Impara la scienza dei dati: una guida definitiva per diventare scienziato dei dati

L'emergere dei Big Data ha dato vita a una delle carriere più redditizie del 21° secolo: il Data Scientist. Il termine "Data Scientist" fa notizia da un po' di tempo ormai.

In effetti, Data Scientist è una delle prime 3 posizioni di lavoro su LinkedIn.

Il fatto di cui sopra la dice lunga per rafforzare il fatto che professionisti di varia estrazione – matematica, informatica, gestione, statistica – stanno cercando di trarre il massimo da questa opportunità.

Ma come per tutto ciò che viene spesso lanciato in giro, il termine "Scienza dei dati", e quindi il lavoro di un Data Scientist, è diventato ampiamente vago. Quindi, prima di parlare dell'argomento in questione, diamo un'occhiata a cosa fa un Data Scientist.

Cosa fa un Data Scientist

In parole semplici, un Data Scientist è un professionista esperto che si occupa ampiamente di Big Data. I data scientist utilizzano una combinazione di Machine Learning, Intelligenza Artificiale, Statistica e strumenti analitici per estrarre informazioni significative da enormi set di dati. A differenza di prima, quando i set di dati erano per lo più strutturati, i dati a nostra disposizione oggi sono in gran parte non strutturati. Quindi, naturalmente, i data scientist trascorrono una notevole quantità del loro tempo nella raccolta, pulizia e sgranocchiamento dei dati per consentirne l'analisi e l'interpretazione.

Il ruolo lavorativo di un Data Scientist implica una fusione di abilità matematiche, statistiche, analitiche e di programmazione. In una tipica giornata lavorativa, un Data Scientist ricopre molti ruoli diversi durante l'intero corso della giornata: da Software Engineer e Data Miner a Data Analyst e Troubleshooter, un Data Scientist funge anche da collegamento vitale di comunicazione tra l'IT e i domini aziendali di un'impresa basata sui dati. Sono i data scientist che aiutano gli analisti aziendali a utilizzare i dati interpretati in modi che possono ottimizzare i vantaggi aziendali.

Per essere precisi, i Data Scientist aiutano le aziende a gestire e interpretare i dati per risolvere complessi problemi aziendali.

Se riesci a immaginarti alle prese con i Big Data e svolgere compiti così vari in futuro, il lavoro di un Data Scientist è la tua vocazione professionale! Tuttavia, per diventare un Data Scientist, devi prima acquisire le competenze essenziali che sono intrinseche a questa professione.

Come accennato in precedenza, la scienza dei dati richiede competenze specifiche. Pertanto, per diventare un Data Scientist, devi possedere il seguente insieme di abilità:

1. Talento nella programmazione

Per diventare un Data Scientist, la prima regola è avere un'abilità impeccabile per la programmazione. Quindi, dovrai avere una solida conoscenza di entrambi i linguaggi di programmazione statistica come Python o R o Java, e di linguaggi di query di database come SQL, CQL e così via. Anche le aziende cercano candidati che abbiano il comando su almeno due o più di due linguaggi di programmazione.

2. Conoscenza del Calcolo Multivariabile e dell'Algebra Lineare

Potresti chiederti perché un data scientist dovrebbe padroneggiare il calcolo multivariabile e l'algebra lineare. È semplicemente perché avere una solida conoscenza del calcolo multivariabile e dell'algebra lineare è immensamente vantaggioso per le organizzazioni basate sui dati in cui anche una piccola alterazione/miglioramento nell'ottimizzazione degli algoritmi può offrire opportunità di business rivoluzionarie.

3. Conoscenza delle basi della Statistica

Gran parte del lavoro di un Data Scientist richiede di occuparsi di Statistica. Ogni aspirante Data Scientist deve avere una conoscenza approfondita di concetti statistici come Statistica descrittiva (media, mediana, intervallo, deviazione standard, ecc.), Teoria della probabilità, Teorema di Bayes, Analisi dei dati esplorativi, Percentili e valori anomali, Variabili casuali, Funzione di distribuzione cumulativa (CDF), solo per citarne alcuni. Quanto meglio comprendi questi concetti, tanto meglio sarai in grado di prevedere la validità degli approcci statistici.

4. Una comprensione di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML)

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono due parti integranti della scienza dei dati e, quindi, la loro competenza è un must. Abbastanza sorprendentemente, non molti data scientist sono esperti in concetti e tecniche di IA e ML. Quindi, se desideri stare al passo con la curva competitiva, è meglio rispolverare i concetti di IA e ML tra cui ML supervisionato, ML non supervisionato, apprendimento per rinforzo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), motori di raccomandazione, rilevamento valori anomali e analisi di sopravvivenza, tra altre cose. Inoltre, se sei esperto di tecniche ML come alberi decisionali, regressione logistica, k significa clustering, algoritmo di classificazione Naive Bayes, ecc., puoi risolvere una serie di problemi di scienza dei dati.

5. Interessi in Data Wrangling

I data scientist spesso si occupano di set di dati di grandi dimensioni, non strutturati/semi-strutturati che continuano ad aumentare di minuto in minuto. Di conseguenza, devono impegnarsi molto per organizzare e pulire i set di dati disordinati e complessi per consentire una facile analisi e interpretazione. Questo processo è noto come Data Wrangling. Quello che fanno i data scientist è convertire o mappare manualmente i dati da un formato grezzo in un altro formato più conveniente, in modo che diventi facile mantenere i dati organizzati e appropriati per l'interpretazione e l'analisi. Pertanto, come aspirante Data Scientist, devi sapere come affrontare le imperfezioni e gli errori nei dati.

6. Conoscenza della visualizzazione dei dati

Per i professionisti che gestiscono il lato commerciale di un'azienda, è difficile dare un senso ai dati grezzi. È qui che i data scientist agiscono come un collegamento cruciale tra l'IT e le ali aziendali. Dopo aver analizzato e interpretato i dati, i data scientist visualizzano i dati con l'aiuto di strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, Matplottlib, ggplot e d3.js. Inoltre, comunicano i loro risultati al personale tecnico e non tecnico per la loro facilità di comprensione. Con la rappresentazione visiva dei dati, diventa più facile per i membri non tecnici capire come possono utilizzare le informazioni dettagliate sui dati per ottimizzare le operazioni aziendali e stare un passo avanti rispetto alle aziende rivali.

7. Senso di intuizione dei dati

Oltre ad essere uno strumento quotidiano estremamente utile per i data scientist, Data Intuition è anche una parte cruciale dei colloqui di lavoro. Durante i colloqui, i datori di lavoro metteranno alla prova tutte le tue capacità, inclusa la tua capacità intuitiva di comprendere concetti relativi alla scienza dei dati. Questo è ciò che chiamiamo "Intuizione dei dati". Sebbene sia vero che devi avere forti capacità matematiche, statistiche e di visualizzazione, dovresti anche essere in grado di determinare quali metodi e tecniche utilizzare per risolvere un problema specifico, quali strumenti utilizzare e così via.

Ora che sai quali abilità devi acquisire per diventare un Data Scientist, diamo un'occhiata ai passaggi che ti porteranno lì!

Come essere un Data Scientist – Il percorso di apprendimento

Il percorso per diventare un Data Scientist è piuttosto semplice. Si parte dall'inizio. Ti guidiamo attraverso!

• Cominciando tutto.

Il primo passo consiste nel capire di cosa tratta la scienza dei dati. Oltre ad apprendere tutti i concetti di base di Data Science, questa è la fase in cui scegli il tuo primo linguaggio di programmazione e lo perfezioni. I primi mesi comporteranno la codifica nella lingua di tua scelta. Una volta che sei abile nel programmare in una lingua particolare, l'apprendimento di altri linguaggi di programmazione diventerà molto più comodo.

• Apprendimento delle basi di matematica e statistica.

La matematica e la statistica costituiscono le basi per gli algoritmi ML. Naturalmente, dovrai imparare i concetti di base della matematica e delle statistiche come media, mediana, modalità, varianza, probabilità condizionale, test di ipotesi, algebra lineare, calcolo, statistica descrittiva e statistica inferenziale, tra le altre cose.

• Imparare i concetti di ML e le loro applicazioni

Dopo aver imparato i concetti di matematica e statistica, è tempo di passare a un'area più avanzata: l'apprendimento automatico. Gli algoritmi ML hanno trovato applicazione in numerosi scenari del mondo reale, dal rilevamento delle frodi e dai motori di raccomandazione all'analisi del sentiment del feedback dei clienti. Oltre ai concetti menzionati prima, dovrai anche conoscere l'apprendimento profondo, le reti neurali artificiali, l'apprendimento induttivo, ecc. A poco a poco, man mano che acquisisci padronanza di questi concetti di ML, dovrai sperimentarli in real- modelli mondiali attraverso varie strategie di validazione.

• Introduzione all'apprendimento profondo

Un sottoinsieme di ML, Deep Learning, si occupa di algoritmi che traggono ispirazione dalla struttura e dalla funzione di reti neurali artificiali simili al cervello. Queste reti neurali artificiali imitano il funzionamento del cervello umano. I modelli di deep learning hanno almeno tre livelli in cui ogni livello riceve informazioni dal livello precedente e le trasmette a quello successivo. Devi comprendere appieno il funzionamento del Deep Learning e, per capirlo, dovrai essere esperto di regressione lineare e logistica.

• Architetture di deep learning

Dopo aver appreso il Deep Learning, è necessario approfondire le architetture di Deep Learning avanzate come AlexNet, GoogleNet, reti neurali ricorrenti (RNN), reti neurali convoluzionali (CNN), CNN regionale (RCNN), SegNet, rete contraddittoria generativa (GAN), ecc. Poiché si tratta di concetti piuttosto pesanti, è necessario dedicare alcune settimane esclusivamente alla comprensione del loro funzionamento.

• Visione computerizzata

Computer Vision (CV) è un dominio di studio scientifico che cerca di trovare modi e sviluppare tecniche che consentano ai computer di comprendere contenuti digitali come video e fotografie. Implica "l'acquisizione, l'elaborazione, l'analisi e la comprensione di immagini digitali" per ottenere dati altamente specializzati dal mondo reale per creare ulteriori informazioni numeriche/simboliche. Essendo una delle aree di esplorazione più calde ora, ogni aspirante Data Scientist deve avere una buona conoscenza della Computer Vision.

• PNL

L'elaborazione del linguaggio naturale è una componente integrante della scienza dei dati. Pertanto, ogni Data Scientist deve avere una profonda conoscenza della PNL e delle sue tecniche. In primo luogo, la PNL cerca di elaborare, analizzare e comprendere i dati basati sul linguaggio naturale (testo, parlato, ecc.) attraverso una combinazione di strumenti e algoritmi sofisticati. Durante la gestione della NLP, imparerai a conoscere il recupero dei dati (insieme al web scraping), la modifica del testo, il riconoscimento di entità nominative, il tagging di parti del discorso, l'analisi superficiale, l'analisi dei collegi elettorali e delle dipendenze e l'analisi delle emozioni e del sentimento.

Pensieri conclusivi

Ogni giorno, i dati globali continuano ad aumentare e con essi si ampliano le possibilità di innovazione e creazione. Man mano che le tecnologie Big Data e Data Science continuano a progredire, anche il portafoglio di lavoro dei Data Scientist cambierà al passo con i tempi. Allora, come fai a tenere il passo? Migliorando le competenze. La scienza dei dati è un campo dinamico che è ancora in evoluzione. Per diventare un Data Scientist, devi sempre nutrire una sete inestinguibile di conoscenza e apprendimento. Se lo fai, nulla ti impedirà di brillare nel campo della scienza dei dati.