Quali sono le qualifiche di un Data Scientist negli Stati Uniti?

Quali sono le competenze richieste per diventare un Data Scientist negli Stati Uniti?

Introduzione

Nel mondo odierno orientato ai dati, le aziende hanno riconosciuto il ruolo dei dati nell’attrarre e soddisfare il pubblico. Questa consapevolezza ha portato all’accumulo di dati, ma per sfruttarne il potenziale, le aziende cercano personale esperto e intelligenza umana. Gli scienziati dei dati svolgono un ruolo chiave nel sfruttare il potenziale dei dati, abilitando le macchine a processare queste informazioni. La mancanza di opportunità nei paesi nativi e le numerose opzioni negli Stati Uniti attraggono i candidati. Questo articolo ti guiderà nel conseguire le qualifiche necessarie per diventare uno scienziato dei dati negli Stati Uniti.

Perché scegliere di diventare uno scienziato dei dati negli Stati Uniti?

Essendo il centro di numerose aziende tecnologiche di primo piano, andare negli Stati Uniti è il sogno di numerosi candidati. Con la possibilità di alti stipendi, promettenti opportunità di carriera e il posto giusto per essere riconosciuti attraverso la dimostrazione delle proprie competenze, la carriera da scienziato dei dati negli Stati Uniti è in piena espansione. Inoltre, la mancanza di talento tra i residenti nativi, le crescenti sfide nell’organizzazione dei dati e i crescenti requisiti in diversi settori sono tra le principali ragioni che attraggono talenti provenienti da diversi paesi del mondo. Anche le tue aspettative sono volate in alto? Mettiti subito in pista e inizia a lavorare per realizzare il tuo sogno.

Titoli di studio per gli scienziati dei dati negli Stati Uniti

Le aziende offrono il ruolo di scienziato dei dati ai candidati con le seguenti qualifiche:

• Laurea triennale: Introduce i candidati ai concetti fondamentali e stabilisce le basi. Una laurea triennale in un settore pertinente come informatica, statistica o matematica è preferibile.
• Laurea magistrale: La laurea magistrale fornisce una comprensione più approfondita e concettuale degli argomenti, oltre a esperienza pratica sul campo. Le aziende preferiscono candidati con una laurea magistrale per ruoli senior. I candidati possono anche intraprendere la ricerca e l’insegnamento con questo livello di qualifica.
• Corsi online: L’opzione è più adatta per acquisire informazioni sulle esigenze del mondo reale e per la transizione di carriera. Questi corsi sono più incentrati sul lavoro, come il programma BlackBelt+ di Analytics Vidhya, offerto specificamente per i candidati interessati a diventare scienziati dei dati con un certificato riconosciuto a livello mondiale.

Competenze tecniche per gli scienziati dei dati negli Stati Uniti

Per quanto riguarda le conoscenze tecniche, ci sono due livelli di competenze che devi possedere per essere uno scienziato dei dati negli Stati Uniti: competenze tecniche di base e competenze tecniche specializzate.

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Competenze tecniche di base attese dagli scienziati dei dati

1. Linguaggi di programmazione (Python, R, SQL)

È fondamentale per la gestione dei dati e lo sviluppo dei modelli. Librerie Python come Pandas, NumPy e scikit-learn sono importanti per le attività sui dati. R è un linguaggio specializzato per l’analisi dei dati e le statistiche con pacchetti come dplyr e ggplot2. SQL è necessario per interrogare e gestire i database.

2. Manipolazione e analisi dei dati

I dati ottenuti devono essere puliti e preprocessati prima di iniziare il funzionamento e la modellazione per garantire l’accuratezza. Sono eseguite diverse funzioni come ingegneria delle caratteristiche, test di ipotesi, convalida del modello, processo decisionale e altre, utilizzando linguaggi di programmazione.

3. Apprendimento automatico e modellazione statistica

È fondamentale per la creazione di modelli predittivi e decisioni basate sui dati. La conoscenza di algoritmi e framework aiuta a svolgere compiti quotidiani specifici del lavoro.

4. Strumenti di visualizzazione e reporting dei dati

La comunicazione efficace tramite strumenti di visualizzazione e reportistica è essenziale con il pubblico, indipendentemente dal background tecnico. La familiarità e l’esperienza con Matplotlib, Tableau, Power BI, Seaborn e altri sono essenziali.

Competenze tecniche specializzate per gli scienziati dei dati

Sono richieste competenze specializzate in aree come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale e il deep learning per essere un professionista di successo nel campo della scienza dei dati. Queste competenze ti terranno pronto per affrontare una varietà di applicazioni reali nel campo della scienza dei dati.

L’NLP è incentrato sull’interazione tra esseri umani e computer, aiutando nella comprensione informatica. NLTK, Transformers, spaCy e altri sono i requisiti principali. La computer vision è associata all’interpretazione e alla comprensione delle informazioni visive, con competenze in OpenCV, YOLO, PyTorch e altri. L’apprendimento profondo è fondamentale per rappresentare modelli complessi nei dati, con esperienza in Keras.

Soft Skills per i Data Scientist negli Stati Uniti

Ecco le soft skills più importanti da avere come Data Scientist negli Stati Uniti:

• Pensiero analitico e risoluzione dei problemi: Le sfide nuove e sconosciute richiedono un approccio focalizzato e la capacità di affrontare la situazione. Include anche la capacità di ideare idee uniche sotto pressione per fornire risultati tempestivi, efficienti e precisi.
• Comunicazione e narrazione dei dati: Mantenere l’attenzione e l’interesse del pubblico è responsabilità del presentatore. La capacità di raccontare storie con chiarezza nella comunicazione, sia per un pubblico tecnico che non tecnico, è l’aspettativa chiave dei selezionatori.
• Collaborazione e lavoro di squadra: Con gli obiettivi multidisciplinari che sono la norma nel settore, la collaborazione e il lavoro di squadra sono richiesti non solo per la crescita personale e professionale, ma anche per la crescita dell’azienda.
• Acume aziendale e conoscenza del settore: La familiarità con gli aspetti significativi del settore semplifica i compiti e aiuta nella presa di decisioni, risparmiando tempo.

Altri Requisiti per Diventare un Data Scientist negli Stati Uniti

Dopo aver acquisito le qualifiche scolastiche e sviluppato le competenze, ci sono altre cose che devi fare per diventare un data scientist di successo negli Stati Uniti. Ciò include acquisire esperienza professionale pertinente, creare un portfolio completo delle tue competenze e del lavoro svolto, e impegnarsi a aggiornarsi continuamente in modo professionale.

Esperienza Lavorativa Pertinente

Gli studenti possono optare per stage e programmi di cooperazione durante la vita universitaria. Ciò indica la loro volontà di un approccio pratico all’apprendimento. Le posizioni di livello base sono le migliori per imparare di più e applicare le conoscenze acquisite.

Dopo aver acquisito esposizione a problemi reali, diventa facile comprendere la propria area di interesse. Prosegui per acquisire specializzazioni e, successivamente, esperienza nel settore, il che ti guiderà a ruoli di data scientist di livello intermedio e senior nel campo di specializzazione. Per ottenere esperienza, lavora su progetti personali sotto la guida di professori o colleghi più esperti, segui corsi online e certificazioni o lavora su contributi di open source o di altri.

Portafoglio Completo

Costruire un portfolio e mostrare il proprio lavoro è di immensa importanza. Indica la volontà di imparare e rimanere costanti. È anche importante dimostrare la conoscenza di diverse competenze, librerie e framework e capire l’area di interesse. I selezionatori possono giudicare personalmente la idoneità del candidato per il ruolo mentre apprendono delle competenze in base ai progetti completati.

I candidati che non hanno progetti in mano possono trovare numerose idee e progetti reali tramite una ricerca su Google. Dare un tocco personalizzato attraverso prospettive diverse parla anche delle tue competenze e capacità che possono essere vantaggiose per l’azienda.

Impegno per l’Apprendimento Continuo e lo Sviluppo Professionale

Le nuove versioni di software e strumenti vengono lanciate regolarmente. Inoltre, nuove tecnologie sul mercato sono comuni. Pertanto, come in altri settori come medicina, ingegneria, ricerca, legge e molti altri, l’apprendimento continuo è cruciale per lo sviluppo professionale dei data scientist. Numerose fonti offrono conoscenze ed esempi pratici, come corsi online, blog, competizioni, forum e comunità online, specializzazioni avanzate, mentorship e altri.

Conclusioni

La data science è una carriera in crescita negli Stati Uniti. L’eleggibilità per la data science negli Stati Uniti è elencata e spiegata nell’articolo per aiutarti a familiarizzare. La decisione sulla scelta della carriera seguita dalla pianificazione di ulteriori passi è l’unico percorso verso una carriera di data scientist. Elabora un piano per acquisire le qualifiche per la data science e successivamente candidati per le posizioni di lavoro. Assicurati di comprendere punti di forza, debolezze e conoscenze precedenti nel settore per sfruttare il tuo potenziale in una nuova carriera.

Domande Frequenti