Prerequisito per la scienza dei dati: non è quello che pensi che sia

introduzione

Ogni settore oggi fa affidamento sulla comprensione dei dati generati attraverso processi e prodotti. Per espandersi ampiamente nello spazio di mercato, le aziende devono prima lavorare sui punti di forza dei prodotti esistenti e quindi penetrare nelle aree di mercato non sfruttate.

L'intero settore viene fornito con una serie di processi semplificati nel flusso operativo e in altri reparti di supporto. Lavorare su tutti i dati che vengono generati ovunque ha portato a un aumento della domanda di professionisti.

Gli esperti qui devono essere attrezzati per soddisfare esigenze aziendali specifiche. I Data Scientist sono quei professionisti esperti nel know-how tecnico. Hanno l'attitudine ad analizzare vaste porzioni di dati che possono facilmente toccare le aree problematiche e anche vagare nelle aree problematiche latenti non sfruttate.

L'obiettivo generale è quello di portare risultati di business significativi e profitti più eminenti nel settore.

Opportunità nel mercato

Numerosi professionisti e matricole stanno convergendo per entrare nel campo della scienza dei dati. È un lavoro amalgamato che combina analisi dei dati, scienza e strumenti di gestione. Richiede un profilo di lavoro in mezzo a enormi quantità di dati che richiedono soluzioni ai risultati aziendali. Leggi: Competenze obbligatorie di cui hai bisogno per diventare un data scientist.

La crescente domanda del settore ha portato alla crescita del profilo dei Data Scientist. Secondo un rapporto , entro il 2026 è previsto un aumento del 19% del numero di posti di lavoro di data scientist; e stanno per essere prodotti circa 5400 nuovi post.

Ci sono aspettative sulla crescita della struttura salariale dei data scientist. Le opportunità di promozione riflessiva sono in aumento con l'aumento della quantità di lavoro generato.

Sfide

Molteplici sfide sorgono con l'enorme quantità di dati e differenze nei settori che richiedono all'amministrazione di fornire uno specifico risultato desiderato. I test si estendono dal far funzionare le conoscenze e le competenze trasversali del settore fino alle competenze tecniche sull'analisi dei dati e sugli strumenti di gestione aziendale.

Se hai intenzione di entrare nel mondo delle scienze dei dati, ci sono prerequisiti specifici nel dominio tecnico e non tecnico su cui devi lavorare prima del suo primo passaggio.

Prerequisiti per la scienza dei dati

Non è sempre necessario che i professionisti dispongano in anticipo di un background di scienza dei dati.

Potresti essere uno studente o un neofita che sta sviluppando un interesse nel campo della scienza dei dati e pianificando di acquisire un'esperienza individuale nel settore. Oppure potresti essere un professionista che è già affermato in un settore ma desidera accedere ai corsi di scienza dei dati a causa dell'amore per i dati o del crescente interesse e richiede le offerte del profilo.

I prerequisiti richiesti dal campo sono classificati come segue:

Educativo

I profili di Data Scientist variano in base al livello di esperto e al tuo profilo di istruzione ed esperienza. Un minimo di una laurea è essenziale per seguire un corso di scienza dei dati. Un Bachelor/Master perseguito in una qualsiasi delle materie STEM si rivela vantaggioso in quanto pone le basi per le conoscenze matematiche o statistiche di base che si riveleranno della massima importanza in futuro.

Quando si inizia con la ricerca sul data scientist, è necessario essere stati esposti ai requisiti richiesti nel settore per il profilo professionale. Le risorse menzionate sul Web per lavorare come data scientist devono aver mostrato una serie di requisiti di abilità e competenze per soddisfare i criteri. Questo non è sempre il caso.

Con l'aumento delle qualifiche, le conoscenze e il profilo professionale aumenteranno contemporaneamente. Ma c'è sempre una differenza tra ciò che viene insegnato nel regno teorico e quello che guadagnerai lavorando professionalmente.

Un dottorato di ricerca senza esperienza non sarebbe uguale a un altro candidato con titolo di Master ma con tre anni di esperienza.

Di seguito sono riportate alcune delle esigenze tecniche e non tecniche del settore:

Tecnico

• Matematico

Professionisti e studenti di diversa estrazione in Informatica, Ingegneria, Economia, Matematica o Operazioni e Ricerca entrano nel settore dello sviluppo aziendale.

Non tutto è obbligatorio per una carriera professionale nelle scienze dei dati. La necessità ultima è avere una base chiara e solida sui concetti matematici e statistici.

La domanda nel dominio della scienza dei dati riguarda principalmente concetti statistici chiari di dati che richiedono analisi per produrre soluzioni praticabili ad aree problematiche. Quindi qualsiasi studio di base finirà, ma la base statistica e matematica lucida e solida è la chiamata di livello base.

• Programmazione

Non è necessario essere un programmatore avanzato dedicato. Tuttavia, sarebbe meglio se avessi una chiara comprensione di base dei concetti relativi alla programmazione. Concetti di programmazione come C, C ++ o Java accelereranno i mezzi per apprendere la programmazione della scienza dei dati.

Non è necessario essere un programmatore accanito per aiutare ad analizzare parti diffuse di dati, scrivere citazioni in modo efficiente per spiegare l'area problematica e lavorare con i big data. La scienza dei dati lavora su strumenti di programmazione come Python e R. Questi concetti aiuteranno il candidato a fare un lungo viaggio nell'esperienza della scienza dei dati.

• SQL

SQL o linguaggio di query strutturato è uno degli strumenti principali necessari per sperimentare la programmazione nella scienza dei dati.

Per una solida base nel lavoro da svolgere, i data scientist trascorrono molto tempo a scrivere SQL e script ad esso associati. Devi sapere come scrivere SQL di base, risolvere query SQL ed essere a tuo agio con i gruppi, i join o la creazione di indici.

Non è vincolante per te ottenere l'eccellenza nell'amministrazione di database per lavorare come data scientist; perché le basi di SQL non tengono conto dei livelli in alto. L'analisi dei dati richiede una solida base che può essere recuperata da un database per il cluster Hadoop (esempio di linguaggio utilizzato).

• Scienza dei dati

Non è necessario conseguire una laurea in data science prima di entrare nel mondo professionale. La scienza dei dati richiede le basi della statistica e della matematica, che dovrebbero essere chiare per poter analizzare i problemi che si presentano. Per risolvere i problemi aziendali, è necessario disporre di competenze trasversali come la gestione del team e il controllo dei progetti per rispettare le scadenze.

Per avere una migliore comprensione e un quadro chiaro delle esigenze del profilo professionale con cui stai optando, puoi ottenere una certificazione di analista aziendale online e seguire diversi corsi di scienze dei dati.

• Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è uno dei concetti fondamentali della scienza dei dati e anche una parte indispensabile. L'apprendimento automatico farà comunque parte del tuo curriculum quando otterrai un corso online per conseguire una laurea all'università. Pertanto, non è fondamentale conoscere le basi dell'apprendimento automatico prima del tuo inizio professionale.

L'apprendimento automatico sarà una delle determinazioni dell'intero curriculum di scienza dei dati. Un ulteriore corso di machine learning online ti aiuterà con l'analisi e l'elemento fondamentale per la costruzione delle fondamenta.

• Lavorare con dati non strutturati

I data scientist lavorano per analizzare la causa principale del problema aziendale e fornire un framework di soluzione con l'aiuto di strumenti di analisi dei dati. Sarà utile mettere le mani su strumenti di analisi dei dati popolari come SAS, Hadoop, Spark o R per capire con cosa lavorano i data scientist.

La familiarità con strumenti statistici descrittivi come distribuzione normale, tendenza centrale, curtosi, variabilità ti guiderà verso la lunga strada.

Le certificazioni online sono preparate per aiutarti a stabilire ulteriormente le competenze essenziali nel campo.

Non tecnico

• Acume per gli affari

Con l'idea che la scienza dei dati è lì per aiutare le aziende a risolvere i problemi e trovare aree problematiche, non sarebbe di alcuna utilità avere una forza tecnica nella parte di analisi dei dati ed essere nullo nell'area del senso degli affari.

Il senso degli affari si riferisce alla conoscenza generale di come funzionano le imprese. Quali sono i dipartimenti necessari e quanto è necessario un forte coordinamento per formulare il lavoro di squadra per completare i progetti?

Non puoi avere un'idea delle operazioni commerciali con la tua laurea/laurea magistrale in scienze tecniche. E quindi, un corso online per aiutarti con le basi dell'amministrazione aziendale sarà vantaggioso.

Fornirà un quadro più ampio di come le cose necessitano di operazioni in un'organizzazione dal punto di vista aziendale.

• Principi di gestione

Mentre lavori come data scientist, dovrai lavorare in un team, gestire le scadenze, gestire il lavoro sui progetti e coordinarti con i vari dipartimenti.

Non tutto è possibile con l'esperienza tecnica che hai. Per questo, è necessario essere a conoscenza di strumenti aziendali specifici e principi di gestione come la gestione del team, la costruzione di relazioni, il comando e la divisione del lavoro.

• Comunicazione

Una roccaforte su competenze trasversali come comunicazione, leadership, ascolto, intuitività e networking è essenziale quando lavorerai in un'azienda.

Che si tratti di una piccola impresa, di una grande multinazionale; le competenze trasversali ti forniscono la conoscenza e la formazione su come comportarti e trattare con il gruppo eterogeneo di persone del tuo team. L'obiettivo finale è il risultato redditizio.

• Intuizione dei dati

L'amore per i dati e il lavoro con enormi quantità di essi è uno dei tratti tipici dei data scientist. La professione richiede analisi statistiche e funzionamento matematico sulla gamma di dati presenti davanti a te. La tua mania e passione per l'analisi dei dati ti aiuteranno a risolvere problemi complessi nelle aziende che non tutti, anche i vertici aziendali, possono risolvere.

Conclusione

I data scientist sono specialisti con diverse competenze. Non è semplice padroneggiare tutti i mestieri per un solo io.

Con il prezzo, arriva la parte impegnativa delle scienze dei dati. Con la giusta direzione per il percorso da seguire, le conoscenze, la formazione (dai vari corsi perseguiti) e l'esperienza sul campo si aggiungeranno gradualmente alla tua carriera professionale in erba.

Se sei curioso di imparare la scienza dei dati per essere all'avanguardia nei rapidi progressi tecnologici, dai un'occhiata al programma Executive PG in Data Science di upGrad & IIIT-B.