La scienza dei dati è un argomento caldo. Internet è pieno di accese discussioni su come diventare un data scientist e se è necessario un titolo accademico per farlo. In questo articolo cercherò di fugare ogni dubbio su questo argomento. Continua a leggere!
Il potenziale di creare valore aziendale dai dati ha attirato l'attenzione di molti. Le organizzazioni di un'ampia gamma di settori hanno iniziato a investire nella scienza dei dati per sfruttare questo potenziale. Di conseguenza, la scienza dei dati ha recentemente registrato un enorme aumento di popolarità.
Ciò che deriva da questa popolarità è l'elevata richiesta di data scientist. Pertanto, molte persone di diverse professioni hanno fatto un cambiamento verso una carriera nei dati. La transizione, ovviamente, richiede l'apprendimento non solo di conoscenze teoriche ma anche di strumenti e pacchetti software.
Fortunatamente, ci sono molte opzioni per l'apprendimento della scienza dei dati. Ottenere un master è un'opzione. Tuttavia, non è necessario un master per diventare un data scientist. Ci sono un sacco di risorse online che sono più pratiche rispetto a ottenere un master.
Le tue capacità e le tue conoscenze contano più dell'avere un titolo. Ai colloqui di lavoro, ti verranno poste domande che mettono alla prova le tue conoscenze. Ciò che ti farà risaltare sono le tue risposte, non un master.
Sentiti libero di esaminare le 15 domande del colloquio Python per i lavori di scienza dei dati e testare le tue conoscenze. A nessuno importerà del tuo master se rispondi a fondo alle domande.
In questo articolo cercherò di spiegare perché un master non è il percorso ottimale per diventare un data scientist. Discuterò anche un percorso di apprendimento alternativo che sia più economico ed efficiente.
Perché non una laurea magistrale?
Prima di tutto, prendi lezioni con altri studenti quando sei in un corso di laurea magistrale. Il ritmo di apprendimento potrebbe essere molto diverso per ogni studente. Per tenere conto di ciò, l'istruttore insegna a un ritmo che considera ogni studente. Se impari velocemente o conosci già alcune nozioni di base, è probabile che perdi tempo in un ambiente di classe. Potresti anche annoiarti e perdere un po' di motivazione.
Un altro aspetto negativo di un corso di laurea magistrale potrebbe essere la programmazione rigida poiché è necessario adattare la propria vita alle lezioni. Ad esempio, se hai già un lavoro, potrebbe essere difficile programmare le lezioni.
Al contrario, l'utilizzo di risorse online ti offre la flessibilità di cui hai bisogno. Puoi imparare al tuo ritmo e ogni volta che hai tempo. Le risorse online offrono un piano su misura che si adatta meglio alle tue preferenze.
In secondo luogo, la scienza dei dati è un argomento estremamente ampio. Sebbene i fondamenti siano gli stessi, il modo in cui affronti e risolvi un problema con i dati è diverso a seconda del campo di applicazione. Ad esempio, se vuoi lavorare nel settore finanziario, devi avere una vasta conoscenza dell'analisi delle serie temporali. Se vuoi eseguire l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL), probabilmente non vorrai dedicare il tuo tempo all'apprendimento dell'analisi delle serie temporali.
Quando fai domanda per lavori di data scientist e altri lavori relativi ai dati, la specializzazione in un sottocampo fa risaltare il tuo curriculum e ti mette davanti alla concorrenza. È probabile che un corso di laurea magistrale ti insegni la scienza dei dati da un punto di vista generale. Puoi ancora seguire alcuni corsi opzionali in un campo particolare, ma non sarà flessibile come imparare da solo.
Puoi trovare facilmente risorse online in un campo specifico. Dopo aver appreso le basi, puoi trascorrere del tempo su un determinato dominio. Grazie alla ricca selezione di risorse online, hai la libertà di scegliere un corso su qualsiasi argomento.
Ultimo ma non meno importante, un corso di laurea magistrale in scienza dei dati è piuttosto costoso. Certo, un lavoro di scienza dei dati paga bene. Tuttavia, non tutti hanno le risorse finanziarie per sostenere le spese di un corso di laurea formale per apportare un cambiamento di carriera. Questo può essere particolarmente vero per coloro che scelgono di farlo per un reddito migliore. Le risorse online sono molto più economiche di un corso di laurea magistrale.
Quali sono le alternative?
Non è necessario un master per diventare un data scientist. Detto questo, hai bisogno di un'alternativa adeguata e ben strutturata. Il numero di risorse online è pressoché infinito e sta a te utilizzarle in modo efficiente e saggio.
Iniziamo esponendo le competenze più critiche che un data scientist dovrebbe avere:
- Pitone
- SQL
- Statistiche
- Pulizia e manipolazione dei dati
- Visualizzazione dei dati
Hai bisogno di strumenti e pacchetti software per fare scienza dei dati. Python è il linguaggio di programmazione preferito dai data scientist per alcuni motivi. È facile da imparare e ha una sintassi comprensibile. Anche la ricca selezione di librerie di data science contribuisce alla popolarità di Python.
Questa traccia Python per la scienza dei dati è un'ottima risorsa per l'apprendimento di Python per un aspirante scienziato dei dati. La dashboard interattiva semplifica l'esercitazione, fondamentale per l'apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione.
SQL è un'altra abilità indispensabile per un data scientist. È un linguaggio di programmazione utilizzato per la gestione dei dati archiviati in un database relazionale. Poiché la maggior parte delle organizzazioni archivia almeno alcuni dati in database relazionali, avere un livello decente di conoscenza SQL ti farà emergere come un candidato scienziato dei dati.
SQL sta per Structured Query Language. Tuttavia, è in grado di fare molto di più della semplice query di un database. SQL ha diverse funzioni e istruzioni che lo rendono uno strumento di analisi e manipolazione dei dati altamente efficiente.
LearnSQL.com è un'ottima piattaforma per l'apprendimento di SQL. Offre una traccia completa e diverse mini tracce. Avrai anche la possibilità di esercitarti molto, fondamentale per l'apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione.
La scienza dei dati riguarda la creazione di valore di una forma utilizzando i dati. Il primo passo per trasformare i dati in valore è capire molto bene i dati.
È un campo interdisciplinare e una delle discipline fondamentali è la statistica. Potresti aver sentito alcuni chiamare l'apprendimento automatico "statistiche glorificate". Le statistiche possono essere considerate lo strumento più efficace per comprendere, interpretare e valutare i dati. Il corso Statistics 101 di Vertabelo Academy è un ottimo punto di partenza per imparare le statistiche.
I dati della vita reale sono generalmente disordinati e richiedono molta pulizia e preelaborazione. Nella maggior parte dei casi, come data scientist, sarà tuo compito preelaborare i dati grezzi. Questo passaggio è fondamentale per le attività successive. Ad esempio, se stai creando un modello di machine learning, le sue prestazioni saranno fortemente influenzate dalla qualità dei dati di input. Spazzatura dentro, spazzatura fuori!
Python ha librerie molto pratiche per l'analisi e la manipolazione dei dati come Pandas e NumPy. Forniscono diverse funzioni e metodi per accelerare e semplificare le attività di preelaborazione dei dati. Ecco un articolo che include alcuni fantastici trucchi con Panda e Python.
Come per molte professioni, lo storytelling è importante per la scienza dei dati. Non importa quanto sia efficace il tuo prodotto a meno che tu non possa dimostrarlo. Guardare semplicemente i numeri non è così attraente per molte persone, specialmente per quelle con un background non tecnico. Non solo devi essere in grado di spiegare i tuoi modelli, risultati o risultati, il modo in cui li spieghi dovrebbe essere conciso e intuitivo.
Penso che lo storytelling sia un'abilità soft che renderà uno dei migliori data scientist. Un aspetto della narrazione è come spieghi le cose e un altro è come le dimostri. La visualizzazione dei dati è di fondamentale importanza per dimostrazioni di grande impatto. Come dice un noto proverbio, un'immagine vale più di mille parole.
Il corso Data Visualization 101 di Vertabelo Academy ti aiuterà ad apprendere i principi di base della visualizzazione dei dati. Oltre alle nozioni di base, sono necessari strumenti e pacchetti software per creare visualizzazioni di dati.
Ci sono molte librerie di visualizzazione dei dati nell'ecosistema Python, come Matplotlib, Seaborn e Altair. Consentono di creare visualizzazioni altamente informative con poche righe di codice.
Imparare la scienza dei dati in modo corretto ed efficiente
Avere una laurea non è il requisito principale per diventare un data scientist. Le tue abilità sono ciò che conta davvero. Se acquisisci le competenze menzionate in questo articolo, le tue possibilità di ottenere un lavoro da data scientist aumenteranno notevolmente. Credo che la comunità della scienza dei dati sia sulla stessa pagina su cosa imparare per la scienza dei dati; come impari dipende totalmente da te.
Siamo fortunati ad avere un enorme volume di risorse online. È anche abbastanza facile accedervi. Puoi usarli quando e dove vuoi.
Un corso di laurea magistrale è una valida opzione per l'apprendimento della scienza dei dati. Tuttavia, come accennato, è molto più costoso dell'utilizzo di risorse online e non ha orari e ambienti flessibili.
Detto questo, è importante sottolineare che la vasta gamma di risorse online potrebbe trasformarsi in uno svantaggio se non utilizzata con saggezza. Serve un piano ben strutturato per sfruttarli al meglio. LearnPython.com offre molte tracce per imparare Python e la scienza dei dati in modo corretto ed efficiente. Dai un'occhiata!
