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La pandemia di COVID-19 non ha fermato l'ascesa della scienza dei dati: le aziende di tutti i settori continuano a sfruttare la potenza dei dati per un vantaggio competitivo. Il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti prevede una rapida crescita dell'occupazione nel campo della scienza dei dati nel prossimo decennio, prevedendo che il numero di posti di lavoro aumenterà di circa il 31% fino al 2030.

La scienza dei dati è anche un campo che abbraccia numerosi settori e comprende competenze sia quantitative che creative. Con l'aumento dell'interesse e della domanda, l'ambito di ciò che significa essere uno scienziato dei dati si è evoluto considerevolmente insieme all'aumento degli investimenti sia nella scienza dei dati che nei campi dell'analisi più ampi. Un'azienda che sta assumendo un data scientist o sta costruendo un team di data science potrebbe cercare uno statistico, un ingegnere dell'apprendimento automatico o un gestore di database, tra numerosi altri ruoli.

Padroneggiare la scienza dei dati richiede una serie di competenze di base, che vanno dalla matematica avanzata alla capacità di esaminare qualsiasi problema e pensare a quali set di dati e metodologie statistiche potrebbero aiutarti a scoprire una soluzione. Tuttavia, i data scientist dovrebbero comunque considerare di specializzarsi all'interno di un dominio.

La specializzazione ti consente di affermarti come una risorsa affidabile all'interno del tuo dominio, aiutandoti ad aumentare la tua influenza quando hai bisogno di mettere in evidenza la tua esperienza su un curriculum o quando devi presentare le tue idee ad altre parti interessate in un'organizzazione. Soprattutto, la specializzazione ti dà più libertà di sfruttare i tuoi punti di forza e lavorare su progetti che ti appassionano particolarmente.

Molti scienziati dei dati perseguono istruzione universitaria come un modo per acquisire le competenze complete di cui hanno bisogno per navigare con successo nel campo. Uno dei fattori più importanti da considerare per a programma di scienza dei dati è l'opzione per personalizzare il curriculum in base ai tuoi interessi unici con la tua scelta di corsi opzionali. I corsi opzionali ti consentono di concentrarti su argomenti che si adattano al tuo percorso professionale in modo da poter iniziare a sviluppare una specializzazione unica.

Diamo un'occhiata ad alcune delle aree di specializzazione all'interno della scienza dei dati.

Data mining e analisi statistica

 
Il data mining prevede l'analisi di grandi insiemi di dati per produrre informazioni significative. Gli esperti in questa specializzazione applicano statistiche e modelli predittivi per rivelare modelli, tendenze e correlazioni nei dati. Queste informazioni possono essere utilizzate per prevedere i risultati futuri e per sviluppare soluzioni aziendali.

Ingegneria dei dati

 
Puoi immaginare un team di data science come una staffetta, in cui un data engineer passa il testimone a un data scientist. Gli ingegneri dei dati creano e gestiscono framework che trasformano i dati in un formato utile per l'analisi. Ciò comporta il consolidamento, la pulizia e la strutturazione dei dati provenienti da diverse fonti in un unico magazzino.

Gestione e architettura del database

 
Gli architetti dei dati visualizzano e progettano il "progetto" per la struttura digitale completa di un'organizzazione. Gli specialisti in questo dominio spesso lavorano con i leader aziendali e i team di data science per creare nuove soluzioni su come le informazioni all'interno di un'azienda verranno organizzate e utilizzate da varie parti interessate. I data architect normalmente iniziano come data engineer e salgono di posizione man mano che sviluppano competenze nella gestione delle informazioni.

Ingegneria dell'apprendimento automatico

 
Torniamo all'analogia di un team di data science come una staffetta. Durante l'ultima tappa della gara, uno scienziato di dati passa il testimone a un ingegnere di machine learning. Gli scienziati dei dati sviluppano modelli teorici, che gli ingegneri dell'apprendimento automatico inseriscono nel software autogestito per far funzionare il modello su scala più ampia. Rispetto ai data scientist generali, gli ingegneri dell'apprendimento automatico si concentrano fortemente sui principi dell'ingegneria del software.

Intelligenza e strategia aziendale

 
Gli analisti di business intelligence lavorano fianco a fianco con i data scientist per analizzare i dati e sviluppare approfondimenti che possono aiutare a migliorare le prestazioni aziendali. Attraverso l'uso della visualizzazione dei dati, dell'analisi dei dati e della modellazione dei dati, gli analisti di business intelligence identificano modelli e tendenze che aiutano a definire la strategia futura di un'azienda. I data scientist si concentrano principalmente sulla progettazione di nuovi algoritmi per rispondere a domande ipotetiche, mentre gli analisti di business intelligence applicano algoritmi esistenti per scoprire informazioni sulle prestazioni di un'azienda.

Visualizzazione dati

 
Gli specialisti della visualizzazione dei dati presentano i dati con strumenti visivi interattivi, come grafici, grafici e infografiche. Gli strumenti visivi consentono ai team di data science di comprendere meglio tendenze, valori anomali e modelli nei dati in modo da poter ricavare informazioni significative dai dati. Gli strumenti visivi possono essere utilizzati anche per comunicare informazioni agli stakeholder aziendali in modo efficace.

Analisi dei dati operativi

 
Gli analisti operativi identificano le aree di miglioramento nelle operazioni aziendali utilizzando i dati forniti da altri membri del team di data science. Quindi, utilizzano software statistici per valutare soluzioni pratiche ai problemi aziendali e consigliare ai manager la migliore linea d'azione. La specializzazione dell'analista delle operazioni richiede complesse capacità di risoluzione dei problemi, ma è meno tecnica rispetto ad altri domini della scienza dei dati.

Analisi dei dati di marketing

 
L'analisi di marketing è la pratica di studiare i dati per misurare e migliorare l'efficacia delle campagne di marketing. Gli strumenti di analisi aiutano gli analisti di marketing a determinare il ritorno sull'investimento degli sforzi di marketing, a comprendere le tendenze di marketing di ampio respiro e a identificare le opportunità che soddisfano le preferenze dei clienti.

 
La Pace University Online Master of Science in Data Science dispone di un Curriculum designato STEM che può ampliare le tue conoscenze su un'efficace governance dei dati e prepararti ad applicare strumenti standard del settore. I corsi di scienza dei dati a Pace sono guidati dalla facoltà di Seidenberg, inclusi professionisti con esperienza nel settore privato e ricercatori che spingono attivamente i confini del campo. Esplorerai i concetti teorici e le migliori pratiche che sono diventati vitali per le operazioni quotidiane e la pianificazione strategica a lungo termine per le organizzazioni.

Gli studenti del programma di programma di master in data science sviluppare le competenze per:

• Implementa strumenti tra cui Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB e Weka
• Scopri insight strategici attraverso il data mining e l'analisi predittiva
• Implementa le automazioni per gestire i dati in modo efficiente ed etico
• Usa linguaggi di programmazione come Python, R e SQL
• Dati puliti e strutturati per una varietà di applicazioni
• Lavora con algoritmi di apprendimento automatico

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