Come distinguersi dalla concorrenza nella scienza dei dati come un novellino?

introduzione

L'ascesa della tecnologia dell'informazione avanzata all'inizio del 21° secolo ha segnato un cambiamento di paradigma in arrivo nel modo in cui la società umana potrebbe funzionare in futuro. Con l'aumento dell'automazione, dell'apprendimento automatico e della stampa 3D, molte carriere che un tempo erano professioni storicamente rispettabili affrontano l'obsolescenza, sostituite con soluzioni tecnologiche più veloci ed efficienti.

La scienza dei dati, uno dei nuovi campi tecnologici emergenti dell'era moderna, sembra essere un interessante percorso di carriera alternativo per chi lavora nel mercato del lavoro, con un sacco di risorse di formazione online, materiale e certificazioni fornite da varie istituzioni.

La scienza dei dati si riferisce allo studio di qualsiasi grande volume di dati in più fonti e formati utilizzando strumenti come algoritmi di apprendimento automatico e tecniche come la modellazione predittiva per estrarre modelli e ricavare informazioni significative che potrebbero essere utilizzate per prendere decisioni aziendali valide.

In quanto campo interdisciplinare, la scienza dei dati come dominio unifica diversi concetti come statistica, analisi dei dati, informatica, data mining e big data e utilizza tecniche e teorie tratte da molti domini come matematica, statistica, informatica, scienze dell'informazione, e conoscenza del dominio caso per caso per ciascuna applicazione.

Le conoscenze e le conoscenze acquisite dai dati potrebbero risolvere problemi in un'ampia gamma di domini applicativi. La scienza dei dati consente un processo decisionale superiore attraverso la scoperta di modelli e una migliore analisi predittiva. Alcune applicazioni della scienza dei dati sono:

• Trovare la causa più importante di un problema scoprendo le domande giuste su cui concentrarsi.
• Esecuzione di studi esplorativi e analisi di dati grezzi per determinare il modo migliore per affrontare il problema.
• Modellazione dei dati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per una maggiore precisione.
• Comunicazione e visualizzazione dei risultati attraverso i mezzi necessari, come grafici o dashboard.

Un esempio di come i principi della scienza dei dati possono avvantaggiare le aziende è il settore aereo, dove la scienza dei dati viene utilizzata nella pianificazione delle rotte, nella pianificazione dei voli e nella previsione di ritardi e interruzioni. La scienza dei dati viene utilizzata anche per decidere quali aerei acquistare per le migliori prestazioni complessive e per determinare offerte promozionali personalizzate in base ai modelli di prenotazione dei clienti.

Poiché le aziende di vari settori e agenzie governative cercano tutte di potenziare il loro processo decisionale attraverso la scienza dei dati, c'è stato un comprensibilmente forte aumento del numero di aspiranti che cercano di entrare nel mercato del lavoro. Sebbene non manchino certamente opportunità di lavoro nella scienza dei dati, ecco alcune cose che potrebbero aiutare ad aumentare la propria occupabilità e distinguersi dal resto della concorrenza nel settore della scienza dei dati:

Suggerimenti per diventare un Data Scientist di successo

Pensiero critico: il pensiero critico è un'abilità utile nella vita di tutti i giorni e ricercata dalla maggior parte dei datori di lavoro, ma ancor di più nelle assunzioni di data science. Ci si aspetta che i candidati esaminino i problemi da diverse prospettive per capire come affrontarli e analizzarli al meglio.

Ci si aspetta che i data scientist sappiano come inquadrare una domanda e non solo trovare una risposta e dimostrare una vasta gamma di tecniche di risoluzione dei problemi. Un portafoglio forte che mette in mostra il pensiero critico del candidato in vari progetti affascinerebbe potenziali datori di lavoro.

Comunicazione: la scienza dei dati come campo non è ad alta intensità di comunicazione; con la maggior parte del lavoro che coinvolge l'interrogazione e l'analisi dei dati, c'è una quantità non trascurabile di comunicazione professionale coinvolta nel trasmettere i risultati necessari.

I data scientist non lavorano in una bolla isolata e potrebbero dover collaborare o riferire a persone in altri campi, quindi ci si aspetta che abbiano buone capacità di comunicazione orale e scritta per spiegare e discutere problemi, domande e idee.

Gli studi affermano che la comunicazione impropria costa alle grandi organizzazioni fino a 62 milioni di dollari all'anno, quindi i candidati dovrebbero sviluppare le proprie capacità interpersonali e conoscenze tecniche partecipando a progetti di gruppo per stare al passo con la concorrenza nel settore della scienza dei dati.

Curiosità intellettuale: qualsiasi buon data scientist dovrebbe essere in grado di cercare soluzioni ai problemi che gli vengono dati, ma i grandi data scientist sono quelli che cercano attivamente situazioni che possono risolvere. Essendo parte di un nuovo e dirompente campo della scienza dell'informazione, ci si aspetta che gli scienziati dei dati siano in grado di pensare al di fuori del tradizionale quadro di risoluzione dei problemi e di implementare soluzioni creative esaminando problemi sotto il radar.

I datori di lavoro cercano data scientist appassionatamente guidati dalla curiosità. Possiedono una mentalità di problem solving che può aiutare l'azienda a scalare e crescere. I candidati possono dimostrare la loro curiosità intellettuale attraverso progetti individuali, mostrando un atteggiamento di iniziativa.

Conoscenza del dominio: la scienza dei dati, come accennato in precedenza, è una tecnologia dirompente che trasforma le operazioni di interi settori e settori dell'economia. Tuttavia, come qualsiasi strumento, le applicazioni della scienza dei dati sono limitate dalle conoscenze e dalle capacità dell'utente.

Sebbene i data scientist possano essere esperti nell'elaborazione e nell'analisi di tutti i tipi di dati, non avrebbero una comprensione superiore alla media della conoscenza della materia nella maggior parte dei campi. Le matricole richiederebbero una formazione aggiuntiva prima che le loro abilità possano essere adeguatamente utilizzate. Le aziende, quindi, tendono a cercare candidati per la scienza dei dati che hanno una storia lavorativa nello stesso dominio, in modo che il nuovo assunto possa iniziare subito.

Adattabilità: ci si aspetta che i data scientist siano altamente adattabili e in grado di acquisire nuove competenze come e quando richiesto dal cambiamento dei requisiti di lavoro. Dati i vari potenziali usi della scienza dei dati praticamente in ogni aspetto del business, ci si aspetta che i data scientist si applichino a situazioni diverse come parte del loro lavoro quotidiano.

Lavorando in un settore incentrato sulla tecnologia e in rapida evoluzione, i data scientist dovranno adattarsi costantemente per stare al passo con gli sviluppi più recenti per stare al passo con la concorrenza nel settore della scienza dei dati . I candidati possono evidenziare la loro adattabilità coprendo la diversità nella natura del lavoro nei loro progetti precedenti.

Gestione del tempo: i data scientist dovrebbero avere capacità di gestione del tempo affidabili, poiché il loro lavoro frenetico a volte può essere molto impegnativo. I candidati dovranno sviluppare le loro strategie di gestione del tempo per soddisfare le rigorose richieste del datore di lavoro. Buone capacità di gestione del tempo sono utili non solo nella scienza dei dati, ma per migliorare la produttività e ridurre lo stress in tutti gli aspetti della vita.

Conclusione

In conclusione, la conoscenza tecnica di base della scienza dei dati stessa è solo la principale qualità che i datori di lavoro cercano in un mare di aspiranti; per distinguersi dalla massa è necessario coltivare e affinare ulteriormente le proprie competenze trasversali e i tratti della personalità.

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