tecnologie di machine learning e Intelligenza Artificiale aiutano l’azienda a utilizzare i dati aziendali in modo efficace

Il Data Scientist o scienziato dei dati è un professionista che raccoglie e analizza i dati per fornire una soluzione aziendale. Lo scienziato di dati utilizza tecniche matematiche e algoritmiche per risolvere dei problemi aziendali analiticamente complessi. Perciò lo scienziato dei dati è una figura fondamentale all’interno delle grandi aziende.

I compiti di un Data Scientist

  • Raccogliere dati
  • Preparare i dati
  • Eseguire analisi esplorative dei dati (EDA)
  • Valutare e interpretare i risultati EDA
  • Costruire modelli di test
  • Distribuire modelli
  • Ottimizzare i modelli.

I Data Scientist possono trovare impiego in diversi ambienti di lavoro che utilizzano i dati per operare. La figura dello scienziato dei dati è maggiormente presente in iniziative imprenditoriali con dipartimenti di marketing e settori dell’economia come l’automotive o le assicurazioni.

Le competenze di un Data Scientist

  • Competenza e fluidità dei programmi e delle lingue del computer. Essere esperto con SAS, SPSS, MATLAB R, Python, Java, C / C ++, piattaforma Hadoop, database SQL / NoSQL.
  • Business Acumen o Savviness. Poiché il Data Scientist lavora in vari contesti aziendali, occorre che acquisisca più di una conoscenza di base del settore aziendale. Questo aiuterà a risolvere problemi complessi e creare soluzioni in linea con gli obiettivi aziendali.
  • Abilità comunicative. Lo scienziato dei Dati deve essere in grado di tradurre chiaramente i risultati e le analisi tecniche nei dipartimenti non tecnici dell’organizzazione in cui lavora.
  • Competenze tecniche avanzate. Abilità in matematica, statistica, strumenti di apprendimento automatico, data mining, pulizia dei dati, visualizzazione dei dati e tecniche di dati non strutturati.

 

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