Vuoi diventare un Data Scientist? Parte 2 10 soft skills che ti servono

Vuoi diventare un Data Scientist? Parte 2 10 soft skills indispensabili

 

Questa è la parte 2 delle competenze richieste per diventare un data scientist. Molte persone parlano delle competenze tecniche quando si tratta di essere un data scientist. Le aziende elencheranno diversi strumenti e software che vorrebbero che tu conoscessi, ma durante il colloquio di lavoro è come ti percepisci che conta di più.

Questo dipende dalle tue soft skills e dalla tua personalità.

Quindi invece di parlare a vanvera, entriamo direttamente nel vivo della questione.

• La ricerca della fiducia delle modelle Puoi fidarti di una scatola nera?
• Tendenze lavorative nell’analisi dei dati NLP per l’analisi delle tendenze lavorative
• Suggerimenti per navigare con successo i colloqui di lavoro per principianti nel campo della scienza dei dati

 

Comunicazione

 

La comunicazione è fondamentale. Probabilmente lo avrai sentito dire tante volte e può diventare molto fastidioso, ma è importante. Soprattutto quando lavori in un settore tecnico, è molto importante essere in grado di comunicare questi concetti tecnici agli interlocutori non tecnici. Ricordati che non tutti sono inclini alla tecnologia e avrai bisogno di una comunicazione efficace per spiegare idee preziose, risultati delle tue analisi e decisioni basate sui dati.

 

Risoluzione dei problemi

 

Affrontare problemi complessi e non strutturati ogni giorno richiede la capacità di risolvere problemi. Dovrai analizzare il compito, scomporlo e individuare i problemi delle soluzioni proposte.

Potresti non essere in grado di guardare subito un dato e individuare il problema immediatamente, ecco perché le competenze di problem-solving sono importanti.

 

Pensiero critico

 

Come parte delle tue capacità di problem-solving, quando cerchi soluzioni per un problema o un compito, devi essere un pensatore critico. Devi comprendere il problema che stai affrontando e come scegliere i metodi appropriati per trovare una soluzione.

Questo include valutare la qualità dei dati e come interpretare i risultati per prendere decisioni basate sui dati e evitare parzialità.

 

Comprensione del business

 

Dovrai avere una buona comprensione del modello di business e implementare competenze aziendali. Dovrai sempre tenere a mente: “Come questa azienda userà questa analisi?”. Quando hai una comprensione completa di questo, sarai in grado di capire cosa fare con l’analisi, come creare un’applicazione, un rapporto, ecc.

 

Gestione del tempo

 

Come data scientist, gestirai diverse attività durante la giornata. Gestire queste attività può essere stressante e ti può frustrare facilmente. La gestione del tuo tempo ti libererà dallo stress.

Dopo aver fatto qualche prova di ciò che sembra il ciclo di vita di un progetto di data science, sarai in grado di capire quanto tempo richiede ogni fase. Potrai quindi utilizzare questa esperienza per gestire le tue attività come la pulizia dei dati, l’analisi e altro in modo più efficace.

 

Lavoro di squadra

 

Collegata alla gestione del tempo, noterai che avere un metodo e un processo efficace per il ciclo di vita del progetto di data science richiede il lavoro di squadra. Come data scientist in formazione, sarai l’unica persona a lavorare sul progetto. Una volta che inizierai a lavorare per un’azienda, queste attività potranno essere suddivise tra il team di data science. Questo non solo ti toglie il peso dei compiti dalle spalle, ma offre a tutti i membri del team l’opportunità di sperimentare le attività incluse.

Il lavoro di squadra è efficace solo se è presente la comunicazione – ricordatelo! Comunica sempre con i membri del tuo team su ciò che stai facendo, se sei bloccato su qualcosa o l’esito del tuo compito.

I progetti di data science coinvolgono team interfunzionali, quindi dovrai collaborare con altri esperti come analisti aziendali, responsabili prodotto e altri ancora.

 

Narrativa e presentazione

 

Come ho già detto, parte delle tue competenze di comunicazione consiste nel capire che ogni stakeholder può o non può essere instradato tecnologicamente. Pertanto, dovrai tenere conto di ciò quando racconti e presenti i tuoi risultati analitici.

Puoi esercitare le tue competenze di data storytelling attraverso blog, poiché è un buon modo per spiegare concetti tecnici in un formato più semplice. La presentazione dei tuoi risultati può avvenire tramite presentazioni in powerpoint, visualizzazioni dei dati e altro ancora.

Praticare queste abitudini renderà la tua vita più facile poiché gli stakeholder avranno meno domande grazie al modo in cui sono state presentate le scoperte.

 

Competenza di dominio

 

Lavorare con un’azienda e occuparsi delle attività quotidiane contribuirà a sviluppare le tue competenze e a renderti più competente. Tuttavia, sarà necessario andare oltre quando si lavora in un settore molto innovativo.

Qualunque cosa ti interessi, ti consiglio vivamente di diventare un esperto in quel campo. Questo consentirà alle tue competenze e conoscenze di essere trasferibili e potrai applicarle nelle tue attività quotidiane.

 

Sviluppo personale

 

In un settore che è in costante evoluzione, è molto importante rimanere al passo con le novità. Il tuo apprendimento non finirà una volta ottenuto il tuo primo lavoro di data science. Sarai costantemente chiamato a imparare cose nuove e dovrai dedicare del tempo della tua giornata lavorativa per apprenderle.

Non sto dicendo che devi tornare a studiare completamente, ma dovrai leggere articoli, notizie ed imparare come funzionano nuovi strumenti e software. Ciò aumenterà il tuo set di competenze e renderà le tue attività quotidiane più efficienti.

 

Governance e sicurezza

 

Come scienziato dei dati, lavorerai con informazioni sensibili. Ci sono linee guida etiche che dovrai seguire nel raccogliere dati, usarli e condividerli. Ricorda che alcuni dati sono informazioni private, pertanto ciò che fai con essi è molto importante.

Dovrai esaminare l’etica, il pregiudizio e la sicurezza legati ai processi e alle politiche della tua azienda.

 

Conclusione

 

Spero che questa sia stata una breve e facile guida sulle soft skills di cui hai bisogno come scienziato dei dati. Molte di queste competenze le svilupperai naturalmente e progressivamente in un ambiente lavorativo, ma è sempre bene sapere a cosa devi far fronte.

Happy learning! Nisha Arya è una scienziata dei dati, una scrittrice tecnica freelance e un community manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli sulla carriera o tutorial di data science e a conoscenze teoriche nell’ambito della data science. Desidera anche esplorare diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. Una studentessa appassionata che cerca di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue competenze di scrittura, aiutando nel contempo a guidare gli altri.