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Come diventare uno scienziato dei dati: Una guida chiara per aspiranti professionisti

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Diventare data scientist è una scelta di carriera popolare per molti individui interessati a lavorare con i dati e la tecnologia. In qualità di data scientist, ho scoperto che questo campo offre un’opportunità unica di lavorare a progetti interessanti, risolvere problemi complessi e avere un impatto reale sul mondo. In questo articolo condividerò la mia esperienza e le mie intuizioni su come diventare uno scienziato dei dati.

Per diventare uno scienziato dei dati, è necessaria una combinazione di competenze tecniche, istruzione e abilità sul posto di lavoro. È importante avere una solida base in matematica, statistica e informatica. Inoltre, molti data scientist seguono corsi di laurea, certificazioni professionali e bootcamp per sviluppare ulteriormente le proprie competenze. In questo articolo fornirò suggerimenti e risorse per acquisire le competenze tecniche necessarie per diventare un data scientist.

fonte: freepik

Capire il ruolo di uno scienziato dei dati

In qualità di Data Scientist, sono responsabile dell’analisi di insiemi di dati complessi e dell’elaborazione di informazioni che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. In questa sezione, discuterò la descrizione del lavoro, le soft skills richieste, le hard skills necessarie e i potenziali percorsi di carriera di un Data Scientist.

Descrizione del lavoro

In qualità di Data Scientist, la mia responsabilità principale consiste nell’analizzare serie di dati complessi utilizzando tecniche statistiche e di apprendimento automatico. Lavoro con grandi quantità di dati per identificare modelli, tendenze e intuizioni che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. Sviluppo anche modelli e algoritmi predittivi che possono essere utilizzati per prevedere tendenze e comportamenti futuri.

Competenze trasversali richieste

Oltre alle competenze tecniche, un Data Scientist deve possedere alcune soft skills per avere successo nel suo ruolo. Queste includono:

  • Capacità di comunicazione: I data scientist devono essere in grado di comunicare le loro scoperte agli stakeholder tecnici e non tecnici in modo chiaro e conciso.
  • Capacità di risolvere i problemi: I Data Scientist devono essere in grado di identificare i problemi e sviluppare soluzioni creative per risolverli.
  • Capacità di collaborazione: I data scientist devono essere in grado di lavorare efficacemente in un ambiente di squadra e di collaborare con altri stakeholder per raggiungere obiettivi comuni.

Competenze richieste

Per avere successo come Data Scientist, devo possedere una combinazione di competenze tecniche, tra cui:

  • Linguaggi di programmazione: I data scientist devono essere esperti in linguaggi di programmazione come Python, R e SQL.
  • Apprendimento automatico: Gli scienziati dei dati devono avere una forte comprensione degli algoritmi e delle tecniche di apprendimento automatico.
  • Visualizzazione dei dati: Gli scienziati dei dati devono essere in grado di creare visualizzazioni convincenti che comunichino in modo efficace le intuizioni derivanti da insiemi di dati complessi.

Potenziali percorsi di carriera

I Data Scientist possono lavorare in diversi settori, tra cui quello sanitario, finanziario e tecnologico. Alcuni potenziali percorsi di carriera per un Data Scientist includono:

  • Analista di dati: Gli analisti di dati lavorano con grandi serie di dati per identificare modelli e tendenze. Possono anche sviluppare report e cruscotti per comunicare le loro scoperte agli stakeholder.
  • Ingegnere dei dati: Gli ingegneri dei dati sono responsabili della progettazione e della realizzazione dell’infrastruttura necessaria a supportare l’analisi dei dati.
  • Ingegnere dell’apprendimento automatico: I Machine Learning Engineer sviluppano e distribuiscono modelli di apprendimento automatico che possono essere utilizzati per automatizzare i processi decisionali.

Nel complesso, la carriera di Data Scientist può essere impegnativa e gratificante. Possedendo la giusta combinazione di competenze tecniche e trasversali, posso aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate e a guidare il successo aziendale.

Requisiti accademici

In qualità di Data Scientist, so che una solida preparazione accademica è essenziale per avere successo in questo campo. In questa sezione spiegherò quali sono i requisiti accademici per diventare un Data Scientist.

Laurea magistrale

Per diventare un Data Scientist, vi consiglio di conseguire almeno una laurea in Informatica, Data Science o un campo correlato. Questi programmi vi forniranno una solida base in matematica, statistica, linguaggi di programmazione e analisi dei dati. Alcuni dei corsi che si possono prevedere includono:

  • Calcolo
  • Algebra lineare
  • Teoria della probabilità
  • Statistiche
  • Strutture dati e algoritmi
  • Linguaggi di programmazione (Python, R, Java, ecc.)
  • Sistemi di database
  • Apprendimento automatico

Una laurea di primo livello vi aiuterà a iniziare a lavorare nel campo della scienza dei dati. Tuttavia, per progredire nella carriera e aumentare il potenziale di guadagno, suggerisco di conseguire una laurea specialistica.

Laurea specialistica

Un Master in Data Science o in una disciplina correlata sta diventando il requisito accademico standard per molte posizioni in Data Science. Un programma di Master vi fornirà conoscenze e competenze avanzate nell’analisi dei dati, nell’apprendimento automatico e nella visualizzazione dei dati.

Alcuni dei corsi che ci si può aspettare di seguire in un programma di Master includono:

  • Apprendimento automatico avanzato
  • Apprendimento profondo
  • Elaborazione del linguaggio naturale
  • Analisi dei Big Data
  • Visualizzazione dei dati
  • Cloud Computing
  • Etica dei dati e privacy

Oltre ai corsi, molti programmi di Master richiedono agli studenti di completare un progetto di base o una tesi. Questi progetti vi permetteranno di applicare le conoscenze e le competenze apprese in un contesto reale.

In generale, per diventare un Data Scientist di successo è essenziale aver conseguito una laurea o un master in un settore pertinente. Tuttavia, tenete presente che le qualifiche accademiche da sole non sono sufficienti per avere successo in questo campo. È necessario anche avere esperienza pratica, una forte capacità di risolvere i problemi ed essere in grado di comunicare idee complesse a interlocutori non tecnici.

Certificazioni professionali

In qualità di Data Scientist, so che le certificazioni professionali possono essere un ottimo modo per dimostrare le mie competenze e conoscenze nel settore. In questa sezione, evidenzierò due certificazioni riconosciute nel settore.

Scienziato dei dati certificato (CDS)

La certificazione Certified Data Scientist (CDS) è offerta dal Data Science Council of America (DASCA). Questa certificazione è progettata per convalidare le competenze e le conoscenze di un Data Scientist nel settore. Per poter ottenere la certificazione CDS, devo avere almeno una laurea in un campo pertinente come l’informatica, la matematica o la statistica. Devo inoltre avere almeno tre anni di esperienza lavorativa nel campo della scienza dei dati.

L’esame di certificazione CDS copre un’ampia gamma di argomenti, tra cui l’analisi statistica, l’apprendimento automatico, la visualizzazione dei dati e la gestione dei dati. L’esame è basato su computer e consiste in 100 domande a scelta multipla. Per superare l’esame e ottenere la certificazione CDS è necessario raggiungere un punteggio di almeno il 60%.

Consiglio americano per la scienza dei dati (DASCA)

Il Data Science Council of America (DASCA) è un’organizzazione professionale che offre una serie di certificazioni per i Data Scientist. Oltre alla certificazione CDS, il DASCA offre anche la certificazione Senior Data Scientist (SDS), pensata per i Data Scientist esperti che hanno almeno cinque anni di esperienza nel settore.

Per essere idoneo alla certificazione SDS, devo avere una laurea magistrale in un campo rilevante come l’informatica, la matematica o la statistica. Devo inoltre avere almeno cinque anni di esperienza lavorativa nel campo della scienza dei dati. L’esame di certificazione SDS copre argomenti avanzati come l’apprendimento profondo, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi dei big data.

Nel complesso, ottenere una certificazione professionale può essere un ottimo modo per dimostrare le mie competenze e conoscenze nel campo della scienza dei dati. Le certificazioni CDS e SDS offerte da DASCA sono entrambe riconosciute nel settore e possono aiutarmi a farmi notare dai potenziali datori di lavoro.

Acquisire esperienza pratica

In qualità di Data Scientist, fare esperienza pratica è fondamentale per sviluppare le proprie competenze e distinguersi sul mercato del lavoro. Ecco tre modi per fare esperienza pratica:

Tirocini

Gli stage sono un ottimo modo per acquisire esperienza pratica nel campo della scienza dei dati. Offrono l’opportunità di lavorare su progetti reali e di imparare da professionisti esperti. I tirocini possono essere trovati attraverso le bacheche delle offerte di lavoro, i siti web delle aziende e le fiere della carriera.

Quando si cerca uno stage, è importante cercare opportunità che siano in linea con i propri interessi e obiettivi. Alcuni stage possono essere retribuiti, mentre altri possono essere non pagati. In ogni caso, l’esperienza acquisita può essere preziosa per costruire le vostre competenze e il vostro curriculum.

Progetti

I progetti personali sono un ottimo modo per acquisire esperienza pratica nella scienza dei dati. Vi permettono di lavorare su progetti che vi interessano e di mostrare le vostre capacità a potenziali datori di lavoro. Quando si sceglie un progetto, è importante selezionarne uno che sia impegnativo ma realizzabile.

Un modo per trovare idee di progetto è quello di cercare set di dati disponibili pubblicamente e utilizzarli per creare un progetto. Kaggle è un’ottima risorsa per trovare set di dati e partecipare alle competizioni. Un altro modo per trovare idee di progetto è quello di cercare problemi nella propria comunità o nel proprio settore e utilizzare i dati per risolverli.

Concorsi

I concorsi sono un altro modo per acquisire esperienza pratica nella scienza dei dati. Offrono l’opportunità di lavorare su problemi reali e di competere con altri scienziati dei dati. Le gare si possono trovare su siti web come Kaggle, Topcoder e DrivenData.

Quando si partecipa a un concorso, è importante leggere attentamente le regole e le linee guida. Prestate attenzione alle metriche di valutazione e cercate di ottimizzare il vostro modello di conseguenza. Anche se non si vince il concorso, l’esperienza acquisita può essere preziosa per costruire le proprie competenze e il proprio curriculum.

In generale, l’esperienza pratica è fondamentale per diventare un Data Scientist di successo. Stage, progetti e concorsi sono tutti ottimi modi per fare esperienza e sviluppare le proprie competenze. Sfruttando queste opportunità, potrete distinguervi dagli altri candidati e aumentare le possibilità di ottenere il lavoro dei vostri sogni.

Costruire un portafoglio

In qualità di Data Scientist, la creazione di un portfolio è fondamentale per mostrare le vostre competenze ed esperienze ai potenziali datori di lavoro. Un portfolio solido può aiutarvi a distinguervi dagli altri candidati e ad aumentare le vostre possibilità di essere assunti. Ecco alcuni consigli per costruire un portfolio che faccia colpo sui responsabili delle assunzioni.

Mostrare i propri progetti

Uno dei modi migliori per dimostrare le proprie capacità come Data Scientist è quello di mostrare i propri progetti. Assicuratevi di evidenziare i vostri lavori migliori nel vostro portfolio. Includete una breve descrizione di ogni progetto e spiegate il problema che stavate cercando di risolvere. Utilizzate grafici, diagrammi e tabelle per visualizzare i risultati e renderli facilmente comprensibili. Se possibile, includete un link al codice o al progetto stesso, in modo che i potenziali datori di lavoro possano vedere il vostro lavoro in azione.

Presentazione delle certificazioni

Le certificazioni sono un ottimo modo per dimostrare di possedere le competenze e le conoscenze necessarie per avere successo come Data Scientist. Assicuratevi di includere nel vostro portfolio tutte le certificazioni pertinenti. Includete il nome della certificazione, la data di conseguimento e l’organizzazione che l’ha rilasciata. Se avete più certificazioni, prendete in considerazione la possibilità di creare una tabella per facilitarne la lettura.

In generale, la creazione di un portfolio è un passo essenziale per diventare un Data Scientist di successo. Mostrando i vostri progetti e le vostre certificazioni, potrete dimostrare le vostre capacità e la vostra esperienza ai potenziali datori di lavoro e aumentare le vostre possibilità di essere assunti.

Networking e connessioni industriali

In qualità di data scientist, il networking e le connessioni con il settore possono essere fondamentali per il vostro successo. Costruire relazioni con altri professionisti del settore può aiutarvi a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze, a conoscere nuove opportunità di lavoro e persino a trovare potenziali collaboratori per progetti futuri. In questa sezione, tratterò due modi fondamentali per costruire la vostra rete: i siti di networking professionale e le conferenze sulla scienza dei dati.

Siti di networking professionale

Siti di networking professionale come LinkedIn possono essere un ottimo modo per entrare in contatto con altri data scientist e professionisti in campi affini. Creando un profilo solido e impegnandosi attivamente con gli altri sulla piattaforma, è possibile costruire la propria reputazione e creare connessioni preziose. Ecco alcuni consigli per utilizzare LinkedIn per costruire la vostra rete:

  • Assicuratevi che il vostro profilo sia completo e aggiornato, includendo un’immagine professionale, un sommario e le esperienze rilevanti.
  • Iscrivetevi ai gruppi relativi alla scienza dei dati e all’analisi e partecipate alle discussioni.
  • Raggiungete altri professionisti del vostro settore e chiedete di entrare in contatto con loro.
  • Condividete i vostri contenuti, come i post o gli articoli del blog, per dimostrare la vostra competenza e coinvolgere gli altri.

Ricordate che il networking è una strada a doppio senso. Assicuratevi di offrire valore agli altri membri della vostra rete condividendo le vostre conoscenze e competenze e aiutando gli altri quando potete.

Conferenze sulla scienza dei dati

Partecipare alle conferenze sulla scienza dei dati può essere un ottimo modo per incontrare altri professionisti del settore, conoscere nuove tendenze e tecnologie e presentare il proprio lavoro. Ecco alcuni consigli per sfruttare al meglio l’esperienza della conferenza:

  • Fate una ricerca sulla conferenza in anticipo e pianificate le sessioni e gli eventi a cui volete partecipare.
  • Portate con voi dei biglietti da visita e siate pronti a presentarvi agli altri.
  • Partecipare a eventi di networking e prendere parte a discussioni.
  • Prendete in considerazione la possibilità di presentare il vostro lavoro, attraverso una sessione di poster o una conferenza.

Ricordate che i congressi possono essere molto impegnativi, quindi è importante stabilire un ordine di priorità e concentrarsi sugli eventi e le sessioni più rilevanti per i vostri interessi e obiettivi.

In sintesi, costruire la propria rete e le connessioni del settore è una parte importante per diventare un data scientist di successo. Utilizzando i siti di networking professionale e partecipando alle conferenze sulla scienza dei dati, è possibile creare connessioni preziose, rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e presentare il proprio lavoro.

Domanda e colloquio di lavoro

Costruzione del curriculum

Per aumentare le possibilità di ottenere un lavoro come data scientist, è essenziale avere un curriculum ben strutturato e ricco di informazioni. Quando costruisco un curriculum, mi concentro sull’evidenziare le mie competenze ed esperienze rilevanti per la posizione lavorativa. Mi assicuro di includere le seguenti informazioni:

  • Istruzione: Indicare il titolo di studio, la specializzazione ed eventuali corsi pertinenti.
  • Competenze: Elencare tutte le competenze tecniche rilevanti, come i linguaggi di programmazione, gli strumenti di analisi dei dati e gli algoritmi di apprendimento automatico.
  • Esperienza: Includere tutte le esperienze lavorative, gli stage e i progetti pertinenti. Evidenziate i risultati e gli esiti di ciascun progetto.
  • Certificazioni: Indicare eventuali certificazioni pertinenti, ad esempio in materia di scienza dei dati, apprendimento automatico o big data.

Mi assicuro inoltre di utilizzare un formato chiaro e conciso, con punti elenco e titoli per facilitare la scansione del curriculum da parte del selezionatore.

Preparazione al colloquio

La preparazione di un colloquio con un data scientist richiede ricerca e pratica. Prima del colloquio, faccio ricerche sull’azienda, sui suoi prodotti e servizi per capire gli obiettivi e le sfide aziendali. Ricerco anche la posizione lavorativa e i suoi requisiti per prepararmi alle domande specifiche relative al lavoro.

Per esercitarmi in vista del colloquio, rivedo le domande più frequenti sui colloqui con i data scientist e preparo le mie risposte. Alcune domande comuni includono:

  • Perché vuoi diventare un data scientist?
  • Quali sono i suoi punti di forza e di debolezza come data scientist?
  • Come si gestiscono i carichi di lavoro pesanti?
  • Quali sono i vostri algoritmi di apprendimento automatico preferiti?
  • Quali sono le ultime tendenze della scienza dei dati?

Inoltre, esercito le mie capacità di comunicazione e di risoluzione dei problemi partecipando a simulazioni di colloqui e sfide di codifica. Questo mi aiuta a migliorare la mia sicurezza e le mie prestazioni durante il colloquio vero e proprio.

Nel complesso, la costruzione di un curriculum solido e la preparazione al colloquio possono contribuire ad aumentare le possibilità di ottenere un lavoro come data scientist.

Formazione continua e aggiornamento

In qualità di Data Scientist, è essenziale tenersi al passo con le ultime tendenze e tecnologie del settore. La formazione continua e l’aggiornamento sono fondamentali per rimanere competitivi e rilevanti in questo campo. Ecco alcuni modi in cui mi tengo aggiornato e miglioro le mie competenze:

Corsi online

I corsi online sono un ottimo modo per imparare nuove competenze e tecnologie. Ci sono molte piattaforme online che offrono corsi di scienza dei dati, come Coursera, edX e Udacity. Preferisco Coursera per la sua vasta collezione di corsi e per la possibilità di ottenere certificati al termine dei corsi.

Alcuni dei corsi più popolari di scienza dei dati su Coursera includono “Applied Data Science with Python” e “Data Science Methodology”. Questi corsi coprono vari argomenti come la manipolazione dei dati, la visualizzazione dei dati, l’apprendimento automatico e altro ancora. I corsi sono autogestiti e posso imparare al mio ritmo.

Partecipare ai workshop

La partecipazione a workshop è un altro modo per aggiornarsi e imparare nuove tecnologie. I workshop sono solitamente condotti da esperti del settore e offrono un’esperienza pratica. Partecipo a workshop in occasione di conferenze, meetup e altri eventi.

Ad esempio, di recente ho partecipato a un workshop sul “Deep Learning” in occasione di una conferenza sulla scienza dei dati. Il workshop trattava argomenti come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e altro ancora. Il workshop era interattivo e ho potuto lavorare su problemi reali.

In conclusione, la formazione continua e l’aggiornamento sono fondamentali per rimanere competitivi e rilevanti nel settore della scienza dei dati. I corsi online e la partecipazione a workshop sono ottimi modi per apprendere nuove competenze e tecnologie.

Stipendio: Gamma di opportunità di carriera

In qualità di data scientist, il range di retribuzione dipende fortemente da fattori quali la posizione, il settore e l’esperienza. Secondo Forbes, il salario medio dei data scientist negli Stati Uniti è di 113.309 dollari all’anno. Tuttavia, le posizioni entry-level possono partire da circa 62.000 dollari all’anno, mentre le posizioni senior possono arrivare a pagare fino a 200.000 dollari all’anno.

Uno dei vantaggi di intraprendere una carriera nella scienza dei dati è l’ampia gamma di opportunità disponibili. I data scientist possono lavorare in diversi settori, tra cui sanità, finanza, tecnologia e altri ancora. Alcuni dei titoli di lavoro più comuni per i data scientist sono:

  • Scienziato dei dati
  • Analista dati
  • Analista di Business Intelligence
  • Ingegnere dell’apprendimento automatico
  • Ingegnere dei dati
  • Statistico

Ognuno di questi ruoli ha responsabilità e retribuzioni specifiche. Ad esempio, un analista di dati può concentrarsi sulla raccolta, l’analisi e l’interpretazione dei dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate. D’altro canto, un ingegnere dell’apprendimento automatico può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi e modelli per migliorare i sistemi automatizzati.

Oltre alle opportunità di lavoro tradizionali, i data scientist possono anche lavorare come consulenti o liberi professionisti. Ciò può garantire una maggiore flessibilità in termini di orari di lavoro e di selezione dei progetti. Tuttavia, è importante notare che il lavoro da freelance e di consulenza potrebbe non offrire lo stesso livello di stabilità di una posizione lavorativa tradizionale.

Nel complesso, la domanda di data scientist continua a crescere, rendendo questo percorso di carriera entusiasmante e redditizio.

Conclusione

Diventare un data scientist richiede una combinazione di istruzione, competenze tecniche ed esperienza pratica. Nel corso della mia ricerca, ho scoperto che esistono diversi percorsi per diventare data scientist, a seconda del proprio background e dei propri interessi.

In primo luogo, devo sviluppare le mie attuali capacità in qualsiasi campo pertinente, come l’informatica, la statistica o la matematica. Poi, posso conseguire una laurea in scienze dei dati o ottenere tutte le certificazioni necessarie.

Posso anche imparare un linguaggio di programmazione, come Python o R, che sono comunemente utilizzati nella scienza dei dati. Inoltre, devo imparare a lavorare con i database e gli strumenti di visualizzazione dei dati per analizzare e presentare i dati in modo efficace.

Una delle cose più importanti che posso fare è acquisire esperienza pratica lavorando a progetti di scienza dei dati reali. Questo mi aiuterà a sviluppare le mie capacità e a costruire un portfolio di lavori da mostrare a potenziali datori di lavoro.

Infine, devo rimanere aggiornato sulle ultime tendenze e tecnologie della scienza dei dati. Questo significa partecipare a conferenze, leggere pubblicazioni di settore e fare rete con altri data scientist.

Nel complesso, diventare un data scientist è un percorso di carriera impegnativo ma gratificante. Con dedizione e duro lavoro, posso sviluppare le competenze e l’esperienza necessarie per avere successo in questo campo entusiasmante.

FAQs

Diventare un data scientist richiede una combinazione di competenze tecniche, conoscenze del settore ed esperienza pratica. Sebbene possa essere impegnativo, con dedizione, apprendimento continuo e perseveranza, è sicuramente raggiungibile.

Per iniziare a imparare la scienza dei dati, è consigliabile acquisire una solida base di matematica, statistica e programmazione. Corsi online, esercitazioni e libri sulla scienza dei dati e sull’apprendimento automatico possono fornire percorsi di apprendimento strutturati. Anche i progetti pratici e la partecipazione alle competizioni Kaggle possono migliorare le vostre competenze pratiche.

Sebbene il dottorato di ricerca possa essere utile per alcuni ruoli specializzati o per posizioni di ricerca avanzate, non è un requisito indispensabile per la maggior parte delle posizioni di data scientist. Molti data scientist sono entrati con successo nel settore con una laurea o un master e un’esperienza pratica rilevante.

Iniziare a lavorare come data scientist senza alcuna esperienza precedente può essere impegnativo, ma non impossibile. Concentratevi sull’acquisizione di competenze tecniche rilevanti attraverso l’autoapprendimento, corsi online e progetti personali. Prendete in considerazione stage o posizioni entry-level in ruoli legati ai dati per acquisire esperienza pratica e costruire un portfolio per mostrare le vostre capacità.

Assolutamente no! L’età non deve essere un ostacolo per intraprendere una carriera nella scienza dei dati. Molti professionisti passano alla scienza dei dati a partire dai 30 anni. Concentratevi sulla costruzione delle competenze necessarie, sull’acquisizione di esperienza e sullo sfruttamento delle conoscenze e delle competenze esistenti per effettuare una transizione di successo.

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Questo articolo fa parte di una serie di articoli relativi a “Come diventare”.

Altri riferimenti:

https://www.simplilearn.com/tutorials/data-science-tutorial/how-to-become-a-data-scientist

https://www.coursera.org/articles/what-is-a-data-scientist

Grazie e arrivederci!

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