Il percorso verso il successo nella scienza dei dati riguarda la tua capacità di imparare. Ma cosa imparare?

Il percorso verso il successo nella scienza dei dati richiede la capacità di apprendere. Ma cosa bisogna imparare?

Le possibilità di conseguire successo nella consegna dei progetti di scienza dei dati sono massime quando si continua ad imparare, ma non è sempre chiaro su cosa focalizzarsi

Foto di Tamara Menzi su Unsplash

Sono stati compiuti molti progressi nella scienza dei dati nell’ultimo decennio, ma nonostante questi risultati, molti progetti non vedono mai la luce del giorno. Come scienziati dei dati, non dobbiamo solo dimostrare solide competenze tecniche, ma anche comprendere il contesto aziendale, comunicare efficacemente con gli stakeholder e tradurre le loro domande in raccomandazioni concrete che generino valore per l’azienda. È questa una richiesta ragionevole o l’azienda sta cercando i nuovi unicorni? In questo blog, descriverò come l’azienda sia cambiata nel corso degli anni, fornendo una prospettiva migliore su ciò che potresti dover imparare per consegnare con successo progetti di scienza dei dati.

Una breve introduzione

Più di un decennio fa, le aziende hanno riconosciuto che l’analisi dei set di dati può generare informazioni in grado di aumentare i ricavi, ottimizzare i processi e ridurre i costi di produzione. Ciò ha portato alla nascita di un nuovo settore con nuovi ruoli: il settore della scienza dei dati con i data scientist. Tuttavia, le esigenze dell’azienda continuano a cambiare nel corso degli anni. È quindi importante comprendere le esigenze dell’azienda per sapere cosa è necessario imparare come data scientist. Nella prossima sezione, daremo uno sguardo d’insieme per descrivere come il settore della scienza dei dati si è evoluto nell’ultimo decennio. Questo ti aiuterà a capire: 1. cosa era importante imparare, 2. cosa è ora importante imparare e 3. cosa potrebbe essere importante imparare per future imprese. Andiamo indietro nel tempo nella prossima sezione.

All’inizio c’erano i programmatori scientifici.

La scienza dei dati comprende molte discipline, le cui basi sono costruite su statistiche e matematica che derivano da decenni di ricerca e sviluppo (accademico). Molti degli algoritmi centrali originali costituiscono i fondamenti in discipline come l’analisi testuale, il riconoscimento delle immagini, la sensoristica e le serie temporali. Ai primordi, questi metodi venivano pubblicati senza il codice di accompagnamento. Per applicare il metodo, le aziende assumevano programmatori scientifici per affrontare le sfide e…