I data scientist, in generale, lavorano con grandi quantità di dati e utilizzano le loro competenze e conoscenze di machine learning per aiutare le organizzazioni a sviluppare soluzioni e decisioni appropriate.
Questi professionisti dei dati possiedono competenze tecniche e competenze specifiche per fornire soluzioni utili in diversi settori, come la sanità e la finanza.
Nelle organizzazioni, i data scientist non solo si confrontano sempre con professionisti esperti di tecnologia, ma sono anche bravi a comunicare con i membri del team non tecnici.
In poche parole, questi professionisti si assicurano che ogni membro del team comprenda la loro idea su carta o il loro progetto in corso. Per stare al passo con queste esigenze, devono assolutamente aggiornarsi sulle ultime novità del settore.
Se stai pensando di diventare un data scientist, devi prima prenderti del tempo per comprendere questo percorso professionale. I data scientist, ad esempio, sono matematici, informatici e strateghi aziendali allo stesso tempo.
Possedere queste complesse competenze significa che i data scientist devono essere sia tecnicamente competenti che esperti di business. Ecco perché diventare data scientist è un'ottima scelta di carriera, poiché questa competenza è molto richiesta.
Tornando al punto, un data scientist è un professionista che si concentra principalmente sull'acquisizione di conoscenze approfondite attraverso l'analisi dei dati e l'inferenza, e per avere successo in questo campo, è necessario possedere sia conoscenze statistiche che competenze informatiche per risolvere problemi complessi.
In questo campo, imparerai a utilizzare tecniche matematiche e algoritmiche per risolvere i problemi aziendali più difficili e analiticamente complessi.
Inoltre, acquisirai una comprensione dei metodi di analisi dei dati grezzi per scoprire insight nascosti.
In sostanza, la data science si basa sullo sviluppo di solide capacità decisionali attraverso analisi precise e basate sui dettagli.
Come data scientist, dovresti presentare i tuoi risultati al tuo manager, ai colleghi e persino ai clienti che potrebbero aver bisogno di aiuto per comprendere la complessa terminologia statistica.
Per questo, devi anche possedere eccellenti capacità di comunicazione verbale, scritta e visiva.
Come data scientist, puoi godere dei seguenti vantaggi:
Un data scientist è un professionista analitico che utilizza diverse competenze e programmi per raccogliere e "pulire" database di grandi dimensioni a vantaggio della crescita e delle esigenze di un'azienda. Questi professionisti eseguono la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati su diversi set di dati e presentano i risultati in modo chiaro e visivo.
Inoltre, i data scientist aiutano l'azienda a trovare set di dati preziosi e ad automatizzare i processi di raccolta. Utilizzano i dati per prevedere tendenze e rischi futuri e suggerire soluzioni per migliorare le prestazioni aziendali.
Se vuoi diventare un data scientist, puoi seguire i passaggi che la maggior parte dei data scientist ha seguito:
Come abbiamo appreso in precedenza, un data scientist è un professionista tecnico certificato o esperto che utilizza informazioni provenienti da diverse fonti per scoprire modelli e insight nascosti che possono dare all'azienda un vantaggio rispetto ai concorrenti.
Questi professionisti di prima linea applicano inoltre le loro competenze e conoscenze a diversi settori, come la produzione, la sanità, l'istruzione e la finanza.
Come data scientist, avrai le seguenti responsabilità:
Competenze tecniche
Python: Sviluppare modelli di categorizzazione in Python per rilevare la perdita di clienti e metriche per identificare i clienti prima dell'interruzione per una migliore fidelizzazione.
Data Science: Fornire servizi di consulenza in Data Science e analisi statistica, sviluppo e progettazione di database e apprendimento automatico (classificazione, regressione, ecc.).
Visualizzazione: Implementare programmi di reporting clinico utilizzati dai team clinici e di gestione dei dati per facilitare la visualizzazione e il reporting dei dati.
Java: Migliorare l'efficienza computazionale dell'algoritmo 1-bucket-theta in Java eliminando i dati di input non necessari nel filtro.
Hadoop: Analizzare i picchi di volume di traffico di Wikipedia utilizzando R e Hadoop per scoprire interessanti correlazioni con gli eventi di cronaca.
Tableau: Progettare cartelle di lavoro e dashboard Tableau visivamente ricche e intuitive per il processo decisionale dei dirigenti.
Altre competenze trasversali
Pensiero logico: Il pensiero logico è una competenza trasversale fondamentale per i data scientist. Questa competenza è essenziale perché gli algoritmi informatici si basano sulla logica per funzionare efficacemente.
Competenze matematiche: Un'altra competenza trasversale fondamentale per i data scientist è la competenza matematica. Questa competenza è molto apprezzata perché gli informatici e i ricercatori informatici devono avere una conoscenza avanzata della matematica e di altri argomenti tecnici critici nell'informatica.
Orientamento al dettaglio: I data scientist sono noti anche per la loro attenzione ai dettagli, fondamentale per le loro mansioni. Questa competenza è essenziale perché gli informatici e i ricercatori informatici devono prestare molta attenzione al loro lavoro, poiché un piccolo errore di programmazione può causare il fallimento di un intero progetto.
Competenze analitiche: Le competenze analitiche sono spesso richieste per le responsabilità di data scientist. Questa competenza è necessaria perché gli informatici e i ricercatori informatici devono essere organizzati nel loro pensiero e analizzare i risultati della loro ricerca per formulare conclusioni.
Competenze comunicative: Le competenze comunicative sono comunemente presenti nelle descrizioni delle mansioni e sono essenziali per le attività dei data scientist. Le responsabilità di un data scientist si basano su questa competenza perché gli informatici e i ricercatori informatici devono comunicare bene con programmatori e manager ed essere in grado di spiegare chiaramente le loro conclusioni a persone con una formazione tecnica.
Attualmente, il lavoro di data scientist è uno dei più richiesti nel settore IT. Le aziende sono alla ricerca di professionisti dei dati che le aiutino a comprendere i dati che raccolgono.
Per entrare in questo settore redditizio o per distinguersi dalla massa, è necessario ottenere la migliore certificazione da data scientist.
Ecco le certificazioni da data scientist più preziose che puoi prendere in considerazione nel 2023:
La certificazione Certified Analytics Professional (CAP) è una credenziale indipendente dal fornitore. La certificazione CAP dimostra le tue competenze e conoscenze nell'utilizzo dei dati per trasformare dati complessi in informazioni e azioni proficue, che è il fulcro dell'attività dei data scientist.
Questi professionisti sono in grado di analizzare i dati, trarre conclusioni logiche e comunicare i risultati e le implicazioni ai clienti interessati. Per sostenere l'esame CAP o l'esame aCAP di livello associato, è necessario presentare domanda e soddisfare alcuni criteri specifici in base alla propria formazione ed esperienza.
Per l'esame di certificazione Certified Analytics Professional (CAP), sono necessari almeno tre anni di esperienza lavorativa correlata se si possiede una laurea magistrale in un campo correlato, cinque anni di esperienza lavorativa correlata se si possiede una laurea triennale in un campo correlato o sette anni di esperienza lavorativa correlata se si possiede una laurea non correlata all'analisi.
Per l'esame CPA, sono necessari una laurea magistrale e meno di tre anni di esperienza lavorativa correlata in ambito dati o analisi.
Il programma di certificazione Open Group Professional per la certificazione Data Scientist Professional (Open CDS) si basa sull'esperienza e non richiede Corsi di formazione o esami formali. Inizierai dal livello uno come Certified Data Scientist.
Potrai avanzare al livello due, dove diventerai un Master Certified Data Scientist, e infine, potrai raggiungere il terzo livello per diventare un Distinguished Certified Data Scientist. Per ottenere la certificazione Open Certified Data Scientist (Open CDS), devi seguire un processo in tre fasi, che include la richiesta di certificazione, la compilazione del modulo di richiesta di esperienza e la valutazione da parte del comitato.
L'IBM Data Science Professional Certificate è una serie di nove corsi online su argomenti di data science, come strumenti open source, metodologia di data science, Python, database e SQL, analisi dei dati, visualizzazione dei dati, machine learning e un capstone finale di data science applicata.
L'IBM Data Science Professional Certificate è offerto tramite Coursera e puoi stabilire i tuoi ritmi e orari. Il completamento dei corsi per l'IBM Data Science Professional Certificate richiede in media circa tre mesi, ma puoi dedicare più o meno tempo a tua scelta.
Il corso include anche progetti pratici che ti aiuteranno a creare un portfolio che dimostri le tue competenze competenze di data science a potenziali datori di lavoro.
Cloudera ha sostituito le sue certificazioni Cloudera Certified Professional (CCP) e Cloudera Certified Associate (CCA) con la nuova certificazione Cloudera Data Platform (CDP) Generalist, che valuta le competenze con la piattaforma.
Il nuovo esame copre argomenti generali della piattaforma ed è rilevante per diversi ruoli, come amministratore, sviluppatore, analista di dati, data engineer, data scientist e architetto di sistema. L'esame di certificazione Cloudera Data Platform Generalist prevede 60 domande e hai 90 minuti per rispondere.
La certificazione Azure AI Fundamentals di Microsoft dimostra la tua comprensione dei concetti di machine learning e intelligenza artificiale e della loro applicazione ai servizi Microsoft Azure.
La certificazione Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals è un esame di base, quindi non è necessaria molta esperienza per superarlo. Questo esame di certificazione è un buon punto di partenza se sei alle prime armi con l'intelligenza artificiale o con l'intelligenza artificiale su Azure e desideri dimostrare le tue competenze e conoscenze a datori di lavoro.
La certificazione Azure Data Scientist Associate di Microsoft verifica la capacità di utilizzare il machine learning per creare ed eseguire carichi di lavoro di machine learning su Azure. È necessario saper progettare e implementare soluzioni di machine learning, intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e analisi predittiva.
È inoltre necessario essere competenti nell'implementazione e gestione delle risorse, nella gestione delle identità e della governance, nell'implementazione e gestione dell'archiviazione e nella configurazione e gestione di reti virtuali.
Il programma di certificazione Data Scientist Senior (SDS) del Data Science Council of America (DASCA) è progettato per professionisti con almeno cinque anni di esperienza nella ricerca e nell'analisi. Per sostenere questo esame di certificazione, i candidati devono possedere competenze in database, fogli di calcolo, analisi statistica, SPSS/SAS, R, metodi quantitativi e le basi della programmazione orientata agli oggetti e degli RDBMS.
Il programma prevede cinque percorsi adatti a candidati diversi: ogni percorso ha requisiti diversi per livello di laurea, esperienza lavorativa e Prerequisiti per candidarsi. Per accedere a ciascun percorso, è necessario possedere almeno una laurea triennale e più di cinque anni di esperienza in data science. Alcuni percorsi, invece, richiedono una laurea magistrale o certificazioni precedenti.
Se hai almeno 10 anni di esperienza in big data, puoi candidarti per la certificazione Principal Data Scientist (PDS) del Data Science Council of America (DASCA). La certificazione Principal Data Scientist (PDS) del Data Science Council of America (DASCA) prevede tre percorsi per diversi ruoli di data science.
L'esame verifica la tua conoscenza di argomenti fondamentali e avanzati di data science, come le best practice per i big data, le strategie aziendali basate sui dati, il supporto organizzativo per i dati, l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, la modellazione scolastica e altro ancora.
L'esame Principal Data Scientist (PDS) del Data Science Council of America (DASCA) è ideale per leader e professionisti esperti e di successo nel campo della data science.
Se desideri dimostrare la tua competenza nell'utilizzo di strumenti open source per estrarre informazioni dai dati con intelligenza artificiale e analisi, puoi ottenere la certificazione AI and Machine Learning Professional di SAS.
Questa certificazione richiede il superamento di diversi esami che verificano la tua conoscenza di machine learning, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e previsione e ottimizzazione dei modelli.
Dovrai superare gli esami SAS Certified Specialist in Machine Learning, Previsione e Ottimizzazione e Elaborazione del Linguaggio Naturale e Visione Artificiale per ottenere la credenziale professionale AI and Machine Learning.
La credenziale SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9 dimostra la tua capacità di analizzare big data utilizzando diverse tecniche di analisi statistica e modellazione predittiva.
Sono necessarie competenze nelle tecniche di machine learning e modellazione predittiva, inclusa la loro applicazione a set di dati di grandi dimensioni, distribuiti e in-memory. Sono inoltre necessarie competenze nel rilevamento di pattern, nella sperimentazione di tecniche di ottimizzazione aziendale e nella previsione di serie temporali.
Questa certificazione richiede il superamento di tre esami: Modellazione predittiva con SAS Enterprise Miner 7, 13 o 14; SAS Advanced Predictive Modeling; e SAS Text Analytics, Time Series, Experimentation e Optimization.
Per diventare un SAS Certified Data Scientist, è necessario padroneggiare altre due certificazioni SAS. Queste certificazioni insegnano come programmare, gestire e migliorare i dati, trasformarli, accedervi e manipolarli e utilizzare i più diffusi strumenti di visualizzazione dei dati.
Dopo aver completato le certificazioni Big Data Professional e Advance Analytics Professional, che richiedono 18 corsi e cinque esami, è possibile ottenere la qualifica di SAS Certified Data Scientist.
I dati sono la spina dorsale delle moderne strategie aziendali. Ogni giorno creiamo e consumiamo enormi quantità di dati in varie forme e formati. Un recente rapporto afferma che generiamo oltre 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno e questo numero è destinato a crescere.
Ciò significa che ogni secondo, ogni persona produce circa 1,7 MB di dati. Questo mostra quanta scienza dei dati sia necessaria per dare un senso a questi dati enormi e disordinati.
La scienza dei dati ci aiuta a trasformare dati complessi e non strutturati in dati chiari e utili avvalendoci di professionisti altamente qualificati chiamati data scientist.
Se stai cercando un centro d'esame proxy affidabile per sostenere l'esame di certificazione da data scientist, sei nel posto giusto. CBT Proxy è presente da oltre un decennio, aiutando i professionisti IT a raggiungere i loro obiettivi di certificazione desiderati.
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