Carriera nella scienza dei dati: diversi ruoli professionali, stipendio, abilità, passaggi per diventare scienziato dei dati

Un data scientist è un professionista informatico in possesso di competenze per la raccolta, l'analisi e l'elaborazione di un ampio insieme di dati strutturati e non strutturati. In questo periodo di computer, la maggior parte delle organizzazioni sta raccogliendo un'enorme quantità di dati nelle proprie operazioni quotidiane. In quasi tutte le interazioni con la tecnologia, i dati vengono scambiati. Il ruolo di un data scientist è quello di analizzare questi dati e interpretare i risultati per implementarli a vantaggio dell'organizzazione. Se vuoi acquisire esperienza e ottenere il lavoro dei tuoi sogni nella scienza dei dati, dai un'occhiata alle nostre certificazioni per la scienza dei dati.

Nel mondo moderno, ogni giorno vengono elaborati circa 2,5 quintilioni di byte di dati . Un data scientist può organizzare e analizzare questa enorme quantità di dati per renderla accessibile per condurre un'attività redditizia. Ad esempio, un'organizzazione può utilizzare la scienza dei dati per ricordare ai propri clienti gli acquisti abituali. Supponiamo che tu ordini uno shampoo ogni mese, potresti trovare un affare posizionato strategicamente alla stessa ora di ogni mese, spingendoti ad acquistarne di più.

I data scientist non solo svolgono un ruolo chiave nell'analisi aziendale, ma sono anche responsabili della creazione di prodotti di dati e piattaforme software. In verità, la scienza dei dati è una combinazione di informatica, statistica e matematica.

Considerando tutto questo, è una buona idea pensare a una carriera in questo settore in espansione dinamica.

Ruoli di lavoro diversi per esperti di scienza dei dati

La maggior parte delle aziende sta adottando l'analisi dei dati per la propria crescita. I data scientist hanno una domanda crescente non solo nella tecnologia, ma anche in tutti gli altri principali settori, inclusi FMCG, logistica e altro ancora. È lodevole iscrivere qui che le cinque più grandi società vale a dire. Google, Amazon, Apple, Microsoft e Facebook hanno impiegato la metà degli scienziati di dati totali del mondo.

Alcuni dei lucrativi vettori di Data Science per gli aspiranti sono:

Data Scientist

Un Data Scientist esplora vari modelli di dati per misurare l'impatto su un'organizzazione. Un ruolo chiave di un Data Scientist è la capacità di spiegare l'importanza dei dati in un metodo più semplice per essere compresi dagli altri. Dovrebbero avere una conoscenza statistica dei diversi linguaggi di programmazione necessari per risolvere problemi complessi.

Analista dati

Analizzare i dati per capire un trend di mercato è il ruolo di un Data Analyst. Aiuta a fornire un quadro chiaro della posizione dell'azienda sul mercato. Una volta che l'obiettivo desiderato è stato impostato da un'azienda, un Data Analyst fornisce set di dati per raggiungere l'obiettivo richiesto.

Il ruolo di un Data Analyst può cambiare in base alle esigenze di un'azienda. Ad esempio, il reparto marketing potrebbe richiedere i loro servizi per un po' di tempo per comprendere il comportamento dei consumatori e le reazioni alle diverse strategie di marketing.

Ingegnere dei dati

Data Engineer lavora con il cuore dell'organizzazione e può essere considerato la spina dorsale di un'azienda. Sono il costruttore, il progettista e il gestore di un database di grandi dimensioni. Sono responsabili della creazione di pipeline di dati, consentendo il corretto flusso di dati, garantendo che i dati raggiungano i dipartimenti interessati.

Un Data Engineer deve lavorare in collaborazione con altri esperti di dati per comunicare i risultati ai suoi colleghi. In poche parole, un ingegnere dei dati deve condividere le sue conoscenze con l'azienda attraverso la visualizzazione dei dati, aiutando l'organizzazione a crescere.

Leggi: Stipendio per Data Engineer in India

Analista di Business Intelligence

Un analista di business intelligence aiuta nell'analisi dei dati raccolti per massimizzare l'efficienza dell'azienda, generando così maggiori profitti. Il loro ruolo è di natura più tecnica che analitico, richiedendo una maggiore conoscenza delle macchine popolari. Devono fungere da ponte tra il business e l'IT, aiutandoli a migliorare.

Un analista di business intelligence deve possedere la conoscenza di un settore specifico e delle tendenze del settore.

Per saperne di più: Business Analysis Vs Business Intelligence: differenze tra BA e BI

Analista di marketing

Il ruolo di un analista di marketing è quello di assistere le aziende nella loro divisione marketing. Analizzano e suggeriscono quale prodotto produrre in grandi quantità e quale prodotto interrompere. Il monitoraggio dei rapporti sulla soddisfazione dei clienti aiuta a migliorare i prodotti e i servizi esistenti. Decidono quali prodotti vendere con i clienti mirati ea quale prezzo.

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Competenze richieste per costruire una carriera in Data Science

Un data scientist dovrebbe avere un buon acume per l'analisi dei dati con eccellenti capacità di programmazione. Usano una varietà di abilità, a seconda della richiesta specifica dell'organizzazione.

Le abilità desiderabili per questa carriera possono essere suddivise in due parti:

Abilità tecniche

Devi essere eccellente in matematica, programmazione informatica e statistica per essere un data scientist di successo.

Altre competenze tecniche necessarie sono:

• Programmazione : conoscenza della programmazione informatica e dei linguaggi di programmazione
• Conoscenza degli strumenti analitici : SAS, HADOOP, Spark e R, sono gli strumenti analitici popolari, utilizzati dai data scientist
• Lavorabilità dei dati non strutturati – Capacità di gestire i dati non strutturati ricevuti da diversi canali

Competenze non tecniche

La maggior parte delle abilità personali possedute da un individuo sono classificate nella sezione non tecnica. Loro sono:

• Forte senso degli affari
• Abilità comunicative
• Intuizione dei dati

Ulteriori informazioni : 8 competenze importanti per i data scientist

Come faccio a diventare un Data Scientist?

Dovresti avere una laurea in scienze dei dati o un campo correlato per iniziare la tua carriera come scienziato dei dati. Un corso certificato in data science è preferibile per entrare nel mercato come data scientist. Un background in matematica e statistica aumenta anche le possibilità di avere successo in questo campo.

Anche gli studenti di campi dell'istruzione completamente diversi possono intraprendere la carriera di scienziato dei dati. Se non hai mai scritto codice, puoi comunque diventare un analista di dati grazie al tuo duro lavoro e al tuo impegno nell'apprendimento.

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Ulteriori informazioni : Come diventare un Data Scientist?

Che tipo di stipendio puoi aspettarti in una carriera nella scienza dei dati?

La scienza dei dati è molto richiesta e, quindi, paga bene.

Lo stipendio base medio per un analista di dati in India è di circa 4,96 lakh all'anno che include circa 50.000 bonus e 4.000 in base alla partecipazione agli utili. Questa cifra può arrivare fino a 9,98 lakh all'anno, a seconda della tua esperienza, competenze aggiuntive, posizione e datore di lavoro.

Se hai appena iniziato come analista di dati o hai meno di un anno di esperienza nel campo, puoi aspettarti di guadagnare circa 3,50 lakh all'anno. Se hai circa 1-4 anni di esperienza, puoi aspettarti di guadagnare 4,83 lakh all'anno. Per gli analisti con 5-9 anni di esperienza, la compensazione è di circa 7,20 lakh all'anno. I candidati esperti con 10-19 anni di esperienza vengono pagati circa 12,75 lakh all'anno.

Quindi quanto impatto ha davvero la tua esperienza sul tuo stipendio? Se sei un analista di dati esperto, guadagnerai uno stipendio di circa il 157% superiore rispetto ai candidati inesperti . I titolari di esperienza di livello medio possono anche guadagnare il 45% in più rispetto ad altri con esperienza inferiore.

Eventuali abilità aggiuntive o quelle che non ti sono state insegnate durante la certificazione possono contribuire a uno stipendio più alto. Se sei esperto nell'analisi dei dati, puoi guadagnare qualcosa di circa 4,32 lakh all'anno . Se puoi lavorare con SQL, puoi ottenere uno stipendio di circa 4,92 lakh all'anno.

Fonte

Un ulteriore vantaggio è la competenza nell'analisi statistica. Puoi guadagnare circa 4,80 lakh all'anno con questa abilità. Con la conoscenza di Microsoft Excel, il tuo stipendio sarà di circa 3,89 lakh all'anno. L'abilità più popolare di tutte queste è l'analisi dei dati, seguita da Microsoft Excel e SQL. L'analisi statistica è la meno popolare. Tuttavia, tutte queste abilità ti pagano meno del tasso di mercato.

Conclusione

La scienza dei dati è tra i lavori numero uno negli Stati Uniti Secondo il rapporto sulle statistiche sul lavoro degli Stati Uniti, la domanda di data scientist qualificati aumenterà al tasso del 27,9% entro il 2026. Se hai capacità analitiche e sei appassionato di computer, quindi una laurea in scienze dei dati è un obiettivo perfetto per il tuo operatore. Puoi partecipare a uno qualsiasi dei corsi di scienza dei dati premium di upGrad per accelerare le possibilità di ottenere un lavoro eccellente come scienziato dei dati.

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