È importante che il VP Sales capisca perché le informazioni che hai scoperto sono importanti . Alla fine, sei stato chiamato a creare una soluzione per tutto il processo di data science. Una corretta comunicazione farà la differenza tra azione e inazione sulle tue proposte. Devi creare una storia avvincente qui che leghi i tuoi dati con la loro conoscenza. Inizi spiegando le ragioni alla base della sottoperformance della fascia demografica più anziana. Lo colleghi alle risposte che ti hanno fornito il tuo VP Sales e alle intuizioni che hai scoperto dai dati. Poi si passa a soluzioni concrete che affrontano il problema: potremmo spostare alcune risorse dai social alle chiamate personali. Leghi tutto insieme in una narrazione che risolve il dolore del tuo VP Sales: ora ha chiarezza su come recuperare le vendite e raggiungere i suoi obiettivi. Ora è pronta ad agire in base alle tue proposte. Durante il processo di data science, le tue attività quotidiane varieranno in modo significativo a seconda di dove ti trovi e riceverai sicuramente attività che non rientrano in questo processo standard! Ti troverai spesso anche a destreggiarti tra diversi progetti contemporaneamente. È importante comprendere questi passaggi se vuoi pensare in modo sistematico alla scienza dei dati, e ancora di più se stai cercando di iniziare una carriera nella scienza dei dati.

La scienza dei dati o l'analisi dei dati ? Il miglior grado per te dipende dai tuoi obiettivi personali e professionali. Se sei interessato all'elaborazione dei dati e alla modellazione statistica, una laurea in analisi dei dati potrebbe fare al caso tuo. Se sei interessato all'apprendimento automatico o ai big data, potresti voler conseguire una laurea in data science. Un analista di dati può diventare uno scienziato di dati? C'è una certa sovrapposizione tra il ruolo di un analista di dati e uno scienziato di dati che può aiutare un analista di dati a passare a uno scienziato di dati. Il percorso di ognuno è diverso, ma un passo comune è in genere l'acquisizione di competenze di data science rilevanti e formazione continua. Quali sono le competenze comuni utilizzate dagli analisti di dati e dai data scientist? Le abilità comuni utilizzate sia dagli analisti di dati che dai data scientist possono includere data mining, data warehousing, matematica, statistica e visualizzazione dei dati. A seconda del loro ruolo in un'organizzazione, alcuni analisti di dati possono utilizzare linguaggi di programmazione come R o Python. Qual è la differenza di stipendio tra un data scientist e un data analyst? Secondo O*NET Online, i data scientist hanno guadagnato uno stipendio medio di $ 94.280 nel 2019 . Il Bureau of Labor Statistics e O*NET attualmente non forniscono rapporti sugli stipendi degli analisti di dati. Per fare un confronto, lo stipendio medio per un ruolo correlato come un analista finanziario era di $ 81.590 nel 2019.

l' NPL è quella branca che analizza e processa dati Testuali, come recensioni, social media, romanzi, definizioni, ecc.. Text Classification Word Vectors

Lo stipendio di un data scientist dipende da anni di esperienza, competenze, istruzione e posizione. Secondo The Burtchworks Study, i datori di lavoro attribuiscono maggiore valore ai data scientist con competenze specialistiche, come l'elaborazione del linguaggio naturale o l'intelligenza artificiale. Il BLS afferma che gli esperti di ricerca informatica e scienziati dell'informazione, che includono scienziati dei dati, godono di eccellenti prospettive di lavoro a causa dell'elevata domanda. I dati sugli stipendi di seguito provengono dai dati del 2019 del Bureau of Labor Statistics. I dati fanno riferimento agli USA. Data Scientist Stipendio medio Data Scientist: $ 122,840 all'anno 10% più basso: $ 69,990 10% più alto: $ 189,780 Senior Data Scientist Median Sr. Stipendio Data Scientist: $ 171.755 Intervallo di retribuzione totale: $ 147.000 - $ 200.000

Come si diventa un data scientist? Il primo passo per diventare uno scienziato dei dati è in genere conseguire una laurea in scienza dei dati o in un campo correlato, ma ci sono altri modi per apprendere le abilità di scienza dei dati come un bootcamp o attraverso l'esercito. ( Bootcamp è un termine colloquiale inglese che indica l'addestramento militare delle reclute; per estensione indica anche un campo di addestramento, di qualunque tipo in questo caso la scienza dei dati. I bootcamp solitamente come durata minima partono dalle 20-24 settimane di formazione. ) Non ti va di proseguire con la laurea ma vuoi diventare data scientist, ecco a te un bootcamp valido da iniziare subito . Northwestern Data Science and Visualization Boot Camp Quali competenze sono necessarie per essere un data scientist? Gli scienziati dei dati utilizzano una varietà di competenze a seconda del settore in cui lavorano e delle loro responsabilità lavorative. La maggior parte dei data scientist ha familiarità con linguaggi di programmazione come R e Python, nonché analisi statistiche, visualizzazione dei dati, tecniche di apprendimento automatico, pulizia dei dati, ricerca e data warehouse e strutture. Quanto tempo ci vuole per essere un data scientist? Il tempo necessario per diventare un data scientist dipende dai tuoi obiettivi di carriera e dalla quantità di denaro e tempo che preferisci dedicare alla tua istruzione. Sono disponibili diplomi di laurea quadriennali in scienze dei dati e bootcamp di tre mesi. Se hai già conseguito una laurea o completato un bootcamp, potresti prendere in considerazione la possibilità di conseguire un master, che può richiedere anche un anno per essere completato. Come mostrato nel suddetto studio di Burtch Works, la maggior parte degli scienziati dei dati ha una laurea avanzata.

“La pratica rende l'uomo perfetto” il che racconta l'importanza della pratica continua in qualsiasi materia per imparare qualsiasi cosa.

Ecco a voi una mappa in costante Aggiornamento contenente tutti i corsi di Laurea, Master e Dottorati, sull' Intelligeza Artificiale. La mappa non comprende i corsi di laurea triennali in Matematica / Statistica / Fisica / Informatica / Ing. Informatica, poichè esistenti nella maggior parte delle città e facilmente trovabili tramite una ricerca su internet.

Con 256 linguaggi di programmazione disponibili oggi, scegliere quale lingua imparare può essere travolgente e difficile. Alcuni linguaggi funzionano meglio per la creazione di giochi, mentre altri funzionano meglio per l'ingegneria del software e altri funzionano meglio per la scienza dei dati. Tipi di linguaggi di programmazione Un linguaggio di programmazione a basso livello è la più comprensibile lan g uage utilizzato da un computer per eseguire le sue operazioni. Esempi di questo sono il linguaggio assembly e il linguaggio macchina . Il linguaggio assembly viene utilizzato per la manipolazione diretta dell'hardware, per accedere a istruzioni specializzate del processore o per risolvere problemi di prestazioni. Un linguaggio macchina è costituito da binari che possono essere letti ed eseguiti direttamente dal computer. I linguaggi assembly richiedono che un software assembler venga convertito in codice macchina. I linguaggi di basso livello sono più veloci e più efficienti in termini di memoria rispetto ai linguaggi di alto livello. Un linguaggio di programmazione di alto livello ha una forte astrazione dai dettagli del computer, a differenza dei linguaggi di programmazione di basso livello. Ciò consente al programmatore di creare codice indipendente dal tipo di computer. Questi linguaggi sono molto più vicini al linguaggio umano rispetto a un linguaggio di programmazione di basso livello e vengono anche convertiti in linguaggio macchina dietro le quinte dall'interprete o dal compilatore. Questi sono più familiari alla maggior parte di noi. Alcuni esempi includono Python, Java, Ruby e molti altri. Questi linguaggi sono tipicamente portabili e il programmatore non ha bisogno di pensare tanto alla procedura del programma, mantenendo l'attenzione sul problema a portata di mano. Molti programmatori oggi utilizzano linguaggi di programmazione di alto livello, compresi i data scientist.

In un recente sondaggio mondiale, è emerso che l'83% dei quasi 24.000 professionisti dei dati ha utilizzato Python. A scienziati e programmatori di dati piace Python perché è un linguaggio di programmazione dinamico e generico. Python sembra essere preferito per la scienza dei dati su R perché finisce per essere più veloce di R con iterazioni inferiori a 1000. Si dice anche che sia migliore di R per la manipolazione dei dati. Questo linguaggio contiene anche buoni pacchetti per l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento dei dati ed è intrinsecamente orientato agli oggetti.

R è migliore per l'analisi ad hoc e l'esplorazione di set di dati rispetto a Python. È un linguaggio e un software open source per il calcolo statistico e la grafica. Questo non è un linguaggio facile da imparare e la maggior parte delle persone trova che Python sia più facile da imparare. Con i loop che hanno più di 1000 iterazioni, R batte effettivamente Python usando la funzione lapply. Ciò potrebbe lasciare alcuni dubbi sul fatto che R sia migliore per eseguire la scienza dei dati su grandi set di dati, tuttavia, R è stato creato da statistici e riflette questo nelle sue operazioni. Le applicazioni di data science risultano più naturali in Python.

SQL (Structured Query Language) è un linguaggio specifico del dominio utilizzato per la gestione dei dati in un sistema di gestione di database relazionali. SQL è un po' come Hadoop in quanto gestisce i dati, tuttavia, l'archiviazione dei dati è molto diversa ed è spiegata molto bene nel video sopra. Le tabelle SQL e le query SQL sono fondamentali affinché ogni data scientist le conosca e si senta a suo agio. Sebbene SQL non possa essere utilizzato esclusivamente per la scienza dei dati, è imperativo che uno scienziato dei dati sappia come lavorare con i dati nei sistemi di gestione dei database .

In conclusione, Python sembra essere il linguaggio di programmazione più utilizzato oggi dai data scientist. Questo linguaggio consente l'integrazione di SQL, TensorFlow e molte altre utili funzioni e librerie per data science e machine learning. Con oltre 70.000 librerie Python, le possibilità all'interno di questo linguaggio sembrano infinite. Python consente inoltre a un programmatore di creare output CSV per leggere facilmente i dati in un foglio di calcolo. La mia raccomandazione ai nuovi aspiranti data scientist è di imparare e padroneggiare le implementazioni di data science Python e SQL prima di esaminare altri linguaggi di programmazione. È anche evidente che è imperativo che uno scienziato dei dati abbia una certa conoscenza di Hadoop.

Mi dispiace iniziare con questa definizione ma ci tengo a smentire subito un mito sul Deep Learning, ossia quello che si può trovare su altri siti web. Gli attuali modelli di Deep Learning funzionano come i modelli di apprendimento del cervello Questa affermazione è totalmente priva di senso e non ha nessun supporto scientifico. D'altronde se ciò fosse vero saremmo in una situazione apocalittica. Facciamo un passo indietro. Dopo aver visto e capito cosa è il Machine Learning e come esso è suddiviso, possiamo andare ancora più affondo e concentrarci su una sotto-branca del ML, il Deep Learning. Per chi è alle prime armi inizierei con il dire che il deep learning è una famiglia di algoritmi, spesso e volentieri complessi, i quali basandosi sui concetti base delle reti neurali riescono a creare dei modelli matematici per fare previsioni o classificare dei dati nuovi. Fino a quì sembra molto simile al Machine Learning. La differenza sottile ma fondamentale tra Machine Learning e Deep Learning sta proprio nel termine Deep. Il termine "Deep Learning" in italiano viene tradotto come " apprendimento profondo" ma la qualifica "deep/profondo" non fa riferimento ad una comprensione più profonda, anche se ad oggi è la branca più avanzata dell'intelligenza artificiale, ma si riferisce all'idea di aggiungere un numero maggiore di 2/3 Layer (o Livelli di raffinazione dei dati) . Confuso? Al prossimo Step chiariamo Tutto !! Non Arrenderti.

Gli algoritmi di Machine Learning che utilizzano reti neurali solitamente si basano su 3 Layer o Livelli : input elaborazione/hidden output Negli algoritmi di Deep Learning arriviamo ad avere anche alcune centinaia di Layer o Livelli Ti propongo una semplice animazione per comprendere meglio i "super-poteri " del deep learning. Ma proviamo a capire il motivo per il quale gli algoritmi di Deep Learning utilizzano un numero maggiore di Layer e quale sia il vantaggio nell'usare più Livelli se un problema potrebbe essere risolto anche con meno Livelli. Quando ci troviamo a dover analizzare un problema reale per arrivare alla costruzione di un modello in grado di classificare o stimare il nostro problema, prima del Deep Learning, la prima cosa che avremmo dovuto fare è la Feature Extraction. In altre parole ci saremmo messi noi a capire quali sono le variabili che riteniamo più importanti per stimare o classificare il nostro problema, solo dopo questo passaggio le avremmo passate al nostro algoritmo che costruiva il modello. Ma qui sorge un problema, se avessimo centinaia di variabili che noi reputiamo importanti ma in realtà ne basterebbero solo dieci per arrivare a classificare o stimare il nostro output oppure se ritenessimo che basterebbero dieci variabili ma ne servirebbero cento ? Questo è uno dei motivi fondamentali per il quale è nato il Deep Learning. La potenza del Deep Learning sta nella capacità di individuare in modo autonomo le variabili che influenzano il nostro output finale, eliminando quindi tutta la parte di Feature Extraction.

Quando ci troviamo a dover analizzare un problema reale per arrivare alla costruzione di un modello in grado di classificare o stimare il nostro problema, prima del Deep Learning, la prima cosa che avremmo dovuto fare è la Feature Extraction. In altre parole ci saremmo messi noi a capire quali sono le variabili che riteniamo più importanti per stimare o classificare il nostro problema, solo dopo questo passaggio le avremmo passate al nostro algoritmo che costruiva il modello. Ma qui sorge un problema, se avessimo centinaia di variabili che noi reputiamo importanti ma in realtà ne basterebbero solo dieci per arrivare a classificare o stimare il nostro output oppure se ritenessimo che basterebbero dieci variabili ma ne servirebbero cento ? Questo è uno dei motivi fondamentali per il quale è nato il Deep Learning. La potenza del Deep Learning sta nella capacità di individuare in modo autonomo le variabili che influenzano il nostro output finale, eliminando quindi tutta la parte di Feature Extraction. L'eliminazione di questo passaggio in alcuni campi ha fatto una differenza ENORME. Pensa un attimo ai problemi della computer-vision ad esempio creare un algoritmo che sia in grado di classificare un immagine in base alla presenza o meno di un animale. Saresti capace di identificare tutte le variabili che potrebbero portare un algoritmo ad essere in grado di fare una tale classificazione? Grazie al Deep Learning ci basterebbe raccogliere un grande insieme di immagini, una buona parte con la presenza di animali e un altra parte senza la presenza di animali. Una volta pre-classificate le immagini e fatto allenare l'algoritmo di DL sulle nostre foto questo avrà creato un modello in grado di distinguere se in una nuova foto è presente o meno un animale.