Che cos’è un Data Scientist? Stipendio, competenze e come diventarlo

Un data scientist utilizza i dati per comprendere e spiegare i fenomeni che li circondano e aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori.

Lavorare come data scientist può essere intellettualmente stimolante, soddisfacente dal punto di vista analitico e metterti in prima linea nei nuovi progressi tecnologici. Gli scienziati dei dati sono diventati più comuni e richiesti poiché i big data continuano a essere sempre più importanti per il modo in cui le organizzazioni prendono le decisioni. Ecco uno sguardo più da vicino a cosa sono e fanno e come diventarlo.

Cosa fa uno scienziato dei dati?

Un data scientist potrebbe svolgere le seguenti attività su base giornaliera:

• Trova modelli e tendenze nei set di dati per scoprire approfondimenti
• Crea algoritmi e modelli di dati per prevedere i risultati
• Utilizzare tecniche di apprendimento automatico per migliorare la qualità dei dati o delle offerte di prodotti
• Comunicare raccomandazioni ad altri team e personale senior senior
• Distribuisci strumenti di dati come Python, R, SAS o SQL nell’analisi dei dati
• Rimani aggiornato sulle innovazioni nel campo della scienza dei dati

Analista dei dati vs scienziato dei dati: qual è la differenza? Clicca qui per l’articolo dedicato 

Il lavoro degli analisti di dati e dei data scientist può sembrare simile: entrambi trovano tendenze o modelli nei dati per rivelare nuovi modi per le organizzazioni di prendere decisioni migliori sulle operazioni. Ma i data scientist tendono ad avere maggiori responsabilità e sono generalmente considerati più anziani degli analisti di dati.

Spesso ci si aspetta che gli scienziati dei dati si pongano le proprie domande sui dati, mentre gli analisti dei dati potrebbero supportare i team che hanno già fissato obiettivi in ​​mente. Uno scienziato dei dati potrebbe anche dedicare più tempo allo sviluppo di modelli, utilizzando l’apprendimento automatico o incorporando una programmazione avanzata per trovare e analizzare i dati.

Molti data scientist possono iniziare la loro carriera come analisti di dati o statistici.

Per saperne di più: Data Analyst vs Data Scientist: qual è la differenza?

Stipendio del data scientist e crescita del lavoro

Uno scienziato di dati guadagna uno stipendio medio di $ 113.396 negli Stati Uniti a marzo 2021, secondo Glassdoor

La domanda è alta per i professionisti dei dati: si prevede che gli scienziati dei dati e le occupazioni di scienze matematiche aumenteranno del 31% e gli statistici del 35% dal 2019 al 2029, afferma il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti. È molto più veloce del tasso di crescita medio per tutti i posti di lavoro, che si attesta al 3,7 percento.

L’elevata domanda è stata collegata all’aumento dei big data e alla sua crescente importanza per le aziende e altre organizzazioni.

Come diventare un data scientist.

Diventare uno scienziato dei dati richiede generalmente una formazione formale. Ecco alcuni passaggi da considerare.

1. Ottieni una laurea in Data Scientist.

I datori di lavoro generalmente amano vedere alcune credenziali accademiche per assicurarsi di avere il know-how per affrontare un lavoro di data science, anche se non è necessario. Detto questo, un diploma di laurea correlato può sicuramente aiutare: prova a studiare scienza dei dati, statistica o informatica per ottenere un vantaggio nel campo.

Hai già finito con l’università? Prendi in considerazione la possibilità di ottenere un master in data science. In un programma di master, puoi approfondire la tua comprensione di statistiche, apprendimento automatico, algoritmi, modellazione e previsione e potenzialmente condurre le tue ricerche su un argomento che ti interessa. Diversi master in data science sono disponibili online .

2. Affinare le competenze pertinenti.

Se ritieni di poter affinare alcune delle tue abilità di hard data, pensa a seguire un corso online o iscriverti a un bootcamp pertinente. Ecco alcune delle abilità che vorrai avere sotto la tua cintura.

• Linguaggi di programmazione: i data scientist possono aspettarsi di trascorrere del tempo utilizzando i linguaggi di programmazione per ordinare, analizzare e altrimenti gestire grandi blocchi di dati. I linguaggi di programmazione più diffusi per la scienza dei dati includono:
  • Python
  • R o SQL
  • SAS

• Visualizzazione dei dati: essere in grado di creare diagrammi e grafici è una parte significativa dell’essere un data scientist. La familiarità con i seguenti strumenti dovrebbe prepararti a svolgere il lavoro:
  • tableau
  • PowerBI
  • Eccellere

• Apprendimento automatico: incorporare l’apprendimento automatico nel tuo lavoro di data scientist significa migliorare continuamente la qualità dei dati raccolti ed essere potenzialmente in grado di prevedere i risultati dei set di dati futuri. Un corso di machine learning può iniziare con le basi.

• Big data: alcuni datori di lavoro potrebbero voler vedere che hai una certa familiarità alle prese con i big data. Alcuni dei framework software utilizzati per elaborare i big data includono Hadoop e Apache Spark.

• Comunicazione: i data scientist più brillanti non saranno in grado di influenzare alcun cambiamento se non sono in grado di comunicare bene le loro scoperte. La capacità di condividere idee e risultati verbalmente e per iscritto è un’abilità spesso ricercata dagli scienziati dei dati.

3. Inizia dal livello base Data Scientist.

Sebbene ci siano molti percorsi per diventare un data scientist, iniziare in un lavoro di livello base correlato può essere un buon primo passo. Cerca posizioni che lavorino pesantemente con i dati, come analista di dati, analista di business intelligence, statistico o ingegnere di dati. Da lì, è possibile lavorare fino a diventare uno scienziato mentre espandi le tue conoscenze e abilità.

4. Prepararsi per le interviste.

Dopo aver ottenuto un’intervista, prepara le risposte alle probabili domande dell’intervista.

Le posizioni di data scientist possono essere altamente tecniche, quindi è possibile che incontrerai domande sia tecniche che comportamentali. Anticipa entrambi ed esercitati pronunciando la tua risposta ad alta voce. Essere preparati con esempi del tuo lavoro passato o delle tue esperienze accademiche può aiutarti a sembrare sicuro e informato agli intervistatori.

Ecco alcune domande che potresti incontrare:

• Quali sono i pro e i contro di un modello lineare?
• Cos’è una foresta casuale?
• Come useresti SQL per trovare tutti i duplicati in un set di dati?
• Descrivi la tua esperienza con l’apprendimento automatico.
• Fai un esempio di una volta in cui hai riscontrato un problema che non sapevi come risolvere. Che cosa hai fatto?