Percorso di carriera nella scienza dei dati: una guida completa alla carriera
Pubblicato: 2020-04-28I percorsi di apprendimento si riferiscono a un elenco di corsi specifici relativi a una particolare professione o interesse professionale. Il percorso che scegli dipenderà direttamente dalle competenze di cui avrai bisogno per avere successo nella tua rispettiva carriera. Padroneggiare e sviluppare competenze nel campo della scienza dei dati è il percorso di apprendimento della scienza dei dati. È un percorso molto richiesto che molti studenti stanno intraprendendo per raggiungere il loro obiettivo di diventare Data Scientist.
Il modulo altamente strutturato offre agli studenti una raccolta di risorse complete e preziose a vantaggio sia dei professionisti che di coloro che entrano nel campo per la prima volta. Per uno studente che non ha familiarità con Data Science o il suo percorso di apprendimento, è facile confondersi con le opzioni disponibili. Questo post del blog è progettato per aiutarti a comprendere le basi per chiarire la tua confusione e aiutarti a prendere una decisione informata.
Sommario
Cos'è la scienza dei dati?
Curioso di sapere Cos'è la scienza dei dati? Se dovessi guardare i termini alla lettera, significa che la scienza che studia i dati è la scienza dei dati. La realtà è ben lontana da questa semplice spiegazione. Nel lontano 2010, Hugh Conway, l'esperto di economia del lavoro degli Stati Uniti, ha creato il diagramma di Venn che cattura la natura intricata ed estesa della scienza dei dati. Dai un'occhiata qui sotto:
Fonte
Come puoi vedere nel diagramma sopra, ci sono tre aree o cerchi principali che coprono la scienza dei dati:
- Matematica e conoscenza statistica
- Esperienza espansiva
- Abilità di hacking
Data Science si trova dove i tre cerchi si sovrappongono e creano una confluenza. L'incontro del primo e terzo cerchio di Matematica e Statistica e Competenze di Hacking è l'area del Machine Learning. La negatività che circonda l'hacking si è ora trasformata in hacking etico e non etico.
Un Data Scientist deve possedere capacità di hacking etico, con una vasta esperienza nell'analisi matematica e statistica. Sebbene la ricerca tradizionale e l'apprendimento automatico siano strumenti importanti, la probabilità che un data scientist utilizzi la propria esperienza per passare da etica a non etica è alta. Ulteriori informazioni sui prerequisiti della scienza dei dati.
Cosa significa questo nel mondo reale?
- Non puoi gestire, leggere o analizzare i Big Data senza l'aiuto di Data Science e delle sue filiali. Strumenti, algoritmi, principi e applicazioni vengono utilizzati singolarmente o in combinazione per interpretare i cluster di dati casuali.
- La scienza richiede l'apprendimento dei processi per la raccolta, la preparazione, la pulizia e l'analisi dei dati.
- In qualità di Data scientist, il tuo compito è estrarre informazioni critiche da una serie di dati raccolti applicando analisi del sentimento, analisi predittiva e apprendimento automatico.
- Le informazioni vengono quindi utilizzate per guidare le aziende a creare strategie per aiutare i marketer e i manager a raggiungere gli obiettivi organizzativi.
Cosa fa un Data Scientist?
Le aziende si aspettano che i data scientist risolvano un problema o forniscano una risposta a una domanda seguendo i processi sopra menzionati. Una volta acquisite preziose informazioni, possono utilizzare l'analisi robotica e linguaggi come Java per iniziare a creare ed esplorare programmi che alla fine porteranno un'azienda a raggiungere i propri obiettivi e obiettivi.
I data scientist utilizzano anche metodi diversi, come esperimenti online per garantire una crescita sostenibile per le aziende. Inoltre, possono anche aiutare le aziende sviluppando prodotti di dati personalizzati che le aziende comprendono, tracciano e monitorano modelli unici, requisiti dei clienti e altre attività. L'obiettivo finale è sempre quello di aiutare le aziende a prendere decisioni produttive e redditizie. Ulteriori informazioni sulla descrizione del lavoro dei data scientist.
Cosa puoi aspettarti dal percorso di apprendimento di Data Science?
Una solida carriera per l'ambito futuro della scienza dei dati richiede l'acquisizione di competenze critiche in tre dipartimenti che sono la programmazione, l'analisi e la conoscenza del dominio. Il percorso formativo ti aiuterà ad acquisire le seguenti abilità:
- Ottima conoscenza di Scala, SAS, R e Python
- Comprendere diverse funzioni analitiche
- Esperienza di codifica di database SQL
- Lavorare con dati non strutturati da video e piattaforme di social media
- Machine learning per creare report predittivi e pattern discovery
- Il programma tratterà le statistiche inferenziali e descrittive, l'elaborazione del linguaggio naturale, la costruzione di modelli e la messa a punto
L'obiettivo principale dei data scientist è la ricerca e l'analisi statistica, che viene utilizzata per scegliere il giusto approccio di apprendimento automatico, dopodiché l'algoritmo viene modellato e prototipato per il test.
Fonte
Utilizzando tecnologie orientate ai dati come SQL e Hadoop e facendo ampio uso di architettura distribuita, visualizzazione dei dati e analisi statistica, i data scientist estraggono significato dai set di dati. Il percorso di apprendimento mirerà a produrre professionisti qualificati che siano esperti nella gestione di questi aspetti. Saranno addestrati a cambiare ruolo in qualsiasi momento, come e quando richiesto, nel ciclo di vita di un progetto di Data Science.
Qual è la struttura del percorso di apprendimento di Data Science?
La scienza dei dati può essere intesa come l'incorporazione di diverse discipline parentali come l'ingegneria del software, l'analisi dei dati, l'ingegneria dei dati, l'analisi predittiva, l'apprendimento automatico e così via. Il percorso di apprendimento dovrebbe includere tutto questo e molto altro per assicurarti di emergere come esperto di dati. Di seguito è riportato un elenco per riassumere brevemente la struttura del Percorso Formativo.

A cominciare da Data Science e Python
Il viaggio per diventare un data scientist inizia con l'apprendimento dei termini e del gergo associati alla scienza dei dati. Ciò comporterà la comprensione del ruolo dei data scientist e la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python. Ulteriori informazioni sui linguaggi per la scienza dei dati.
Matematica e Statistica
Qui è dove esplori le basi della scienza dei dati. I concetti chiave che verranno trattati in questa sezione includono la probabilità, le basi dell'algebra lineare e la statistica inferenziale. Imparerai anche come eseguire l'EDA o l'analisi esplorativa dei dati.
Sistemi di Raccomandazione e Algebra delle Matrici
Potresti chiederti cosa sta facendo Matrix Algebra nell'elenco e perché dovresti conoscerlo del tutto. Bene, per imparare seriamente sul funzionamento dei motori di raccomandazione, l'algebra delle matrici è assolutamente cruciale. Questa sezione tratta questi due concetti di tendenza che devono essere compresi in relazione l'uno con l'altro. Questo argomento include anche progetti di motori di raccomandazione e tecniche di riduzione della dimensionalità come PCA o analisi dei componenti principali.
Nozioni di base sull'apprendimento automatico
Questa sezione ti introdurrà alle basi e al nucleo dell'apprendimento automatico. Imparerai algoritmi e tecniche di base che includeranno regressione logistica e lineare, SVM o macchine vettoriali di supporto, alberi decisionali, Naive Bayes e così via.
Apprendimento dell'insieme
Con questo corso fai un passo più avanzato nel mondo dell'apprendimento automatico. Gli argomenti qui presenti ti offriranno una chiara comprensione di cosa sia l'ensemble insieme a varie tecniche di assemblaggio. Dovrai anche lavorare sui set di dati per avere un'esperienza pratica su come risolvere problemi pratici.
Deep Learning e reti neurali
Il deep learning costituisce una sezione importante del percorso di apprendimento della scienza dei dati. Considerando l'aumento astronomico nell'adozione di applicazioni di deep learning, questa conoscenza è fondamentale per diventare un esperto di data scientist. Ti verrà presentato Keras, che è un framework popolare per il deep learning. Ci sono altri framework come PyTorch tra cui puoi scegliere secondo le tue preferenze.
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PNL o elaborazione del linguaggio naturale
La PNL è considerata il settore più caldo del settore. Le aziende inciampano l'una sull'altra per procurarsi i migliori talenti della PNL. Quindi, non c'è mai stato un momento migliore per impegnarsi con la PNL. C'è un framework di elaborazione del linguaggio naturale che ti verrà presentato in questa sezione. Da BERT (Google) a RoBERTa (Facebook), imparerai a lavorare con alcuni dei framework più avanzati.
Visione computerizzata
Questo campo del deep learning è molto richiesto. In questa sezione, affronterai una serie di problemi associati alla visione artificiale e svilupperai esperienza pratica mentre procedi.
Serie temporali
Questo è uno degli argomenti più complessi del Percorso Formativo. Questo argomento di per sé merita un'intera sezione, motivo per cui ti verrà chiesto di affrontare vari progetti pratici per assicurarti di comprenderne l'applicazione pratica. Man mano che acquisirai familiarità con concetti diversi nelle serie temporali, imparerai anche la loro funzione nel mondo reale.
Conclusione
La struttura del Data Science Program è progettata per facilitarti nel diventare un vero talento nel campo della Data Science, il che rende più facile acquisire il miglior datore di lavoro sul mercato. Registrati oggi per iniziare il tuo percorso di apprendimento con upGrad!
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È possibile diventare un data scientist senza esperienza?
Al giorno d'oggi, i reclutatori sono più interessati alle competenze possedute da qualsiasi individuo. È completamente possibile diventare un data scientist anche senza alcuna esperienza o laurea magistrale. Ci sono molti corsi sul mercato che possono insegnarti tutte le abilità necessarie anche se non stai optando per nessuna laurea. Se sei pronto a impegnarti per sviluppare le tue abilità, puoi sicuramente ottenere un lavoro come scienziato dei dati senza alcuna esperienza.
Se segui i passaggi indicati di seguito, troverai abbastanza facile pianificare l'intero percorso professionale per diventare un data scientist.
1. Coltiva le tue abilità matematiche
2. Impara alcuni importanti linguaggi di programmazione
3. Costruisci il tuo curriculum e portfolio con stage e progetti
4. Inizia con il ruolo di analista di dati
5. Avere un motivo valido per passare da analista di dati a scienziato di dati
Puoi anche esplorare opzioni di apprendimento online che costano molto meno rispetto ai diplomi tradizionali.
È considerato difficile ottenere un lavoro nella scienza dei dati?
Trovare un lavoro è spesso un compito noioso e quando stai pianificando di accettare un lavoro in un campo in piena espansione, devi impegnarti di più. La scienza dei dati sta guadagnando un'immensa popolarità nel mercato, con la rilevanza dei dati in aumento esponenziale per ogni azienda. Questo è il motivo per cui è piuttosto difficile ottenere un lavoro nella scienza dei dati.
Non si tratta sempre del fatto che il richiedente sia meno qualificato e non in grado di ottenere un lavoro. A volte, è un reclutatore o un problema dell'azienda perché non sono chiari sui requisiti e sulle competenze che stanno cercando nei dipendenti. Se conosci bene i concetti, puoi ottenere un lavoro ben retribuito abbastanza facilmente.
Cosa fa un data scientist di livello base?
Anche se stai facendo domanda per un lavoro di scienza dei dati di livello base, devi avere familiarità con i concetti di probabilità, statistica e matematica. Oltre a questo, devi anche sviluppare una conoscenza di base di linguaggi di programmazione come Python, R o SQL.
Il lavoro di qualsiasi data scientist di livello base consiste nel raccogliere, gestire e analizzare i dati disponibili. L'obiettivo principale di un data scientist è studiare i modelli e le tendenze sulla base dei dati aziendali disponibili e valutarne le prestazioni.