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Come passare alla scienza dei dati da un background diverso?
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Se provieni da un background non informatico, conosci la mole di lavoro necessaria per trovare un lavoro nel mondo della scienza dei dati. Le opportunità di Data Science richiedono molte persone, ma dato che Data Science è così nuovo nel mondo (non è passato più di un decennio!), ci sono pochissime persone organicamente qualificate per essere data scientist secondo le norme di il mondo aziendale.

Questo settore urla crescita e opportunità e questo è uno dei motivi principali per cui qualcuno vorrebbe passare al mondo della scienza dei dati pur provenendo da un background molto diverso.

Nota: Sono uno dei pochi a sapere che Data Science può funzionare per qualcuno, non con un background CS e spero che questo articolo ti aiuti a trovare la guida di cui hai bisogno per migliorare il tuo viaggio.

Come passare alla scienza dei dati da un background diverso?

In questo articolo, esamineremo come dovresti affrontare la scienza dei dati come una transizione di carriera basata su tre diversi segmenti:

Per qualcuno che ha non ha mai toccato nessun argomento strettamente legato alla Data Science in collegio.
Per qualcuno da un background non CS ma con un paio di argomenti rilevanti relativi alla scienza dei dati e chi vuole essere un Data Scientist perché no?

Per qualcuno che lo è stato lavoro in un settore da molto tempo ma ora vuole cambiare all'affascinante e scoraggiante mondo della Data Science.

Nota: Le opinioni in questo articolo sono solo mie, sentiti libero di avere la tua opinione o approcci verso la transizione. Ti auguro il meglio.

Entriamo subito.

Fase I: non sei strettamente imparentato con la scienza dei dati ma vuoi entrarci.

Beh, in questo caso direi che l'unico sforzo che farai è mentale e richiede molta pazienza. Non c'è dubbio che la scienza dei dati sia un argomento molto tecnico e coinvolge molti numeri.

PS Prova prima a verificarlo, per identificare qual è la strada da seguire per diventare grande nella scienza dei dati. Puoi quindi andare avanti e capire le cose che devi notare per accelerare il tuo viaggio!

Comincià qui:

Come passare alla scienza dei dati da un background diverso?

Cose da notare in questo caso:

La scienza dei dati è proprio come qualsiasi altra materia, puoi sempre iniziare ad impararla ogni volta che trovi il tempo.
È sempre abbastanza presto, mai troppo tardi per iniziare.
La scienza dei dati è una combinazione di informatica, statistica, matematica a livello universitario, molto pensiero logico e linguaggi di programmazione con altri strumenti che puoi utilizzare.
Calcola le tue abilità in ciascuno dei domini (o in particolare quello in cui vuoi diventare un professionista) e continua a saperne di più su ciascuno.
Se vuoi entrare nell'analisi, spingere le tue conoscenze statistiche e anche la pulizia dei dati, ecc. (impara il più possibile Excel, è una benedizione per l'analisi in piccoli set di dati e lo strumento migliore per cominciare)
Per Data Viz, prova a imparare Tableau, PowerBI, ecc. ma, allo stesso tempo, capisci come funzionano le visualizzazioni e come puoi creare immagini e dashboard migliori.
Principalmente per i primi 2 mesi di apprendimento, concentrati sull'apprendimento di questi nello stesso ordine: Excel, SQL, Tableau e, se il tempo lo consente, le basi di Python.

Come passare alla scienza dei dati da un background diverso?

Con questo, puoi passare alla fase II e continuare ad imparare da lì.

Nota: ci vorrà del tempo se sei nuovo in Data Science, quindi devi solo essere paziente e fidarti del processo. Funzionerà!

Fase II: sei stato imparentato con alcune materie in Data Science ma non ti sei occupato del tutto.

Questa era una fase simile alla mia e posso dirti che ci vuole uno sforzo per studiare Data Science. Dipende da molti fattori come vedrai alla fine, ma non è molto difficile con il modo in cui il mondo ha aperto le porte all'apprendimento open source e offre conoscenza a chiunque lo desideri (anche se provengono da un non-CS sfondo).

Cose da notare in questo caso:

La scienza dei dati è un campo difficile se provi a guardarlo nel suo insieme. Inizia a vedere ogni componente su cui vuoi concentrarti come pezzi del grande puzzle e starai bene.
Se vuoi soffermarti sul lato Data Viz di Data Science, concentrati sulla comprensione di come funzionano i dashboard e le connessioni dati e impara la narrazione dei dati.
Per qualcuno che vuole entrare nel Machine Learning, prova a capire come lavorare con Python o R, se vai con Python: impara librerie come NumPy, Pandas, Scikit Learn, SciPy, Matplotlib e Seaborn.
Comprendi il concetto teorico alla base del machine learning per dare più senso anche ai tuoi algoritmi. Dovrebbe volerci del tempo, ma comprendere il processo è più importante della codifica di un algoritmo ML di alto livello.
Se vuoi spingere il tuo lato analitico, impara le statistiche inferenziali e comprendi come i dati possono essere utilizzati per creare soluzioni basate sui dati. Scopri come lavorare con dati non strutturati e pulire il maggior numero possibile di set di dati.
Vai oltre i normali comandi CRUD in SQL per capire perfettamente come funzionano i JOINS e come lavorare con MySQL/PostgreSQL. Se vuoi spingerlo con Excel, scopri come utilizzare Data Analysis Toolpak e come creare macro.
Capire come funzionano i dati delle serie temporali e sapere come estrarre i dati dalle fonti e fare previsioni sulle serie temporali per spingere il tuo apprendimento.

Come passare alla scienza dei dati da un background diverso?

Il più delle volte, sarai una delle masse che impareranno molti strumenti e impareranno tutto a un livello intermedio.

Ti consiglio vivamente di trovare la tua nicchia e andare avanti in essa. Con la quantità di conoscenza e concorrenza là fuori nel mondo della scienza dei dati, prova a trovare la tua nicchia e assicurati di trovare il tuo segno nella competizione con le tue abilità uniche.

Fase III: sei già un professionista in un settore ma vuoi iniziare subito con Data Science!

Ci sono persone che conosco che hanno ricoperto posizioni straordinarie nella loro vita prima di decidere di voler far parte di Data Science. È naturale voler cambiare carriera dopo un lungo periodo di lavoro in un particolare settore e ci sono alcune cose che ho acquistato da persone che conosco che sono state in una posizione simile e possono aiutarti in questo caso.

Cose da notare in questo caso:

Una volta che sei un professionista in un particolare settore, potrebbe essere a causa di un cambiamento nelle scelte di vita o di una richiesta di miglioramento delle competenze, che ti porta a Data Science
In ogni caso, i ruoli dirigenziali in Data Science sarebbero più felici di avere qualcuno con una forte esposizione aziendale nel settore
Il miglioramento delle competenze in Data Science con le tue conoscenze esistenti in un settore può essere una delle cose migliori che possono accadere con la transizione della tua carriera. La scienza dei dati, pur giocando su scienze informatiche e anche su strumenti e tecniche, fa molto affidamento sulla conoscenza del dominio.
Con una conoscenza sufficiente del dominio, puoi essere uno scienziato dei dati nel tuo campo sfruttando il potere dei dati per qualcosa di più di quello che è già stato fatto
I KPI e le metriche specifici del settore possono essere ulteriormente sviluppati e automatizzati con Data Science e possono aprire nuove porte anche per te.
Con la conoscenza aggiuntiva degli strumenti di data science nel tuo arsenale, puoi diventare formatori nel tuo campo e aiutare i data scientist in erba. Le possibilità sono illimitate.
Gli strumenti e le competenze da apprendere in questa fase sono gli stessi di quanto veniva fatto nella Fase I e nella Fase II menzionate in precedenza in questo articolo.

In ogni caso, è meglio imparare la scienza dei dati e attenersi al proprio campo professionale a causa del modo in cui il mondo sta passando alla scienza dei dati oggi. Tutto ciò che fai, puoi e coinvolgi i dati, e utilizzarli nel tuo processo decisionale, renderà le tue decisioni molto migliori.

È difficile passare al mondo della scienza dei dati non perché sia difficile trovare un lavoro, ma perché ci sono così tante persone in lizza per questo. Le opportunità sono viste da tutti e le persone sanno che -i dati sono il futuro- e lo è anche la scienza dei dati.

Per chiunque sia già immediatamente esperto in Data Science, rimanete sintonizzati, avrò un'altra parte per questo articolo in arrivo in cui discutiamo di come passare da professionista a esperto in Data Science.

Yash Gupta è un appassionato di data science e analista aziendale, scrittore tecnico freelance e blogger presso Medium.com. È interessato a condividere la conoscenza della scienza dei dati con un pubblico più ampio in un modo facile da consumare. Desidera condividere le sue conoscenze con tutti coloro che amano i dati tanto quanto lui. Cerca di imparare qualcosa di nuovo ogni giorno e ama guidare gli appassionati di dati in erba nel loro viaggio.

Originale. Ripubblicato con il permesso.