Come diventare un Data Scientist – Rispondi in 9 Semplici Passi

Secondo l'Harvard Business Review, la scienza dei dati è oggi il lavoro più interessante . Con i dati che affluiscono a un ritmo esponenziale, la domanda di professionisti qualificati nel campo dei Big Data e della Data Science. IBM sostiene che entro il 2020 la domanda di data scientist aumenterà del 28%.

Se sei anche lontanamente associato al dominio tech/marketing, a questo punto sorge una domanda importante: "come essere un data scientist?" . Questo è esattamente ciò di cui parleremo. Ma prima di parlare, cerchiamo di capire chi sono i data scientist.

Quindi, cos'è esattamente la scienza dei dati e chi sono i data scientist?

La scienza dei dati è la branca dell'informatica che implica lo sfruttamento di grandi quantità di dati e l'analisi sfruttando strumenti come automazione, statistica, modellazione, analisi e matematica per estrarne preziose informazioni per ottimizzare la crescita aziendale. Precisamente, la scienza dei dati si occupa della ricerca e dell'indagine sulla fonte dell'informazione, decodificando i modelli nascosti all'interno e, infine, trasformandola in una risorsa utile per le organizzazioni.

Un Data Scientist è una fusione di un matematico, un informatico e un esploratore. Sono la nuova generazione di esperti di dati che coinvolgono il meglio di entrambi i mondi: tecnologia e business. Oltre ad avere una mentalità di ricerca, i data scientist possiedono anche una vasta gamma di capacità tecniche e analitiche che li aiutano a trovare soluzioni efficienti a problemi complessi. A causa di un insieme di competenze così completo richiesto, molti principianti sono spesso bloccati con la domanda "come diventare un data scientist?".

Con una domanda così vasta e in forte espansione di data scientist, sarà una saggia decisione scegliere una carriera nella scienza dei dati. Ma la domanda è: da dove e come iniziare? Non preoccuparti, vedremo come diventare un data scientist nella prossima sezione.

Ecco un elenco completo di 9 passaggi che risponderanno alla domanda: come diventare un data scientist?

1. Sommario

   Crea statistiche e matematica applicata

Avere una solida base di matematica e statistica è obbligatorio per essere un data scientist. Soprattutto se non si proviene da un background informatico/matematico, è una necessità assoluta rispolverare le proprie capacità matematiche e statistiche. Sebbene il talento più ovvio di un data scientist sia solitamente l'analisi, deve integrare questa abilità insieme a strumenti statistici.

2. Sviluppa un talento per la programmazione

Quando hai a che fare con i dati, imparare a programmare è necessario, indipendentemente dal fatto che tu sia un data scientist, un analista di dati o un architetto di dati. Ci si aspetta che i data scientist abbiano una buona conoscenza dei linguaggi di programmazione statistica come Python, R e SAS.

3. Pensa ai Big Data

Quando sei sulla strada per diventare un data scientist, devi essere un professionista basato sui dati. Quindi, espandi la tua base di "dati" imparando ed esplorando strumenti per Big Data come Hadoop , MapReduce , Hive e Spark .

Poiché i data scientist devono analizzare ed elaborare enormi quantità di dati, non possono essere eseguiti su una singola macchina. Avere una buona conoscenza delle tecnologie dei Big Data ti aiuterà a realizzare l'elaborazione dei dati distribuiti.

4. Abituati ai database

Un data scientist deve comprendere come funzionano a fondo i database. La maggior parte delle organizzazioni aziendali utilizza MySQL o Cassandra come software di gestione del database per archiviare e analizzare i dati. Quindi, acquisire familiarità con il funzionamento di database come MySQL, Cassandra, PostgreSQL e MongoDB , solo per citarne alcuni, ti darà un vantaggio rispetto ai tuoi concorrenti nel settore.

5. Investi il ​​tuo tempo nel calcolo multivariabile e nell'algebra lineare

Mentre alcuni di voi potrebbero disapprovare questa raccomandazione, la scienza dei dati fa molto affidamento su strumenti e tecniche di Machine Learning. Per utilizzare con successo gli strumenti di Machine Learning, è necessario avere una conoscenza completa del calcolo e dell'algebra lineare. Maggiore è la conoscenza che hai su queste piattaforme, migliore sarà il tuo modo di trovare soluzioni senza scatola per problemi complessi.

6. Impara a gestire i dati

Il Data Wrangling, noto anche come "Data Munging", è il processo mediante il quale i dati grezzi e non strutturati vengono trasformati in formati più convenienti e preziosi per facilitare l'analisi dei dati.
Questo è uno dei punti più critici mentre si risponde "come essere un data scientist?". Questa è una delle responsabilità più importanti di un data scientist.

I data scientist devono utilizzare gli strumenti e le competenze giuste per elaborare i dati non strutturati, svelando così i modelli significativi in ​​essi contenuti. Solo così facendo un data scientist può portare alla luce gli utili insight nascosti all'interno dei dati che possono influenzare positivamente le strategie decisionali delle organizzazioni.

7. Visualizzazione dati anagrafici

Un'altra responsabilità cruciale di un data scientist, la visualizzazione e la presentazione dei dati sono i due aspetti dell'analisi dei dati che guidano la crescita del business. Pertanto, i data scientist dovrebbero avere familiarità con gli strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 , ecc. Tuttavia, questo non è sufficiente.

Oltre a visualizzare i dati in formati presentabili e pratici, i data scientist dovrebbero anche essere consapevoli dei principi e delle pratiche della codifica visiva dei dati.

8. Acquisire esperienza. Lavora su progetti reali

Una volta che hai una solida conoscenza di tutti gli aspetti teorici della scienza dei dati, è tempo di scendere al campo. Esponiti al settore e prova a trovare progetti di data science reali su Internet. Google Quandl può essere un ottimo posto per iniziare a cercare progetti.

Quando inizi a lavorare su progetti di data science in tempo reale, conosci i tuoi punti di forza e di debolezza. Continuando a lavorare su nuovi progetti, avrai la possibilità di lavorare sui tuoi difetti e migliorarli nel tempo.

9. Competere

Internet pullula di siti Web che consentono ai data scientist di connettersi alla comunità della scienza dei dati e trovare colleghi con cui impegnarsi in un apprendimento produttivo e in una competizione. Kaggle è un'eccellente piattaforma di formazione per aspiranti data scientist.

Facendo parte di una comunità, ottieni visibilità su un pool di talenti. Ti dà la possibilità di imparare dai tuoi colleghi e mentori per affinare le tue abilità.

Questi 9 passaggi sono tutto ciò che devi sapere per comprendere il percorso dell'essere un data scientist.

In conclusione, si può affermare che i data scientist devono essere piuttosto versatili, fondendo al loro interno una serie di tratti presi in prestito da vari campi. Sì, ci vorrà del tempo per padroneggiare così tante abilità, ma una volta che lo fai, sei pronto per il lavoro di una vita.

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Speriamo di aver risposto alla domanda del giorno. Non pensarci due volte, vai e inizia! Buon apprendimento!