Vuoi diventare un Data Scientist? Parte 1 10 hard skill che ti servono

10 hard skill per diventare un Data Scientist

 

Potresti imbatterti in molti articoli esaustivi su come diventare un data scientist. Forniscono molte informazioni utili, tuttavia, possono essere molto travolgenti. Soprattutto per un principiante, vuoi solo sapere quello che devi sapere e metterti al lavoro. 

Questo è esattamente ciò di cui tratterà questo blog. Esaminerò le 10 competenze fondamentali di cui hai bisogno per diventare un data scientist. 

Andiamo…

 

Linguaggio di programmazione

 

Se non sai come programmare in nessun linguaggio di programmazione, il tuo primo passo sarà imparare come programmare. La mia raccomandazione sarà Python, in quanto è probabilmente il linguaggio di programmazione più popolare per la scienza dei dati. 

Altri linguaggi che puoi imparare per la scienza dei dati sono R, SQL, Julia e altri.

 

Matematica

 

Un argomento che alcune persone dicono non essere necessario nel mondo della programmazione. Ma io credo che sia totalmente sbagliato. Ho frequentato un BootCamp che non ha toccato il lato matematico – e ho sicuramente capito che è stata una grande debolezza nella mia competenza nel campo. 

Le aree della matematica di cui avrai bisogno per la scienza dei dati sono l’algebra lineare, la regressione lineare, la probabilità e la statistica. Imparare la matematica dietro la scienza dei dati sarà molto vantaggioso per la tua carriera nella scienza dei dati e sarà notato dal tuo datore di lavoro. 

Imparare la matematica può essere stressante, quindi capisco completamente la tua titubanza. Leggi Come Superare La Paura della Matematica e Imparare la Matematica per la Scienza dei Dati per tranquillizzare la tua mente. 

 

Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE)

 

Un Ambiente di Sviluppo Integrato (IDE) è un’applicazione software che fornisce un ambiente completo con una combinazione di strumenti e funzionalità specificamente per lo sviluppo software. Gli IDE ti aiuteranno ad eseguire analisi dati, visualizzazioni e compiti di machine learning. La scelta del giusto IDE dipende più dalle tue preferenze, ad esempio ci sono:

  • Jupyter Notebook
  • Google Colab
  • Visual Studio Code
  • PyCharm
  • RStudio

Il tuo IDE è dove imparerai come diventare competente nel tuo linguaggio di programmazione, imparare la matematica e tutto il resto. Jupyter Notebook e Visual Studio Code sono i miei preferiti! Saranno anche molto utili quando troverai un lavoro perché i datori di lavoro si aspettano che tu conosca gli IDE popolari.

 

Librerie

 

La programmazione è stata resa molto più facile nel corso degli anni, e questo è dovuto alla varietà di librerie disponibili. Queste librerie sono strumenti che puoi utilizzare per semplificare i processi di analisi dei dati e di machine learning. 

Se hai deciso di imparare Python, queste sono le librerie che ti suggerirei di imparare:

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Scikit-Learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • NLTK (Natural Language Toolkit)
  • Beautiful Soup
  • Scrapy

Il motivo per cui ti sto fornendo un elenco di librerie all’inizio è che mentre procedi nel tuo percorso di apprendimento della scienza dei dati, inizierai a vedere spesso queste librerie. Impara cosa fornisce ognuna di esse e vedrai dove puoi applicarle. Ad esempio, Matplotlib può essere utilizzato per la visualizzazione dei dati. 

 

Trasformazione dei dati

 

Esattamente ciò che dice – trasformare i tuoi dati. La trasformazione dei dati è una fase importante per un data scientist, poiché dedicherai molto tempo a prendere dati grezzi e modificarli, adattarli e convertirli in un formato che può essere utilizzato per l’analisi e altre attività. 

Dovrai imparare la normalizzazione, la standardizzazione, la scalatura, l’ingegneria delle caratteristiche e altro ancora. 

Un articolo che puoi leggere: Trasformazione dei Dati: Standardizzazione vs Normalizzazione

 

Visualizzazione dei dati

 

La visualizzazione dei dati è un aspetto importante della scienza dei dati, poiché è necessario essere in grado di comunicare le proprie scoperte in più modi diversi dalla scrittura del codice. Non tutti i membri del tuo team saranno attenti dal punto di vista tecnico, quindi presentare le tue scoperte in modo visuale aiuterà in questo senso e anche nel processo decisionale. 

Dai un’occhiata a: Best Practices di Visualizzazione dei Dati e Risorse per una Comunicazione Efficace

 

Machine Learning

 

La prossima cosa che vorrai imparare è il machine learning. Ci sono una varietà di aspetti all’interno del machine learning, e non sarai in grado di essere un esperto in tutto – ma è comunque utile essere versatili in quest’area. Preparati, perché c’è molto da imparare. 

Vorrai iniziare con i concetti fondamentali come l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato, le attività di classificazione e regressione. Una volta che hai una buona comprensione di questi e riesci a differenziarli, vorrai poi imparare di più sugli algoritmi di machine learning diversi, come le macchine a vettori di supporto e le reti neurali.

Una volta compreso i modelli di machine learning, avrai bisogno di imparare:

  • Costruzione di un Modello di Machine Learning
  • Valutazione del Modello
  • Deployment
  • Interpretazione del Modello
  • Overfitting e Underfitting
  • Tuning degli Iperparametri
  • Validazione e Cross-Validazione
  • Metodi Ensemble
  • Riduzione della Dimensionalità
  • Tecniche di Regolarizzazione
  • Discesa del Gradiente
  • Reti Neurali e Deep Learning
  • Reinforcement Learning

Come ho detto, c’è molto da imparare in questa area, quindi ti consiglierei di prenderti il tuo tempo e fare pratica!

Ecco un articolo che può aiutarti: Top 15 Canali YouTube per Migliorare le tue Competenze in Machine Learning

 

Strumenti per Big Data

 

Avere tutte queste conoscenze è fantastico, ma alcuni strumenti possono portare la tua carriera in scienza dei dati al livello successivo. Comprendere diverse tecnologie, dove possono essere utilizzate e i pro e i contro renderà il tuo percorso in scienza dei dati più efficiente. 

Ci sono una varietà di strumenti e tecnologie là fuori che possono essere di grande beneficio per chiunque lavori con i dati. Tuttavia, elencherò alcuni tra i più popolari, come Apache Spark, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Tableau, Git e altro ancora. 

 

Cloud Computing

 

Il cloud computing è un elemento molto importante della scienza dei dati perché tutti i progetti e i compiti su cui lavorerai si trasformeranno in prodotti. I servizi di cloud computing consentono archiviazione scalabile e potenza di calcolo e forniscono un facile accesso a strumenti e servizi. 

Dovrai imparare a conoscere le piattaforme cloud come Amazon Web Service, Microsoft Azure e Google Cloud Platform. 

Altri aspetti del cloud computing di cui dovrai avere conoscenza sono l’archiviazione dei dati, i database, il data warehousing, l’elaborazione dei big data, la containerizzazione e i data pipeline. 

Dai un’occhiata a: 

  • Guida per Principianti al Cloud Computing
  • Come Scalare Efficientemente i Progetti di Scienza dei Dati con il Cloud Computing

 

Progetti

 

Aggiungerò i progetti come l’ultima abilità fondamentale perché mettono in mostra tutto ciò che è stato detto finora. Non fare un sacco di progetti solo perché vuoi metterli nel tuo curriculum e ottenere un lavoro. Sì, quello è l’obiettivo finale, ma assicurati di comprendere appieno i tuoi progetti. 

In un colloquio di lavoro, ti verrà chiesto dei tuoi progetti, nei minimi dettagli, e devi essere preparato a rispondere con il massimo delle conoscenze possibili. Usa i tuoi progetti per mostrare le tue competenze e come hai identificato i tuoi punti deboli e ci hai lavorato. 

Dai un’occhiata a: 

  • 5 Progetti di Analisi dei Dati per Principianti
  • 5 Progetti Avanzati per il Portfolio di Scienza dei Dati

 

Conclusione

 

Ho cercato di mantenere questo articolo il più condensato possibile in modo che tu non ti senta sopraffatto. Spero di esserci riuscito e di averti fornito sufficienti dettagli e risorse per avviare il tuo percorso in scienza dei dati!

Dai un’occhiata alla Parte 2 per le competenze trasversali di cui hai bisogno come data scientist. Nisha Arya è una data scientist, una scrittrice tecnica freelance e una community manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial di data science e conoscenze teoriche sulla data science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una appassionata studentessa, desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue competenze di scrittura, mentre aiuta a guidare gli altri.