Chi è un Data Scientist? Cosa fanno? - Descrizione del lavoro

introduzione

La scienza dei dati non riguarda solo l'elaborazione e l'interpretazione dei dati per creare soluzioni aziendali innovative. Combina matematica, statistica, informatica e scienze dell'informazione per acquisire, elaborare, analizzare e mantenere i dati e comunicarne i risultati. In quanto tali, i data scientist raccolgono dati da fonti disparate, li puliscono e li organizzano e li analizzano per trovare modelli e tendenze nascosti. Il passaggio successivo consiste nel visualizzare efficacemente i modelli in modi comprensibili per i membri tecnici e non tecnici di un'organizzazione. I dirigenti aziendali utilizzano queste tendenze per prendere decisioni basate sui dati e attuabili.

In sostanza , la descrizione del lavoro di un data scientist riguarda la risoluzione dei problemi reali di un'azienda sulla base di dati in tempo reale, utilizzando una combinazione diversificata di strumenti, concetti e algoritmi avanzati.

Poiché i dati sono attualmente utilizzati da tutti i settori, il ruolo di un data scientist sta diventando sempre più importante in tutti i settori. In effetti, i data scientist e i ruoli correlati rappresentano una percentuale significativa di annunci di lavoro su piattaforme come LinkedIn e Indeed.

Datori di lavoro leader per il ruolo di Data Scientist

I settori IT, e-commerce, vendita al dettaglio, marketing e bancario e finanziario sono i principali datori di lavoro di data scientist e analisti di dati. Le aziende in questi campi spesso sfruttano i dati con l'obiettivo di comprendere il comportamento, le esigenze e i punti deboli del pubblico di destinazione e sviluppare soluzioni innovative per soddisfarli. Oltre a questi settori, anche petrolio, gas, telecomunicazioni e trasporti stanno sfruttando i big data per creare soluzioni personalizzate per i loro utenti target.

Alcuni altri dipartimenti che assumono data scientist sono:

• NHS
• Uffici governativi
• Enti di ricerca e università

I ruoli e le responsabilità di un data scientist

I data scientist sono esperti di dati con competenze tecnologiche altamente avanzate per elaborare, analizzare e interpretare grandi volumi di dati complessi. Il loro compito è identificare le aree problematiche chiave di un'azienda e scavare in profondità nei dati per trovare risposte a domande pertinenti e promuovere l'innovazione. Sono comunicatori di dati master con eccellenti capacità analitiche che si concentrano sulla fornitura di risultati tangibili.

I ruoli e le responsabilità di Data Scientist includono:

• Identifica fonti credibili per sfruttare i dati in grandi volumi.
• Costruire modelli predittivi e algoritmi ML avanzati.
• Eseguire l'indagine sui dati e l'analisi esplorativa dei dati per verificare i dati.
• Presentare i risultati attraverso appropriate tecniche di visualizzazione dei dati.
• Lavora a stretto contatto con ingegneri di dati, analisti di dati e analisti BI per trovare e proporre soluzioni efficaci alle sfide aziendali.

Competenze e qualifiche richieste per essere un Data Scientist

Di seguito sono riportati i criteri di idoneità che si adattano alla descrizione del lavoro del data scientist:

Titoli di studio:

• Deve avere una laurea/laurea triennale nel campo dell'Informatica/Ingegneria del Software/Scienze dell'Informazione/Matematica.
• Deve essere in possesso di un diploma post-laurea/diploma in Data Science/Machine Learning.

Altri requisiti:

• Esperienza documentata di impiego come Data Analyst o Data Scientist in un'organizzazione rinomata.
• Ampia esperienza nel data mining e nella visualizzazione dei dati.
• Conoscenza di SQL, Python, R, Java, C++ e Scala.
• Esperienza nell'utilizzo di strumenti di intelligence come Tableau e framework di big data come Spark, Hadoop, Cassandra, ecc.
• Deve possedere un'attitudine al problem solving e al pensiero analitico.

Orario di lavoro di un Data Scientist

In genere, l'orario di lavoro e l'equilibrio tra lavoro e vita privata di un data scientist dipendono dall'organizzazione del datore di lavoro. Sebbene il normale orario di lavoro includa un turno di 9-10 ore, cinque giorni alla settimana, potrebbe essere richiesto loro di lavorare in più su progetti ad alta priorità e sensibili al fattore tempo. I data scientist lavorano in un ambiente d'ufficio e alcune aziende consentono loro persino di lavorare in remoto.

Quanto guadagna un Data Scientist?

Lo stipendio di un data scientist dipende dalla sua esperienza lavorativa. Per le matricole, lo stipendio varia tra 4-7 lakh all'anno. Con esperti stagionati, può crescere fino a 15 lakh all'anno e oltre. Oltre a CTC, i data scientist godono anche di vari altri vantaggi, tra cui regimi pensionistici, premi di rendimento e fidelizzazione, assicurazioni mediche e sulla vita, ecc.

Fattori come l'ubicazione dell'azienda, i titoli di studio e il settore aziendale determinano lo stipendio di un data scientist. La cosa più eccitante di una carriera nella scienza dei dati è che offre enormi opportunità di apprendimento e crescita.

Esperienza lavorativa richiesta per essere un Data Scientist

Prima di iniziare un lavoro a tempo pieno come data scientist, puoi provare a fare tirocini in aziende rinomate. Puoi farlo subito dopo aver completato il corso di laurea. Se hai le competenze e le qualifiche giuste, puoi finire per ottenere ruoli di livello base nelle piccole e medie imprese.

Oltre agli stage, piattaforme come Topcoder e Kaggle ospitano hackathon di codifica e scienza dei dati. Questi concorsi sono ideali per identificare i talenti emergenti. Inoltre, devi anche cercare attivamente conferenze/eventi sulla scienza dei dati e sulla tecnologia. Queste sono eccellenti opportunità per fare rete e ampliare la tua conoscenza del settore. Chissà, potresti persino attirare gli occhi di un potenziale datore di lavoro in eventi del genere!

Crescita professionale di un Data Scientist

La crescita professionale di un data scientist si basa sulla rapidità con cui si possono apprendere le competenze necessarie per analizzare e interpretare grandi set di dati. La scala di crescita inizia dall'essere un analista di dati associato e sale al ruolo di scienziato capo dei dati. Successivamente, la prima promozione passa a ruoli senior di data science all'interno dell'azienda, coinvolgendo principalmente la gestione e la supervisione di data scientist e analisti junior.

Il tempo medio in cui ci si può aspettare di essere promossi è di 2-5 anni, a seconda della performance. Dopo cinque anni, puoi passare a ruoli di livello senior in un'azienda.

I data scientist possono anche avviare le loro startup dopo aver acquisito sufficiente esperienza. Esiste un mercato in forte espansione per app e servizi basati su AI/ML. Se ami il mondo accademico, puoi passare a ruoli di scienza dei dati più orientati alla ricerca.

Master in Data Science con upGrad

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Conclusione

A questo punto, l'importanza dei data scientist nell'attuale scenario economico deve essere abbastanza chiara per te. Dalla comprensione delle scelte dei consumatori a come l'azienda può essere più resiliente dal punto di vista ambientale, il lavoro di un data scientist ruota attorno alla ricerca di modelli che risolvano i problemi affrontati da qualsiasi azienda nei modi più fantasiosi e innovativi. Grazie alle crescenti richieste del settore e alla forte carenza di professionisti qualificati nella scienza dei dati, puoi facilmente guadagnare uno stipendio a sette cifre come scienziato dei dati.

La conclusione: ci sono molte opportunità di crescita in questo campo. Quindi, prendi una laurea in scienze dei dati e punta alle stelle!