Lavorare come Data Scientist Freelance: Intervista con la Sensei Isabela Cinca

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Desideri lavorare come Data Scientist Freelance e non sai da dove iniziare?

Nella nostra intervista con la sensei Isabella Cinca scoprirai tutti i consigli per lavorare come Data Scientist Freelance.

Isabela, che attualmente lavora come Data Scientist Freelance, ha lavorato per aziende come Maserati prima di iniziare questo percorso.

In questa intervista ci racconta la sua storia e il corso che ha realizzato per DigitalDojo.it

lavorare come data scientist freelance

CHI È ISABELA CINCA? 

Ciao Isabela, raccontaci qualcosa su di te per presentarti agli utenti di DigitalDojo.it

“Ciao a tutti gli utenti di DigitalDojo.it, sono Isabela Cinca e sono Data Scientist e Business Intelligence Analyst, sono mezza italiana e mezza rumena e amo viaggiare moltissimo.

Al momento vivo in Australia.”

Perfetto Isabela, puoi parlarci invece di dove lavori e di cosa ti occupi?

“Lavoro come data scientist freelance quindi lavoro per diversi progetti e clienti in giro per il mondo. Al momento sto facendo uno studio sui dati del covid-19, modelli per scommesse e lavoro per un’azienda di Medical Cannabis.”

Quali esperienze hai fatto prima di lavorare dove lavori oggi? Dove hai lavorato e di cosa ti sei occupato?

“Prima lavoravo come data scientist in Italia full time e indeterminato; ho lavorato nel mondo della consulenza e in Maserati. Ho lasciato il lavoro in Italia perché ho sempre voluto viaggiare.”

IL SETTORE DELLA DATA SCIENCE

Isabela potresti parlarci del tuo lavoro? 

“Il data scientist è un lavoro che ha a che fare principalmente con i dati, l’obiettivo principale è riuscire a trovare pattern nei dati e creare impatto. I tool utilizzati sono solo lo strumento.”

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di lavorare in questo settore?

“I vantaggi sono che è un lavoro molto dinamico e capita molto spesso di lavorare in diversi ambiti come medico, economico, scientifico etc. Un altro vantaggio è che è un lavoro molto richiesto a livello globale.

Gli svantaggi sono che c’è bisogno di un’alta competenza e molto spesso la quantità di tool che si possono utilizzare sono moltissimi. La data science va dal cloud storage, data lake storage, Big data, Modellazione dei dati, modelli Machine Learning e presentazione.”

Quali sono i prerequisiti e le competenze più richieste per lavorare in questo settore?

“I prerequisiti sono una buona conoscenza della statistica, matematica e concetti di probabilità. La competenza più richiesta è la programmazione, soprattutto Phyton ed R.

Quali sono i trend più importanti nel settore?

“I lavori del Data Science tendono ora a diversificarsi, Data Engineer, Data Modeller, Data Analyst etc. Quello che era racchiuso in una sola figura nel futuro sarà un team.”

Puoi Raccontarci qualche Case History, Qualche caso in particolare sul tuo settore?

“L’Australia è il paese in cui si scommette di più al mondo. Moltissimi, aziende o privati sono interessatissimi a studi e modelli per le scommesse, in questo caso ho dovuto imparare qualsiasi cosa ci sia da sapere sull’NBA in un mese! Questo lavoro ti porta a scoprire argomenti nuovi ogni giorno. Per chi è curioso è una cosa fantastica!”

Cosa consiglieresti a qualcuno interessato a lavorare in questo settore che parte da zero?

“Provare sempre diversi progetti e applicare cosa si impara, anche in progetti personali. La cosa più importante è fare pratica.”

IL CORSO STARTER KIT PER DATA SCIENTIST

Puoi spiegarci di cosa tratta il tuo corso?

“Il mio corso Starter Kit per Data Scientist affronta a step la gestione di un dataset in R. Quindi come impostare il lavoro, creare lo script, pulire i dati e ordinarli, come connettersi a varie fonti di dati e poi come visualizzare i dati.”

Cosa si può aspettare uno studente dal tuo corso?

“Uno studente imparerà tutte le best practices per organizzare un’analisi dei dati, come connettersi a varie fonti di dati, pulire e manipolare i dati e visualizzarli con grafici e dashboard.”

Quali sono gli obiettivi formativi del tuo Corso?

“Gli obiettivi principali sono: avere confidenza con R, capire come pulire e manipolare i dati a seconda del dataset che abbiamo e cercare le soluzioni anche autonomamente con il materiale a disposizione, trasmettere i pattern e gli insights trovati nei dati attraverso visualizzazioni efficaci.”

Quali sono i prerequisiti per partecipare al tuo corso?

“Avere una buona conoscenza matematica e statistica.”

Quali sono i punti di forza del tuo corso?

“Ho cercato di racchiudere nel corso tutte le problematiche che si presentano più spesso quando sia affronta un progetti data scientist in azienda: su come pulire i dati, come gestire valori nulli o mancanti, come ordinarli etc. Il secondo punto di forza penso siano le lezioni sulle visualizzazioni, ho dedicato molta parte della mia carriera a svilupparne per il data science poiché la presentazione dei dati spesso è trascurata. Ma senza sapere trasmettere quello che abbiamo scoperto, la scoperta non ha senso!”

Quali sono i possibili sbocchi professionali dopo aver appreso le nozioni del tuo corso

“Dopo questo corso ci si può avventurare a gestire e scoprire nuovi dataset e cominciare un corso sul data modelling. Il data modelling sono i modelli di Machine Learning.”

Puoi svelarci qualche trucco, consiglio o best practice riguardanti l’argomento del tuo corso?

“Provare ad eseguire le stesse funzioni su nuovi dataset e praticare. Iscriversi a forum e blog poichè la community di R è enorme, spesso se si chiede aiuto su un problema molte persone rispondono anche in un’ora da tutto il mondo!”

Com’è stato creare questo corso?

“E’ stato molto stimolante e impegnativo, spero di farne altri in futuro.”

CONCLUSIONI SU COME LAVORARE DA DATA SCIENTIST FREELANCE

Perfetto Isabella, ti ringraziamo per il tempo che ci hai concesso e per gli importantissimi consigli che hai fornito a tutti gli utenti di DigitalDojo.it

Se desideri imparare ad utilizzare R per diventare un data scientist freelance, puoi iniziare dal corso R: Starter Kit per Data Scientist della nostra Sensei Isabella Cinca!

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