Percorso di carriera nella scienza dei dati: 8 ruoli impegnativi e diversificati

Una breve panoramica

"Data Science" è la nuova parola d'ordine tra i millennial poiché questo campo multidisciplinare dell'informatica offre un'ampia gamma di opportunità di carriera. Prima di entrare nei dettagli, vediamo cosa è Data Science. Per dirla semplicemente, la scienza dei dati è uno studio integrativo dello sviluppo dei dati, che identifica i modelli e, infine, lo rende una risorsa importante per la creazione di strategie di business in modo che un'azienda possa rimanere all'avanguardia nel mercato competitivo. È una fusione di visualizzazione dei dati, apprendimento automatico, statistiche, strategie di risoluzione dei problemi e analisi dei dati.

Diverse carriere nella scienza dei dati:

I data scientist sono professionisti altamente qualificati che possono analizzare il tipo di dati per trovare nuove soluzioni, opportunità e anche fare ipotesi sul futuro dei dati. Per lo più aiutano nella creazione di modelli di apprendimento automatico. Le statistiche mostrano che la domanda di data scientist è alta in quanto non ci sono abbastanza professionisti qualificati che possono lavorare in questo campo. Con la loro vivida conoscenza, possono sperimentare le tendenze dei dati e apportare nuove modifiche alla programmazione e alla gestione. Devi avere competenze a 360 gradi come la visualizzazione dei dati, la comprensione delle probabilità e puoi lavorare su vari strumenti di dati per essere un data scientist. Anche lo stipendio di un data scientist è alto; pertanto, è una buona scelta di carriera in questo campo.

La maggior parte delle persone esperte nell'analisi dei dati inizia la propria carriera come analisti di dati e poi gradualmente sale di livello. Il compito principale di un analista di dati è rivedere i dati di un determinato progetto e identificare i punti di forza e i difetti. È necessario avere competenze in linguaggi di programmazione come Python, visualizzazione e pulizia dei dati. Questa è la carriera più scelta poiché nel tempo si può essere promossi a analista di dati senior o espandere le proprie conoscenze e diventare un professionista di un campo associato.

L'ingegneria dei dati è un'altra ambita carriera in questo flusso. L'obiettivo principale di un ingegnere dei dati è lo sviluppo del software. Un analista di dati assegnato ha il compito di valutare le vendite, le prestazioni di mercato e segnalarle ai data scientist per risolvere i problemi che possono influire sulle vendite o sui ricavi. La conoscenza di query SQL avanzate e Python, la capacità di costruire pipeline di dati sono alcuni dei criteri per essere un ingegnere dei dati. Con più esperienza e abilità, si può essere promossi a Data Engineer senior.

Data Architect è un importante incarico professionale nel campo in questione. Se sei interessato all'ingegneria dei dati e hai un vivo interesse nel controllare il sistema di archiviazione dei dati della tua azienda, Data Wire Architecture può essere davvero una buona carriera per te. Per essere selezionato come tale, devi avere una forte padronanza della conoscenza SQL ed esperienza nella gestione dei dati e altre abilità tecniche basate sulla tua specializzazione.

Machine Learning Specialist può essere un'eccellente scelta professionale nel dominio della scienza dei dati. In parole povere, Machine Learning Engineer o Specialist è un data scientist specializzato nel campo del machine learning. Alcune aziende assumono anche ingegneri del software che possono aiutare a distribuire le modifiche o gli aggiornamenti apportati da un data scientist. Per lavorare in questo campo è necessario avere una solida padronanza di Python, Cloud Computing, Spark e competenze di base di ingegneria del software.

L'analisi aziendale è un'altra opzione di carriera molto richiesta. Il compito principale di un analista di dati aziendali è esaminare le tendenze aziendali attuali. Un analista aziendale deve avere capacità di programmazione e una buona padronanza della scienza dei dati insieme a capacità di business.

Gli analisti quantitativi sono esperti in scienza dei dati che si concentrano principalmente sull'analisi statistica in cui l'apprendimento automatico può essere utilizzato per capire problemi finanziari e altri rischi di mercato.

Diventa un analista di sistema con le tue conoscenze in data science. Risolvi i problemi relativi all'amministrazione e all'organizzazione attraverso un attento esame dei problemi e invia i dettagli ai data scientist per risolverli.

Si può anche diventare un analista di marketing e esaminare i dati di marketing per verificarne l'efficacia e anche lavorare per promuovere i propri prodotti sul mercato e fornire informazioni relative alla posizione dell'azienda nel mercato.

Le statistiche e gli studi mostrano che c'è un aumento delle opportunità di carriera nel ramo della scienza dei dati poiché ha un futuro promettente. Anche gli esperti di dati freelance stanno contribuendo alla crescita, alla popolarità e all'innovazione in quest'area, acquisendo contemporaneamente più esperienza.

Conclusione

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