Cos'è Azure Data Scientist? Importanza, statistiche e vantaggi

Data science come flusso di carriera emergente e gratificante

Il progresso digitale in tutto ha portato un cambiamento nel mondo. E immagina i dati che devono essere utilizzati e gestiti.

Ecco che arriva il ruolo della scienza dei dati. La scienza dei dati può essere spiegata come un flusso interdisciplinare che coinvolge matematica, scienza e arte. In particolare, la scienza dei dati rientra nel settore IT in quanto aiuta nella parte tecnologica di qualsiasi organizzazione. Insieme a buone capacità di comunicazione, i data scientist dovrebbero essere competenti nel ragionamento quantitativo, nell'analisi dei dati, nelle statistiche e nella programmazione di computer.

Con la necessità di tempo e industrie, la scienza dei dati è emersa come una carriera gratificante con stipendi interessanti e premi e incentivi fantasiosi. Qui è imperativo menzionare che il lavoro di uno scienziato dei dati è considerato il lavoro più sexy del decennio in corso, ed è solo l'inizio di questo campo promettente. Poiché le organizzazioni sono preoccupate per i dati di cui devono occuparsi o per le informazioni che detengono l'intero valore delle loro attività, la domanda di un data scientist sarà enorme.

Ruoli professionali in Data Science

Le descrizioni dei lavori di data science che scoprirai qui hanno lo scopo di fornirti un'idea di base dei lavori più cruciali che vorrai nel tuo team tecnologico. Tieni presente che potrebbero esserci alcune variazioni in base alla configurazione e al focus strategico.

Alcune organizzazioni richiedono di acquisire tutte le capacità di tutte queste occupazioni, ma man mano che la tua azienda si espande, potresti scoprire che persone specifiche si concentrano sui loro talenti per affrontare le prime e la maggior parte delle questioni relative alla scienza dei dati e specializzarsi in uno dei compiti qui di seguito.

1. Analista aziendale
2. Amministratore della banca dati
3. Analista dati
4. Big Data Engineer/Data Architect
5. Ingegnere ML
6. Sviluppatore di Business Intelligence (BI).
7. Analista di Business Intelligence
8. Statistico
9. Scienziato dei dati
10. Ingegnere di Computer Vision (CV).
11. Ingegnere MLOps
12. Ingegnere di elaborazione del linguaggio naturale (PNL).

Cosa dicono le statistiche sulla Data Science?

Nel 2017, LinkedIn ha annunciato che la scienza dei dati è la carriera in più rapida crescita. Un'altra importante società di reclutamento chiamata Glassdoor ha dichiarato che la scienza dei dati è il lavoro più remunerativo negli Stati Uniti. I data scientist stanno registrando 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 provenivano da un The Bureau of Labor. Secondo i reclutatori esecutivi Smith Hanley Associates, il 2021 è stato un anno eccezionale per le assunzioni di data scientist e questa tendenza dovrebbe continuare nel 2022 e 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 USD. La retribuzione può salire a $ 110.000 all'anno con esperienza e competenze. Un data scientist medio di Azure in India guadagna inizialmente circa 1.180.000 INR, ma con l'esperienza e l'anzianità questo reddito può salire a 2.000.000 INR.

Vantaggi dell'assunzione di data scientist nell'organizzazione

Il lato positivo dell'assunzione di data scientist non è nascosto. Questa posizione è diventata necessaria per qualsiasi azienda. Uno scienziato di dati ben addestrato ed esperto aiuta qualsiasi organizzazione a

• Strutturare e gestire i dati grezzi in una forma utilizzabile
• Aiuta ad aumentare il livello delle entrate
• Aiuta a ridurre i costi
• Migliore esperienza del cliente e quindi migliore reputazione dell'organizzazione
• Aiuta ad aumentare l'agilità aziendale
• Raccolta e conservazione dei dati
• Costruisci modelli utilizzando la codifica e altre tecniche di programmazione.
• Fornire soluzioni a vari problemi nel mondo degli affari
• Lavorare in collaborazione con altri dipartimenti per preparare set di dati e database
• Coinvolto nel miglioramento del business fornendo preziose informazioni dopo aver analizzato i set di dati.

Se vuoi entrare nel mondo della tecnologia, la scienza dei dati è una delle buone opzioni che possono essere esplorate ulteriormente e, come previsto, non rimarrai deluso. Un data scientist utilizza molti strumenti, prodotti, software o applicazioni per completare le proprie responsabilità lavorative. Azure è l'unica piattaforma che sta guadagnando popolarità in quanto soddisfa tutti i requisiti dei data scientist. Includono archiviazione BLOB di Azure, diversi tipi di macchine virtuali di Azure e altre piattaforme di machine learning.

Cosa sono i data scientist di Azure?

La definizione di Azure Data scientist è ampia e deve essere compresa. Se aspiri a entrare in questo flusso del settore IT, dovresti avere una solida conoscenza della scienza dei dati 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 machine learning di Microsoft Azure, rientri nel ruolo di Azure Data scientist. Per essere precisi, il team di scienziati di Azure Data lavora sull'identificazione di asset di dati critici che possono essere ulteriormente utilizzati per il miglioramento e i vantaggi dell'azienda.

Gli esperti in materia che possono pianificare e stabilire un ambiente funzionale per le operazioni di data science su Microsoft Azure sono noti come Microsoft Certified Azure Data Scientist Associates. Possono condurre esperimenti sui dati, addestrare modelli di previsione e gestire, ottimizzare e distribuire modelli di machine learning. La certificazione è per le persone che possono distribuire ed eseguire progetti di machine learning in Azure usando tecniche di cognitive computing.

Vale la pena ottenere un certificato di Data Science da Microsoft?

Sì certamente. Vale la pena il certificato Data Science di Microsoft. Il certificato "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate" rientra tra le prime 15 credenziali di Data Science. Questa certificazione valuta le conoscenze dei candidati in machine learning, intelligenza artificiale, analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale. Per superare questa certificazione, la cui registrazione costa 165 USD, è necessario padroneggiare abilità quali la gestione di identità e governance, la progettazione e la gestione di reti virtuali, l'implementazione e la gestione delle risorse e l'implementazione e la gestione dello storage. Iscriviti a corsi di scienza dei dati di livello industriale per scoprire le sottigliezze della scienza dei dati.

Come si diventa un data scientist di Azure?

Se hai già deciso di diventare un Azure Data Scientist, ecco il processo che devi seguire. Microsoft fornisce diversi certificati pertinenti che rientrano in tre categorie, ovvero:

• Fondamentale
• Associato
• Esperto

Tutti e tre hanno il loro significato. Devi seguire il percorso preciso per raggiungere prima la tua destinazione. Prima di saltare agli esami di certificazione, ci sono alcuni prerequisiti di cui devi essere a conoscenza.

Conoscenza di base dei fondamenti della scienza dei dati, vari strumenti e termini generali rilevanti.

La capacità di analisi dei dati, data mining, visualizzazione dei dati, modellazione dei dati e altre abilità cognitive

La conoscenza dei linguaggi di programmazione essenziali include Java, Python, SQL e R, insieme all'esperienza in C++, Tableau, Perl, MATLAB e Reporting Tool Software.

Il deep learning, insieme alla creatività e all'apertura mentale, è essenziale per identificare le tendenze nei dati e stabilire connessioni.

I data scientist dovrebbero anche essere competenti in matematica su algebra lineare, modellazione statistica, identificazione di algoritmi, ecc.

Ottenere un certificato in Azure Data science può fare miracoli per aggiudicarsi un lavoro gratificante. Il certificato più conveniente e vantaggioso per i principianti è Azure Data Scientist Associate. Per ottenere questo certificato, devi qualificarti per l'esame DP-100. Il miglior punto di partenza è con DP-100: progettazione e implementazione di una soluzione di data science in Azure. Oltre all'esame sopra menzionato, puoi anche sostenere i test di certificazione DP-200 e DP-201 per migliorare le tue competenze come ingegnere di dati di Azure.

L'esame DP-100 valuta il potenziale di un candidato come data scientist di Azure e misura la sua capacità di completare varie attività tecniche che tutti i data scientist devono completare. Il modo migliore per qualificarsi per l'esame DP-100 su Azure è esaminare la tua candidatura sulla base di quattro domini significativi con il seguente peso:

• Gestire le risorse di machine learning di Azure (25-30%)
• Sperimentare e sviluppare modelli (20-25 percento)
• Sviluppare e implementare soluzioni di machine learning (35-40 percento)
• Utilizzare l'apprendimento automatico in modo responsabile (5-10 percento)

Puoi esaminare con questa credenziale, se sei qualcuno che vuole stabilirsi come data scientist e avere un background in IT, informatica, matematica, fisica o qualsiasi altro flusso pertinente.

Informazioni sull'esame

Microsoft chiama il "test DP-100" Microsoft Certified: esame Azure Data Scientist Associate. Questo è disponibile online ed è possibile accedervi da qualsiasi parte del pianeta. I candidati devono registrarsi e programmare l'esame al prezzo di 165 USD per poterlo sostenere. Questa tassa varia a seconda del paese e devi pagare INR 4.800 se vieni dall'India.

Durante l'esame, dovrai risolvere da 40 a 60 domande a cui rispondere entro 2 ore. Sebbene non esista un formato fisso per le domande, tutte le domande saranno obiettive con formati come case study, risposte brevi, scelta multipla, revisione del voto, trascinamento della selezione e altri formati oggettivi.

Nell'esame possono essere presenti domande a scelta multipla o più risposte corrette. Per qualificarti per l'esame, devi ottenere un punteggio di almeno 700 su 1000 su una scala da 100 a 1000.

Come superare l'esame?

Se hai una precedente esperienza con Microsoft Azure o una formazione professionale, questo esame ti sembrerà un gioco da ragazzi. Il tentativo di esami per delega può garantire il successo dell'esame.

Se non ottieni voti di qualificazione al primo tentativo, puoi sostenere l'esame dopo 24 ore. Se fallisci anche il secondo tentativo, dovrai attendere almeno 14 giorni per sostenere l'esame una terza volta. Se fallisci la prima volta, puoi ripetere il test dopo 24 ore. In totale, potrai tentare 5 volte all'anno secondo le linee guida di Microsoft.

Ecco alcuni fatti che dovrebbero essere tenuti a mente per garantire il successo.

• Nell'esame ci saranno 2 domande pratiche non saltabili. Possono essere domande relative al laboratorio o relative allo studio di casi.
• Si consiglia di prepararsi molto prima dell'esame poiché l'esame è supervisionato.
• Il modello di esame di Microsoft viene aggiornato due volte all'anno, quindi dovresti fare affidamento sulla versione più aggiornata dal sito Web ufficiale.
• Ti suggeriamo di concentrarti sulla teoria e sulle domande pratiche relative al laboratorio.
• Le domande di teoria sono elencate sul sito Web ufficiale di Microsoft; esaminarli accuratamente. Prepara ogni modulo con attenzione. La teoria può essere fatta in 1-3 settimane, a seconda della tua efficienza.
• I moduli come Build and Operate machine Learning Solutions e Azure Machine Learning hanno il peso maggiore.
• Microsoft fornisce anche un corso ufficiale a pagamento con istruttore per aiutarti a qualificarti per l'esame DP-100.
• La revisione è un must per evitare di confondersi durante l'esame.

Altri certificati Azure Data Science di Microsoft Oltre ad Azure Data Science Associate, Microsoft fornisce anche alcune altre certificazioni che possono essere ottenute in base alle proprie esigenze.

Certificato Microsoft: Azure Data Fundamentals

L'esame Microsoft Azure Data Fundamentals è progettato per assistere i candidati nella preparazione 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 l'individuo è in grado di descrivere i concetti di base dei dati e come lavorare sulle attività di Azure.

Il costo dell'esame è compreso tra INR 750 e INR 12000. Per ottenere questo certificato, devi qualificarti per DP-900. Lo schema 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. Se disponi di questo certificato, puoi essere amministratore di database, analista di dati, ingegnere di dati o sviluppatore in qualsiasi azienda leader.

Certificato Microsoft: Azure Data Engineer Associate

Coloro che vogliono ottenere lavori come ingegneri dei dati possono ottenere questo certificato per garantire il loro successo nell'ottenere un lavoro ben pagato. Gli Azure Data Engineer Associates certificati Microsoft sono noti per la loro esperienza 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 dei dati, la trasformazione dei dati e il consolidamento dei dati dal sistema in forma strutturale per creare modelli e soluzioni analitiche da esplorare.

L'obiettivo principale di questo certificato è quello di rendere gli aspiranti consapevoli dei modelli di dati architettonici e contemporaneamente elaborare gli stessi. La registrazione per l'esame costerà 12.354 INR. L'esame per il quale dovresti qualificarti per ottenere questo certificato è DP-203.

Azure è utile per la scienza dei dati?

Oltre 500 aziende leader in tutto il mondo usano i servizi di Azure e lo apprezzano. Azure ha già avuto un impatto significativo in tutti i tipi di settori. I servizi e gli strumenti forniti da Azure aiutano i professionisti IT. Indubbiamente, Azure è anche una piattaforma preferita per i data scientist. Le caratteristiche salienti di Azure che lo rendono utile e unico rispetto ad altre piattaforme della concorrenza 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 consiste nell'usare AzureML, ed è la più preferita tra le altre a causa della sua funzionalità sovrapposta. Un data scientist può creare complicati esperimenti di machine learning usando questo pedaggio di Azure senza scrivere un singolo programma (semplicemente trascinando e rilasciando diversi moduli nell'area dell'esperimento). È un metodo per visualizzare ed eseguire algoritmi di apprendimento. Puoi anche utilizzare R, Python e SQL per la manipolazione dei dati e l'ingegnerizzazione delle funzionalità. Azure ML è una vasta libreria di algoritmi di machine learning pre-addestrati.

Il notebook Jupiter (precedentemente noto come IPython) è stato appena aggiunto ad AzureML. Di conseguenza, puoi facilmente aggiungere le tue statistiche e scrivere il codice Python in un blocco note per ottenere la stessa sensazione di Anaconda pur mantenendo l'elasticità del Cloud. In parole semplici, Azure è la piattaforma per soluzioni di data science più conveniente e facile da usare.

Nel cloud è disponibile un'ampia varietà di soluzioni di data science. Il fattore di differenziazione tra questi servizi include algoritmi, funzionalità, prezzi e linguaggi di programmazione.