Vuoi diventare analista di dati.
Ecco la guida che ti aiuta a capire chi è, cosa fa un data scientist o analista di dati.
Ti interessa interpretare i dati per aiutare le aziende a prendere decisioni strategiche migliori? Ti vorresti occupare di assistenza informatica? Potresti prendere in considerazione una carriera come data scientist o analista di dati!
Big data è un termine usato per descrivere insiemi di dati così grandi che le applicazioni di elaborazione dati tradizionali non sono in grado di gestirli. Ciò ha portato a una crescente necessità di data scientist, individui in grado di interpretare i set di dati necessari per aiutare le aziende a prendere decisioni strategiche migliori.
I data scientist raccolgono e riferiscono sui dati e comunicano le loro scoperte ai leader aziendali e tecnologici in un modo che può influenzare il modo in cui un’organizzazione affronta una sfida aziendale. Hanno solide basi in informatica, matematica e algoritmi, comportamento umano e conoscenza del settore in cui lavorano.
Indice dei contenuti
Cosa fa un Data Scientist o analista di dati?
Le aziende di oggi tengono traccia di tutto, dalle visite ai siti Web e le transazioni dei clienti, alle recensioni dei singoli consumatori: stiamo vivendo in un mondo di sovraccarico di dati.
Nascosti all’interno di questa enorme quantità di dati ci sono nuovi flussi di entrate ed efficienze aziendali. La scienza dei dati entra in gioco quando ci sono sistemi complessi che generano molti dati che devono essere sfruttati.
Ciò significa molto più che analizzare i dati. Significa costruire modelli utilizzando algoritmi complessi per spiegare o prevedere il comportamento. Questi modelli devono essere testabili ed è qui che entra in gioco il processo scientifico.
Gli scienziati dei dati non devono solo prestare attenzione ai dati e al loro significato, ma comprendere i problemi e conoscere gli algoritmi di abbinamento a tali problemi e comprendere l’ingegneria per trovare soluzioni.
Combinando le competenze in statistica, informatica e analisi, il data scientist estrarrà un significato dai dati che consentirà alle aziende di realizzare flussi di entrate nascosti ed efficienze aziendali.
Una giornata tipo per un data scientist prevede l’estrazione di dati da varie fonti, l’esecuzione tramite una piattaforma di analisi e la creazione di visualizzazioni dei dati.
Procederanno quindi a passare ore a setacciare e analizzare i dati da più angolazioni, alla ricerca di tendenze che potrebbero rivelare problemi o opportunità.
Qualsiasi intuizione viene quindi comunicata ai leader aziendali e tecnologici con raccomandazioni per adattare le strategie aziendali esistenti.
Ecco i compiti e requisiti di un data scientist o analista dei dati:
- Condurre ricerche approfondite
- Setaccia enormi volumi di dati da più fonti interne ed esterne
- Utilizza complicati programmi di analisi, apprendimento automatico e metodi statistici per preparare i dati
- Esamina i dati per scartare le informazioni irrilevanti
- Esamina i dati da varie angolazioni per vedere debolezze, tendenze e/o opportunità nascoste
- Trova soluzioni basate sui dati per sfide urgenti
- Inventa nuovi algoritmi per risolvere i problemi
- Spiegare chiaramente i risultati al management e ai reparti IT attraverso visualizzazioni e report
- Consiglia modifiche convenienti
Skill necessarie per diventare un data scientist o analista di dati
Gli scienziati dei dati hanno personalità distinte.
Tendono ad essere individui investigativi, il che significa che sono intellettuali, introspettivi e curiosi.
Sono curiosi, metodici, razionali, analitici e logici. Alcuni di loro sono anche convenzionali, nel senso che sono coscienziosi e conservatori.
Com’è il posto di lavoro di un Data Scientist?
Il termine scienziato o analista dei dati può coprire molti ruoli in molti settori e organizzazioni, dal mondo accademico, alla finanza o al governo.
I settori della finanza, della vendita al dettaglio e dell’e-commerce stanno aprendo la strada all’assunzione di scienziati dei dati per aiutarli a comprendere meglio i diversi gruppi di pubblico e indirizzarli con prodotti specifici per i loro gusti.
Tuttavia, si stanno facendo progressi anche in settori come le telecomunicazioni, i trasporti e il petrolio e il gas, poiché sempre più aziende si affidano ai big data per prendere decisioni che influiscono sulle loro vendite, operazioni e forza lavoro.
Che tipo di persona ha successo nell’analisi dei dati?
Una delle cose belle della scienza dei dati è che tocca molti campi diversi. Se sei una persona socievole, potresti gravitare verso un ruolo più di analista aziendale, o se sei più interessato all’ingegneria e alla matematica coinvolta, allora potresti entrare più in un ruolo di ingegneria dell’apprendimento automatico. Anche lì ci sono molte vie di mezzo.
È importante che tu sia curioso, persistente e preciso. Buone capacità di comunicazione sono un vantaggio importante ed è essenziale un interesse e una solida comprensione della matematica, nonché alcune abilità di programmazione. La quantità e il mix di questi dipendono dal ruolo esatto.
Dovrei diventare un Data Analyst?
Inutile dire che i data scientist hanno bisogno di un background in matematica e statistica e una familiarità con diversi linguaggi di programmazione. Questa conoscenza tecnica, tuttavia, non è il requisito a sé stante per lavorare sul campo. I migliori data scientist mettono in atto anche alcuni tratti particolari della personalità.
Una natura curiosa
Poiché ci sono così tante aree e così tanti punti dati da analizzare sul campo, i data scientist devono avere una curiosità intrinseca che li spinga a esplorare nuovi territori per risolvere problemi e trovare risposte.
Capacità organizzative
L’unico modo per i data scientist di raggiungere le giuste conclusioni è tenere traccia di milioni di punti dati e assicurarsi che le informazioni siano organizzate in modo utile.
Abilità comunicative
I data scientist comprendono i dati meglio di chiunque altro. Tuttavia, per avere successo nei loro ruoli e affinché le loro organizzazioni possano beneficiare dei loro servizi, devono essere in grado di trasmettere il messaggio corretto e le loro intuizioni a un pubblico sia tecnico che non tecnico.
Acume negli affari
Il know-how aziendale e la comprensione degli elementi che costituiscono un modello di business di successo sono fondamentali per i data scientist. Senza questi, le loro competenze tecniche non possono essere incanalate in modo produttivo per discernere e risolvere i problemi che ostacolano il sostegno e la crescita del business.
Concentrazione e persistenza
Gli scienziati dei dati incontrano la loro giusta dose di frustrazione, specialmente quando sembra che non ci sia una risposta al problema in questione. La capacità di rimanere concentrati e continuare a riorganizzare, rianalizzare e rielaborare i dati è l’unica strada per un momento “Eureka”.
Intuizione dei dati
Questa è senza dubbio una delle competenze non tecniche più significative, che deriva dall’esperienza, di cui ha bisogno un data scientist. L’intuizione dei dati è la capacità di percepire modelli in cui nessuno è osservabile in superficie; per discernere dove si trova il valore nella pila inesplorata di bit di dati. Questa abilità viene sviluppata chiedendosi se i dati hanno un senso, ponendo domande come: Le caratteristiche sono significative? Riflettono ciò che secondo te dovrebbero significare? Dato il modo in cui i tuoi dati sono distribuiti, quale modello dovresti usare? Cosa significa se manca un valore e cosa dovresti fare con esso?
Capacità di lavorare con dati non strutturati
Gli scienziati dei dati hanno familiarità con dati altamente organizzati o strutturati. Ma devono anche imparare a lavorare con dati non strutturati, ovvero raccolte di informazioni archiviate al di fuori di un database, come grandi agglomerati di registri di eventi o di sicurezza, messaggi di posta elettronica, risposte di feedback dei clienti e altri archivi di testo. Ad esempio, uno scienziato dei dati che lavora con un team di marketing per identificare approfondimenti sul comportamento dei consumatori, sarà molto meglio attrezzato per il progetto con una comprensione dei social media e dei tipi di informazioni o dati che questi media possono fornire.
Perché c’è una maggiore richiesta di analista di dati?
Nel mondo di oggi, quasi tutte le aziende hanno la capacità di raccogliere dati e la quantità di dati sta crescendo sempre di più. Ciò ha portato a una maggiore domanda di persone con competenze specifiche, in grado di organizzare e analizzare efficacemente questi dati per raccogliere informazioni di business.
Quali sono alcuni pro e contro di lavorare nel campo della scienza dei dati?
Vantaggi:
• Scala salariale notevolmente superiore alla media
• Varietà: opportunità per acquisire un’ampia prospettiva lavorando per un’ampia varietà di aziende e trovando soluzioni e informazioni relative alla fidelizzazione dei clienti, al marketing, ai nuovi prodotti e alle soluzioni aziendali generali
Svantaggi
• Estrema varietà – a volte porta alla frustrazione per non essere in grado di immergersi completamente in un argomento specifico
• Sistemi e software in continua evoluzione, che a volte generano confusione nel determinare quali siano i migliori per un progetto specifico