I 6 principali motivi per cui dovresti diventare un data scientist

La scienza dei dati è emersa come uno dei campi più ricercati nel mercato del lavoro del 21° secolo. È lo studio multidisciplinare dei dati che unisce conoscenze di statistica, matematica e informatica. Gli strumenti scientifici estraggono e scoprono utili informazioni da dati strutturati e non strutturati.

Quindi, questa tecnologia rivoluzionaria sta trasformando il panorama del lavoro e offrendo un immenso valore aziendale. Seguendo le tendenze del settore, non è un segreto che una carriera nella scienza dei dati può rivelarsi estremamente vantaggiosa. Vuoi più prove? Scopri lo stipendio per la scienza dei dati in India.

Inoltre, le applicazioni della scienza dei dati si estendono in lungo e in largo. Gli specialisti del settore possono seguire diversi percorsi di carriera, motivo per cui i corsi di scienza dei dati hanno accelerato negli ultimi tempi. Da coloro che stanno passando a ruoli avanzati a coloro che semplicemente cercano di affinare le proprie capacità per entrare nel mondo del lavoro, la disciplina offre qualcosa per tutti.

Oltre alla retribuzione redditizia e alla moltitudine di posizioni lavorative, possono esserci vari motivi per cui la scienza dei dati come carriera ha senso per te. Ma, prima di dedicare tempo e denaro, considera tutti i pro e i contro. Di seguito sono riportati alcuni fattori su cui puoi basare la tua decisione!

Pro della scienza dei dati

1. Campo molto richiesto

La scienza dei dati è uno dei lavori più richiesti per il 2020. La scienza dei dati e l'analisi creerebbero circa 11,5 milioni di posti di lavoro entro il 2026. E l'India è il secondo hub più importante di tali posizioni dopo gli Stati Uniti. Quindi, la scienza dei dati è un settore altamente occupabile e interessante secondo le attuali tendenze del settore.

2. Disponibilità di ruoli altamente retribuiti e diversificati

Non solo la domanda di data scientist è in forte espansione, ma anche i tipi di posizioni lavorative sono abbondanti. Poiché l'analisi è al centro del processo decisionale, sempre più aziende assumono data scientist. Poiché si tratta di un'area relativamente meno saturata con un'offerta moderata di talenti, oggi sono disponibili opportunità che richiedono abilità e competenze diverse. Secondo Glassdoor, un data scientist può guadagnare in media $ 116.100 all'anno.

3. Ambienti di lavoro in evoluzione

La scienza dei dati sta plasmando il posto di lavoro del futuro. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale e della robotica, sempre più attività di routine e manuali vengono automatizzate. Le tecnologie della scienza dei dati hanno reso possibile addestrare le macchine a svolgere compiti ripetitivi mentre gli esseri umani assumono ruoli più critici e di risoluzione dei problemi. Si tratta di posizioni prestigiose e altamente retribuite che sfruttano le interruzioni tecnologiche per semplificare il lavoro faticoso.

4. Miglioramento degli standard di prodotto

L'utilizzo dell'apprendimento automatico ha consentito alle aziende di personalizzare le proprie offerte e migliorare le esperienze dei clienti. I siti di e-commerce sono il miglior esempio di questo sviluppo. I siti Web utilizzano i Sistemi di Raccomandazione per fare riferimento ai prodotti e fornire consigli personalizzati agli utenti in base ai loro acquisti passati. Comprendendo il comportamento umano e supportando le decisioni con i dati, le aziende possono abbinare i loro prodotti e servizi alle esigenze dei clienti e apportare i miglioramenti necessari.

5. Imprese corroboranti

Le aziende richiedono data scientist esperti per assistere i membri del personale senior nell'intraprendere importanti azioni aziendali. Questi specialisti estraggono informazioni nascoste da enormi quantità di dati per fornire ulteriori approfondimenti per il processo decisionale. Anche i grandi set di dati devono essere puliti e arricchiti. Quindi, ci sono vari motivi per cui la scienza dei dati è preziosa per le aziende al giorno d'oggi. Alcuni dei settori industriali che ne stanno beneficiando includono sanità, finanza, banche, gestione, consulenza ed e-commerce.

6. Aiutare il mondo

L'analisi predittiva e l'apprendimento automatico hanno rivoluzionato il settore sanitario. La scienza dei dati sta salvando vite consentendo il rilevamento precoce di tumori, anomalie d'organo e altro ancora. Allo stesso modo, sta aiutando gli agricoltori di tutto il mondo introducendo nuovi modi per affrontare scientificamente i parassiti agricoli e gli insetti dannosi.

Contro della scienza dei dati

1. Ambiguità

"Data scientist" è un termine ampio. Quando qualcuno si presenta come un data scientist, può sembrare difficile individuare ciò che effettivamente fa. Questo perché il ruolo effettivo dipende dall'area di specializzazione. A seconda delle proprie capacità e qualifiche, si può essere un ricercatore di scienza dei dati, uno sviluppatore, un analista aziendale o persino un ingegnere di prodotto. Pertanto, la scienza dei dati è spesso soprannominata un campo ambiguo da molti esperti. Allo stesso tempo, altri lo considerano il quarto paradigma della scienza!

2. Complessità

La scienza dei dati è un campo di studio complesso che prende in prestito concetti da altre discipline accademiche, scientifiche e matematiche. Di recente, sono sorti molti corsi online per colmare il divario di competenze nel settore della scienza dei dati. Ma è difficile preparare una forza lavoro che sia ugualmente competente in tutte e tre le materie che la costituiscono: matematica, informatica e statistica. Qualcuno con un background in statistica potrebbe avere difficoltà a padroneggiare l'informatica. Pertanto, i data scientist devono continuare ad apprendere e aggiornare le proprie competenze per sfruttare appieno le opportunità.

3. Espansività

I ruoli di scienza dei dati richiedono una presa salda sulla conoscenza del dominio. Ad esempio, uno studio di ricerca sull'analisi delle sequenze genomiche preferirebbe qualcuno con un background in genetica e biologia molecolare. Allo stesso modo, i ruoli di analisi aziendale possono aspettarsi una conoscenza preliminare di economia e finanza. È per questo motivo che i data scientist a volte trovano difficile passare da un settore all'altro.

4. Arbitrarietà

Le previsioni basate sui dati riducono al minimo i rischi aziendali in larga misura. Ma in alcuni casi, quando vengono forniti dati arbitrari, i risultati attesi potrebbero non essere raggiunti. Tali casi possono ridurre la fiducia nei sistemi di data science. Pertanto, è altrettanto importante disporre di set di dati e punti di dati pertinenti per ottenere informazioni significative e attuabili per il processo decisionale. È anche una buona pratica per il management e gli scienziati dei dati fissare obiettivi in ​​modo collaborativo prima di dedicare tempo e risorse al processo.

5. Problemi di privacy

I dati dei consumatori alimentano le principali strategie di business nelle organizzazioni moderne. Le aziende detengono con sé grandi volumi di dati identificabili, il che ha sollevato preoccupazioni etiche sulla privacy dei dati. Un singolo errore di sicurezza può compromettere i dati personali e, quindi, rappresentare una minaccia per le persone. Di conseguenza, è diventato pertinente integrare le misure di sicurezza informatica e privacy all'interno delle tecniche di scienza dei dati.

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Avvolgendo

Quando stai cercando di costruire una carriera nella scienza dei dati , scegliere il prossimo passo giusto può essere difficile. Esistono diversi corsi di scienza dei dati che possono complicare il processo decisionale. Quindi, valuta le tue opzioni considerando tutti i vantaggi e le limitazioni prima di tuffarti!

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