Come ottenere un lavoro nel campo della Data Science? [Decodificato in 8 semplici passaggi]

Come ottenere un lavoro in Data Science? [8 passaggi semplici]

La promettente carriera nel campo della scienza dei dati ha portato ad un aumento della competizione. Con numerosi candidati che si sfidano duramente per ottenere il ruolo, le opportunità spesso finiscono nelle mani dei candidati giusti con le giuste competenze e esperienze e una comunicazione efficace. Tutti i prerequisiti e la risposta su come ottenere un lavoro in scienza dei dati sono riassunti in otto passaggi dettagliati di seguito.

8 Passaggi per Ottenere un Lavoro in Scienza dei Dati

Segui questi otto passaggi per ottenere il lavoro desiderato in scienza dei dati:

Passaggio 1: Definisci il tuo Obiettivo e il Tuo Percorso

Identifica chiaramente i tuoi obiettivi di carriera in scienza dei dati

Definisci chiaramente i tuoi obiettivi di carriera in scienza dei dati in base all’esperienza e al livello di competenza. Considera di diventare un analista dei dati con tirocini o posizioni di livello base per obiettivi a breve termine. Gli obiettivi a medio termine includono diventare un esperto nella materia e pubblicare articoli di ricerca. Gli obiettivi a lungo termine possono includere diventare un top data scientist, collaborare con aziende, avviare una propria impresa e contribuire a università e riviste.

Ricerca i diversi ruoli nella scienza dei dati e scegli quello che si allinea con i tuoi interessi e le tue competenze

Ricerca i vari ruoli nella scienza dei dati e seleziona quello che si allinea con i tuoi interessi e le tue competenze. Le opzioni includono diventare un Data Analyst, specializzarsi in Machine Learning, specializzarsi in Natural Language Processing, lavorare su progetti di Big Data o avanzare nell’ambito del Deep Learning.

Identifica le competenze e le conoscenze richieste per il ruolo desiderato e crea un piano di apprendimento

Ti stai chiedendo come entrare nella scienza dei dati? Inizia creando un piano di apprendimento che includa l’iscrizione a un corso di certificazione, la visione di lezioni gratuite su YouTube, l’acquisizione di informazioni da libri o il lavoro in collaborazione con altri esperti del settore. Per rispondere ulteriormente a come ottenere un lavoro come data analyst o come ottenere un lavoro in scienza dei dati, la seguente tabella presenta le competenze e le conoscenze richieste per i vari ruoli nella scienza dei dati:

Ruolo	Competenze	Conoscenze
Data Analyst	Manipolazione e visualizzazione dei dati, Excel, SQL, librerie di visualizzazione dei dati	Pulizia dei dati, pre-elaborazione, interrogazione e visualizzazione dei dati
Machine Learning	Algoritmi, ottimizzazione degli iperparametri, selezione del modello, metriche di valutazione, TensorFlow, scikit-learn, PyTorch	Apprendimento supervisionato e non supervisionato, clustering, regressione, classificazione, metodi di insieme, architetture di deep learning
Natural Language Processing	Librerie NLP, framework, spaCy, NLTK, transformers, classificazione, riconoscimento delle entità, analisi del sentiment, adattamento di modelli di linguaggio	Embedding delle parole, Reti Neurali Ricorrenti e Convoluzionali (RNN e CNN), pre-elaborazione del testo
Big Data	Elaborazione dei dati su larga scala, archiviazione e processing in ambienti distribuiti	MapReduce, partizionamento dei dati, sharding
Deep Learning	Framework di deep learning, reti neurali profonde, computer vision, applicazioni di NLP	Architetture di reti neurali, transfer learning, backpropagation, algoritmi di ottimizzazione.

Passaggio 2: Padronanza dei Fondamenti

Sviluppa una solida base in statistica, matematica e linguaggi di programmazione come Python o R

Statistica: I candidati che cercano di capire come ottenere un lavoro in scienza dei dati dovrebbero acquisire conoscenze in statistica descrittiva e inferenziale e probabilità. Queste sono utilizzate per la sintesi, la visualizzazione, l’effettuazione di inferenze e i test di ipotesi. La probabilità è utilizzata nelle statistiche bayesiane e nelle simulazioni di Monte Carlo.
Matematica: Studia l’algebra lineare e il calcolo concentrandoti sulla regressione lineare, SVM o Support Vector Machines e PCA o Principal Component Analysis. Nel calcolo, concentra l’attenzione sui gradienti, gli algoritmi di ottimizzazione e le derivate parziali. Questi sono necessari per la riduzione della dimensionalità, le operazioni matriciali e l’ottimizzazione basata sui gradienti.
Linguaggi di programmazione (Python o R): Apprendi i metodi di manipolazione dei dati, il lavoro con le strutture dati, le strutture di controllo, le funzioni, le librerie e i pacchetti. Questi sono utilizzati per la pulizia e l’elaborazione dei dati, le attività ripetitive e l’implementazione di algoritmi completi.

Scopri le tecniche di manipolazione, visualizzazione e analisi dei dati

Stai cercando come ottenere un lavoro come analista dei dati come neofita o stai pensando a come entrare nel campo della scienza dei dati? Padroneggiare queste tre tecniche potrebbe essere la tua soluzione:

Manipolazione dei dati: I candidati devono imparare SQL o Structured Query Language e linguaggi di programmazione per la manipolazione dei dati. Dovrebbero essere in grado di interrogare, filtrare, unire e aggregare i dati mentre li filtrano, li raggruppano, li uniscono e li trasformano.
Visualizzazione dei dati: Inizia a imparare le librerie popolari per la visualizzazione dei dati, ad esempio Plotly, ggplot2, Matplotlib o Seaborn. Lavora sulle capacità di storytelling, creando contenuti coinvolgenti e semplificando la comprensibilità per il pubblico tecnico e non tecnico.
Analisi dei dati: Padrona i concetti statistici per l’interpretazione dei dati e gli algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le applicazioni pratiche dei dati. Impara tutte le tecniche correlate come il test delle ipotesi, il clustering, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’analisi di regressione e il clustering.

Comprendi gli algoritmi chiave di apprendimento automatico e i concetti

L’apprendimento automatico è la risposta principale a come ottenere un lavoro nel campo della scienza dei dati. Per emergere in questo campo, concentrati sugli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, sugli alberi decisionali e sui metodi di insieme, sulle reti neurali e sull’apprendimento profondo, sulla valutazione e selezione del modello, sull’overfitting e sulla regolarizzazione, sull’ottimizzazione dei parametri, sulla selezione delle caratteristiche dei dati e sulla distribuzione e interpretazione del modello.

Passaggio 3: Acquisisci esperienza pratica

In particolare, se ti chiedi come diventare un analista dei dati senza esperienza, ecco alcuni punti importanti da considerare:

Lavora su progetti di scienza dei dati reali

I progetti ti permettono di acquisire competenze e applicazioni pratiche affrontando dataset disordinati. Puoi creare un portfolio che dimostri abilità di problem solving complesse e pensiero critico acquisite dai progetti di scienza dei dati.

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Candidati per stage o progetti freelance per ottenere esperienza pratica

Gli stage forniscono una prova certificata per mostrare le tue capacità e competenze. Ti permettono anche di entrare nel settore e di capire meglio il mondo reale. Incontrare diversi esperti e confrontarsi con concorrenti e colleghi sviluppa fiducia in te stesso.

Passaggio 4: Costruisci un portfolio solido

Mostra i tuoi progetti di scienza dei dati, dimostrando le tue competenze e abilità di problem solving

Questo passaggio ti aiuta a diventare un data scientist anche senza una laurea. L’esposizione dei progetti, delle competenze e delle abilità di problem solving attraverso un portfolio dimostra il tuo valore di fronte all’azienda. Ti aiuta a distinguerti dagli altri e mostra il tuo entusiasmo e attività nel campo. Parla delle tue capacità tecniche e della tua capacità di superare le sfide.

Crea un repository GitHub o un sito web personale per mostrare i tuoi lavori

Questi contribuiscono al tuo portfolio e indicano la tua capacità indipendente di completare i compiti. Oltre a mostrare le competenze, mostrano anche la tua continua apprendimento e conoscenza aggiornata. Parlano specificamente della tua capacità di programmazione, implementazione di algoritmi e gestione dei compiti.

Documenta le tue metodologie, i risultati e le intuizioni ottenute dai tuoi progetti

Documentare in modo chiaro e conciso dimostra la capacità di comunicare i tuoi risultati, che è un aspetto molto significativo nel campo della scienza dei dati. La capacità di comunicare lo stesso a un pubblico non tecnico, insieme alla riproducibilità dei tuoi risultati, dimostra la tua chiarezza concettuale nel campo.

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Passaggio 5: Networking e creazione di connessioni

Partecipa a incontri, conferenze ed eventi nel campo della scienza dei dati

Oltre a offrire opportunità di networking, questi eventi sono importanti per ottenere informazioni sulle attuali e future prospettive di lavoro e sui nuovi settori. La condivisione delle conoscenze in tali eventi è utile per attirare i recruiter e fare un’impressione duratura.

Il coinvolgimento online offre vantaggi nell’ottenere un lavoro nell’ambito della scienza dei dati, permettendoti di imparare dai tuoi colleghi in tutto il mondo, cercare consigli su sfide, mostrare la tua competenza e rimanere aggiornato nel campo.

Rimani in contatto con professionisti del settore tramite LinkedIn e altre piattaforme di networking.

Le piattaforme di networking ti permettono di mostrare la tua competenza professionale. Il tuo profilo solido può essere adatto a qualsiasi azienda, aiutandoti così a ottenere un lavoro. Su queste piattaforme sono disponibili anche diverse opportunità di lavoro.

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Passo 6: Migliora il tuo set di competenze

Rimani aggiornato sugli ultimi sviluppi nella scienza dei dati

Gli ultimi sviluppi sono significativi per una continua evoluzione e per ottenere un vantaggio competitivo nella folla. Aumentano le capacità, l’accuratezza e l’efficienza del candidato migliorando anche l’efficienza nella risoluzione dei problemi. Inoltre, potenziano la capacità di prendere decisioni basate sui dati.

Esplora aree specializzate come l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale o l’apprendimento approfondito

Le aree specializzate consentono di acquisire competenze in nicchie specifiche. Oltre a ottenere una conoscenza maggiore ed efficiente della nicchia, aiutano a risolvere problemi complessi relativi alla stessa. Ad esempio, gli esperti di NLP si specializzano nello sviluppo di chatbot e nell’analisi dei sentimenti, mentre gli esperti di visione artificiale si concentrano sulla segmentazione delle immagini.

Considera di perseguire gradi o certificazioni avanzate se necessario

I gradi e le certificazioni portano a progressi nella carriera, forniscono una conoscenza approfondita e dimostrano la dedizione del candidato all’apprendimento e all’eccellenza nel campo. Il contributo principale di certificati e gradi è nelle promozioni, nell’applicazione aumentata delle conoscenze e nell’aumento di stipendio.

Passo 7: Adatta il tuo curriculum e la tua lettera di presentazione

Personalizza il tuo curriculum per evidenziare competenze, esperienze e progetti pertinenti.

Un curriculum è il primo documento introduttivo che determina l’opportunità di mostrare le tue vere competenze. Personalizzarlo in modo efficiente ogni volta in base alle esigenze del lavoro aumenta le possibilità di ottenere l’opportunità.

Scrivi una lettera di presentazione convincente che metta in mostra la tua passione e la tua adattabilità al ruolo

Assicurati che la lettera di presentazione esprima il tuo entusiasmo e le ragioni accurate per candidarti per il lavoro e spiega in modo efficace perché sei il più adatto per il ruolo. Personalizza la lettera e illustra il tuo percorso e il tuo apprendimento per una migliore interazione con ogni reclutatore.

Quantifica i tuoi successi includendo numeri e metriche. Attirano l’attenzione e hanno un impatto più duraturo rispetto alle parole qualitative. Includi parole chiave dalla descrizione del lavoro e metti in evidenza la tua capacità di fornire risultati basati sui dati. Mostra la tua natura orientata alla soluzione.

Passo 8: Eccellere nell’intervista

Preparati per interviste tecniche e comportamentali

Assicurati di prepararti per statistiche, programmazione e apprendimento automatico con enfasi su algoritmi, concetti chiave e metodologie menzionati nella descrizione del lavoro. Eccellere nella parte comportamentale spiegando chiaramente le tue esperienze passate, le capacità di lavoro di squadra e gli approcci alla risoluzione dei problemi.

Rivedi le comuni domande di intervista sulla scienza dei dati e pratica a risolverle

Esercitati per l’intervista attraverso domande su manipolazione dei dati, analisi, valutazione dei modelli, metriche, tecniche, strumenti e algoritmi, così come domande comportamentali.

Dimostra le tue capacità di risoluzione dei problemi, la capacità di comunicare idee complesse e la passione per la scienza dei dati

Utilizza il tuo portfolio e i tuoi progetti per mostrare le tue capacità di risoluzione dei problemi. Comunica chiaramente e in modo preciso i tuoi successi e le tue competenze. Mostra passione per la scienza dei dati citando gli aggiornamenti attuali, i progressi e il coinvolgimento attivo in progetti al di fuori dei requisiti accademici.

Conclusion

Il lavoro di data science richiede la giusta combinazione di istruzione, abilità e comunicazione. Oltre al requisito delle soft skills, gli aspiranti nel campo devono concentrarsi nel acquisire esperienza pratica e costruire un portfolio. Questo aiuta nel lungo periodo. La passione e la curiosità dei candidati dovrebbero essere dimostrate rimanendo aggiornati con gli sviluppi nel campo.

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Domande frequenti

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