Come diventare data scientist

Tramite: O2O 01/09/2018
Difficoltà: media
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Introduzione

Il data scientist, o scienziato dei dati, è colui che raccoglie grandi quantità di dati disordinati (non strutturati e strutturati) e usa le sue abilità in matematica, statistica e programmazione per pulirli ed organizzarli al meglio. Inoltre, applica tutte le sue potenzialità analitiche, le conoscenza del settore e la comprensione contestuale per scoprire tutte le ppossibili soluzioni che possono far crescere un'azienda. Ovviamente, il percorso per ricoprire una posizione del genere richiederà un po' di tempo e determinate capacità. Premesso questo, scopriamo come diventare data scientist.

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Occorrente

  • Capacità informatiche
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I principali argomenti

I principali argomenti riguardanti la matematica con cui dovremo familiarizzare se si desidera entrare nella scienza dei dati sono la probabilità, la statistica e l'algebra lineare. Man mano che si impara di più su altri argomenti come l'apprendimento statistico (machine learning), queste basi matematiche fondamentali serviranno da base per continuare ad imparare. Di questi, l'algebra lineare è il ramo che copre lo studio della spaziatura vettoriale e della mappatura lineare tra questi spazi. Viene utilizzato soprattutto nell'apprendimento automatico e, se si vuole veramente capire come funzionano questi algoritmi, è necessario creare una comprensione di base dell'algebra lineare.

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Il percorso formativo

Per diventare un data scientist, non è necessario avere una laurea ma è sufficiente avere determinate conoscenze informatiche acquisite anche in maniera autodidatta. Tuttavia, una laurea in ingegneria informatica aumenta di gran lunga le possibilità di essere assunti nelle aziende più importanti. Ad ogni modo, è richiesto comunque un diploma in ambito tecnico/informatico e un attestato che dimostri determinate capacità informatiche. Inoltre, è bene tenere presente che la comunità della scienza dei dati ha principalmente adottato R e Python come linguaggi principali per la programmazione.

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Il portafoglio pubblico

Per avere maggiori possibilità di esercitare la professione di data scientist, il consiglio è di creare un portafoglio pubblico di progetti semplici ma interessanti. Tuttavia, occorre essere fortemente motivati ad ampliare continuamente le proprie conoscenze invece di trascorrere del tempo ad elaborare formule complesse e poi dimenticare tutto in poco tempo. Se trovare un lavoro come scienziato dei dati è una priorità, questo portafoglio aprirà molte porte e, se i risultati o il prodotto saranno interessanti per un pubblico più ampio, il successo sarà assicurato.

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