Descrizione del lavoro di Data Scientist - Guida al lavoro

Cercare la specializzazione in un singolo ramo non è più ciò che le organizzazioni cercano dagli individui. La capacità di destreggiarsi tra più responsabilità con un ampio spettro di competenze è necessaria per superare il competitivo mercato STEM. La scienza dei dati è un settore multidisciplinare che combina scienza e conoscenza del settore per apportare valore alle aziende con dati rilevanti e strutturati.

Un Data Scientist si fa strada attraverso un mucchio di dati non strutturati pieni di rumore, aiutando le aziende a trarne preziose informazioni. Oggi, la raccolta dei dati è importante per valutare il comportamento degli utenti e fornire soluzioni pertinenti alle loro preoccupazioni. Tuttavia, mentre la raccolta dei dati è facile, navigare attraverso di essi per far emergere informazioni rilevanti è difficile come sembra. Un Data Scientist riesce da solo a semplificare la raccolta e l'analisi dei dati, diventando così una delle scelte di carriera più ambite a livello globale.

Percependo l'efficienza tecnica di questo campo, la descrizione del lavoro di Data Scientist si concentra immensamente su capacità tecniche, capacità analitiche ed esperienza. Continua a leggere per saperne di più sulla descrizione del lavoro di Data Scientist e sulla guida al lavoro.

Ottieni la certificazione di data science dalle migliori università del mondo. Impara i programmi Executive PG, Advanced Certificate Program o Master per accelerare la tua carriera.

Cos'è la scienza dei dati?

Data Science è una raccolta di molteplici discipline scientifiche, che lavorano insieme per raccogliere conoscenze tecnologiche. Data Science combina competenze di programmazione, statistiche, competenze di dominio e capacità analitiche per raccogliere informazioni preziose da tonnellate di dati. I dati accumulati da un'azienda dai privati ​​sono in forma non strutturata. Un individuo che lavora come Data Scientist può filtrare informazioni utili attraverso questi moduli di dati non strutturati.

Data Science utilizza più strumenti per soddisfare le esigenze, poiché i dati prima di essere utilizzati dai dirigenti aziendali devono avere un modulo di consumo. I data scientist si fanno strada attraverso grandi insiemi di dati in tempo reale per studiare, trovare modelli, pulirli, organizzarli e poi rimodellarli in un formato utilizzabile che sia i professionisti della tecnologia che quelli non tecnologici possono facilmente comprendere. Inoltre, i dati attendibili vengono utilizzati attraverso un'ampia gamma di applicazioni.

L'importanza del ruolo di un Data Scientist lo rende una delle opzioni di carriera più richieste e redditizie.

Ruoli e responsabilità dei data scientist

I data scientist devono stare a cavallo sia in domini tecnologici che non tecnologici. Pertanto, le loro responsabilità si estendono a diversi settori. Sebbene la conoscenza della scienza dei dati spieghi molto sul suo profilo professionale, ci sono vari altri ruoli e responsabilità specifici che un Data Scientist potrebbe dover destreggiare.

• Management: il ruolo di un Data Scientist si aggiunge alla gestione con i suoi significativi contributi basati sui dati per migliorare e spingere l'azienda verso migliori opportunità. L'individuo nella posizione è responsabile del rafforzamento delle capacità tecniche di un marchio.
• Analisi: i data scientist lavorano in una posizione elevata, gestendo modelli statistici complessi per valutare la raccolta di dati, comprendere le tendenze, quindi utilizzare quelli più redditizi in conformità con gli approfondimenti per la sua applicazione di successo nel modello di business.
• Pianificazione: la visualizzazione dei dati è un aspetto significativo del ruolo di un Data Scientist. La visualizzazione dei dati aiuta a fornire gli insight recuperati. Per utilizzarla è necessario pianificare la visualizzazione per una rappresentazione dei dati semplice e fruibile. La pianificazione include anche il lavoro di squadra con altri ruoli come ingegneri dei dati, analisti e analisti aziendali per compilare report con la massima precisione.
• Cooperazione: lavorare come Data Scientist ti porta a lavorare con persone tecnologiche e non. In qualità di Data Scientist, il ruolo richiede di mantenere una relazione tra queste parti per una pianificazione e un'implementazione complete.

Importanza dei data scientist nel mercato attuale

L'emergere dei big data in tutto il mondo sta attirando innumerevoli opportunità per le persone che cercano una carriera come data scientist. Essendo uno degli spazi tecnologici leader, gli Stati Uniti stanno registrando una crescita esponenziale nel numero di opportunità di Data Scientist offerte nel mercato tecnologico. Il rapporto di lavoro emergente di LinkedIn del 2020 ha contrassegnato Data Science al numero 3 poiché il ruolo ha registrato una crescita annuale del 37%.

Mentre il grafico delle opportunità continua a salire, il mercato deve far fronte a una carenza di persone nel ruolo di Data Scientist . Tuttavia, la domanda di data scientist in tutto il mondo è alle stelle. Pertanto, i professionisti devono rispolverare le proprie competenze per rimanere rilevanti nell'attuale mercato del lavoro.

Perseguire una carriera come scienziato dei dati: per iniziare

Poiché la domanda di scienziati dei dati continua a crescere, le istituzioni educative offrono diversi corsi di specializzazione in scienza dei dati per formare gli studenti verso una carriera STEM di successo. Ecco come puoi intraprendere una carriera di Data Scientist:

• Essere un ruolo guidato dalla tecnologia richiede che gli aspiranti di Data Science possiedano una laurea STEM. Pertanto, è necessario completare la laurea nel campo pertinente, ad esempio BA o BSc in Informatica, Matematica, Informatica o Ingegneria del software.
• Sono importanti ulteriori certificazioni e diplomi in Data Science o Machine Learning.
• Partecipazione a stage, hackathon e altri eventi di programmazione.
• Il tuo curriculum deve rappresentare un'ampia esperienza come Data Analyst o Data Scientist.
• Fondamentale la conoscenza dei linguaggi di programmazione.
• Completare un master nella disciplina non è obbligatorio, ma può aggiungere valore al tuo curriculum.

Abilità richieste

Data Scientist è un ruolo impegnativo, che richiede un insieme di competenze e qualifiche necessarie per soddisfare i criteri di idoneità della descrizione del lavoro di Data Scientist, come ad esempio:

• Apprendimento automatico/Apprendimento profondo
• Cloud computing
• Visualizzazione dati
• Principi di informatica
• Estrazione dei dati
• Analisi statistica
• Statistica e probabilità
• Big Data Framework
• Strumenti di intelligenza
• Gestione del database

Insieme a queste competenze tecniche, il ruolo di un Data Scientist richiede competenze trasversali specifiche necessarie per superare il processo di selezione. Abilità analitiche, comunicazione efficace, capacità di problem solving, intuizione aziendale, pensiero critico, leadership e curiosità sono alcune delle abilità più importanti che un Data Scientist deve possedere.

Rafforza il tuo curriculum con la certificazione professionale

Oltre alle competenze e all'esperienza adeguate, il tuo curriculum può brillare molto di più con l'aggiunta della certificazione professionale in Data Science dell'Università del Maryland, una delle migliori università statunitensi offerto dal principale portale educativo upGrad. Il corso è progettato specificamente per gli studenti che desiderano rafforzare la propria carriera nella scienza dei dati come data scientist, analisti e altro ancora.

Il programma è curato sotto la guida esperta di professionisti del settore e docenti esperti per garantire le competenze richieste agli studenti che non hanno avuto l'opportunità di acquisire competenze di scienza dei dati attraverso i loro precedenti sforzi educativi. La certificazione è creata sia per gli studenti che per i professionisti che lavorano e il programma di apprendimento flessibile di upGrad garantisce la libertà di apprendere al proprio ritmo.

Con una base di apprendimento di oltre 40.000 studenti in oltre 85 paesi, upGrad estende con orgoglio programmi di certificazione come questi per formare gli studenti a essere leader del settore, non seguaci. I migliori contenuti della classe, progetti pratici, supporto agli studenti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e assistenza professionale sono ulteriori vantaggi che gli studenti possono trarre vantaggio dalla piattaforma. Visita upGrad per saperne di più!

Conclusione

A questo punto, devi aver compreso l'importanza, la complessità e i vari requisiti di un lavoro come Data Scientist sul mercato. Sfortunatamente, la carriera più ambita deve affrontare la siccità dei dipendenti, ma questa è una buona notizia per molte persone che desiderano ottenere un lavoro nel settore. Il giusto insieme di competenze, un curriculum solido e la conoscenza del dominio possono aiutarti a superare il mercato competitivo.