I migliori programmi di Master in Data Science su upGrad per iscriversi

Al centro, il ruolo dei data scientist riguarda principalmente la risoluzione dei problemi. I data scientist seguono un processo iterativo di perfezionamento dei problemi aziendali e raccolta di dati rilevanti per trovare le soluzioni più efficaci per le piccole e grandi aziende. Poiché la scienza dei dati è penetrata in quasi tutti i settori, oggi i data scientist sono molto richiesti.

In quanto settore emergente, la scienza dei dati è un'opzione di carriera entusiasmante e redditizia per coloro che amano elaborare i dati e trasformarli in informazioni fruibili. Tuttavia, il problema sta nel sapere da dove cominciare e quali percorsi scegliere per costruire una carriera di successo nella scienza dei dati.

In questo articolo, esamineremo i vari aspetti del lavoro di un data scientist e daremo un'occhiata ad alcuni dei migliori master in data science su upGrad.

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Chi è un Data Scientist?

I data scientist sono esperti analitici esperti in tecnologia e scienze economiche. In primo luogo, si concentrano sulla raccolta di dati per l'elaborazione e l'estrazione di informazioni dettagliate. Quindi, usano le loro capacità analitiche e il senso degli affari per trovare soluzioni fattibili ai problemi aziendali quotidiani.

Naturalmente, il lavoro richiede solide capacità analitiche e di pensiero critico. Pertanto, matematica e statistica sono i due pilastri fondamentali della scienza dei dati.

I ruoli e le responsabilità di un data scientist includono:

• Raccogli i dati da fonti disparate, organizzali e puliscili.
• Preelaborazione dei dati grezzi (sia strutturati che non strutturati).
• Analizza i dati utilizzando gli strumenti e le tecniche analitiche più recenti.
• Progetta modelli avanzati per affrontare le sfide aziendali moderne
• Crea modelli predittivi e algoritmi ML
• Utilizzare tecniche di visualizzazione dei dati appropriate per presentare le proprie intuizioni.
• Collabora con analisti di dati, ingegneri di dati e il team BI per ideare e sviluppare strategie di business innovative.

Competenze richieste per diventare un data scientist

Il lavoro di un data scientist è altamente analitico e, quindi, il candidato deve essere esperto in calcoli, comprensione algoritmica, interpretazione statistica e pensiero analitico.

Di seguito sono elencate le qualifiche che si adattano alla descrizione di un lavoro di data scientist:

Idoneità educativa:

• Dovrebbe avere una laurea in Informatica o Ingegneria
• Dovrebbe avere un diploma o una certificazione in scienze dei dati
• Dovrebbe conseguire un master in scienza dei dati o un campo correlato

Altre abilità:

• Ampia esperienza nel data mining e nella visualizzazione dei dati
• Dovrebbe comprendere le sfumature della ricerca operativa e dell'apprendimento automatico
• Competenze in Python, R, SQL, Java, Scala, Python e C++
• Conoscenza degli strumenti di BI (come Tableau) e dei framework dei big data come Hadoop
• Deve avere un approccio di pensiero analitico e un forte senso degli affari
• Ottima conoscenza di matematica, probabilità e statistica
• Dovrebbe avere eccellenti capacità di presentazione e comunicazione

Datori di lavoro leader per il ruolo di data scientist

I settori dell'informatica, dell'e-commerce, della sanità, delle telecomunicazioni e delle banche e della finanza sono i principali datori di lavoro per il lavoro dei data scientist. Le aziende in questi campi spesso cercano di comprendere in modo efficiente il comportamento dei loro gruppi di destinatari per concentrarsi sulle migliori offerte e prodotti che soddisfano le esigenze dei loro clienti.

Oltre a questi, anche i settori del petrolio e del gas e dei trasporti stanno capitalizzando sempre di più i big data per avere un impatto positivo su dipendenti, vendite, operazioni e pubblico di destinazione.

Alcuni altri dipartimenti che assumono data scientist sono:

• NHS
• Uffici governativi
• Enti di ricerca e università

Con l'esperienza pertinente, oggigiorno si può anche lavorare per una consulenza. Le consulenze offrono più di un ruolo a contatto con il cliente, in cui lavorerai su progetti per una gamma cumulativa di attività.

Orario di lavoro per un data scientist

L'orario di lavoro quotidiano, l'equilibrio tra lavoro e vita personale dipendono dal tipo di datore di lavoro per cui lavori. Tuttavia, l'orario di lavoro principale è essenzialmente un turno di 10 ore (ad esempio, dalle 10:00 alle 18:00 o dalle 9:00 alle 17:00) per cinque giorni alla settimana. Nonostante ciò, a volte i data scientist potrebbero aver bisogno di lavorare su turni extra oltre il normale orario d'ufficio se un progetto lo richiede.

Oggi, molte organizzazioni in tutto il mondo consentono ai data scientist di lavorare da postazioni remote con un programma di lavoro più flessibile.

I migliori corsi di data science su upGrad:

Master of Science in Data Science da IIITB

• Durata: 18 mesi
• Ha più di 60 casi di studio e progetti
• Sessioni di risoluzione dei dubbi tempestive e sistematiche

Master in Data Science presso UOA

• Durata: 24 mesi
• Più di 30 sessioni dal vivo
• Feedback individuale e tutoraggio dedicato di esperti

Programma di certificazione Caltech CTME per l'analisi dei dati

• Durata: 7 mesi
• Offre corsi di perfezionamento condotti dalla facoltà di Ingegneria e Informatica del Caltech

Attestato professionale – Data Sc. & Analisi aziendale dell'Università del Maryland

• Durata: 9 mesi
• Gli studenti possono usufruire di lezioni tenute da una delle migliori università statunitensi

Gli studenti vengono esposti a diversi progetti capstone con tutti gli esperti del settore

Perché perseguire programmi di scienza dei dati da upGrad?

Supporto per il posizionamento:

• upGrad dà accesso al portale di carriera più prospero del mondo con quasi 5000+ offerte di lavoro al mese.
• I corsi qui ti preparano al colloquio offrendoti formazione preziosa, sessioni di tutoraggio ed esponendoti a strumenti per la creazione di curriculum.
• Le informazioni che raccogli qui ti rendono abile nel fare scelte informate con l'aiuto di sessioni di consulenza professionale dei principali esperti del settore.

Risoluzione dei dubbi

• I programmi di scienza dei dati su upGrad forniscono sessioni sistematiche di risoluzione dei dubbi da parte di esperti del settore e colleghi competenti.
• Le domande poste dagli studenti trovano risposta con risposte verificate da esperti, il che garantisce un apprendimento di qualità.
• I tutor forniscono un feedback personalizzato su tutti i progetti e gli incarichi inviati dagli studenti.

Supporto all'apprendimento

• UpGrad offre una guida senza precedenti attraverso mentori del settore, colleghi e assistenti didattici.
• Il curriculum viene fornito con un feedback personalizzato su tutti gli invii.

Rete

• La parte migliore dei corsi upGrad è che forniscono sessioni informative che aiutano nella costruzione della carriera.
• Ci sono workshop condotti da esperti del settore che consentono agli studenti di fare rete.
• Il curriculum comprende attività di gruppo interattive per promuovere la collaborazione peer-to-peer.

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Conclusione

La conclusione: i data scientist sono molto richiesti in più settori. Questo perché le aziende hanno bisogno di persone tecnicamente e analiticamente qualificate e hanno capacità di comunicazione migliorate.

I data scientist prevedono tutto ciò che aiuta un'azienda a crescere. Ad esempio, aiutano un'azienda a comprendere le scelte dei consumatori e li aiutano a diventare più resilienti dal punto di vista ambientale. In qualità di data scientist, è necessario trovare modelli innovativi e fantasiosi per risolvere i problemi affrontati dalle aziende.

I ruoli e le responsabilità includono l'estrazione, l'analisi e l'interpretazione di vasti set di dati da varie fonti. Poi arriva la parte di eseguire calcoli algoritmici, immergersi nel data mining, incorporare l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale, utilizzare strumenti statistici e infine creare una soluzione accessibile per un'azienda. Una volta che i data scientist interpretano i dati, presentano i risultati alle parti interessate tecniche e non.

Il campo promette immense opportunità per imparare e crescere. Ma, naturalmente, gli alti salari annuali sono la ciliegina sulla torta!