9 diversi tipi di data scientist [quale dovresti diventare?]

La scienza dei dati è diventata oggi parte integrante delle operazioni aziendali quotidiane. Incorpora tecniche come data mining, analisi dei cluster, machine learning, visualizzazione, ecc. per trasformare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati in una risorsa preziosa per l'organizzazione.

La scienza dei dati è diventata una delle discipline di studio più ricercate negli ultimi tempi, principalmente perché non è una moda passeggera, ma un campo con immense opportunità di avanzamento di carriera e specializzazione. Le aziende moderne impiegano data scientist per contribuire a un'ampia gamma di operazioni, inclusi prodotti, marketing, vendite e ingegneria. Le qualifiche richieste per ogni ruolo variano in termini di istruzione, esperienza, livello di abilità e attitudine.

La scienza dei dati è un mix di statistica, matematica e informatica. In genere, come scienziato dei dati, il tuo lavoro prevede la raccolta di dati, l'elaborazione delle informazioni, l'analisi, la risoluzione dei problemi e l'elaborazione di soluzioni attuabili. La scienza dei dati può essere classificata in due grandi classi: scienza dei dati incentrata sul prodotto e scienza dei dati basata sulla business intelligence. Inoltre, ci sono più sottogruppi in ogni categoria. Analizziamo uno per uno i diversi tipi di data scientist.

Scienza dei dati incentrata sul prodotto

Ricercatori

Un ricercatore di dati è bravo con i numeri sgranocchiati. Di solito, le persone con un background in Statistica entrano in questo campo. Statistici e accademici possiedono alcune abilità di base come test di ipotesi, visualizzazione e ricerca quantitativa. I modelli e le teorie statistici possono dare una mano alle azioni aziendali, immergendosi più in profondità nelle questioni chiave che influenzano le prestazioni.

Sviluppatori

Gli sviluppatori di dati escogitano algoritmi in grado di guidare le strategie di prezzo e prodotto. Inoltre, aiutano a estrarre modelli dagli input di big data per la previsione della domanda, che svolge un ruolo significativo nella gestione dell'inventario e della catena di approvvigionamento. Poiché queste persone hanno forti capacità di programmazione e apprendimento automatico, possono anche aiutare e lavorare insieme agli statistici per risolvere problemi critici.

Creativi

I creativi dei dati gestiscono enormi quantità di dati per creare strumenti innovativi. Questo gruppo aiuta nella creazione di un'organizzazione flessibile e di apprendimento sviluppando nuovi modi di pensare e di apprendere. Usando i dati come bussola, queste persone usano le loro competenze scientifiche e idee pronte all'uso per trasformare processi e sistemi. I creativi della scienza dei dati stimolano l'evoluzione e la crescita di un'organizzazione migliorando e modellando continuamente il modo in cui le cose vengono implementate. Leggi: I migliori strumenti per la scienza dei dati

Professionisti d'affari

Questo gruppo usa il suo acume per gli affari e la sua abilità tecnica per prendere decisioni aziendali vitali. Non solo hanno familiarità con la scienza dei dati, ma sono anche in grado di ricavare preziose informazioni e applicarle a situazioni di vita reale. Di conseguenza, creano una cultura generale basata sui principi del pensiero logico e sulle decisioni basate sull'evidenza.

Scienza dei dati basata sulla business intelligence

Quantitativo ed esplorativo

Dotati di una conoscenza approfondita della scienza dei dati, combinano la teoria accademica con la ricerca quantitativa ed esplorativa per migliorare i prodotti tecnologici e di altro tipo. Questi sono i pensatori profondi, i grandi lavoratori e gli esploratori persistenti che vogliono scoprire come funzionano le cose applicando teorie del campionamento, sviluppando modelli predittivi ed eseguendo progetti sperimentali, tra le altre cose.

Scienziati e ingegneri di prodotto

I data scientist lavorano anche nelle aree della gestione e dell'ingegneria dei prodotti. Qui, il loro compito è progettare, costruire e gestire le informazioni disponibili per capire come vengono realizzati i prodotti. Usano ulteriormente l'analisi per mettere a punto i prodotti. Il successo finanziario dell'organizzazione dipende da ciò che offre ai consumatori. Pertanto, i data scientist apportano le loro competenze per rafforzare i vantaggi competitivi e aiutare il business a superare le contingenze.

Scienziati dei dati operativi

Questo gruppo di data scientist è esperto nella gestione dei dati e lavora a stretto contatto con i diversi team all'interno delle organizzazioni moderne, come finanza, vendite e operazioni. Il loro compito è analizzare i processi commerciali, i rapporti sui clienti, le prestazioni, le risposte, i comportamenti, le strategie e le efficienze per supportare la risoluzione dei problemi. I data scientist operativi lavorano a stretto contatto con i team di assistenza clienti, le operazioni e i responsabili funzionali per garantire l'integrità dei sistemi di dati. Per le posizioni di livello base in questo campo è richiesta un'adeguata conoscenza della statistica e della ricerca operativa.

Scienziati di marketing

Questo tipo di data scientist ha la responsabilità di fornire valore al cliente e promuovere la redditività e la crescita dell'organizzazione. I data scientist di marketing si occupano della base di utenti del prodotto. Usano la loro conoscenza della scienza dei dati per valutare le prestazioni e migliorare l'efficienza, proprio come il normale staff di marketing.

Attualmente viviamo nell'era digitale, in cui le aziende generano e gestiscono grandi quantità di dati. Le complessità ambientali rendono quasi essenziale utilizzare questa vasta informazione per evolversi e sopravvivere continuamente in un mercato competitivo. Dopotutto, le aziende non funzionano nel vuoto!

Scienziati di ricerca

I data scientist di ricerca sono bravi a gestire grandi set di dati. Il loro lavoro potrebbe non essere direttamente legato ai risultati dell'organizzazione, ma è fondamentale per attività come la creazione di report, presentazioni di sintesi e altri scopi analitici. Le competenze di questo tipo di data scientist sono particolarmente utili nei grandi gruppi di riflessione e negli istituti finanziari e di ricerca.

Quindi, la scienza dei dati è una scienza ad ampio raggio in sostanza e altrettanto vasta nelle sue applicazioni. L'attuale ascesa dell'intelligenza artificiale ha reso essenziale per le aziende impiegare diversi tipi di data scientist in grado di dare un senso a enormi quantità di dati grezzi generati nel mondo digitale.

Sopravvivere in un ambiente di lavoro in continua evoluzione e guidato dalla tecnologia è un'altra sfida. Di conseguenza, le aziende stanno formando il proprio personale e i dipendenti di routine stanno cercando di migliorare le proprie competenze. Sulla base dei requisiti di un'organizzazione, i datori di lavoro sono alla ricerca di nuove leve e professionisti esperti che lavorino a diversi livelli e in diverse aree.

I data scientist sono impiegati non solo nel settore delle tecnologie dell'informazione, ma anche nella sanità, nelle banche e nelle istituzioni finanziarie, negli organismi di ricerca, nonché nelle società di consulenza e di gestione. Inoltre, tutti, dai laureati in ingegneria ai titolari di MBA ai dottorandi, sono incuriositi dalla scienza dei dati e vogliono saperne di più. ds

Conclusione

Quindi, con una vasta gamma di applicazioni, la scienza dei dati è emersa come un campo molto richiesto e un'area di interesse tra datori di lavoro, studenti e professionisti. È l'affascinante carriera di oggi che aumenterà solo in futuro!

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