Il progresso digitale in ogni ambito ha portato un cambiamento nel mondo. E immaginate i dati che devono essere utilizzati e gestiti.
Ecco il ruolo della scienza dei dati. La scienza dei dati può essere spiegata come un ambito interdisciplinare che coinvolge matematica, scienza e arte. In particolare, la scienza dei dati rientra nel settore IT in quanto supporta la parte tecnologica di qualsiasi organizzazione. Oltre a buone capacità comunicative, i data scientist dovrebbero essere competenti in ragionamento quantitativo, analisi dei dati, statistica e programmazione informatica.
Con la crescente necessità di tempo e settori, la scienza dei dati si è affermata come una carriera gratificante con stipendi interessanti e premi e incentivi di alto livello. È fondamentale sottolineare che il lavoro di data scientist è considerato il più ambito dell'ultimo decennio, ed è solo l'inizio di questo promettente settore. Poiché le organizzazioni sono preoccupate per i dati di cui devono occuparsi, ovvero per le informazioni che rappresentano l'intero valore del loro business, la domanda di data scientist sarà enorme.
Le descrizioni delle posizioni lavorative nella Data Science che scoprirai qui hanno lo scopo di fornirti un'idea di base delle posizioni più importanti che vorrai nel tuo team tecnologico. Tieni presente che potrebbero esserci alcune variazioni in base alla tua configurazione e al tuo focus strategico.
Alcune organizzazioni richiedono l'acquisizione di tutte le competenze di tutte queste professioni, ma con l'espansione della tua azienda, potresti scoprire che persone specifiche si concentrano sui propri talenti per affrontare le principali e più importanti problematiche legate alla Data Science e si specializzano in una delle seguenti mansioni.
Nel 2017, LinkedIn ha annunciato che la scienza dei dati è la carriera in più rapida crescita. Un'altra importante società di reclutamento, Glassdoor, ha dichiarato che la scienza dei dati è il lavoro più pagato negli Stati Uniti. I data scientist hanno registrato una crescita media del 650% negli Stati Uniti dal 2012. Il fascino di questa carriera non finisce qui. Si prevede una crescita dell'occupazione del 31,4% per i data scientist. Questi dati provengono dal Bureau of Labor. Secondo la società di reclutamento esecutiva Smith Hanley Associates, il 2021 è stato un anno eccezionale per le assunzioni di data scientist e si prevede che questa tendenza continuerà nel 2022, poi nel 2023 e così via. Secondo PayScale, lo stipendio medio annuo di un data scientist di Azure negli Stati Uniti è di 95.102 dollari. Lo stipendio può salire fino a 110.000 dollari all'anno con esperienza e competenze. Un data scientist di Azure in India guadagna in media circa 1.180.000 rupie all'inizio, ma con esperienza e anzianità, questo reddito può salire fino a 2.000.000 rupie.
Il lato positivo dell'assunzione di data scientist non è nascosto. Questa posizione è diventata necessaria per qualsiasi azienda. Un data scientist ben preparato ed esperto aiuta qualsiasi organizzazione a:
Se desideri entrare nel mondo della tecnologia, la data science è una delle buone opzioni che puoi esplorare ulteriormente e, come previsto, non rimarrai deluso. Un data scientist utilizza molti strumenti, prodotti, software o applicazioni per svolgere le proprie mansioni. Azure è la piattaforma che sta guadagnando popolarità in quanto soddisfa tutti i requisiti dei data scientist. Tra questi, Azure Blob Storage, diversi tipi di macchine virtuali di Azure e altre piattaforme di apprendimento automatico.
La definizione di Azure Data Scientist è ampia e va intesa in senso lato. Se aspiri a entrare in questo settore IT, dovresti avere una solida conoscenza della data science e dell'apprendimento automatico per implementare e utilizzare carichi di lavoro di apprendimento automatico sulla piattaforma Azure. In altre parole, se hai conoscenza o esperienza nel programma di apprendimento automatico di Microsoft Azure, sei adatto al ruolo di Azure Data Scientist. Per essere precisi, il team di Azure Data Scientist lavora all'identificazione di asset di dati critici che possono essere ulteriormente utilizzati per il miglioramento e i vantaggi dell'azienda.
Gli esperti in materia in grado di pianificare e stabilire un ambiente funzionale per le operazioni di data science su Microsoft Azure sono noti come Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate. Possono condurre esperimenti sui dati, addestrare modelli di previsione e gestire, ottimizzare e distribuire modelli di machine learning. La certificazione è rivolta a coloro che sanno distribuire ed eseguire progetti di machine learning su Azure utilizzando tecniche di cognitive computing.
Sì, certamente. La certificazione in Data Science di Microsoft è valida. La certificazione "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" è tra le 15 migliori credenziali in Data Science. Questa certificazione valuta le conoscenze dei candidati in ambito di machine learning, intelligenza artificiale, analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale. Per superare questa certificazione, il cui costo di iscrizione è di 165 USD, è necessario padroneggiare competenze come la gestione delle identità e della governance, la progettazione e la gestione di reti virtuali, la distribuzione e la gestione delle risorse e l'implementazione e la gestione dello storage. Iscriviti a corsi di Data Science di livello industriale per scoprire le sottigliezze della Data Science.
Se hai già deciso di diventare un Azure Data Scientist, ecco il processo che devi seguire. Microsoft offre diverse certificazioni pertinenti che rientrano in tre categorie:
Tutte e tre hanno la loro importanza. Devi seguire il percorso corretto per raggiungere la tua destinazione il prima possibile. Prima di affrontare gli esami di certificazione, ci sono alcuni prerequisiti di cui devi essere a conoscenza.
Conoscenza di base dei fondamenti della scienza dei dati, di vari strumenti e della terminologia generale pertinente.
Capacità di analisi dei dati, data mining, visualizzazione dei dati, modellazione dei dati e altre competenze cognitive.
La conoscenza dei linguaggi di programmazione essenziali include Java, Python, SQL e R, insieme a competenze in C++, Tableau, Perl, MATLAB e software di reporting.
Il deep learning, insieme a creatività e apertura mentale, è essenziale per identificare le tendenze nei dati e stabilire connessioni.
I data scientist dovrebbero anche essere competenti in matematica, algebra lineare, modellazione statistica, identificazione di algoritmi, ecc.
Ottenere una certificazione in Azure Data Science può rivelarsi un ottimo modo per ottenere un lavoro gratificante. La certificazione più comoda e vantaggiosa per i principianti è quella di Azure Data Scientist Associate. Per ottenere questa certificazione, è necessario superare l'esame DP-100. Il punto di partenza migliore è DP-100: Progettazione e implementazione di una soluzione di Data Science su Azure. Oltre all'esame sopra menzionato, è possibile sostenere anche i test di certificazione DP-200 e DP-201 per migliorare le proprie competenze come Azure Data Engineer.
L'esame DP-100 valuta il potenziale di un candidato come Azure Data Scientist e misura la sua capacità di completare diverse attività tecniche che tutti i data scientist devono svolgere. Il modo migliore per qualificarsi per l'esame DP-100 su Azure è valutare la propria candidatura in base a quattro ambiti significativi con la seguente ponderazione:
Puoi sostenere l'esame con questa credenziale se desideri affermarti come data scientist e hai una formazione in IT, informatica, matematica, fisica o qualsiasi altro ambito pertinente.
Microsoft chiama il "Test DP-100" l'esame Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. È disponibile online e accessibile da qualsiasi parte del mondo. I candidati devono registrarsi e prenotare l'esame al costo di 165 USD per poterlo sostenere. Il costo varia a seconda del Paese e ammonta a 4.800 INR se si proviene dall'India.
Durante l'esame, dovrete risolvere da 40 a 60 domande a cui rispondere entro 2 ore. Sebbene non vi sia un formato fisso per le domande, tutte saranno oggettive e avranno formati come studio di caso, risposte brevi, a scelta multipla, revisione dei voti, trascinamento della selezione e altri formati oggettivi.
L'esame può includere domande a risposta multipla o più risposte corrette. Per qualificarsi all'esame, è necessario ottenere un punteggio di almeno 700 su 1000 su una scala da 100 a 1000.
Se avete esperienza pregressa con Microsoft Azure o avete seguito una formazione professionale, questo esame sarà semplicissimo. Provare gli esami proxy può garantire il successo.
Se non ottenete un punteggio sufficiente al primo tentativo, potete sostenere l'esame dopo 24 ore. Se non superi anche il secondo tentativo, dovrai attendere almeno 14 giorni per sostenere l'esame una terza volta. Se non superi il primo tentativo, potrai ripetere l'esame dopo 24 ore. In totale, potrai sostenere l'esame 5 volte all'anno, secondo le linee guida di Microsoft.
Ecco alcuni aspetti da tenere a mente per garantire il successo.
Altri certificati Azure Data Science di Microsoft Oltre all'Azure Data Science Associate, Microsoft offre anche altre certificazioni che possono essere ottenute in base alle tue esigenze.
L'esame Microsoft Azure Data Fundamentals è progettato per aiutare i candidati a prepararsi per la certificazione Microsoft Azure Data Fundamentals. L'obiettivo principale di questa credenziale è aiutare gli studenti ad acquisire esperienza pratica e una conoscenza approfondita dei servizi di elaborazione dati di Azure. Valuta se il candidato è in grado di descrivere i concetti fondamentali dei dati e come lavorare sulle attività di Azure.
Il costo dell'esame è compreso tra 750 e 12000 INR. Per ottenere questo certificato, è necessario essere idonei per l'esame DP-900. Il programma dell'esame include moduli come il concetto di dati relazionali e non relazionali e vari tipi di attività relative ai dati, che possono essere transazionali o analitiche. Con questo certificato, è possibile ricoprire la posizione di Amministratore di Database, Analista di Dati, Ingegnere dei Dati o Sviluppatore in qualsiasi azienda leader.
Chi desidera lavorare come Data Engineer può ottenere questo certificato per assicurarsi un lavoro ben retribuito. Gli Azure Data Engineer Associate certificati Microsoft sono noti per la loro competenza in linguaggi di elaborazione dati come Python, SQL, Scala e altri. Durante la fase di apprendimento per questo certificato, gli studenti saranno in grado di apprendere le attività relative ai dati, come l'integrazione, la trasformazione e il consolidamento dei dati dal sistema in una struttura, per creare modelli e soluzioni analitiche.
L'obiettivo principale di questo certificato è quello di rendere i candidati consapevoli dei pattern di dati architetturali e di elaborarli simultaneamente. L'iscrizione all'esame costerà 12.354 INR. L'esame per cui è necessario qualificarsi per ottenere questo certificato è DP-203.
In tutto il mondo, oltre 500 aziende leader utilizzano i servizi di Azure e li apprezzano. Azure ha già avuto un impatto significativo in tutti i settori. I servizi e gli strumenti forniti da Azure stanno aiutando i professionisti IT. Indubbiamente, Azure è anche una piattaforma preferita dai data scientist. Le caratteristiche salienti di Azure che lo rendono valido e unico rispetto ad altre piattaforme concorrenti includono Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning Services e Azure Data Science Virtual Machine.
MS Azure può essere utilizzato in vari modi in una pipeline di data science. La scelta più ovvia è utilizzare AzureML, ed è la preferita tra le altre per le sue funzionalità sovrapposte. Un data scientist può creare complessi esperimenti di machine learning utilizzando questo strumento di Azure senza dover scrivere un singolo programma (semplicemente trascinando e rilasciando diversi moduli sull'area di lavoro dell'esperimento). Si tratta di un metodo per visualizzare ed eseguire algoritmi di apprendimento. È inoltre possibile utilizzare R, Python e SQL per la manipolazione dei dati e l'ingegneria delle feature. Azure ML è un'ampia libreria di algoritmi di machine learning pre-addestrati.
Jupiter Notebook (precedentemente noto come IPython) è stato appena aggiunto ad AzureML. Di conseguenza, è possibile aggiungere facilmente le statistiche e scrivere codice Python in un blocco note per ottenere la stessa esperienza di Anaconda, pur mantenendo l'elasticità del cloud. In parole povere, Azure è la piattaforma di soluzioni di data science più comoda e facile da usare.
Esiste un'ampia varietà di soluzioni di data science disponibili nel cloud. I fattori che differenziano questi servizi includono algoritmi, funzionalità, prezzi e linguaggi di programmazione.
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