Mito sfatato: la scienza dei dati non ha bisogno di codifica

Il mercato globale delle carriere nella scienza dei dati sta crescendo rapidamente e si prevede che crescerà a un CAGR del 30% dal 2019 al 2024. La scienza dei dati sta lentamente diventando uno dei domini più importanti nel settore dell'informatica. Questo perché sempre più aziende stanno adottando tecnologie avanzate di data science per la raccolta dei dati, l'analisi delle prestazioni, la previsione delle tendenze e la massimizzazione dei ricavi.

Un malinteso comune intorno al percorso di carriera nella scienza dei dati è che richiede di essere esperto nella codifica e negli algoritmi informatici. Tuttavia, la scienza dei dati è composta da molte più materie come statistica, matematica, visualizzazione dei dati, regressione, risoluzione degli errori, ecc. Si basa sui dati e ha molto a che fare con ciò che ne fai, non necessariamente come.

In cosa consiste la scienza dei dati?

In una carriera nella scienza dei dati, i professionisti lavorano su enormi quantità di dati o informazioni per trovare modelli come le preferenze dei consumatori e le tendenze di marketing per aiutare un'azienda a definire strategie. Tali capacità decisionali basate sui dati sono necessarie per il marketing, la progettazione del prodotto, la generazione di entrate, la consapevolezza del marchio, ecc.

I tre principali set di abilità che dovrai padroneggiare come data scientist sono:

1. Ragionamento matematico per risolvere i problemi del mondo reale il più rapidamente possibile.
2. Abilità comunicative per spiegare le tue osservazioni e conclusioni.
3. Strumenti e software analitici per lavorare con i big data e le sue strutture e plasmare le politiche aziendali.

Competenze richieste in Data Science

Sebbene sia utile conoscere la codifica attraverso linguaggi di programmazione come Python, R e Java, non essere un esperto di codifica non chiuderà le porte a una carriera di successo nella scienza dei dati. Ci sono alcune abilità tecniche e trasversali essenziali che puoi imparare.

1. Statistiche

Mentre si lavora con i dati, è necessario sapere come estrarre informazioni vitali dai dati grezzi come richiesto dall'organizzazione. Quindi, è necessario dedurre modelli utili dai dati consolidati utilizzando analisi statistiche, rappresentazioni grafiche e tecniche di regressione.

I concetti di base che devi padroneggiare per una carriera nella scienza dei dati sono le tecniche di probabilità, campionamento, distribuzione dei dati, test di ipotesi, correlazione, varianza e regressione. Sarà inoltre necessario apprendere diversi metodi statistici per la modellazione dei dati e i processi di riduzione degli errori per perfezionare i dati per un ulteriore utilizzo.

2. Dati ELT

I processi di estrazione dei dati, caricamento dei dati e trasformazione dei dati (Data ELT) sono competenze cruciali nella scienza dei dati e nell'analisi. Un data scientist gestisce le funzionalità coinvolte in questi dipartimenti.

Il primo passaggio, l'estrazione dei dati, include la raccolta di dati da varie fonti come file, sistemi di gestione di database, database NoSQL, siti Web di tracciamento degli utenti, ecc., utilizzando strumenti di estrazione dei dati . Questi dati raccolti vengono quindi trasformati secondo la logica aziendale per equivalere a un esercizio di fornitura di valore. Una volta che i dati sono stati ripuliti, la ridondanza eliminata e manipolata, l'integrazione dei dati viene eseguita e vengono inviati per il data warehousing. Infine, il data scientist lo carica in un data warehouse per il reporting e l'analisi.

3. Analisi dei dati esplorativi

Il confronto e l'esplorazione dei dati insieme sono noti come analisi dei dati esplorativi. Costituiscono un'abilità essenziale per i data scientist. Implica la pulizia dei dati per eliminarli da tutti gli errori, la convalida per l'uso aziendale, la strutturazione per ulteriori elaborazioni e la standardizzazione.

Se non sei sicuro di Coding, puoi provare i seguenti strumenti di analisi dei dati esplorativi:

• Microsoft Excel
• Minatore rapido
• Trifatto
• Weka
• Tableau Pubblico
• Studio di scienza dei dati
• Progetto Tanagra
• KNIME

Questi strumenti ti aiuteranno a lavorare con modelli avanzati di machine learning per la visualizzazione dei dati, il clustering, la regressione, la distribuzione, ecc.

4. Apprendimento automatico

La modellazione predittiva che utilizza tecniche, strumenti e algoritmi di apprendimento automatico è fondamentale per una carriera nella scienza dei dati. I concetti su cui dovresti avere una buona padronanza sono i modelli ad albero, gli algoritmi di regressione, il clustering, le tecniche di classificazione e il rilevamento delle anomalie. Esistono numerosi software su Internet per aiutarti a lavorare sui set di dati senza dover scrivere alcun codice Python.

L'apprendimento automatico è un ottimo modo per visualizzare i dati e i relativi modelli per prendere decisioni aziendali. Puoi avvalerti dell'aiuto degli strumenti dell'interfaccia utente grafica (GUI) per progettare grafici, grafici, istogrammi e altri elementi grafici utili nelle riunioni finali del cliente.

5. Quadri di elaborazione dei big data

Un framework per l'elaborazione di big data si occupa della pre-elaborazione, della modellazione, della trasformazione e dell'efficienza computazionale dei dati. I principali framework che un data scientist deve conoscere oggi sono:

• Hadoop
• Scintilla
• Apache Flink
• Tempesta Apache
• Apache Samza

L'abilità a cui un data scientist deve prestare la massima attenzione è la capacità di fare inferenze di alto valore da un determinato set di dati. Queste informazioni aziendali aiuteranno quindi a migliorare la sezione marketing e vendite dell'azienda. I suddetti framework di elaborazione dei big data ti aiuteranno proprio in questo.

Percorso di carriera di Data Scientist

Per iniziare la tua carriera nella scienza dei dati, puoi iniziare ad acquisire conoscenze teoriche ed esperienza pratica nelle competenze sopra elencate. Puoi rivolgerti a corsi online come l' Executive Program in Data Science offerto da IIIT Bangalore in associazione con upGrad .

Questo è un programma di certificazione online della durata di 12 mesi che ti insegna tutti gli argomenti di scienza dei dati richiesti attraverso oltre 400 ore di contenuti video, oltre 60 progetti industriali e oltre 40 sessioni dal vivo sotto mentori professionisti. È progettato per i professionisti che lavorano e copre i seguenti argomenti:

• Introduzione alla programmazione Python (Conoscerai le basi)
• Statistica inferenziale
• Verifica di ipotesi
• Regressione lineare
• Modelli ad albero
• Raggruppamento
• Visualizzazione tableau
• Caso di studio della narrazione
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Introduzione alle reti neurali

Con progetti di settore come lo studio sulla domanda di offerta di Uber, il case study sull'abbandono di Telecom e lo studio sulla valutazione dei film di IMDb, questo corso mira a fornire allo studente competenze avanzate di scienza dei dati. Inoltre, offre assistenza per il posizionamento e workshop per la creazione di profili per aiutarti a trovare facilmente un lavoro in questo dominio.

Una volta che hai imparato bene i tuoi concetti, devi concentrarti sulle competenze trasversali per sopravvivere nel percorso di carriera del data scientist. Per i non programmatori, il miglior supporto da prendere è quello degli strumenti GUI per semplificare il funzionamento dei metodi di apprendimento automatico per l'analisi dei dati. Inoltre, diventa un narratore in cattività. Anche se gli algoritmi della macchina si prendono cura dei dati, dovresti essere in grado di trasmettere le inferenze in modo che le parti interessate afferrino l'idea quasi immediatamente.

Conclusione

Una volta iniziata la tua carriera nella scienza dei dati, sviluppa un forte senso degli affari nel tuo settore e diventa un esperto qualificato in qualsiasi dominio (finanza, tecnologia, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio, ecc.). C'è un'ampia portata in questa linea di carriera nel prossimo decennio.