È difficile la Data Science? Conosci la realtà
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La richiesta di data scientist competenti è aumentata negli ultimi anni, ma il panorama si è trasformato con l’IA. L’enfasi si è spostata da compiti di routine a ruoli più complessi. Una solida comprensione degli ultimi sviluppi nella scienza dei dati è ora essenziale per una carriera promettente. La scienza dei dati è difficile? Sebbene nessun percorso di apprendimento sia intrinsecamente facile o difficile, la scienza dei dati implica una curva di apprendimento ripida. Tuttavia, mantenere una motivazione continua per rimanere aggiornati può rendere il percorso più agevole, nonostante le sfide.
Vale la pena imparare la scienza dei dati?
Le aziende funzionano principalmente sfruttando il potenziale dei dati per prendere decisioni. Il compito viene svolto utilizzando i progressi tecnologici apportati dalla scienza dei dati. Viene gestito da professionisti che eccellono nel campo. Pertanto, il campo offre promettenti opportunità per le persone che scelgono di intraprenderlo come carriera e per le organizzazioni che lo utilizzano per la propria crescita. Offrendo numerosi sfide e la possibilità di evolversi continuamente, il campo è altamente dinamico e perfetto per perfezionare la mentalità e le conoscenze. L’alto valore della scienza dei dati rende la domanda “La scienza dei dati è difficile” senza valore.
Leggi questo articolo per sapere se la scienza dei dati è una buona opzione di carriera o no!
I data scientist programmano?
I data scientist si occupano di grandi quantità di dati. Lavorare su questi dati richiede competenze di programmazione nei linguaggi R e Python. La gestione di tali dati richiede necessariamente una conoscenza di base della programmazione per:
- Google AI presenta Visually Rich Document Understanding (VRDU) un dataset per il miglioramento del monitoraggio del progresso del compito di comprensione dei documenti.
- Possono i modelli di linguaggio su larga scala sostituire gli esseri umani nelle attività di valutazione del testo? Questo articolo sull’IA propone di utilizzare i modelli di linguaggio su larga scala per valutare la qualità dei testi come alternativa alla valutazione umana.
- Scikit-Learn vs TensorFlow Quale scegliere?
- Pulizia, pre-elaborazione e trasformazione dei dati
- Aiutare a comunicare le intuizioni attraverso librerie e strumenti in Python e R come Matplotlib e ggplot2
- Analisi statistica, apprendimento automatico e modellazione dei dati
- Creare soluzioni personalizzate per i problemi legati ai dati
- Compiti ripetitivi come pre-elaborazione dei dati, valutazione dei risultati e addestramento del modello
- Test rapido di idee e ipotesi
- Identificazione di modelli attraverso algoritmi
La natura multifacetata della scienza dei dati
La scienza dei dati è un campo vasto che comprende numerose aree:
- Statistica: Comprendere la probabilità, l’analisi di regressione, i test di ipotesi e la progettazione sperimentale è cruciale per un’analisi accurata e significativa.
- Programmazione e manipolazione dei dati: Conoscenza dei linguaggi di programmazione, ottimizzazione dei dati e software specializzati.
- Conoscenza del settore: Questa può includere conoscenze specifiche del settore, processi aziendali e la capacità di affrontare sfide ponendo le giuste domande, selezionando caratteristiche rilevanti e interpretando i risultati.
- Comunicazione: Con la capacità di interagire e comunicare con un pubblico tecnico e non tecnico, rendendosi chiari e precisi.
Le informazioni indicano la rilevanza delle competenze tecniche necessarie per gestire, elaborare e comunicare i dati. Con la conoscenza specifica del settore e la capacità di affrontare i problemi, l’efficienza nella scienza dei dati aumenta notevolmente, contribuendo al successo delle aziende e delle carriere individuali.
Curva di apprendimento e apprendimento continuo
La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione che richiede un apprendimento continuo. La curva di apprendimento per i principianti è ripida, a causa delle sfide incontrate nell’apprendimento dei linguaggi di programmazione.
Quindi, “La scienza dei dati è difficile?” No, le persone con una conoscenza familiare e un interesse per il campo non lo trovano difficile. Tuttavia, i progressi regolari e rapidi nel campo della scienza dei dati contribuiscono alla necessità di un apprendimento continuo per rimanere aggiornati nel campo.
Ad esempio, l’attuale sviluppo è l’introduzione dell’apprendimento automatico automatizzato e del calcolo edge. Le principali tendenze della scienza dei dati sono TinyML, small data, la convergenza delle tecnologie, l’auto ML e altre ancora. Per aiutarti a iniziare la tua carriera o a rimanere aggiornato, Analytics Vidhya ti offre programmi BB+ certificati.
Complessità della gestione dei dati
La gestione dei dati è un compito complesso che richiede una gestione professionale ed esperta. Lavorare sui dati comporta sfide come:
- I dataset disordinati comprendono dati inconsistenti, errori, valori anomali e valori mancanti che richiedono l’individuazione e la correzione degli errori.
- I dati possono essere presenti in diverse unità e scale che influenzano l’algoritmo. È necessario normalizzarli e scalare.
- Gli algoritmi richiedono solo dati codificati. I dati categorici richiedono quindi una pre-elaborazione per evitare il trattamento gerarchico delle variabili come tipo di prodotto, posizione o genere.
- La gestione di grandi dataset porta a una dimensionalità, in cui l’effetto si osserva nell’efficienza e nell’accuratezza del modello. La sfida viene risolta con tecniche come l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) che rimuovono la dimensionalità e mantengono informazioni importanti.
- I dati testuali richiedono tecniche speciali di pre-elaborazione come stemming, analisi del sentiment e tokenizzazione.
- Si riscontrano sfide anche nel lavorare con dati dipendenti dal tempo a causa della necessità di considerare periodicità, tendenze e stagionalità.
- La complessità risiede nella presenza di diverse fonti di dati, volume, qualità e incorporazione di dati in tempo reale.
- La presenza di dati diversi come dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati e compiti come scalabilità, sicurezza, replica e backup possono presentare sfide non annunciate durante l’azione.
- Presenta sfide nelle prestazioni delle query, nell’integrazione dei dati, nella versione dei dati e nella privacy e conformità dei dati.
Rigor statistico e matematico
La statistica è vitale per analizzare i modelli dei dati, identificare correlazioni e fare previsioni. È essenziale per il test di ipotesi, la probabilità e altro ancora. La competenza in algoritmi complessi e modelli statistici richiede la comprensione del calcolo, dell’algebra lineare e della probabilità. Concetti come l’inferenza bayesiana, il deep learning e i metodi ensemble richiedono attenzione concentrata. La corretta configurazione degli iperparametri, il perfezionamento del modello e la preelaborazione dei dati aggiungono complessità al dominio della scienza dei dati.
Leggi anche: Statistica end-to-end per la scienza dei dati
Abilità di coding e programmazione
La conoscenza dei linguaggi di programmazione è una necessità implicita per ogni aspirante. Anche se richiede un’alta curva di apprendimento, si acquisisce competenza ed esperienza nel tempo. La competenza in linguaggi come Python e/o R è di massima importanza nella scienza dei dati per:
Manipolazione dei dati
La libreria pandas è necessaria per questa attività per la pulizia, la trasformazione e la preelaborazione di grandi dataset. Fornisce una struttura DataFrame che facilita l’uso di filtri e aiuta a ridisporre e aggregare facilmente i dati. Le librerie dplyr e tidyr di R offrono rispettivamente un’opzione facile per filtrare, riassumere e raggruppare i dati, e aiutano a ridisporre i dati in un formato strutturato e ottimizzato per l’analisi.
Analisi dei dati
La libreria scikit-learn in Python offre una vasta collezione di algoritmi di apprendimento automatico per l’analisi dei dati. Allo stesso modo, statsmodels in Python fornisce anche strumenti necessari per l’analisi statistica tradizionale come l’ANOVA, la modellazione delle serie temporali e la regressione. R dispone anche di due pacchetti, caret e glmnet, ampiamente utilizzati grazie alle loro interfacce unificate e per la loro adattabilità a modelli lineari regolarizzati.
Visualizzazione dei dati
Matplotlib e Seaborn in Python creano visualizzazioni statiche e creative attraverso la creazione di grafici e grafici statistici di alto livello. Ggplot2, offerto da R, è rinomato per le sue numerose opzioni grafiche per creare visualizzazioni complesse e informative con codice conciso. È ampiamente utilizzato per l’esplorazione dei dati e la creazione di storie.
Competenze di business e comunicazione
La comprensione del settore aziendale allinea la scienza dei dati ai cambiamenti di mercato, migliorando le decisioni strategiche. Ottimizza l’allocazione delle risorse, consentendo la crescita e la gestione del rischio. La collaborazione interfunzionale, la giustificazione degli investimenti e la misurazione dell’impatto migliorano con la conoscenza del business. La comunicazione efficace è fondamentale. Aiuta a fissare gli obiettivi, gestire i dati, creare cicli di feedback e convalidare i modelli.
Le sfide della comunicazione includono la semplificazione del gergo, l’astrazione delle informazioni complesse e la fornitura di contesto. Sintetizzare in modo fluente evita rappresentazioni errate. Rivolgersi agli interlocutori non tecnici con contesto previene fraintendimenti. La comunicazione dovrebbe portare a intuizioni attuabili e avere rilevanza e facilmente comprensibile in relazione alle decisioni aziendali.
Leggi anche: L’arte sottovalutata della narrazione dei dati
Superare le sfide
La scienza dei dati è un campo interessante con numerose opportunità. Procedere con alcuni consigli e trucchi semplifica il percorso. Ecco alcuni di essi per incoraggiarti e accelerare il tuo progresso:
- Apprendimento incentrato sul problema: Concentrati sulla parte di applicazione, prendendo in considerazione problemi del mondo reale per facilitare la transizione dal libro all’aspetto pratico.
- Ingegneria inversa: Inizia con soluzioni end-to-end prima di affrontare gli aspetti tecnici. Fai l’ingegneria inversa dei progetti per comprendere il loro metodo di creazione per una comprensione olistica.
- Prendi spunto da altri concetti: Amplia il tuo spettro di conoscenze e immergiti in altri campi come il design thinking, la psicologia o la sociologia per ottenere nuove intuizioni nell’approccio all’analisi e all’interpretazione dei dati.
- Visualizzazione mnemonica: Sfrutta il potenziale di diagrammi, mappe mentali e sintesi in una pagina per il mantenimento della memoria e la comprensione.
- Pratica della narrazione: Assumi l’incarico di migliorare le tue competenze comunicative. Spiega il concetto a un bambino o a una persona che non proviene dal tuo campo. Incorpora analogie e metafore. Verifica il loro livello di comprensione in base alla tua spiegazione.
- Iscriviti a corsi: Questo crea il maggior impatto nel tuo percorso, fornendo una prova completa del tuo apprendimento e fiducia nella tua conoscenza. Fornisce la piattaforma giusta per acquisire esperienza pratica.
- Progetti: Esplora il campo se non stai seguendo un corso. Interagisci e crea rapporti con i professionisti esperti e i professori e offri il tuo aiuto. Imparerai e acquisirai familiarità sufficiente per costruire una solida base.
- Cerca un mentor: Il mentorship è un compito responsabile. Tuttavia, i formatori di conoscenza sono desiderosi di mentorare persone appassionate e desiderose di imparare. Mostra la tua passione in modo efficace per ottenere un mentore.
Svelare la Difficoltà
Analytics Vidhya presenta storie di successo di individui provenienti da diversi ambiti che hanno costruito carriere di successo nel campo della data science. Questi candidati, spinti dalla determinazione nel superare le sfide, condividono i loro percorsi e le strategie che li hanno guidati verso il loro attuale successo professionale. Facciamo la conoscenza di due di questi appassionati studenti:
Nirmal Budhathoki – Senior Data Scientist presso Microsoft
Nell’era digitale, il potere dei dati è sfruttato da individui competenti che plasmano il futuro della tecnologia. Uno di questi pionieri è il signor Nirmal, Senior Data Scientist presso Microsoft. Proveniente da umili origini, il suo percorso personale è un esempio di perseveranza e brillantezza. Questa storia di successo svela la sua ascesa, i progetti, l’impatto e le lezioni apprese, fornendo spunti per prosperare nel campo dinamico della data science.
Jaiyesh Chahar: Data Scientist presso Siemens
Jaiyesh Chahar, un ingegnere petrolifero diventato Data Scientist, condivide il suo percorso formativo, l’ispirazione dietro il suo passaggio alla data science e le sue esperienze nel campo. Con una solida formazione in ingegneria petrolifera e una passione per la matematica, Jaiyesh ha trovato la sua vocazione nella data science. Approfondiamo il suo percorso, le sfide affrontate e i suoi consigli per coloro interessati a intraprendere una carriera nel campo della data science.
Corsi Online per Imparare la Data Science
Intraprendere un percorso per diventare un data scientist richiede una guida esperta e una strategia ben definita. Con Analytics Vidhya, hai accesso a mentori che possiedono conoscenze specifiche e possono guidarti senza soluzione di continuità durante la transizione dal tuo attuale settore a una carriera di successo nella data science. La nostra piattaforma online offre programmi di data science attentamente selezionati che soddisfano le diverse esigenze dei candidati. Considerando ogni aspetto dell’apprendimento e del lavoro, i nostri programmi sono flessibili, permettendoti di imparare al tuo ritmo.
Inoltre, il nostro focus non si limita solo a concetti teorici ma anche ad applicazioni pratiche. Comprendiamo l’importanza delle conoscenze del mondo reale nel garantire un lavoro e, quindi, i nostri programmi mettono fortemente l’accento su progetti di mondo reale, consentendoti di acquisire esperienza pratica. La validità internazionale e il riconoscimento del nostro certificato migliorano ulteriormente le tue prospettive di carriera. Partecipando al nostro programma, avrai accesso a sessioni di tutoraggio 1:1, garantendo una guida personalizzata durante tutto il tuo percorso.
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Conclusione
La data science è un campo vasto che non è una passeggiata. Una ferma determinazione, insieme alla volontà di imparare e superare le sfide mentre si acquisisce competenza per diventare il miglior data scientist, è il fattore trainante per il successo. Trovare il corso giusto e il mentore giusto aiuta a salire la scala delle opportunità che favoriscono a lungo termine. Inoltre, cerca di creare una rete di contatti e di collaborare mentre acquisisci esperienza pratica e sviluppi le tue competenze per raggiungere l’obiettivo finale.
