Contattaci: +39.0266043166 - Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. | Info Commerciali: 800.180.700
      Info Commerciali:  800.180.700 | Email: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
      Aggiornati insieme a noi
      Slider
      Chi è il data scientist

      Chi è il data scientist

      Mercoledì, 30 Ottobre 2019 13:09

      Nel mondo degli affari, i data scientist lavorano in genere in team per estrarre i megadati che possono essere utilizzati per prevedere il comportamento dei clienti e identificare nuove opportunità di guadagno. In molte aziende, i data scientist sono anche responsabili dell'impostazione delle migliori pratiche per la raccolta dei dati, l'utilizzo di strumenti di analisi e l'interpretazione dei dati.

      Il data scientist è il professionista responsabile della raccolta, dell'analisi e dell'interpretazione di grandi quantità di dati. Il ruolo di data scientist è una derivazione di diversi ruoli tecnici tradizionali, tra cui matematico, scienziato, statistico e professionista informatico.

      Questo lavoro richiede l'uso di tecnologie di analisi avanzate, tra cui l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva. Un data scientist si serve di grandi quantità di dati per sviluppare ipotesi, fare inferenze e analizzare le tendenze dei clienti e del mercato. Le responsabilità di base comprendono la raccolta e l'analisi dei dati, l'utilizzo di vari tipi di strumenti di analisi e reporting per rilevare modelli, tendenze e relazioni nei set di dati.


      Perché la scienza dei dati è importante

      La scienza dei dati è una pratica altamente interdisciplinare che coinvolge una vasta gamma di informazioni e che generalmente tiene conto del quadro generale più di altri campi analitici. Nel mondo degli affari, l'obiettivo della scienza dei dati è fornire informazioni su consumatori e campagne e aiutare le aziende a creare piani forti per coinvolgere il proprio pubblico e vendere i propri prodotti. I data scientist devono fare affidamento su approfondimenti creativi utilizzando i megadati, le grandi quantità di informazioni assimilate attraverso vari processi di raccolta, come il data mining.

      A un livello ancora più fondamentale, l'analisi dei megadati può aiutare i brand a comprendere i clienti, che aiutano a determinare il successo a lungo termine di un'azienda o di un progetto. Oltre a rivolgersi al pubblico giusto, la scienza dei dati può essere utilizzata per aiutare le aziende a controllare le storie dei loro brand. Poiché i megadati sono un campo in rapida crescita, ci sono costantemente nuovi strumenti disponibili e quegli strumenti hanno bisogno di esperti in grado di apprendere rapidamente le loro applicazioni. I data scientist possono aiutare le aziende a creare un business plan per raggiungere obiettivi basati sulla ricerca e non solo sull'intuizione.

      La scienza dei dati svolge un ruolo molto importante nel rilevamento delle debolezze di sicurezza informatica e delle frodi online, poiché le enormi quantità di informazioni consentono di approfondire per trovare lievi irregolarità nei dati che possono esporre debolezze nei sistemi di sicurezza. La scienza dei dati è una forza trainante tra esperienze utente altamente specializzate create attraverso la personalizzazione. L'analisi può essere utilizzata per far sentire i clienti valorizzati dall'azienda.

      Ruoli e responsabilità del Data Scientist

      Il concetto di data scientist deriva da alcuni dei più importanti settori tecnologici moderni più importanti, tra cui scienza, matematica, statistica e informatica. La combinazione di tratti della personalità, esperienza e capacità di analisi richieste per questo ruolo non sono da tutti, quindi la richiesta di data scientist qualificati è in forte ascesa.

      Il data scientist è in testa alla lista dei 50 migliori posti di lavoro in America. Le responsabilità di base comprendono l'analisi di grandi insiemi di dati quantitativi e qualitativi. Questi professionisti hanno il compito di sviluppare modelli di apprendimento statistico per l'analisi dei dati e devono avere esperienza nell'uso di strumenti statistici. Devono inoltre disporre delle conoscenze necessarie per creare modelli predittivi complessi.

      Alcuni professionisti che potrebbero impegnarsi nel lavoro di data science o diventare data scientist a tempo pieno includono scienziati informatici, programmatori di database e software, esperti in campo IT, archivisti e bibliotecari. Le offerte di lavoro per data scientist possono anche pubblicizzare l'apertura come machine learning architect o data strategy architect.

      Caratteristiche

      Le competenze trasversali richieste per questo ruolo includono la curiosità intellettuale, unita allo scetticismo e all'intuizione, insieme alla creatività. Le capacità interpersonali sono una parte fondamentale del ruolo, in quanto comportano il lavoro su più squadre su base regolare. Molti datori di lavoro si aspettano che i loro data scientist siano forti narratori che sanno presentare le informazioni sui dati alle persone a tutti i livelli di un'organizzazione. Hanno anche bisogno di capacità di leadership per guidare i processi decisionali basati sui dati all'interno di un'organizzazione. Leadership, capacità imprenditoriale e capacità di prevedere i rischi sono anche caratteristiche importanti per la gestione dell'enorme quantità di dati richiesti per l'analisi predittiva.

      Qualifiche e competenze richieste

      I data scientist hanno generalmente bisogno di un background educativo o esperienziale sufficiente per completare una vasta gamma di attività di pianificazione e analisi estremamente complesse in tempo reale. Mentre un lavoro specifico potrebbe richiedere qualifiche specifiche, la maggior parte di tutti i ruoli di data science richiedono almeno una laurea in un campo tecnico. La scienza dei dati richiede la conoscenza di una serie di piattaforme e strumenti per big data, tra cui Hadoop, Pig, Hive, Spark e MapReduce, linguaggi di programmazione come SQL, Python, Scala e linguaggi di calcolo statistico, come il linguaggio R.

      Le competenze complesse richieste per il lavoro comprendono il data mining, l'apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito e la capacità di integrare dati strutturati e non strutturati. Anche l'esperienza con le tecniche di ricerca statistica, come la modellazione, il raggruppamento, la visualizzazione e la segmentazione dei dati e l'analisi predittiva, sono una parte importante dei ruoli.

       

      Le principali aree della scienza dei dati

      1. Indagini multidisciplinari: considerando i sistemi grandi e complessi con pezzi interconnessi, i data scientist utilizzano metodi diversi per raccogliere grandi quantità di dati.
      2. Modelli e metodi per i dati: i data scientist devono affidarsi all'esperienza e all'intuizione per decidere quali metodi funzioneranno meglio per modellare i loro dati e devono adeguarli continuamente per affinare le intuizioni che cercano.
      3. Spetta ai data scientist lavorare con aziende e clienti per determinare le migliori ideologie da applicare durante la raccolta e l'analisi delle informazioni su clienti e prodotti.
      4. Informatica con i dati: la cosa più grande che tutti i progetti di data science hanno in comune è la necessità di usare strumenti e software per analizzare gli algoritmi e le statistiche coinvolti, perché la dimensione del pool di informazioni con cui stanno lavorando è così grande.
      5. La teoria della scienza dei dati è un'arena professionale in evoluzione e sofisticata con innumerevoli applicazioni.
      6. Valutazione dei tool: ci sono molti strumenti disponibili che i data scientist possono utilizzare per manipolare e studiare enormi quantità di dati, ed è importante valutare sempre la loro efficacia e continuare a provarne di nuovi non appena disponibili.

       

      Indirizzi e contatti

      Via Zucchi, 39/C 20095 - Cusano Milanino (MI)
      Ingresso Via Zucchi 39 G - Int. 3
      tel: (+39) 0266043166 - fax: (+39) 0266048942
      e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

      SOTEHA S.r.l. Socio Unico
      Sede legale: Via Ticino, 6
      20095 Cusano Milanino (MI)
      CCIAA / R.E.A. Milano 1617965
      Capitale sociale € 20.000,00
      P.IVA 02967250966 C.F. 02095410649

      Partner
      ZUCCHI39 LOFT TECHNOLOGY
      sicurezza.net