Conoscere la Data Science: da principiante a specialista
Alcuni anni fa, la Harvard Business Review ha nominato Data Scientist la professione più sexy del secolo. Da allora, la sua "sessualità" è solo cresciuta e il bisogno di specialisti sta aumentando in modo esponenziale.
Nel 2016, Data Scientist è stato classificato tra i primi 25 migliori lavori negli Stati Uniti da Glassdoor.
La tendenza si sta diffondendo anche in Russia, anche se non su larga scala. Tuttavia, la necessità di personale qualificato è ancora in crescita.
Chi è il Data Scientist
Per capire chi è un Data Scientist, devi prima definire la professione stessa. Si chiama Data Science. Di recente, il termine è diventato molto popolare e spesso lo puoi incontrare navigando nel world wide web - vedi PDF per esempio.
Quindi, Data Science sta lavorando con i big data. Si noti che il termine "big data" è già saldamente radicato, sebbene inizialmente fosse utilizzata la versione inglese: Big Data. I big data sono enormi quantità di informazioni non strutturate che richiedono statistiche matematiche e apprendimento automatico per essere elaborate.
Lo specialista che fa questo si chiama Data Scientist. Il suo compito è analizzare i big data, sulla base dei quali è possibile fare una previsione, a seconda dell'attività da svolgere. A lungo termine, il prodotto finale di Data Scientist è la creazione di un modello predittivo, un algoritmo per trovare prontamente la soluzione più adatta a un dato problema.
Potresti non saperlo, ma incontri i risultati del lavoro di specialisti nel campo della Data Science più volte al giorno. Ad esempio, quando ascolti musica su YouTube Music, Spotify o Deezer. Questi servizi di streaming utilizzano algoritmi scritti da data scientist per selezionare i brani che meglio si adattano alle tue preferenze di gusto. Inoltre, i video stessi sono consigliati nei servizi corrispondenti e negli elenchi di utenti con cui potresti avere familiarità sui social network.
Dove lavora il Data Scientist
Se non vuoi usare le tue abilità solo per aiutare le persone a trovare compagni di classe più velocemente e insegnare software per consigliare di ascoltare Eisbrecher dopo i Rammstein, non preoccuparti. Ci sono molte altre aree in cui puoi applicare i tuoi talenti.
Ad esempio, in un'azienda di trasporti, Data Scientist consente di trovare il percorso ottimale di movimento e, in produzione, i modelli creati possono aiutare a prevedere le interruzioni del lavoro. I data scientist aiutano le compagnie assicurative a calcolare la probabilità di un evento assicurato e in agricoltura fanno previsioni per il raccolto e cercano modi per utilizzare nel modo più efficiente i terreni agricoli. Inoltre, sulla base di algoritmi in medicina, l'apparecchiatura può diagnosticare automaticamente i pazienti.
Nonostante ci siano sempre più specialisti in Data Science, il numero di personale altamente qualificato non corrisponde ancora alla domanda. Questo porta ad un aumento dei salari. Lo stipendio dipende dall'esperienza lavorativa. Ad esempio, un buon specialista con esperienza negli Stati Uniti può guadagnare oltre $ 130.000 all'anno, ovvero circa $ 11.000 al mese.
Per completare il corso, gli studenti avranno sufficienti conoscenze scolastiche e l'università online fornirà tutte le risorse e gli strumenti necessari (ad es. Python). Come parte del programma, gli studenti verranno introdotti alle reti neurali e alle tecnologie di apprendimento automatico.
Nel secondo trimestre, gli studenti continuano a studiare le librerie Python per Data Science, oltre a iniziare a risolvere problemi combinatori, apprendere metodi per testare ipotesi statistiche e acquisire familiarità con le caratteristiche degli open data. Nel terzo trimestre dovrai prestare attenzione alla matematica. Entro tre mesi, è necessario studiare in dettaglio gli aspetti matematici degli algoritmi utilizzati nella Data Science.
Conclusione
In generale, il Data Scientist è una professione che richiede sia conoscenze teoriche che abilità pratiche. Inoltre, è improbabile che tu possa cavartela con l'esperienza di una sola professione. Ci vuole molto tempo e impegno per padroneggiare Data Scientist, ma a lungo termine dovrebbe ripagare.
Puoi ottenere il primo anno e mezzo di esperienza nella professione nel corso "Django filepathfield". Dopo aver completato il quale, riceverai anche pieno supporto nel mondo del lavoro, che va dall'assistenza nella scrittura di un curriculum alla preparazione per un colloquio.