Se la Scienza dei Dati, e tutto ciò che verte attorno a questa realtà, ha da tempo preso possesso della tua curiosità, allora è arrivato il momento di fare chiarezza. La figura del Data Scientist, difatti, rientra a pieno titolo nella lista delle professioni emergenti tra le più richieste e remunerative. A ragione di questa evidenza, il data scientist riveste un ruolo fondamentale: raccoglie, analizza ed interpreta i vari dati digitali con l’obiettivo di dar vita al valore di business, aumentandone quindi il fatturato e migliorandone i processi.
Avrai senza dubbio avuto un riscontro col concetto di Big Data: la mole di dati provenienti dalla rete che viene rilasciata da ogni utente, azienda o dispositivo utilizzato. Qui subentra il Data Scientist che persegue l’obiettivo di manipolare quel flusso di dati per poterli poi trasformare in valore. Capisci bene che, per l’importanza della sua mansione, non si tratta di una professione che può essere improvvisata senza alcuna conoscenza di base.
Al contrario, il data scientist deve possedere inevitabilmente delle ottime capacità tecniche che spaziano dalla statistica alla programmazione informatica.
Come si fa, allora, a diventare Data Scientist? Scopriamo i corsi di Data Science a cui potersi rivolgere per lo scopo.
I Migliori Corsi di Data Science: Introduzione
Chiarito il ruolo di responsabilità ricoperto dalla scienza dei dati, va ribadito anche che operi in molteplici settori e per questo motivo a variare sono anche le competenze richieste a seconda dell’azienda per le quali si lavora.
In un lavoro del genere, rimanere continuamente aggiornati è praticamente la base. Sviluppare, poi, nuove competenze è lo step successivo indispensabile.
Per dimostrare effettivamente le conoscenze acquisite, in termini di abilità introdotte e affinate nel tempo, subentra la possibilità di farlo attraverso delle certificazioni apposite che mettano in evidenza il proprio profilo professionale.
Ne deriva la necessità di seguire un corso Data Science con lo scopo di ottenere quello che serve per presentarsi alle aziende in totale trasparenza e verificare se i requisiti richiesti possano essere soddisfatti appieno.
Cos’è la data science
Partendo dalla definizione di Data Science, si tratta di un settore – come abbiamo avuto modo di vedere – che ad oggi risulta essere estremamente interessante e fondamentale. Il motivo, accennato in precedenza, è relativo al fatto che le aziende basino la propria attività sulla raccolta di dati. Grazie alla tecnologia moderna, è cresciuta esponenzialmente la possibilità di poter archiviare una quantità notevole di dati e informazioni.
Ora, la moltitudine di dati raccolti può essere usata per ricavarne dei vantaggi dal momento in cui questi vengono trasformati per essere sfruttati dalle aziende, e successivamente si riescono ad interpretare in modo corretto.
A questo punto, il ruolo della Data Science sarà quello di mettere in evidenza i trend e produrre insight da mostrare alle aziende per potersi orientare nella creazione di contenuti e prodotti mirati, sulla scia dei risultati ottenuti in termini i di preferenza.
I dati rappresentano il modello da cui partire per dar vita all’innovazione e la loro importanza, il loro valore, è legato alle informazioni veicolate dai Data Scientist grazie al lavoro che svolgono.
Come si diventa Data Scientist
Prima ancora di capire come si fa a diventare Data scientist, occorre che tu sia convinto di volerlo essere. Avallata questa consapevolezza, non resta che seguire un iter in grado di appropriarsi di tutte quelle competenze necessarie che servono per raggiungere l’obiettivo.
In primo luogo, il passo da compiere sarà quello di iscriversi ad un corso universitario coerente con questa figura. Diventa necessario iniziare ad apprendere i linguaggi di programmazione che usano i data scientist, come Python, Java e R. In più, serve prepararsi meglio in ambito matematica e statistica applicata.
A seguire, un data scientist che si rispetti ha bisogno di padroneggiare competenze legate al settore tecnico ed economico, così da agevolarlo nell’elaborazione di decisioni di business.
Se dovessimo pensare proprio agli svantaggi legati alla figura professionale del data scientist si annovera il carattere stesso di questa mansione: l’essere continuamente in evoluzione. Perciò stare al passo con i tempi, studiando i programmi innovativi, è una condizione preliminare da qui non si può prescindere in alcun modo.
I Corsi di Data Science di DigitalDojo.it
Come abbiamo avuto modo di analizzare, non si diventa Data Scientist in un batter d’occhio, proprio per tutte le competenze che sono richieste per adempiere a questo ruolo così ambito. Alla luce di questo, non resta che affidarsi ad un percorso specifico che possa indirizzarti al meglio sulla strada giusta. Da qui, l’esigenza di seguire i corsi più adeguati.
Se ti stai chiedendo dove studiare Data science, avendo una propensione naturale per la matematica e la statistica, unite all’economia e all’informatica, DigitalDojo ha la soluzione che fa per te.
I responsabili diretti dei migliori corsi Data Science hanno confluito le proprie conoscenze per costruire il corso ideale per chi palesa l’intenzione di entrare a far parte di questo mondo. La denominazione del corso “Kit per Data Scientist” rispecchia l’intenzione di rivolgersi a coloro i quali non hanno sviluppato ancora le conoscenze adeguate a svolgere la mansione di Data Scientist.
Il corso sopracitato prende vita grazie ad Isabela Cinca, ex Maserati, e persegue l’obiettivo di introdurre l’utenza al linguaggio di programmazione R col fine ulteriore di conferirti le basi corrette per intraprendere la carriera professionale in questo settore.
Lo studente, alla fine del corso, sarà perfettamente in grado di utilizzare Python in totale autonomia, creando modelli di intelligenza artificiale, incluse anche complesse reti neurali.
Corsi di Data Science e Machine Learning
Cosa si intende, effettivamente, per Machine Learning in ambito Data Science?
Il Machine Learning (chiamato anche “apprendimento automatico”) è un tipo di disciplina che è parte integrante della Data Science e ne regola le metodologie principali.
Le mansioni del Machine Learning sono legate alla creazione di algoritmi di previsione attraverso l’utilizzo dei dati. In maniera più specifica, disegna aspetti da statistiche e algoritmi per lavorare sui dati generati da risorse molteplici. Sulla base di questa evidenza, capita molto frequentemente che i dati in questione siano talmente tanti che non diventa semplice riuscire a gestirli da soli.
Quando si verifica questa situazione, entra in campo l’apprendimento automatico: il Machine Learning è proprio quella competenza che viene data ad un sistema affinché possa apprendere ed elaborare i dati senza che l’uomo debba necessariamente metterci mano.
Per poterlo fare, si usano gli algoritmi e le tecniche più complesse, prime fra tutte la regressione e la classificazione, incluso il clustering.
Inoltre, abbiamo già avuto modo di citare Python e l’importanza che riveste nei processi di Data Science: si tratta dell’unico programma open source, dotato di una semantica dinamica, in grado di offrire un approccio ottimale alle metodologie di Machine Learning.
Il fatto che si distingua dagli altri, è dato dal fatto che si tratti di un linguaggio dotato di una sintassi estremamente intuitiva. In questo modo, diventa più agevole riuscire ad apprenderlo, riducendo i costi di manutenzione del programma stesso.
Python, in sostanza, è uno dei mezzi migliori per facilitare il lavoro ad un data scientist, offrendo anche funzionalità indiscutibili sulla gestione generale del suo lavoro.
Infine, dopo il corso di DigitalDojo, potrai fregiarti della sicurezza di possedere le competenze per aggirare gli eventuali problemi di Machine Learning grazie alla conoscenza di Python, nell’apprendimento di pratiche al contempo semplici e utili, usate nello stesso settore, fino a fornirti tutti gli strumenti di cui hai bisogno per poterti destreggiare al meglio.
Forte degli insegnamenti impartiti da un team di esperti, potrai avvalerti dell’esperienza diretta di Riccardo Galeotti, data scientist esperto pronto ad illuminarti su tutti i segreti della professione, impartendoti quanto di più essenziale e fondamentale ci possa essere.
Conclusioni sui Corsi di Data Science
Facendo il punto della situazione, non può non essere accreditata la realtà oggettiva che l’analisi dei dati, nonostante sia connotata da aspetti tecnologici e competenze complesse, apra opportunità difficilmente ragguagliabili altrove, dando vita a vantaggi competitivi piuttosto evidenti.
Questi, infatti, non si limitano a pochi settori ma ne coinvolgono disparati, incluse le funzioni aziendali e i suoi processi, creando benefici inconfutabili.
In aggiunta, seguendo a menadito i Corsi di Data Science, si potranno ottenere anche dei benefici sociali che spaziano dal fatturato alle strategie migliori di marketing da adottare in ambito aziendale. Per tutte queste ragioni, formarsi in questo settore diventa un upgrade utile non solo per i diretti interessati ma proprio a livello collettivo, per l’importanza che ha assunto e continuerà a fare in questi anni di evoluzione tecnologica.
I dati, infatti, si distinguono per la qualità di rivestire un ruolo sociale non opinabile, nell’atto di creare nuove opportunità lavorative ottimizzando i processi. Non è esclusa la loro utilità sul fronte sanitario e nella gestione di situazioni più serie, legate a disastri naturali e catastrofi ideologiche.
Insomma, alla fine del corso, non ti servirà altro che mettere in pratica tutte le conoscenze acquisite nella ricerca di un lavoro che possa gratificarti al meglio.
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