Crescita della carriera nella scienza dei dati: il futuro del lavoro è qui

La crescita della carriera nella scienza dei dati è una delle più veloci al mondo, con Harvard Business Review che lo ha definito il lavoro più caldo del 21° secolo e LinkedIn lo ha nominato il lavoro in più rapida crescita nel 2017. I leader aziendali chiamano i dati il ​​nuovo petrolio.

Si prevede che entro il 2026 ci saranno circa 11,5 milioni di nuovi posti di lavoro nel settore, e per allora la dimensione del mercato dei Big Data sarà di circa 96 miliardi di dollari. Eppure, nonostante tutti questi numeri, c'è un ampio divario tra annunci di lavoro e talenti nel campo. Secondo quanthub , la carenza di tecnologia globale dovrebbe toccare gli 85 milioni nei prossimi dieci anni.

Secondo PwC, in Medio Oriente, l'Intelligenza Artificiale (AI), un enorme motore del settore della scienza dei dati, varrà 320 miliardi di dollari entro il 2030 nei soli Emirati Arabi Uniti. Pertanto, la regione si muove verso uno sviluppo colossale, ma ha bisogno di un esercito di professionisti ed esperti per portarla all'altezza prevista.

Per i professionisti che desiderano cambiare la loro professione o iniziarne una, il percorso di carriera nella scienza dei dati è il posto dove stare.

Percorsi di carriera basati sui dati

Ecco i ruoli tra cui scegliere per un professionista della scienza dei dati.

Data Scientist

I data scientist trascurano i progetti dall'inizio alla fine. Hanno una comprensione completa del problema aziendale e analizzano e organizzano le informazioni che risolvono il problema. Sono i migliori professionisti per condividere approfondimenti olistici, scoprire modelli, condividere soluzioni e prevedere le tendenze future relative al problema. In genere, nelle grandi organizzazioni, le competenze dei data scientist sono viste in azione alla guida del progetto invece di approfondire i dettagli a livello di esecuzione.

Analista dati

Come suggerisce il titolo, gli analisti di dati sono quelli che si immergono in profondità nelle informazioni, strutturate o non strutturate, e le analizzano. Eseguono query di ricerca su un database ed estraggono dati preziosi per il problema aziendale. Usano algoritmi e modelli per elaborare, ottimizzare e manipolare i dati. Un percorso di carriera nell'analisi dei dati prevede anche la visualizzazione, il che significa che devono presentare i dati attraverso grafici e numeri semplificati.

Ingegnere/architetto dei dati

I data engineer sono quelli che progettano, costruiscono e mantengono gli ecosistemi di dati che i data scientist utilizzano per eseguire i loro algoritmi. Testano anche questi sistemi e pipeline per garantire corse altamente ottimizzate. Anche l'aggiornamento del sistema dati è responsabilità del tecnico dei dati. Formattano batch di dati e abbinano questi formati a quelli nel sistema di dati, semplificando il lavoro del data scientist .

Narratore di dati

Una delle opportunità più recenti e creative di scienza dei dati, la narrazione dei dati, include la visualizzazione dei dati, la creazione di report e statistiche e l'espressione di questi in un modo che si adatti alla narrativa del problema aziendale. I dati raccolti da data scientist e analisti sono spesso in formati complessi, numerici e statistici. I narratori di dati colmano il divario tra i dati tecnici e la comprensione umana creando una storia per semplificare le intuizioni.

Scienziato dell'apprendimento automatico

Uno scienziato di Machine Learning (ML) è responsabile della ricerca e dello sviluppo di nuovi metodi, algoritmi e approcci alla scienza dei dati. Lo scienziato ML è ancora un ruolo di lavoro imminente in questo settore. Gli scienziati del ML fanno generalmente parte della divisione Ricerca e Sviluppo (R&S) in qualsiasi organizzazione. Sono incaricati di trovare approcci innovativi per l'elaborazione e l'analisi dei dati, che spesso portano a lavori pubblicati.

Analista di affari

Gli analisti aziendali hanno funzioni leggermente diverse rispetto ad altri ruoli di scienza dei dati. Sono più in sintonia con l'aspetto commerciale del problema. La loro responsabilità è quella di utilizzare i dati e le conoscenze raccolte per sviluppare approfondimenti fruibili per risolvere il problema aziendale.

Hanno una conoscenza generale dei sistemi di dati, della gestione di grandi set di dati e dell'organizzazione di dati preziosi. Tuttavia, la responsabilità ultima di collegare i dati alla risoluzione dei problemi spetta agli analisti aziendali, rendendolo uno dei percorsi di carriera dei data scientist più appaganti.

Amministratore della Banca dati

A volte, i professionisti che progettano un database e quelli che lo utilizzano sono diversi. In questi casi, i team devono essere allineati in modo che l'elaborazione dei dati possa continuare in modo efficiente. Questa responsabilità spetta a un amministratore di database. Gli amministratori di database monitorano il sistema di database e ne garantiscono il corretto funzionamento. Mantengono anche i record del flusso di dati creando backup. Se un dipendente ha bisogno di accedere al database, è lui a concedere l'autorizzazione.

Statistico

A volte, le organizzazioni hanno bisogno di esperti di una particolare funzione per ottenere risultati accurati. E gli statistici sono esperti che costruiscono una carriera nella scienza dei dati utilizzando teorie e modelli statistici. Gli statistici sono responsabili della raccolta, organizzazione, presentazione e analisi dei dati utilizzando metodi statistici. In genere lavorano in settori che necessitano di statistiche per il funzionamento continuo, come sport, finanza, trasporti, ricerche di mercato, ecc. Possono anche essere esperti accademici.

Ruoli in evoluzione

Il campo della scienza dei dati è in costante sviluppo. In quanto tale, le carriere disponibili nel settore non si limitano a quelle sopra menzionate. Si prevede che emergano diversi ruoli specifici: ingegneri di intelligenza artificiale (AI), sviluppatori di intelligenza artificiale, specialisti di deep learning, sviluppatori di sistemi ML e altro ancora.

Viaggio di un professionista della scienza dei dati

Se ti stai ancora chiedendo se la scienza dei dati sia una buona carriera , scoprirai che i data scientist vedono un'entusiasmante progressione man mano che salgono la scala.

Livello base

Di solito, in questa fase il professionista è uno stagista, un junior o un associato. Essendo un lavoro di livello base, i professionisti sono grezzi e svolgono compiti semplici. Queste attività includono il debug dei modelli esistenti.

Junior o associati non devono creare nuovi modelli, ma eseguire query sui database correnti e modelli statistici per raccogliere e analizzare i dati. Sono generalmente quelli che eseguono e non sono, necessariamente, pienamente consapevoli del problema aziendale. Vengono assegnati compiti piuttosto che accettare lavori da soli.

Livello medio

Dopo circa due o cinque anni, un professionista junior della scienza dei dati viene promosso al ruolo di lavoro "Senior". Ingegneri ML, sviluppatori AI, Data Science Manager e Data Architect generalmente iniziano in questa posizione poiché il campo richiede una conoscenza più approfondita.

In qualità di senior, i professionisti della scienza dei dati sono architetti di nuovi modelli e prodotti. Sono consapevoli dei problemi aziendali e sono incaricati di gestire i singoli team per un problema specifico. Progettano nuovi sistemi, rimuovono i difetti logici nei modelli attuali, scrivono codici innovativi ma riutilizzabili e creano pipeline di dati sicure.

Livello Senior

Al livello più avanzato ci sono i professionisti Lead data science e i direttori che supervisionano grandi progetti, spesso mappando il percorso di soluzione del problema aziendale e fornendo il layout per vari lavori. In genere hanno una mentalità imprenditoriale, comprendono varie sfide aziendali, scoprono nuove opportunità e sono leader.

Sono attrezzati per gestire più organizzazioni e progetti alla volta. Hanno combinato, se non in modo approfondito, la conoscenza di tutti i sistemi di database, le pratiche di ML e AI e i linguaggi di programmazione. È l' obiettivo finale della carriera nella scienza dei dati.

Entra nel campo in continua crescita della scienza dei dati

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