Scienza dei dati: il segreto per andare avanti

Scienza dei dati: il segreto per andare avanti

Scienza dei dati: il segreto per andare avanti

La scienza dei dati implica l’organizzazione e l’interpretazione delle enormi quantità di dati indipendentemente dalla natura, strutturata o non strutturata.

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L’analisi e la visualizzazione richiedono il possesso di formidabili competenze in programmazione, analisi, matematica, statistica, acume negli affari e comunicazione.

Facciamo una breve discussione di ogni singola abilità essenziale per diventare un data scientist:

a) CONOSCENZA E ACCUMENTO COMMERCIALE

La comprensione contestuale e la conoscenza del settore in cui sei impegnato ti aiutano ad avere un’analisi corretta e dettagliata delle enormi quantità di dati. Anche le capacità di comunicazione efficaci svolgono un ruolo fondamentale nell’espletamento dei ruoli e delle responsabilità di un data scientist.

B) COMPETENZE TECNICHE E STATISTICHE

La conoscenza e la comprensione approfondite degli strumenti e delle metodologie come SAS, R, Python, ecc. sono molto cruciali. Senza avere una conoscenza completa non è possibile gestire i grandi set di dati, ovvero non saresti in grado di manipolare ed elaborare i dati.

C) CAPACITÀ DI PROGRAMMAZIONE

I linguaggi di programmazione come SAS, R e Python ecc. svolgono un ruolo cruciale nell’analisi dei dati. Se desideri dedicarti alla scienza dei dati, è essenziale avere una presa su qualcuno di questi. Tutto dipende da quale lingua ti si addice.

D) CAPACITÀ DI VISUALIZZAZIONE

I dati analizzati e interpretati devono essere presentati in modo corretto e sistematico ai vertici aziendali e al management. Le capacità di visualizzazione efficaci ed efficienti ti aiutano a visualizzare e presentare le informazioni utili estratte sotto forma di report.

E) CAPACITÀ DI COMUNICAZIONE

Le capacità di comunicazione efficaci aiutano a comunicare i risultati ottenuti ai dirigenti aziendali e ai decisori per prendere ulteriormente le decisioni più intelligenti e logiche.

Il possesso delle competenze richieste, la base di conoscenze, la conoscenza dettagliata degli strumenti, delle metodologie e delle tecniche ti porta alla roadmap per diventare un data scientist.

QUALI SONO I RUOLI DEI DATASCIENIST PRESENTI OGGI?

Il campo della scienza dei dati apre molte opportunità di crescita nelle vite degli aspiranti che perseguono la scienza dei dati offrendo un numero enorme di opportunità di lavoro con pacchetti salariali interessanti.

Ci sono vari ruoli di lavoro disponibili nel campo che sono menzionati come segue:

1) Architetto dei dati

2) Analista dei dati

3) Ingegnere dei dati

4) Ingegnere di data mining

5) Analista di Business Intelligence

L’enorme quantità di opportunità di lavoro disponibili nel campo della scienza dei dati rende questo campo promettente e sicuro per il futuro di un individuo. Sposta la tua carriera in un campo di giuramento promettendo alte prospettive di lavoro e prospettive di stipendio.

Il ruolo più importante dei big data wrangler è che usano i loro poteri analitici per portare alla luce le soluzioni aziendali nascoste per i complessi problemi e situazioni aziendali

L’importanza della data science nelle Organizzazioni o nelle aziende o per gli imprenditori non è più un aspetto dubbio da affrontare. Il clamore e i vantaggi coinvolti sono evidenti dal fatto che la scienza dei dati è l’ancora di salvezza di ogni azienda ed è responsabile della sua crescita e sviluppo.