La scienza dei dati è un campo interdisciplinare di metodi scientifici che elabora algoritmi e sistemi per estrarre conoscenze o approfondimenti dai dati in varie forme strutturate o non strutturate simili al data mining. Big Data Analytics o Data Science è un termine molto comune nel settore IT perché tutti sanno che si tratta di un termine fantasioso che ci aiuterà a gestire l'enorme quantità di dati che stiamo generando in questi giorni. Scopriamo quali sono le competenze richieste:

La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che combina informatica statistica e competenze di settore per estrarre approfondimenti e conoscenze dai dati. Le competenze richieste per la scienza dei dati possono essere ampiamente classificate in competenze tecniche e competenze trasversali.

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1. Competenze tecniche:
   La scienza dei dati richiede competenza in linguaggi di programmazione come Python o strumenti di visualizzazione dei dati R come Tableau o database Power BI come SQL e algoritmi di apprendimento automatico. I data scientist dovrebbero avere una solida conoscenza delle tecniche di manipolazione e analisi dei dati, inclusa la trasformazione della pulizia dei dati e l'ingegneria delle funzionalità.
2. Competenza nel settore:
   I data scientist dovrebbero avere una comprensione del dominio aziendale in cui lavorano. Ad esempio, uno scienziato dei dati nel settore sanitario dovrebbe avere conoscenza della terminologia medica e dei flussi di lavoro sanitari. Allo stesso modo uno scienziato dei dati in finanza dovrebbe avere una conoscenza degli strumenti e dei mercati finanziari.
3. Competenze trasversali:
   Competenze trasversali come la collaborazione comunicativa e la risoluzione dei problemi sono essenziali per un data scientist di successo. I data scientist dovrebbero essere in grado di comunicare concetti tecnici complessi alle parti interessate non tecniche in modo chiaro e conciso. Dovrebbero anche essere in grado di lavorare in modo collaborativo in un ambiente di squadra e avere forti capacità di problem solving per identificare e risolvere problemi complessi.

In sintesi, la scienza dei dati richiede competenza tecnica nell'analisi dei dati dei linguaggi di programmazione e competenza nel dominio degli algoritmi di apprendimento automatico nel settore pertinente e forti competenze trasversali come la collaborazione comunicativa e la risoluzione dei problemi. Un data scientist a tutto tondo con esperienza in queste aree può estrarre approfondimenti e conoscenze dai dati e promuovere valore aziendale.

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che prevede l’utilizzo di tecniche statistiche e computazionali per estrarre informazioni dai dati. Alcune delle competenze chiave richieste per una carriera nella scienza dei dati includono:

Abilità di programmazione:la competenza in uno o più linguaggi di programmazione come Python R o SQL è essenziale per lavorare con i dati.Statistiche e probabilità:la comprensione di concetti statistici come il test delle ipotesi delle distribuzioni di probabilità e l'analisi di regressione è necessaria per l'analisi e la modellazione dei dati.Apprendimento automatico:la conoscenza degli algoritmi e delle tecniche di machine learning per la costruzione di modelli predittivi è cruciale per la scienza dei dati.Discussione dei dati:la capacità di organizzare e manipolare in modo pulito set di dati di grandi dimensioni è un'abilità importante per la preparazione dei dati.Visualizzazione dei dati: la capacità di creare visualizzazioni chiare ed efficaci dei dati è importante per comunicare intuizioni e risultati agli altri.Abilità comunicative:essere in grado di spiegare concetti complessi di dati alle parti interessate non tecniche è fondamentale per la scienza dei dati.

Conoscenza del dominio: comprendere il settore specifico o il contesto aziendale in cui i dati vengono analizzati è importante per interpretare e applicare le informazioni generate.

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