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Ciao, sono un Senior data scientist. Hai fatto una descrizione veramente ottima degli skill necessari! Complimenti anche perché non hai indorato la pillola, come fanno molti. Servono tanti anni di studio e pratica. Forse potresti aggiungere a questi skill un po' di conoscenza di altri tool di GenAI come midjourney, synthesia, ecc. Ciao!
Salve. Mi chiamo Alice e sono una studentessa della triennale di statistica per i big data. Da quanto ho capito, in questi 3 anni ( mi manca 1 esame e la tesi), ho acquisito solo 1/4 delle competenze richieste. Con la specialistica si riescono ad acquisire tutte le competenze mancanti e vale ancora la pena di fare una specialistica i data science ( o sarebbe più utile una specialistica in statistica e punto)? Mi sembra che in ogni video si aggiungono nuove skill e ho paura di aver intrapreso una strada senza una fine precisa ( va bene per chi già lavora nel settore ma per uno studente di 20 anni mi sembra una corsa infinita). 😅😅😅
Ciao bel video complimenti, volevo chiederti chi ha un background in Bioinformatica, può diventare un data scientist? O meglio pensi che sia un percorso giusto per diventarlo?
Nel campo dei dati, le professioni di Data Engineer, Data Scientist e Data Analyst sono distinte ma complementari. Ecco una panoramica delle differenze principali: 1. **Data Engineer**: - **Ruolo e Compiti**: Un Data Engineer si concentra principalmente sulla progettazione, costruzione e manutenzione di sistemi di elaborazione dati. Questo include la creazione di pipeline di dati per raccogliere, trasformare e caricare (ETL) i dati da varie fonti. - **Competenze Tecniche**: Richiede una solida conoscenza di database (SQL e NoSQL), programmazione (es. Python, Java), e strumenti di big data (come Hadoop, Spark). - **Obiettivo**: Assicurarsi che i dati siano accurati, accessibili e in un formato che possa essere utilizzato efficacemente. 2. **Data Scientist**: - **Ruolo e Compiti**: I Data Scientists analizzano e interpretano complessi set di dati per identificare tendenze, sviluppare modelli predittivi e fornire insights aziendali basati sui dati. - **Competenze Tecniche**: Richiede competenze in statistica, machine learning, analisi predittiva, e programmazione (spesso Python o R). - **Obiettivo**: Fornire soluzioni basate sui dati per migliorare le decisioni aziendali, le operazioni e la strategia. 3. **Data Analyst**: - **Ruolo e Compiti**: Un Data Analyst si concentra sull'analisi dei dati esistenti per estrarre insights pratici. Questo spesso include l'uso di tecniche di visualizzazione dei dati per comunicare le scoperte. - **Competenze Tecniche**: Richiede competenze in analisi statistica, uso di strumenti di visualizzazione (come Tableau o Power BI), e una conoscenza di base di SQL e programmazione. - **Obiettivo**: Aiutare le aziende a comprendere i dati attraverso report e dashboard, facilitando la presa di decisioni basata sui dati. In termini di applicazione nel tuo campo, l'e-commerce: - Un **Data Engineer** potrebbe sviluppare infrastrutture per raccogliere e processare i dati delle transazioni dei clienti. - Un **Data Scientist** potrebbe creare modelli per prevedere le tendenze delle vendite o personalizzare l'esperienza degli utenti. - Un **Data Analyst** potrebbe monitorare le prestazioni di vendita e fornire report dettagliati sull'andamento delle campagne di marketing. Tutti e tre i ruoli sono cruciali per un'organizzazione orientata ai dati, ognuno contribuendo a diversi aspetti del ciclo di vita dei dati.
