Come cambiare carriera da Data Analyst a Data Scientist?

'How to switch careers from Data Analyst to Data Scientist?'

Le persone si occupano costantemente di dati e gli analisti dei dati cercano ruoli più sfidanti dopo aver acquisito competenze nel loro campo. Il Data Scientist è spesso considerato una delle opzioni di carriera più lucrative. Anche se richiede l’ampliamento del set di competenze, diverse piattaforme educative offrono conoscenze approfondite che favoriscono il cambiamento. Numerosi analisti dei dati hanno fatto con successo la transizione e tu puoi essere il prossimo!

I seguenti passaggi ti aiuteranno a contribuire allo sviluppo dell’azienda e ad aumentare le tue competenze mentre intraprendi la tua carriera come data scientist:

Valutazione del Gap di Competenze

Competenze Essenziali e Conoscenze Richieste per un Ruolo di Data Scientist

I data scientist devono sperimentare con i dati, quindi la mentalità di sviluppare nuove idee e ricerche è cruciale. Altrettanto importante è la capacità di analizzare gli errori degli esperimenti passati. Inoltre, le competenze tecniche e le conoscenze necessarie per svolgere i compiti sono le seguenti:

Competenze tecniche:

Linguaggi di programmazione o di dati come Python o R
Algoritmi di machine learning come regressione lineare e logistica, random forest, albero decisionale, SVM, KNN
Basi di dati relazionali come SAP HANA, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database
Competenze speciali come Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR), reti neurali, computer vision, deep learning
Abilità di visualizzazione dei dati in RShiny, ggplot, Plotly, Matplotlit
Elaborazione distribuita come Hadoop, MapReduce, Spark

Competenze analitiche:

Strumenti API come IBM Watson, OAuth, Microsoft Azure
Sperimentazione e test A/B
Modellazione predittiva e concetti statistici come regressione, classificazione e analisi delle serie temporali

Conoscenze di Dominio:

Qualifiche post-laurea come una laurea magistrale o un dottorato in informatica, ingegneria del software o statistica
Competenza nella materia

Soft Skills:

Comunicazione
Risoluzione dei problemi
Curiosità e apprendimento continuo
Collaborazione

Competenze Sovrapposte tra gli Analisti dei Dati e i Data Scientist

Sia gli analisti dei dati che i data scientist devono:

Manipolazione, Elaborazione e Preparazione dei Dati: Gli analisti dei dati eseguono le azioni per trasformare i dati grezzi in un formato utilizzabile, mentre gli scienziati si occupano dell’addestramento del modello.
Automazione: L’analista automatizza i dati per ottimizzare compiti ripetitivi come l’elaborazione e la generazione di report. Gli scienziati lavorano per automatizzare l’ingegneria delle funzionalità e la distribuzione del modello.
Analisi: Gli analisti esplorano e scoprono informazioni attraverso la ricerca, mentre gli scienziati utilizzano l’analisi statistica per una comprensione e interpretazione più approfondite.
Visualizzazione: Gli analisti creano interessanti visualizzazioni di dati complessi per gli stakeholder, mentre gli scienziati comunicano la distribuzione delle funzionalità, le prestazioni del modello e i risultati agli stakeholder e ai collaboratori.
Query dei dati: Gli analisti utilizzano query dei dati per il recupero di sottoinsiemi specifici, il filtraggio e la generazione di report. Gli scienziati agiscono per estrarre dati per l’addestramento e la valutazione del modello.
Programmazione: Gli analisti non sono profondamente familiari con i codici come gli scienziati; i primi possono scrivere frammenti di codice o script, mentre i secondi scrivono programmi completi per l’implementazione ed esecuzione degli algoritmi di machine learning.
Analisi statistica: Gli analisti dei dati convalidano ipotesi e comprendono le relazioni con l’analisi statistica, mentre gli scienziati valutano le prestazioni del modello, verificano la significatività e l’affidabilità e interpretano i risultati.

Aree in cui sono necessarie competenze e conoscenze aggiuntive per la transizione

Competenze Pratiche:

Abilità di progettazione di esperimenti e test A/B e comprensione dei principi e delle metodologie per condurre esperimenti validi e affidabili.
Lavorare con grandi set di dati
Implementazione di flussi di dati
Ottimizzazione e recupero di archiviazione dei dati

Competenze Tecniche:

Comprensione approfondita e applicazione pratica di algoritmi di machine learning avanzati
Conoscenza delle reti neurali, dell’ottimizzazione dei parametri e dell’ottimizzazione del modello

Conoscenza di Dominio:

Conoscenza specifica del settore e comprensione della funzionalità interna dell’industria
Formulare soluzioni basate sui dati per i settori principali dell’industria
Conoscenza dei principi aziendali, delle dinamiche di mercato e dell’economia

Soft Skills:

Narrazione e comunicazione
Capacità di gestire progetti complessi e molteplici stakeholder
Continua apprendimento e adattamento alle nuove tecnologie
Rimanere competitivi e innovativi

Colmare il Divario: Sviluppo delle Competenze

Esplorazione delle Risorse Didattiche e dei Percorsi di Apprendimento per Acquisire le Competenze Necessarie

Sia le piattaforme offline che online forniscono numerose risorse di qualità, come libri in formato PDF, schede di esercizi e accesso gratuito a strumenti e linguaggi di programmazione. Il percorso di apprendimento diventa relativamente più semplice unendosi a percorsi di apprendimento e frequentando corsi online certificati da educatori di qualità che impartiscono conoscenze pratiche.

Importanza dell’Acquisizione di Conoscenze dei Linguaggi di Programmazione come Python o R

Python offre funzionalità per la manipolazione e l’analisi dei dati attraverso librerie come NumPy e SciPy, utili per la pre-elaborazione, la manipolazione, la pulizia e l’analisi dei dati insieme all’analisi esplorativa dei dati. È anche il linguaggio di riferimento per le attività di apprendimento automatico attraverso librerie di supporto come PyTorch e TensorFlow adatte alla costruzione di modelli di dati. Fornisce inoltre opzioni per la visualizzazione dei dati, Python è preferito per lo scraping web e la raccolta dei dati attraverso il suo set unico ed esteso di librerie.

Importanza delle Competenze in Statistica, Apprendimento Automatico e Visualizzazione dei Dati

Il passaggio da analista dei dati a scienziato dei dati richiede la comprensione di competenze specifiche. La statistica fornisce una base per i test di ipotesi e la progettazione sperimentale tramite informazioni sulla progettazione degli esperimenti e la formulazione delle ipotesi. Valuta l’idea trovando la significatività e la validazione delle ipotesi. Le tecniche di modellazione statistica come la regressione, la sopravvivenza e l’analisi delle serie temporali sono fondamentali per la costruzione di modelli predittivi. Questi sono significativi per comprendere i fattori che influiscono su specifici risultati.

L’apprendimento automatico aiuta gli scienziati dei dati a formulare algoritmi e modelli per la presa di decisioni e la prevedibilità senza programmazione. Questi algoritmi sono essenziali per la previsione dei dati storici, che analizza modelli e relazioni complesse nei dati. Consente anche il riconoscimento delle immagini, i sistemi di raccomandazione, la segmentazione dei clienti, la rilevazione delle frodi e la categorizzazione dei nuovi dati secondo i criteri definiti.

Le competenze di visualizzazione dei dati aiutano a comunicare le informazioni in formato interattivo e narrativo, utile per la presa di decisioni e l’azione basata sui dati rappresentati. Le competenze di visualizzazione dei dati includono l’identificazione di valori anomali, tendenze e distribuzione, guidando così gli scienziati dei dati verso approfondimenti, generazione di ipotesi e rilevamento di modelli e anomalie.

Ruolo dei Corsi Online, dei Boot Camp e dell’Autodidattica nello Sviluppo delle Competenze

Corsi online: Forniscono lezioni registrate o a volte in diretta, quiz, compiti e progetti. La vasta gamma di classi aiuta a sviluppare competenze basate sul ritmo di apprendimento dello studente. La guida degli esperti e l’esperienza pratica sul campo sono adatte per migliorare le competenze e familiarizzare con le tendenze del mondo reale.
Boot camp: Sono programmi intensivi e immersivi che incoraggiano la transizione degli studenti verso ruoli di scienziati dei dati in modo sistematico, preparandoli per il lavoro. L’incorporazione di competenze basate sul lavoro è simile alla formazione aziendale, che deve includere sessioni di interazione dal vivo con leader in un campo specifico. L’interazione diretta, la tutoria e il supporto per la carriera sono spesso presenti nei boot camp e contribuiscono a migliori competenze e opportunità di networking.
Autodidattica: L’autodidattica è un approccio pratico che richiede autodeterminazione. Coinvolge l’auto-organizzazione di numerose note disponibili. Tuttavia, è un approccio di apprendimento personalizzato in cui i candidati possono formulare i propri programmi e lavorare in base ai propri punti di forza e debolezze.

Acquisizione di Esperienza Pratica

Importanza dell’Esperienza Pratica nei Progetti di Scienza dei Dati

L’esperienza pratica è cruciale per raggiungere funzionalità, aggiornamenti sulle tendenze attuali e la capacità di lavorare con gli altri in un campo specifico. L’esperienza familiarizza i candidati con problemi del mondo reale, li aiuta a comprendere la complessità dei dati e offre tempo e opportunità per esplorare varie tecniche.

Modi per acquisire esperienza pratica

Tirocini: Indipendentemente dallo stipendio, i tirocini sono una grande fonte in quanto familiarizzano i candidati con il campo e il lavoro. Aiuta a ottenere una maggiore comprensione durante l’apprendimento. Analytics Vidhya sta assumendo stagisti di data science per aiutarli a realizzare i loro sogni.
Progetti di ricerca accademica: Lavorare sotto professori o ricercatori mi aiuta a chiarire i concetti. Vantaggia il candidato esponendolo sia agli aspetti teorici che pratici delle conoscenze, guidandolo attraverso l’esperienza del mentore.
Lavoro freelance: Un individuo esperto e indipendente può intraprendere il lavoro freelance, dove apprende le competenze comunicative, utilizza la propria esperienza nell’analisi, guadagna denaro ed espone il proprio lavoro. Analytics Vidhya fornisce una guida per avanzare in questa direzione.
Competizioni di data science: Questo aiuta a evidenziare l’aspetto competitivo dei candidati e mette in mostra la loro capacità di lavorare sotto pressione. Inoltre, lavorando sulla propria inclinazione innovativa, i candidati devono partecipare a competizioni di data science.
Hackathon: Organizzando numerose competizioni di data science nel Data Hack di Analytics Vidhya, preparati a dimostrare il tuo valore. Ci saranno numerose competizioni a cui partecipare, oltre a opportunità di networking con leader della data science.

Unirsi a tirocini, indipendentemente dagli stipendi, è l’approccio più appropriato per acquisire esperienza. Richiede di superare i colloqui e dimostrare il proprio valore per entrare nel campo. È inoltre importante considerare progetti di ricerca accademica, lavoro freelance o di consulenza per familiarizzarsi con le tendenze e i requisiti del mondo reale nella data science. La collaborazione, le competizioni di data science e gli hackathon offrono la piattaforma giusta per acquisire esperienza pratica.

Importanza dei progetti collaborativi, dei tirocini e delle certificazioni industriali

I progetti collaborativi in data science arricchiscono gli individui con prospettive diverse e l’arte di lavorare in un team. Ampliano la base di conoscenze e la capacità di collaborare con altri esperti del settore. Espone i candidati ad approcci alternativi e soluzioni creative e aggiunge competenze in campi o settori diversi rilevanti per il ruolo professionale. Le opportunità di networking sono il beneficio più significativo.

Grazie agli attestati e alle valutazioni delle prestazioni, i tirocini rappresentano una prova completa di lavoro nel mondo aziendale o nel campo specifico. Aiutano nello sviluppo professionale attraverso l’interazione con esperti e supervisori che forniscono ai candidati informazioni sulle possibili carriere e opportunità.

Le certificazioni industriali sono il modo migliore per convalidare competenze e basi di conoscenza. Aiutano a colmare le lacune di competenza e ad ottenere riconoscimento da parte dei datori di lavoro. Aumentano anche il networking e la conoscenza attraverso programmi di apprendimento e rinnovo continui del settore.

Sfruttare le competenze trasferibili

Identificare le competenze trasferibili da un ruolo di analista dei dati a un ruolo di data scientist

Ci sono competenze sovrapposte previste nel ruolo di data scientist che possono essere trasferite durante la transizione verso una posizione di data scientist. Queste competenze includono la manipolazione, la pre-elaborazione, la trasformazione e la pulizia dei dati. Anche la capacità di analizzare, visualizzare e interpretare i dati può essere trasferita.

Rilevanza delle competenze come pulizia dei dati, esplorazione dei dati e risoluzione dei problemi

Pulizia dei dati: È necessaria per garantire un’elevata qualità dei dati eliminando dati incompleti e errori. Serve come base per l’analisi e la modellazione. La pulizia dei dati è anche fondamentale per ottenere approfondimenti approfonditi sui dati ed è responsabile dell’affidabilità e della rappresentazione delle informazioni. Aiuta a ridurre il rischio di decisioni errate e conclusioni incorrecte.
Esplorazione dei dati: È necessaria per comprendere chiaramente i dati, identificare modelli, ottenere intuizioni e derivare relazioni. Familiarizza con la struttura e le variabili dei dataset. L’esplorazione dei dati aiuta anche a identificare le caratteristiche che influenzano la variabile di destinazione e analizza le relazioni dei dati con le variabili. Contribuisce anche alla visualizzazione dei dati scoprendo anomalie, valori anomali e tendenze nei dati.
Risoluzione dei problemi: I data scientist affrontano molteplici esperimenti ripetuti in cui la cosa più importante è analizzare il problema che porta a discrepanze nei risultati. Le competenze essenziali che li guidano verso soluzioni sono l’approccio analitico e le competenze di problem solving. Questo è anche utile per affrontare sfide basate sull’industria.

Importanza della comunicazione efficace e della narrazione nella data science

Queste competenze non tecniche dei data scientist sono essenziali per connettersi con gli stakeholder. I data scientist gestiscono anche team di junior in cui le intuizioni o le interpretazioni, insieme alle decisioni, devono essere comunicate. La chiarezza su come, perché, quando e dove aiuta a comprendere e a costruire fiducia nel processo e nel leader.

Raccontare storie con analogie aiuta nella comprensibilità e rende le conversazioni emozionanti e fruttuose per le parti coinvolte. Coinvolge anche l’utilizzo efficace delle competenze di visualizzazione dei dati, enfatizzando schemi, tendenze, anomalie e altri dati simili. La comunicazione e la narrazione derivano dall’influenza dei data scientist sulle parti comunicanti attraverso la trasparenza delle limitazioni, dei vantaggi e delle considerazioni etiche, che indica responsabilità e giustezza nei confronti del lavoro.

Costruire una rete professionale

Benefici della rete nel campo della data science

I data scientist devono focalizzarsi sulla creazione di una rete in quanto ne traggono vantaggi attraverso:

Apprendimento continuo: Le diverse persone dell’industria hanno competenze diverse nel lavoro sui loro progetti. Comunicare con loro illumina sulle tendenze attuali e sulle tecnologie.
Innovazione: La conoscenza pratica di campi interdisciplinari contribuisce a idee innovative per la ricerca all’avanguardia. Persone provenienti da campi diversi possono lavorare insieme per risolvere lacune esistenti e ampliare le loro competenze.
Risorse: Acquisire familiarità con diversi ambiti aumenta le opportunità. È possibile utilizzare in modo creativo altri software e database per la propria funzionalità, acquisendo risorse attraverso la comunicazione. Beneficia facilmente dell’operatività delle persone, risparmiando tempo.
Orientamento: Connettersi con esperti, mentori e professionisti è uno dei migliori metodi per ottenere indicazioni sulle scelte di carriera, il lavoro e le sfide tecniche. Espone anche le persone a diverse esperienze, sfide e opportunità, aprendo la strada allo sviluppo professionale.
Allargare la prospettiva: Imparare i lavori, le metodologie e i metodi per affrontare progetti diversi amplia la prospettiva, favorendo l’innovazione.

Esplora opportunità di networking attraverso eventi del settore, conferenze e comunità online

Dati i numerosi benefici del networking nella data science, esistono molti metodi per aumentare le connessioni. Gli eventi e le conferenze del settore invitano numerose personalità e esperti del campo, tra cui professionisti, ricercatori, industriali, praticanti ed educatori.

Le conferenze tecniche, i meetup e i gruppi di utenti incentrati sulle discussioni sulla data science, i summit sull’IA e le conferenze mondiali sono buone fonti, indipendentemente dalla modalità online o offline.

Le comunità online consentono una connettività globale dal comfort di casa. Colmano il divario tra i fusi orari e sono una buona fonte di collaborazione con esperti del settore.

Inoltre, le comunità online includono anche hackathon, progetti open-source, corsi online e webinar che aiutano a coinvolgere attivamente la comunità e condividere conoscenze e competenze.

Mostrare le proprie competenze

Importanza della creazione di un solido portfolio di data science

Un solido portfolio di data science è un ottimo modo per mostrare le competenze tecniche e l’esperienza acquisita attraverso diverse opportunità come stage, impieghi, ricerca, progetti o altri metodi. Esibire i corsi, le qualifiche educative, l’applicazione pratica delle conoscenze e i riferimenti serve come identità e portavoce di una persona. Fornire il modo per distinguersi dalla folla, il portfolio di data science funge da espositore del successo o del fallimento dei compiti, offrendo al candidato l’opportunità di spiegare i suoi preziosi apprendimenti.

Esplora modi per mostrare le tue competenze attraverso progetti, repository GitHub e piattaforme online

Questi tre servono come ottime fonti per mostrare le competenze e condividere i lavori. Per condividere le competenze attraverso progetti di data science, selezionare i compiti pertinenti che si adattano agli obiettivi di carriera e mettere in evidenza le competenze acquisite. Assicurarsi una chiara definizione del problema per chiarezza e una scelta basata sulla logica dell’approccio utilizzato per superare le sfide. Questo include metodologie, algoritmi, tecniche e l’uso di diversi strumenti. La documentazione del progetto deve essere chiarita mediante l’incorporazione di diagrammi di flusso, grafici e immagini a seconda delle necessità. Avere un’indicizzazione adeguata per una navigazione più semplice e comunicare in modo preciso ciò che è richiesto e inteso direttamente. Mostrare l’impatto e i risultati con efficienza evitando conseguenze fittizie e basate su errori.

Crea il repository GitHub per mostrare i progetti di data science in modo organizzato. Aggiungi il file readme in ogni repository e riassumi i progetti che comprendono obiettivi, metodologie, principali risultati, visualizzazioni e qualsiasi altro dettaglio rilevante, se presente. Usa la funzionalità di controllo versione per trovare le modifiche e collaborare con altre persone del settore. Assicurati di aggiungere i crediti ai collaboratori. Puoi anche aggiungere i link ai progetti creati su Jupyter Notebooks nel file Readme su GitHub per una migliore interazione e visibilità del lavoro.

Puoi anche mostrare i tuoi lavori su piattaforme online come blog, portfolio, comunità e Kaggle. Piattaforme come Nisoo consentono blog di data science o la ricerca di altri portfolio online pertinenti per esprimere il tuo contributo al settore. Sfrutta il potere delle comunità di data science come Reddit, la community di DataCamp o Data Science Central per condividere, discutere e ottenere feedback da altre persone. Usa LinkedIn per mostrare i tuoi lavori o partecipa a competizioni Kaggle per impegnarti in seminari ed eventi.

Evidenziare l’Importanza di Dimostrare l’Impatto del Tuo Lavoro Attraverso Studi di Caso e Racconti dei Dati

La dimostrazione attraverso studi di caso e racconti aiuta a comunicare il valore e la rilevanza della scienza dei dati a un pubblico ampio, indipendentemente dalle conoscenze tecniche. Aiuta a aumentare la familiarità con l’argomento, a comprendere l’impatto dei problemi su diverse persone e a sviluppare soluzioni innovative a beneficio dell’umanità. Aiuta professionalmente aggiungendo valore e impatto al portfolio e al profilo mentre si applicano le competenze acquisite nella scienza dei dati.

La narrazione dei dati migliora le competenze di comunicazione semplificando problemi complessi e rendendo interattiva la connessione. Contribuisce a un maggiore coinvolgimento, facilitando ulteriormente l’introduzione alla risoluzione dei problemi, un metodo molto apprezzato. Aiuta a creare connessioni e relazioni con gli ascoltatori, portando a sessioni di successo.

Navigare il Mercato del Lavoro

Approfondimenti sul Mercato del Lavoro della Scienza dei Dati e i suoi Requisiti

I lavori nel campo della scienza dei dati stanno aumentando rapidamente e le dimensioni del mercato sono previste in crescita con un tasso di crescita annuo composto del 26,9% dal 2020 al 2027. Nel 2023, le dimensioni del mercato sono stimate intorno a 70,376 miliardi di dollari USA. Oltre alla crescente domanda, è importante considerare anche l’applicazione sempre più diffusa del campo in diverse industrie, il che aiuta a trovare un lavoro in base agli interessi e alla specializzazione del candidato. La lista include tecnologia, e-commerce, finanza, assistenza sanitaria e marketing.

Le competenze tecniche sono cruciali per ottenere il ruolo, che richiede programmazione, analisi statistica e competenza nell’uso di strumenti come PyTorch, scikit-learn e TensorFlow. La conoscenza del dominio, una buona padronanza della matematica e delle statistiche, la comunicazione e la visualizzazione, i titoli di studio avanzati o la specializzazione e l’esperienza pratica sono requisiti indispensabili per inserirsi nel mercato della scienza dei dati.

Strategie per Adattare il Curriculum e la Lettera di Presentazione ai Ruoli nella Scienza dei Dati

Il tuo curriculum e la tua lettera di presentazione parlano per te e sono il fattore principale nella valutazione della tua idoneità per il ruolo.

Ricerca dei Requisiti del Lavoro: La cosa più importante è comprendere completamente la descrizione del lavoro per identificare le competenze, le responsabilità e le qualifiche necessarie per il ruolo, il tipo di linguaggi di programmazione, gli strumenti, la conoscenza del settore e gli algoritmi. Verifica se sei adatto alla posizione e se possiedi le qualifiche esatte richieste.
Evidenzia le Competenze Tecniche Rilevanti: Mostra le tue competenze tecniche rilevanti nel tuo curriculum. Aggiungi formazione, certificazioni extra in corsi o linguaggi di programmazione e parole chiave relative al ruolo lavorativo per aiutare le aziende a selezionare i curriculum.
Mostra Progetti di Scienza dei Dati: Aggiungi una sezione distinta per i progetti, fornendo informazioni dettagliate sul lavoro svolto o sul tuo contributo. Assicurati di indicare la quantità o l’impatto dei risultati sulla società in termini di aumento del fatturato, risparmi, miglioramenti di precisione o altri dati simili.
Dimostra Competenze Analitiche e di Risoluzione dei Problemi: Mostra una sezione delle competenze. Elenca le tue competenze soft, come competenze analitiche e di risoluzione dei problemi, e collegale a esempi in modo conciso.
Personalizza la Tua Lettera di Presentazione: Concentrandoti sulla lettera di presentazione, effettua una ricerca dettagliata sull’azienda prima di iniziare a scriverla. Evidenzia le competenze tecniche necessarie per quel ruolo e elenca le tue qualità o abilità uniche per impressionare il reclutatore.
Quantifica i Successi e l’Impatto: Menziona i successi nel tuo curriculum. Indica l’effetto quantitativo dei tuoi risultati e l’impatto causato dagli stessi. Usa numeri o valutazioni per mostrare l’effetto più diretto che ha avuto sull’azienda.
Rileggi e Modifica: Assicurati di rileggere il curriculum e la lettera di presentazione. Cerca errori grammaticali o di ortografia nel nome dell’azienda o della persona. Verifica che le qualità o le caratteristiche descritte corrispondano al ruolo lavorativo e all’azienda. Modifica se necessario.

Esplora Piattaforme di Ricerca del Lavoro, Reti Professionali e Agenzie di Reclutamento per Opportunità di Lavoro nella Scienza dei Dati

Trovare un lavoro è più semplice grazie alle numerose piattaforme online. Le piattaforme di ricerca del lavoro di qualità includono LinkedIn, Indeed, Glassdoor e Dice. Queste piattaforme forniscono aggiornamenti regolari su diversi ruoli lavorativi in numerose aziende. Le piattaforme offrono anche avvisi di lavoro in base alle preferenze dell’utente per gli aggiornamenti diretti.

Le reti professionali e le comunità forniscono mentor e connessioni, offrendo l’opportunità e l’orientamento giusti per trovare un ruolo adatto. Queste comunità sono disponibili su reti professionali come i gruppi LinkedIn e Kaggle. Le connessioni e il networking personale sono possibili anche durante incontri e conferenze. Le agenzie di reclutamento aiutano anche a trovare i ruoli di lavoro giusti. Esempi comuni di tali agenzie includono AlmaBetter, Hirist, Harnham e Korn Ferry.

Perché le aziende assumono sempre più data scientist?

Ci sono molteplici motivi che portano all’aumento delle assunzioni di data scientist. Ciò include la generazione eccessiva di dati e il possesso di informazioni confidenziali significative per la crescita dell’azienda. Elaborare ed interpretare tali dati è possibile solo per i data scientist. Questi guidano l’azienda verso decisioni basate sui dati, contribuendo a prendere decisioni più informate, basate su evidenze e migliorando l’efficienza.

Inoltre, i data scientist sfruttano i dati per comprendere meglio il comportamento dei clienti, capendo le loro preferenze, comportamenti ed esperienze. Inoltre, i dati sono utili per la gestione del rischio e il rilevamento delle frodi al fine di aumentare l’efficienza operativa e ridurre i costi.

Aggiornamento e Apprendimento Continuo

Importanza dell’apprendimento continuo e dell’aggiornamento nel campo della data science

L’apprendimento continuo e l’aggiornamento mostrano la conoscenza aggiornata del candidato sui requisiti attuali e la capacità di stare al passo con le nuove richieste dei clienti. È anche essenziale essere al passo con gli sviluppi tecnologici, dove software e linguaggi di programmazione vengono regolarmente aggiornati. Oltre alla data science di base, il panorama specifico del settore evolve costantemente, richiedendo nuovi approcci analitici ai problemi. Le recenti frodi e azioni non etiche portano anche all’aggiornamento delle linee guida sull’etica dei dati e sulla privacy, che devono essere seguite da ogni persona coinvolta nella gestione dei dati.

Importanza di rimanere aggiornati con gli ultimi strumenti, tecniche e tendenze del settore

Rimanere aggiornati attraverso i metodi sopra citati aiuta a sviluppare efficienti capacità di risoluzione dei problemi e a sviluppare innovazione e creatività. Aiuta ad adattarsi alle esigenze del settore e migliorare le prestazioni attraverso la disponibilità di nuove funzionalità.

Storie di successo e consigli

Diversi candidati hanno avuto successo nel passaggio alla data science. Il successo non è limitato a un reddito adeguato e meritato; si estende invece allo sviluppo della carriera, alla felicità, alla tranquillità mentale, alla soddisfazione della scelta di carriera e all’utilizzo corretto delle proprie capacità.

Imparare e agire come data scientist partendo da un ingegnere petrolifero non è stato facile. L’amore per la matematica e l’opportunità per i candidati di lavorare con i dati hanno spinto Jaiyesh Chahar a cambiare la direzione della sua carriera. Avendo una conoscenza iniziale della data science dal suo campo di lavoro, ha preso l’iniziativa di imparare a programmare e le statistiche. Trovare lavoro come neofita in un nuovo settore è stato una sfida; tuttavia, la conoscenza specifica del settore è venuta in suo aiuto, aiutandolo a trovare un lavoro con progetti interessanti.
Con esperienza nell’ingegneria del software di test e nell’assicurazione della qualità, Bindhya Rajendran ha lavorato su dati in tempo reale e mantiene una conoscenza specifica del settore nella produzione di apparecchiature. È stata introdotta all’analisi dei dati attraverso un modulo di formazione obbligatoria, dove gli aspetti promettenti del settore hanno catturato il suo interesse. Prendendo le giuste decisioni, con una guida accurata specifica della situazione da parte del fondatore di Analytics Vidhya, ha avuto successo nella scelta della sua carriera ed attualmente lavora presso BOSCH come specialista in analisi dati.

Sintetizzando le storie di ogni individuo, concludiamo con i seguenti consigli per i candidati interessati a passare alla data science:

Inizia la transizione da Analista dei dati a Data Scientist comprendendo il percorso della data science. Leggi blog, libri e risorse online per introdurti al campo.
Crea una tabella specificando le tue competenze e conoscenze e quelle richieste per la transizione. Seleziona quelle rilevanti da imparare e scegli i corsi preferiti da Analytics Vidhya. Trova il sistema adatto al tuo tempo. Questo include imparare Python, R, Apache Spark, SQL e strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau e altri.
Familiarizza con gli algoritmi di Machine Learning come i modelli di regressione, gli alberi decisionali, le macchine a supporto vettoriale e il boosting del gradiente. Acquisisci esperienza lavorando su progetti sotto la supervisione dei tuoi professori o mentori o attraverso stage. Altrimenti, sii creativo e inizia un progetto da solo per imparare.
Lavora attivamente per espandere la tua rete di contatti e rimanere in contatto con le persone del tuo settore. Cerca attivamente opportunità di partecipare ad eventi correlati. Crea un portfolio online.
Quando ti senti soddisfatto del tuo apprendimento ed esperienze e hai ottenuto sufficienti certificazioni per dimostrare le tue capacità, inizia la ricerca di lavoro. Concentrati sulla giustificazione di te stesso nel curriculum e nella lettera di presentazione.

Corsi da seguire per diventare un data scientist

Riguardo all’importanza di un costante miglioramento delle competenze o di una transizione di carriera da Data Analyst a Data Science, Analytics Vidhya ti copre in ogni situazione. Offriamo diversi corsi riguardanti lo stesso:

Un percorso di apprendimento completo per diventare un Data Scientist – È un corso adatto ai principianti con un elenco ordinato di risorse e contenuti del corso. Comprende esercizi per i test e serve principalmente a migliorare le proprie competenze.
Data Science Career Conclave – Transizione verso Data Science – È il corso giusto se sei confuso sulla transizione verso una carriera in data science. Copre argomenti essenziali come ruoli diversi e il più adatto a te, discussioni in panel, metodi per creare profili digitali e come rispondere alle esigenze dei responsabili delle assunzioni.
Data Science Immersive Bootcamp – È un programma di formazione con garanzia di lavoro che ha un record del 100% di collocazione delle classi. Ha anche portato a un aumento del salario del 250% e ti guida nella preparazione per i colloqui insieme a un apprendimento flessibile.

Conclusioni

Il Data Scientist è una professione affascinante, gratificante e affascinante con requisiti in continua evoluzione di individui talentuosi e competenti. La capacità di lavorare su problemi complessi di dati con una mentalità analitica e risolutiva e un approccio pratico aiuta a raggiungere la vetta nel lungo periodo.

Un costante miglioramento delle competenze è un fattore cruciale per lo sviluppo professionale. Analytics Vidhya ti offre numerosi corsi indipendentemente dal tuo livello di esperienza. Aiutandoti a raggiungere i tuoi sogni e raggiungere i tuoi obiettivi, siamo le mani che ti guidano al culmine della tua carriera.

Domande frequenti

Career,Courses,data science,Data Scientist,job