Come diventare un data scientist

Se hai una mentalità analitica e ti piace lavorare con i numeri, diventare uno scienziato di dati potrebbe essere una saggia mossa professionale. Sebbene prevalentemente impiegati nel settore finanziario, i loro servizi sono sempre più ricercati in una grande varietà di settori e settori.

Se stai considerando questo percorso professionale, questa guida potrebbe tornare utile!

1. Ricerca la professione

Prima di decidere su una carriera, dovresti sempre fare ricerche approfondite. Ciò ti consentirà di avere un quadro più chiaro della tua professione scelta, oltre a darti un'idea di come essere coinvolto.

Descrizione del lavoro

Poiché il valore e l'importanza dei dati iniziano a sorgere per le aziende e le organizzazioni, i data scientist sono tenuti a utilizzare algoritmi e tecniche statistiche per trasformare tali dati in informazioni.

Tuttavia, non si tratta solo di avere un know-how tecnico. I data scientist devono avere una conoscenza del settore in cui operano, in modo che possano dare un senso a tali informazioni e comprendere ciò che è importante e ciò che non lo è. E dopo ciò, devono essere in grado di spiegare le loro scoperte in modo chiaro ed efficace agli altri; la comunicazione è un'abilità chiave nella scienza dei dati.

Responsabilità chiave

A seconda dell'organizzazione per cui lavori, il tuo ruolo può variare leggermente, ma generalmente le responsabilità di un data scientist sono le seguenti:

  • Collabora con altri dipartimenti della tua organizzazione per identificare i problemi e utilizza i dati per proporre soluzioni efficaci
  • Unisci, gestisci ed estrai i dati per creare report personalizzati per colleghi, clienti o per l'intera organizzazione
  • Mantenere una comunicazione chiara con l'organizzazione in ogni momento per garantire che le esigenze dei dati siano comprese e soddisfatte
  • Utilizzare strumenti di apprendimento automatico e tecniche statistiche per fornire soluzioni secondo necessità
  • Crea report chiari e concisi che offrano valore ai clienti o all'azienda
  • Rimani aggiornato con le ultime tecnologie, tecniche e metodi
  • Condurre ricerche su prototipi e prove di concetti
  • Cercare opportunità per utilizzare approfondimenti, codici o modelli che potrebbero avvantaggiare altre funzioni dell'organizzazione (ad esempio risorse umane o marketing)
  • Promuovi l'educazione alla scienza dei dati e incoraggia gli altri all'interno dell'organizzazione a vedere i benefici del tuo lavoro

Competenze e qualità essenziali

  • Abilità comunicative molto forti, per spiegare concetti complessi a persone che non hanno una conoscenza pratica della meccanica dell'analisi dei dati
  • Una meticolosa attenzione ai dettagli e la capacità di risolvere i problemi in modo efficace
  • Esperienza con (o volontà di familiarizzare) con strumenti di interrogazione e analisi del database come SQL
  • Auto-motivazione e capacità di lavorare senza supervisione
  • Buone capacità organizzative e di pianificazione
  • Un approccio collaborativo alla condivisione di idee e alla ricerca di soluzioni, poiché ti verrà richiesto di lavorare con altri dipartimenti

Orario di lavoro e condizioni

Questo varia a seconda dell'organizzazione per cui lavori, ma puoi ragionevolmente aspettarti di lavorare normalmente dal lunedì al venerdì in orario d'ufficio. Se hai delle scadenze, ti potrebbe essere richiesto di lavorare più a lungo o nei fine settimana.

Prospettive salariali

Nel Regno Unito, la maggior parte delle posizioni entry-level offrono stipendi iniziali compresi tra £ 19.000 e £ 25.000. Man mano che acquisisci più esperienza e anzianità, questo può arrivare ovunque tra £ 30.000 e £ 50.000, con scienziati e consulenti di alto livello in grado di comandare stipendi ovunque tra £ 60.000 e oltre £ 100.000.

Negli Stati Uniti, i salari di partenza sono circa $ 65.000, una cifra che può salire fino a $ 135.000. Lo stipendio medio è di circa $ 90.000.

Queste cifre sono variabili a seconda del tipo di industria in cui si lavora (ad esempio, le società finanziarie tendono a pagare stipendi di fascia più alta) e la posizione in cui si sta lavorando.

2. Ottieni le qualifiche

In genere la maggior parte delle aziende richiede una laurea in scienze dei dati o un campo correlato, ma non deve necessariamente essere in un campo informatico o scientifico. Le forti capacità quantitative sono ovviamente importanti, ma essere in grado di risolvere i problemi logicamente e metodicamente sono fattori più importanti.

Detto questo, è importante avere alcune abilità tecniche. La conoscenza dei linguaggi di programmazione - specialmente Python - è un must assoluto, poiché gestirai enormi quantità di dati e realisticamente la maggior parte delle aziende cercherà familiarità con altri linguaggi di programmazione e programmi software.

Se stai cambiando carriera, studiare per le qualifiche post-laurea in un settore pertinente potrebbe aiutare, ma questi non sono necessariamente requisiti. Alcuni buoni argomenti su cui concentrarsi sarebbero:

  • MSc Data Science
  • Master in Business Analytics
  • Master Data Science and Analytics
  • MSc Big Data

3. Atterra il tuo primo lavoro

La scienza dei dati è una professione estremamente richiesta al momento, poiché le organizzazioni iniziano a rendersi conto dell'importanza di utilizzare i propri dati per prendere decisioni informate. Di conseguenza, le aziende di ogni settore sono alla ricerca di reclute di talento e competenti, con le imprese in competizione l'una contro l'altra per garantire il miglior talento.

Se hai bisogno di più esperienza, molte aziende più grandi offrono stage e programmi di lavoro-ombra dove puoi mettere in pratica le tue conoscenze e costruire una rete professionale di contatti.

Ci sono anche gare online a cui puoi partecipare, come quelle ospitate da Kaggle, Topcoder e il Defence Science Technology Laboratory (DSTL), in cui i recruiter sono spesso alla ricerca di talenti nuovi ed emergenti.

Alcuni dei settori più importanti in cui potresti lavorare sono:

  • Finanza
  • Academia
  • Ricerca scientifica
  • Al dettaglio
  • Tecnologia dell'informazione
  • E-commerce

Questo elenco non è esaustivo però. Negli ultimi anni, i data scientist sono diventati una risorsa preziosa nelle società di telecomunicazioni, trasporti ed energia, essenzialmente in qualsiasi settore in cui le aziende generano dati.

Poiché i lavori sono così richiesti, tieni d'occhio i siti di annunci di lavoro, o se c'è un settore particolare in cui vuoi lavorare, cerca le aziende in quel campo e controlla regolarmente i loro siti Web per le posizioni. In alternativa, puoi provare questi siti:

  • Data Scientist Jobs
  • KD Nuggets (principalmente lavori negli Stati Uniti)
  • Kaggle

4. Sviluppa la tua carriera

In termini di sviluppo professionale, non esiste un vero accreditamento o certificazione disponibile. È possibile che ti venga chiesto di frequentare corsi di formazione specifici del settore per ampliare o espandere le tue conoscenze, oltre ad essere incoraggiato a rimanere aggiornato con le tendenze e gli sviluppi emergenti nell'ambito della scienza dei dati.

Per quanto riguarda lo sviluppo della carriera, molto dipende da quanto tempo impieghi ad apprendere le competenze necessarie per analizzare grandi serie di dati e presentare le tue scoperte in modo efficace. Ci sono diversi passaggi sulla scala della promozione, poiché la maggior parte delle aziende ha scienziati esperti di dati; in questo ruolo, assumeresti ulteriori compiti di gestione e sarai responsabile di un piccolo gruppo di junior data scientist.

Poiché le competenze che imparerai e possiedi non sono limitate a un settore particolare, è relativamente semplice trasferirsi in diverse aziende o lavorare all'estero.

Prospettiva Di Lavoro

Le prospettive di lavoro per i data scientist sono estremamente positive. Il governo del Regno Unito sostiene che entro il 2020 verranno creati 56.000 posti di lavoro per data scientist, mentre gli esperti di consulenza gestionale McKinsey & Co prevedono che nel 2018 ci saranno tra 140.000 e 190.000 posizioni di data science non occupate. Con talenti a corto di offerta, le aziende sono sempre più disposte a pagare il prezzo più alto per garantire le giuste competenze.

Negli Stati Uniti, la domanda è simile. La Harvard Business Review (HBR) afferma che la carenza di data scientist sta diventando un "serio vincolo" in alcuni settori, dichiarando la scienza dei dati come il "lavoro più sexy del 21 ° secolo". Inoltre, è stato votato il miglior lavoro del 2017 sul sito di carriera Glassdoor, con una valutazione media di 4, 8 su 5 - elogi davvero.

Questa è probabilmente l'epoca d'oro per i data scientist, poiché operano sicuramente nel mercato di un acquirente. Con la carota penzolante di alti incentivi e uno skillset flessibile e resistente che offre una forte sicurezza del lavoro, ora non è mai stato un momento migliore per perseguire una carriera.

Lavori nella scienza dei dati? In tal caso, facci sapere le tue esperienze nei commenti ...

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