Come diventare uno scienziato dei dati

Quasi tutto quello che fai genera dati. Visita un sito web: Dati. Tocca un’app sul tuo telefono: Dati. Compra qualcosa con una carta di credito: Dati. Mettere “mi piace” o caricare una foto sui social media: Dati. Miliardi di persone stanno generando immense quantità di dati ogni singolo momento di ogni singolo giorno.

Questi sono grandi dati, e stanno solo diventando più grandi. Immaginate cosa si può fare con tutte queste informazioni – gli scienziati dei dati stanno facendo esattamente questo. La scienza dei dati è essenzialmente l’arte di risolvere i problemi con i dati. Potreste avere trilioni di righe di dati, ma da sole quelle informazioni non significano nulla. Ci vogliono lavoro e competenze specializzate per trasformarle da rumore incomprensibile in qualcosa che possa essere facilmente compreso.

In tutti questi dati sono intrecciate informazioni che possono migliorare la qualità della vita, identificare problemi sociali e affrontare crisi globali. Ora più che mai i progressi significativi che possono derivare dai dati sono essenziali da trovare – non è una sorpresa che essere in grado di capire, analizzare e interpretare i dati sia un’abilità altamente desiderabile.

Cosa fanno effettivamente gli scienziati dei dati?

Iniziamo con due delle domande più comuni: cos’è la scienza dei dati e quali sono le responsabilità di uno scienziato dei dati?

La scienza dei dati consiste nell’immergersi in un pozzo di informazioni e trasformarle in uno strumento che si può usare per raggiungere un obiettivo. Gli scienziati dei dati elaborano i dati in modo da renderli leggibili all’uomo, costruendo visualizzazioni che raccontano una storia o modelli che spiegano un processo o prevedono il comportamento. Altre volte si eseguono esperimenti per convalidare le ipotesi nel tentativo di provarle. L’essenza è che i dati grezzi sono usati per produrre qualcosa che ha valore nel senso che si può fare o imparare qualcosa con essi.

I titoli di lavoro nella scienza dei dati includono:

• Data Scientist
• Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Machine Learning Engineer
• Junior Data Analyst

Quanto guadagnano i Data Scientist?

Gli stipendi annuali vanno da 92k a 138k dollari, e al 1 aprile 2020, la paga media annuale per un Data Scientist negli Stati Uniti è di 119.130 dollari all’anno secondo ZipRecruiter. Questa è una delle carriere più lucrative e remunerative nel settore tecnologico oggi.

In una recente analisi dei risultati a lungo termine, i laureati in Data Science di Thinkful hanno mostrato che prima di Thinkful, gli studenti guadagnavano una media di $53k, e dopo Thinkful, sono saliti a $77k nel loro primo lavoro. Inoltre, dopo almeno un anno sul campo, gli alumni guadagnavano in media 101.000 dollari. Controlla i nostri risultati di successo a lungo termine degli studenti per maggiori informazioni.

Di quali competenze hanno bisogno gli scienziati di dati?

Questo campo in rapida espansione sta affrontando alcuni dei più grandi problemi del mondo di oggi. Ma cosa serve per essere effettivamente uno scienziato dei dati?

Prima ancora di iniziare ad apprendere le competenze tecniche per entrare nel settore, concentrati sulle soft skills che probabilmente già possiedi. Queste sono parte integrante della tua prossima carriera come scienziato dei dati:

• Comunicazione
• Pensiero creativo
• Costruzione di relazioni
• Autenticità
• Persistenza

Consigli approfonditi su come attingere a queste abilità per dare il via alla tua sicurezza quando cambi carriera.

Le abilità tecniche che sono essenziali per portare a termine il lavoro, eseguire ad alto livello e raggiungere gli obiettivi di carriera includono:

• Programmazione avanzata e profonda conoscenza matematica
• Passione per trovare e risolvere i problemi
• Tecniche analitiche come fare visualizzazioni e usare statistiche riassuntive
• Conoscenza di A/B test e significatività statistica
• Python per raccogliere e presentare dati, poi identificare le intuizioni
• SQL per l’interrogazione
• Imparare la macchina con modelli supervisionati e non supervisionati

La scienza dei dati è raramente un gioco da ragazzi. Non è semplicemente “applica questa tecnica” o “esegui questo programma”. Anche se necessario, questa è di solito la parte facile. Avete bisogno di una comprensione approfondita del problema in modo da poter determinare quali strumenti sono più adatti al vostro compito. Una delle competenze più importanti per un data scientist è la capacità di trovare problemi risolvibili. Imparare la scienza dei dati, quindi, non è semplicemente combinare la programmazione con la statistica – include questo, ma richiede anche il contesto. Hai bisogno di capire il dominio in cui stai lavorando, in modo da poter testare le tue ipotesi nel mondo reale.

Senti il Mentore di Data Science, Thanasis Paraskevas, sul perché SQL è un linguaggio di programmazione così potente, e come lo userai come scienziato dei dati.Con oltre 10 anni di utilizzo di SQL in ambito professionale, i suoi consigli da esperto possono aiutarti a dare un’occhiata al processo di apprendimento e applicazione di SQL.

Come si diventa Data Scientist?

L’apprendimento di qualsiasi cosa richiede un ciclo di feedback positivo. Nel progettare i nostri corsi bootcamp a Thinkful, abbiamo scoperto che gli studenti imparano meglio con:

• Tutoraggio e career coaching 1 contro 1
• Un curriculum completo con check-in incorporati
• Progetti capstone che costruiscono un portfolio del mondo reale

Offriamo un programma accelerato, a tempo pieno o un programma part-time flessibile corso di scienza dei dati per permetterti di scegliere il formato migliore per la tua vita. Il nostro curriculum all’avanguardia ti insegnerà tutte le competenze necessarie per lanciare una carriera di successo come scienziato dei dati. Alcuni dei punti salienti del nostro curriculum di scienza dei dati includono:

• Analytics e sperimentazione utilizzando Python e SQL
• Machine learning utilizzando modelli supervisionati e non supervisionati
• Capacità di specializzazione avanzate

Abbiamo costruito i nostri programmi per soddisfare le tue esigenze e prepararti al successo. Tutti i corsi sono erogati al 100% online e includono curricula avanzati basati su progetti e strumenti industriali attuali per costruire progetti capstone nel mondo reale. Puoi conoscere meglio i nostri corsi e formati esplorando Thinkful 101.

Thinkful è investito in te. Vogliamo che tu metta al primo posto la tua futura carriera oggi e che paghi la retta quando sarai assunto. Offriamo una varietà di opzioni di pagamento perché il tuo stato finanziario non dovrebbe trattenerti da una nuova carriera. Esplora come lavoriamo.

Come posso avere successo nell’apprendimento online?

Dal 2012, Thinkful ha aiutato gli studenti a cambiare le loro carriere e vite. Aiutiamo a mettere gli studenti su una traiettoria ascendente per durare tutta la vita attraverso l’apprendimento online. La comunità Thinkful comprende quasi 600 educatori e mentori e oltre 1.100 studenti che interagiscono tutti al 100% online. Nel corso degli ultimi 8 anni, abbiamo scoperto tecniche utili che assicurano un apprendimento efficace in un ambiente completamente remoto – ecco alcuni suggerimenti per porre le basi per il successo dell’apprendimento remoto.

C’è qualche risorsa per principianti in Data Science che posso esaminare?

Se non te ne sei ancora reso conto, Data Science è pesante in matematica. Fortunatamente non c’è bisogno di essere un mago della matematica, e si può affinare le competenze matematiche indispensabili per uno scienziato dei dati.

George Mount, il nostro designer didattico per la scienza dei dati, ha delineato tre abilità matematiche chiave che vi aiuteranno ad avere successo nel corso:

• Statistica – usata in ogni livello della scienza dei dati
• Probabilità – richiede una comprensione di concetti come il campionamento e le funzioni di distribuzione
• Apprendimento automatico – richiede una comprensione dell’algebra lineare e del calcolo

Ha continuato a spiegare che ” sottolinea la pratica rispetto alla teoria. Così, mentre gli studenti impareranno un po’ di matematica dura dietro gli algoritmi, l’enfasi è sulla comprensione di come usarli efficacemente in un contesto aziendale”. Per saperne di più sull’esposizione matematica specifica richiesta per il programma, controlla la matematica che devi conoscere.

Se stai cercando di iniziare una carriera di scienziato dei dati, raccogliere i consigli degli esperti è altrettanto importante quanto imparare le abilità tecniche del mestiere. L’esperto di programmazione Python Giles McMullen-Klien si è seduto con noi per condividere come lanciare una carriera nella scienza dei dati, indipendentemente dal punto in cui ti trovi nel tuo percorso di carriera nella scienza dei dati.

I suoi quattro consigli essenziali per iniziare una carriera come scienziato dei dati includono:

1. Mantieni i contatti con la comunità della scienza dei dati
2. Tieni d’occhio le opportunità di crescita
3. Trova i tuoi campioni e sviluppa un rapporto
4. Mostra i tuoi risultati e insegna agli altri dove puoi

Scopri di più i consigli di Giles per ottenere lo scoop interno.

Come posso iniziare?

Se sei pronto a imparare di più, guadagnare di più e fare un cambiamento che dura tutta la vita – programma una chiamata con i nostri rappresentanti di ammissione per avere una chiamata introduttiva in un orario che ti va bene per iniziare.

Ti aiuteremo a scegliere il formato giusto e ti guideremo nei prossimi passi per cambiare la tua carriera e diventare uno scienziato di dati altamente pagato. I nostri rappresentanti possono anche offrire informazioni approfondite sulle opzioni di pagamento e di finanziamento del corso che fa per te.