Sicurezza futura per il tuo gioco dei dati le competenze principali che ogni data scientist deve avere nel 2023

Sicurezza futura per il tuo gioco di dati le competenze principali che ogni Data Scientist deve avere nel 2023

 

Se non lo avete ancora sentito, nei prossimi 3 anni si prevede che il 40% della forza lavoro si formi in nuove competenze. Questo è naturale per stare al passo con la continua crescita della tecnologia, in particolare l’IA generativa.

Tuttavia, il rapporto IBM ha dichiarato che i dirigenti stimano che il 40% della loro forza lavoro dovrà acquisire nuove competenze a causa dell’IA e dell’automazione. Tuttavia, afferma anche che le competenze analitiche, insieme alle capacità imprenditoriali e a un insieme di competenze soft, saranno molto richieste nei prossimi 3 anni.

In questo articolo, esaminerò le competenze più ricercate nel 2023 e come queste beneficeranno della vostra carriera nel futuro.

Quindi entriamoci…

 

Competenze della scienza dei dati per il 2023

 

Come possiamo vedere, molte cose stanno cambiando a causa della tecnologia e della crescita dell’IA generativa. Se state pensando di iniziare o acquisire nuove competenze nella vostra carriera di scienziato dei dati, ecco le competenze più richieste per il 2023.

 

Linguaggio di programmazione

 

Iniziamo dalle basi per coloro che vogliono iniziare una nuova carriera nella scienza dei dati.

Scegliete un linguaggio di programmazione da imparare e imparatelo bene. Imparate tutto, tutti i dettagli, tutto ciò che si può conoscere su di esso. È meglio essere un maestro in una cosa piuttosto che un giacobino di tutti i mestieri.

Molte organizzazioni vogliono sapere che quando assumono qualcuno, possono ottenere più di un vantaggio da lui. Ad esempio, quest’impiegato è molto competente nella manipolazione dei dati, tuttavia è bravissimo a creare visualizzazioni dei dati per le nostre riunioni di lavoro.

Se non siete sicuri su quale linguaggio di programmazione scegliere, leggete 8 linguaggi di programmazione per la scienza dei dati da imparare nel 2023.

 

Pulizia e gestione dei dati

 

Ora vediamo quali compiti vi verranno assegnati come scienziato dei dati. Ci sono molti dati disponibili e, con l’aumento del Big Data e il suo utilizzo per l’IA generativa, le organizzazioni vorranno sfruttarlo. La pulizia e la gestione dei dati consistono nel trasformare i dati grezzi in un formato che può essere successivamente utilizzato per l’analisi.

Sebbene si dica che gli scienziati dei dati trascorrano fino all’80% del loro tempo a pulire i dati, non è sempre vero. È un compito che richiede tempo, ma non occupa l’80% del tempo di uno scienziato dei dati – tutto il tempo.

Detto questo, è comunque una competenza molto richiesta per gli scienziati dei dati nel 2023. Perché? Perché i dati raramente sono puliti e ordinati. Specialmente ora che le organizzazioni stanno esaminando vecchi dati che hanno accumulato polvere e stanno cercando modi per utilizzarli. Prendete la vostra scopa e la paletta, perché c’è sicuramente qualche pulizia da fare.

 

Competenze analitiche

 

Come ho già detto, i dirigenti nei prossimi 3 anni cercheranno dipendenti con solide competenze analitiche. Secondo il rapporto IBM, in cima alla lista dei dirigenti c’è l’aggiornamento delle competenze dei dipendenti in una varietà di competenze soft come la gestione del tempo e la comunicazione. Dopo queste competenze vengono le competenze analitiche con competenze imprenditoriali.

Le aree delle competenze analitiche includono:

  • Analisi statistica
  • Esplorazione dei dati
  • Selezione e ingegneria delle caratteristiche
  • Apprendimento automatico
  • Valutazione del modello
  • Visualizzazione dei dati

Prendiamo ad esempio l’analisi statistica, è conosciuta come la base della scienza dei dati e ti permette di esplorare i dati attraverso statistiche descrittive, capire meglio i tuoi dati e rappresentarli attraverso visualizzazioni. Lavorano a stretto contatto con elementi nella fase di pulizia e gestione dei dati come valori mancanti e anomalie.

Le competenze analitiche sono alla base della vita di uno scienziato dei dati, pertanto vale la stessa regola – conosci tutti i dettagli, i piccoli segreti, e avrai successo come scienziato dei dati.

 

Machine & Deep Learning

 

In un’epoca in cui le organizzazioni stanno spingendo verso l’utilizzo dei dati per ottenere informazioni e automatizzare compiti – avere una conoscenza competente degli elementi di machine e deep learning sarà di fondamentale importanza. 

Le aree delle competenze di machine e deep learning includono:

  • Matematica e statistica
  • Algoritmi di machine learning
  • Architetture di deep learning
  • Reti neurali
  • GPUs e framework di elaborazione
  • Implementazione

Sia il machine learning che il deep learning hanno dimostrato di avere capacità straordinarie nel ricavare informazioni dai dati, consentendo agli scienziati dei dati di costruire modelli in grado di apprendere automaticamente. 

Le organizzazioni stanno cercando competitivamente di costruire modelli all’avanguardia con ottime performance in diverse industrie. Come scienziato dei dati, avrai la capacità di affrontare problemi complessi, migliorare l’accuratezza, costruire modelli che aumentano la competitività dell’organizzazione e guidare continuamente l’innovazione. 

Se hai scoperto un’area nel machine learning o nel deep learning in cui sei davvero bravo e ti diverti, allora investi in quella. Come ho detto, è meglio essere un maestro in una cosa che un giullare in tutto.

 

Soft Skills

 

Come parte del rapporto IBM, le competenze più critiche richieste dalla forza lavoro includono:

  • Gestione del tempo
  • Abilità di prioritizzazione
  • Lavoro efficace in ambienti di squadra
  • Comunicazione efficace
  • Flessibilità, agilità e capacità di adattarsi al cambiamento

La mia opinione personale è che i dirigenti abbiano notato che il passaggio al lavoro a distanza ha forse posto dei vincoli su queste aree. O potrebbe essere più in generale un insieme di competenze che possono trasformare efficacemente le idee in realtà. 

Per stare al passo con l’IA generativa, i dirigenti cercano dipendenti in grado di fare qualcosa che gli strumenti di IA generativa non sono in grado di realizzare al momento. La tecnologia può aiutarci ad automatizzare compiti e possiamo utilizzare l’analisi dei dati per vedere cosa funziona e cosa no.

Tuttavia, se i dipendenti non utilizzano saggiamente il loro tempo e non sono in grado di lavorare in un ambiente di squadra in modo agile e flessibile, tutte quelle intuizioni vengono vanificate. I dipendenti sono i driver dell’innovazione, i sistemi di IA generativa sono strumenti che ci aiuteranno. 

 

Conclusioni

 

Questo articolo aveva lo scopo di concentrarti su ciò che deve ancora venire nei prossimi anni e su ciò che uno studio di dirigenti ha dichiarato essere alla ricerca. Se sei nuovo nel campo della scienza dei dati, avrai sicuramente molto studio e lavoro da fare – tuttavia, avendo una buona conoscenza di tutti gli elementi, sarai più competitivo in futuro. 

Se attualmente sei uno scienziato dei dati, spero che questo articolo ti abbia fornito spunti sul fatto che più organizzazioni cercano candidati con ottime soft skills che possano integrare le loro hard skills. 

Tutti noi dobbiamo stare al passo con il modo in cui il mondo si sta muovendo, quindi abbracciare la riqualificazione o l’aggiornamento delle proprie competenze mediante l’uso di strumenti di IA sarà molto vantaggioso.  

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una data scientist e una scrittrice tecnica freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial sulla scienza dei dati e a condividere conoscenze teoriche sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una appassionata studentessa, desiderosa di ampliare la sua conoscenza tecnica e le sue competenze di scrittura, mentre aiuta ad orientare gli altri.