data scientist stipendio

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data scientist stipendio Per dirla semplicemente, il lavoro dello scienziato dei dati è quello di raccogliere e analizzare enormi quantità di informazioni. Il ruolo di un data scientist è fondamentale per il successo delle aziende e di altre organizzazioni, in quanto utilizzano una combinazione di informatica, statistica e matematica per elaborare e modellare i dati e quindi interpretare i risultati per fornire una direzione strategica.
Utilizzando hardware e software all’avanguardia, i data scientist setacciano montagne di informazioni alla ricerca di tendenze e modelli. Dopo aver identificato i risultati, avrai bisogno di eccellenti capacità di presentazione e comunicazione per condividere i tuoi risultati con dirigenti aziendali, colleghi e clienti.
È importante sottolineare che deve essere in grado di formulare richieste appropriate prima di rivolgersi alle informazioni per le soluzioni. Per questo motivo, il data scientist ha bisogno di competenze di dominio nel campo di interesse, un apprezzamento per i contesti storici e culturali in cui i dati sono stati raccolti, una sana dose di scetticismo verso nozioni preconcette e un insaziabile appetito per la scoperta.
In genere, le aziende preferiscono assumere data scientist che hanno conseguito un dottorato. Una vasta gamma di competenze è necessaria per il successo in questo campo di lavoro.
Guadagnare una laurea in informatica, matematica, statistica o un campo correlato è necessario per entrare nel campo della scienza dei dati. Questo grado ti preparerà ad apprendere un’ampia varietà di competenze, dai dettagli della tecnologia e del mondo degli affari ai dettagli dell’intelligenza artificiale, dell’apprendimento automatico, dei linguaggi di programmazione e degli strumenti di visualizzazione dei dati.
Queste abilità sono necessarie per avere successo come data scientist:
Data warehouse e business intelligence (BI) Modellazione dei dati (DW) Apparecchiature e metodi
Linguaggi utilizzati per la programmazione (come Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB)
sistemi per l’archiviazione e l’elaborazione di grandi quantità di dati (come MongoDB, Oracle, Microsoft Azure, Cloudera)
strategie per le macchine per imparare da sole (elaborazione del linguaggio naturale, classificazione, clustering, metodi di ensemble, deep learning)
Data mining basato su cloud, eliminazione dei dati, wrangling dei dati, munging dei dati, ecc.
Non sottovalutare mai l’importanza di un reporting chiaro e conciso quando condividi i risultati di qualsiasi analisi dei dati con coloro che hanno bisogno di conoscere i risultati. Questo è l’unico modo per prendere decisioni basate sui dati con implicazioni reali per l’azienda. L’esperienza nella visualizzazione delle informazioni è fondamentale per questo scopo (ad esempio, Tableau, SAS, D3.js, nonché librerie Python, Java e R).
La maggior parte dei professionisti che alla fine si spostano nella scienza dei dati acquisiscono prima esperienza e affinano le proprie competenze in posizioni di livello inferiore nell’analisi dei dati o nella business intelligence. Lo fanno integrando i loro corsi con un portfolio di progetti, che combina conoscenze teoriche con applicazioni pratiche.
I progetti in cui un data scientist si impegna tendono ad aumentare di complessità man mano che la sua carriera progredisce. A causa di questa complessità, il data scientist ha spesso il compito di guidare un gruppo di esperti; Man mano che la carriera di un data scientist si sviluppa, le responsabilità manageriali assumono maggiore importanza.
Il ruolo del data scientist è stato “scoperto” solo di recente. Dall’inizio del secolo, questa professione è salita alla ribalta a causa della maggiore disponibilità di dati, della migliore potenza di elaborazione dell’hardware, dell’avvento di nuovi software e strumenti e della crescente consapevolezza da parte delle aziende dell’importanza critica di basare le decisioni strategiche su queste informazioni.
Tuttavia, secondo un articolo ormai famoso di Harvard Business Review, lo scienziato dei dati è recentemente diventato “il lavoro più sexy del 21 ° secolo” (Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century). In realtà, sei uno dei professionisti più ricercati e i datori di lavoro cercano attivamente persone con le tue qualifiche. Pertanto, la professione di data scientist sta diventando sempre più popolare e una delle più redditizie nel settore delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione.

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Poiché i data scientist sono molto richiesti ma non possono essere attratti da un’offerta di lavoro generica, non esiste un formato standard per la loro descrizione del lavoro. Ma non preoccuparti se non riesci a pensare a un buon modo per descrivere il tuo prossimo lavoro di data scientist! Contatta i nostri professionisti qualificati e saranno lieti di aiutarti a creare un annuncio di lavoro avvincente.
Tu, un professionista della tecnologia, sei la persona per cui abbiamo creato questo servizio. Ogni giorno, lavoriamo duramente per rendere questa comunità un luogo in cui puoi mostrare i tuoi talenti e avanzare nella tua vita professionale.
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