Un giorno nella vita da data scientist

Dati. Una parola di quattro lettere che ha così tanto peso; 2,5 quintilioni di byte ogni giorno , per essere precisi. Questa folle quantità di informazioni generate ogni giorno è il carburante per le organizzazioni di tutto il mondo: gestione delle vendite e del marketing, contabilità finanziaria, gestione delle risorse umane, processo decisionale esecutivo, pianificazione delle politiche sociali e molto altro ancora. Se hai fatto qualcosa di semplice come usare Internet oggi e hai cercato un telefono cellulare, hai generato dati. Com'è possibile che le organizzazioni filtrino queste enormi pile di dati con la più piccola delle azioni che raccolgono informazioni? È il data scientist al lavoro. E la vita da data scientist è tutt'altro che tipica.

Non una normale giornata di lavoro

Un data scientist è un professionista affamato di dati e amante dei dati che può raccogliere, ordinare e analizzare informazioni preziose per la propria organizzazione. Deve essere un esperto in diversi campi – statistica, Big Data, programmazione R, SAS e Python – oltre alla scienza dei dati.

Quando il tuo campo prevede la risoluzione di problemi insoliti per clienti e aziende, la tua giornata lavorativa sarebbe tutt'altro che normale. I data scientist affrontano diversi problemi che richiedono flessibilità, pensiero creativo e adattabilità come qualità essenziali. Allora, cosa fa esattamente un data scientist?

Lavorare con i dati

Non sorprende che una parte significativa del tempo sia dedicata alla comprensione dei problemi relativi ai dati e alla ricerca di soluzioni.

Identificare i problemi di scienza dei dati

Il primo passo che un data scientist compie è identificare un problema di business o di data science. Per fare ciò, devono guardare attraverso varie prospettive e porre più domande per arrivare alla giusta serie di domande che porteranno intuizioni uniche. Cosa fa un analista di dati ? Usa queste informazioni uniche per pianificare modelli di dati e analisi per affrontare il punto dolente. Il problema dell'azienda o dei dati è inquadrato dal punto di vista dell'azienda o delle parti interessate e non da quello del data scientist.

Raccolta di dati grezzi

Il passo successivo è trovare fonti di dati da cui acquisire tutte le informazioni rilevanti. Potrebbero aver bisogno di scavare nelle pipeline di dati, esaminare diversi argomenti e argomenti e assimilare tutte le informazioni in un unico posto. Se le informazioni che stanno cercando sono prontamente disponibili con l'organizzazione, potrebbe non essere necessario raccogliere dati aggiuntivi.

I data scientist possono anche condurre interviste e sondaggi di feedback per ottenere informazioni di prima mano e creare nuovi set di dati. La funzione di raccolta, pulizia e classificazione dei dati richiede la massima quantità di tempo, a volte fino al settanta percento della giornata.

Scegli l'Approccio per risolvere il problema

Se ti stai chiedendo cosa fa un data manager , ecco la tua risposta. Una volta che i dati sono stati raccolti e organizzati, il gestore dei dati seleziona un approccio risolutivo adeguato al problema. Sono disponibili diversi approcci algoritmici, matematici e statistici: classificazione a due classi, classificazione multiclasse, regressione, clustering, algoritmo di apprendimento rinforzato e altro ancora.

Condurre analisi approfondite

Le funzioni di cui sopra possono sembrare noiose, ma uno scienziato di dati costruisce modelli e programmi per computer per eseguirle tutte. Una responsabilità fondamentale di un data scientist è progettare prodotti personalizzati e modelli di machine learning automatizzati per raccogliere e organizzare le informazioni rilevanti per il problema. La digitalizzazione e l'apprendimento automatico aiutano il data scientist a risolvere i problemi aziendali attraverso informazioni di alta qualità e a stimolare un migliore processo decisionale.

Lavorare con le persone

È importante capire che un data scientist lavora in completo isolamento in nessun momento. La scienza dei dati nella vita reale implica che i problemi aziendali vengano risolti da team di esperti. Tutto ciò che riguarda il lavoro di un data scientist è correlato ai dati, così come le riunioni con vari team, interni ed esterni.

Sebbene una parte significativa del lavoro richieda l'utilizzo dei dati, l'obiettivo finale è risolvere un problema aziendale. E a tal fine, il data scientist collabora con il team strategico. Spesso queste parti interessate non sono esperti di dati. Pertanto, uno scienziato dei dati deve avere capacità di comunicazione moderatamente buone per spiegare le sue scoperte in un linguaggio più diretto e non tecnico. Presentazioni e diagrammi di flusso funzionano come dimostratori visivi e quindi il data scientist è generalmente bravo a crearli.

Lavorare con l'industria

Ti chiedi se c'è di più in ciò che fanno i data scientist ? Sì. I sistemi del mondo sono in un continuo stato di flusso. E come tali, anche i dati raccolti variano per numero e natura. I data scientist devono essere flessibili e disposti a lavorare con il cambiamento. Nuove informazioni vengono costantemente raccolte e, talvolta, è necessario creare nuovi modelli di dati per ordinare i dati e ottenere input pertinenti. Un data scientist tiene il passo con newsletter, blog di settore, politiche governative, forum di discussione, conferenze, sessioni di networking e gruppi di pari per scoprire e valutare la portata del cambiamento.

Lavorare con la crescita

Con diverse aziende guidate dalla tecnologia che hanno aperto negozi in Medio Oriente, la domanda di data scientist è aumentata considerevolmente. La pandemia di Covid-19 ha anche mandato in tilt diverse aziende. Ma la scienza dei dati ha aiutato a stare al passo con i cambiamenti, condividendo costantemente informazioni sui modi per affrontare i problemi e sviluppare nuove soluzioni. L'industria è così popolare; dovrebbe valere 64 miliardi di dollari nel 2021 e oltre 100 miliardi di dollari nel 2027. (Statista)

Ecco come puoi crescere come data scientist:

• Junior Data Scientist: lavorano per sviluppare competenze tecniche di base come SQL e Python, utilizzano modelli per la visualizzazione dei dati e lavorano con problemi di dati specifici anziché ambigui. I data scientist junior hanno un compito da completare e non sono attrezzati per trovarne uno nuovo.
• Associate Data Scientist: a livello intermedio, diventano collaboratori migliori che si occupano di progetti più significativi e una migliore comprensione dei problemi aziendali. Invece di eseguire query, avrebbero pianificato e progettato nuovi modelli. Un data scientist associato ha maggiore autonomia nella scelta delle attività.
• Senior Data Scientist: Con anni di esperienza, un Senior Data Scientist è un passo fondamentale in questo percorso di carriera. Ci si aspetta che guidino i team, siano estremamente accurati con dati e modelli e spesso sviluppino soluzioni dall'inizio alla fine. In genere sono loro che partecipano alle riunioni strategiche e comprendono appieno il problema aziendale.

Data Scientist, un'entusiasmante opzione di carriera

Essere un Data Scientist è uno dei lavori più eccitanti, competenti e affascinanti nel mondo degli affari di oggi. Le organizzazioni comprendono l'importanza dei dati nel processo decisionale. Non sai quali mercati raggiungere? I dati aiuteranno. Non capisci il comportamento di acquisto del tuo pubblico di destinazione? I dati forniranno informazioni. Non sai come cambiare un pneumatico per auto? I dati ti salveranno la giornata. Dalle decisioni più piccole a quelle più significative, i dati ti garantiranno la soluzione. E fornire quelle risposte è l'aspetto più appagante di questo ruolo.

La maggior parte delle organizzazioni cerca data scientist con diplomi avanzati. Puoi anche diventare un data scientist e non hai bisogno di esperienza precedente nella programmazione. Il programma di certificazione professionale in Data Science per il processo decisionale aziendale di upGrad è un corso di base che ti insegna a iniziare da zero e diventare un professionista della scienza dei dati di nuova generazione. Con un curriculum all'avanguardia fornito da docenti illustri, progetti di settore approfonditi e studi di casi di test delle conoscenze, questo corso ti fornirà tutto ciò di cui hai bisogno per raggiungere la vetta del percorso di carriera nella scienza dei dati.

La capacità di raccogliere dati, comprenderli, prenderli ed elaborarli per una comprensione più diretta e la risoluzione di enormi problemi aziendali sarà un'abilità ancora più critica nel mondo post-pandemia. Scopri cosa fanno i data scientist e lascia il segno diventando un professionista della scienza dei dati.