Per chi desidera entrare nel mondo Tech, il ruolo del Data Scientist rappresenta un'ottima opportunità. In questo articolo, esploreremo una roadmap completa che ti guiderà dal livello base fino all'implementazione dell'AI, fornendoti le competenze essenziali.
Che tu stia iniziando da zero o desideri aggiornare le tue competenze, questa guida ti fornirà un percorso chiaro con progetti pratici e approfondimenti.
La Data Science, in parole semplici, è la pratica di estrarre conoscenza e insight dai dati per risolvere problemi reali attraverso metodi analitici, statistici e di apprendimento automatico (Machine Learning).
Ma in che modo si distingue dalle altre discipline tech?
Mentre altri lavori tech spesso si concentrano su aspetti specifici come lo sviluppo software o l'amministrazione di database, i Data Scientist si specializzano nell'analisi dei dati, nella previsione e nello sviluppo di modelli che trasformano i dati grezzi in conoscenza utilizzabile e decisioni aziendali.
Facciamo un esempio: nel settore sanitario, un Data Scientist potrebbe sviluppare un modello di Machine Learning per rilevare tumori nelle radiografie, analizzando grandi volumi di immagini mediche per identificare pattern che potrebbero sfuggire all'occhio umano. I Data Scientist utilizzano tecniche avanzate di Machine Learning e possono anche definire modelli ad hoc per affrontare un problema, definendo il modello, la procedura di training, di ottimizzazione e di valutazione nei minimi dettagli. Lavorano inoltre con metodologie più avanzate come il Deep Learning e le Reti Neurali.
Per intraprendere una carriera come Data Scientst, è essenziale padroneggiare una serie di competenze fondamentali. Vediamo in dettaglio ciascuna di queste aree:
La matematica è il fondamento su cui si costruisce una carriera come Data Scientst.
Un Data Scientist deve avere una solida comprensione di questi concetti matematici:
Questi concetti matematici sono fondamentali sia per il Machine Learning che per il Deep Learning, formando la base per comprendere gli algoritmi di ottimizzazione e i modelli di apprendimento.
La statistica è estremamente importante per un Data Scientist, poiché fornisce gli strumenti per analizzare e interpretare i dati:
Queste competenze statistiche permettono al Data Scientist di comprendere dataset molto grandi e valutare l'efficacia dei modelli sviluppati.
Un Data Scientist deve essere in grado di preparare e gestire efficacemente i dati prima di approcciarsi allo sviluppo di qualsiasi modello di AI:
Come afferma un principio fondamentale nel campo: "Garbage in, garbage out". Se i dati sono di scarsa qualità, non importa quanto sia sofisticato il modello di AI, i risultati saranno inaffidabili.
Il Machine Learning tradizionale costituisce la base per tecniche più avanzate di AI:
Comprendere questi algoritmi e quando applicarli è fondamentale per risolvere efficacemente problemi di business.
Il Deep Learning è al cuore dell'intelligenza artificiale moderna:
La conoscenza di tutte queste tematiche permette al Data Scientist di lavorare con problemi complessi come la computer vision e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Python è il linguaggio di programmazione predominante nell'AI e nel Machine Learning:
La padronanza di Python permette al Data Scientist di implementare praticamente i concetti teorici appresi nelle altre aree.
Per quanto riguarda gli stipendi, le retribuzioni per gli Data Scientist sono altamente competitive. Per i ruoli entry-level, partono da circa 32.000 euro all'anno, mentre per i professionisti di livello medio e senior possono superare i 50.000 euro annui.
Se vuoi avere una visione più chiara, in questo link trovi il nostro Benchmark sulle retribuzioni Tech In Italia.
Con l'evoluzione rapida del campo dell'AI, sta emergendo una specializzazione sempre più richiesta: quella dell’AI Engineer. Mentre un Data Scientist, come abbiamo visto, si concentra sull'analisi dei dati e sullo sviluppo di modelli predittivi, l’AI Engineer si specializza nei modelli generativi.
La domanda per entrambi i ruoli è in rapida crescita, ma l’AI Engineer rappresenta la frontiera più recente in questo campo in continua evoluzione. Se sei affascinato dalle potenzialità dell'AI generativa come ChatGPT, DALL-E o Midjourney, questa specializzazione potrebbe essere particolarmente adatta alle tue aspirazioni.
In questo nostro articolo trovi una Roadmap completa per diventare AI Engineer.
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Come abbiamo visto, diventare un Data Scientist richiede dedizione e un approccio sistematico all'apprendimento. Seguendo questa roadmap, acquisirai tutte le competenze fondamentali necessarie per eccellere in questo campo. Con impegno e perseveranza, potrai acquisire queste competenze in un periodo di 3-6 mesi, a seconda del tuo punto di partenza e delle tue conoscenze pregresse. L'importante è lavorare su progetti reali che potrai aggiungere al tuo portfolio, dimostrando così le tue capacità ai potenziali datori di lavoro.
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Scritto da Manuel Vimercati - Direttore Scientifico @datapizza