Analizzare i dati: una professione del futuro

Analizzare i dati: una professione del futuro da non sottovalutare, se sei portato per l’analisi ed un approccio scientifico, considera questa professione come un opzione per il tuo percorso lavorativo.

L’analisi dei dati è un campo della scienza che si occupa di leggere, interpretare le informazioni, elaborarle e trarne conclusioni.

L’analisi combina statistica, intelligenza artificiale e pensiero creativo.

L’utilizzo dell’analisi consente di creare strategie aziendali o piani di marketing, ecco perché la professione di Data Analytics è considerata come la professione del futuro.

Come iniziare a lavorare come analista?

L’analista di dati è una professione relativamente nuova, motivo per cui sul mercato del lavoro ci sarà lavoro per specialisti di data science alle prime armi.

Questo percorso professionale sarà adatto a laureati in informatica, database o studi di comunicazione. Gli studi, tuttavia, non sono una necessità per acquisire conoscenze in questo campo.

La chiave è il pensiero logico e la conoscenza di MS Office e SQL, Python.

Il futuro analista dovrebbe espandere costantemente le sue conoscenze.

Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?

In media, a una persona senza precedenti esperienze di codifica e/o background matematico, occorrono dagli 8 ai 12 mesi di studi intensivi per diventare un data scientist di livello base.

È importante tenere presente che apprendere solo le basi teoriche della scienza dei dati potrebbe non renderti un vero data scientist, ma introdurti comunque in questo mondo.

L’ideale sarebbe una Laurea in scienze della tecnologia. In ogni caso bisogna fare molta pratica in questo lavoro, come in altri.

Le posizioni di analista di dati richiedono una laurea, che in genere richiede circa 3-4 anni per essere completata. Tuttavia, un master può essere completato in meno di due anni e un certificato post-master può essere completato in meno di un anno.

SQL: linguaggio di database

SQL è una chiave importante per una carriera come data scientist.

SQL è l’abbreviazione di Structured Query Language – linguaggio di query strutturato. SQL consente di creare database e di gestirli e amministrarli.

Python

Python è un altro importante linguaggio di programmazione per i futuri data scientist. È una delle lingue più popolari e ampiamente utilizzate. È semplice da usare ma altamente avanzato.

Per riassumere, una carriera di data scientist è una buona opzione per le persone curiose a cui piace analizzare le informazioni ottenute, così come per coloro a cui piace vedere gli effetti del proprio lavoro.

Riuassumendo: è difficile diventare un data scientist?

La risposta è sì, poiché dovresti aspettarti di affrontare sfide nel tuo viaggio per diventare un data scientist. Questo ruolo richiede capacità di programmazione abbastanza avanzate e conoscenze statistiche, oltre a forti capacità comunicative.