Carriera nella scienza dei dati: vantaggi e svantaggi

Nell’era digitale odierna, la scienza dei dati è una componente cruciale di ogni settore. È un processo per convertire i dati aziendali in risorse che aiutano le aziende a migliorare la soddisfazione del cliente, aumentare le entrate, ridurre i costi e cogliere le possibilità di business. In questi giorni, uno degli argomenti più discussi nel mondo degli affari è la scienza dei dati.

Poiché la scienza dei dati è diventata sempre più popolare, le aziende hanno iniziato a utilizzarla per far crescere le loro operazioni e migliorare la felicità dei consumatori. Il campo di studio noto come scienza dei dati lavora con grandi quantità di dati utilizzando strumenti all’avanguardia per scoprire schemi nascosti e prendere decisioni aziendali.

Vantaggi della scienza dei dati

La quantità di dati prodotti oggi è problematica. Ogni secondo vengono prodotti numerosi dati, sia che si tratti di chiamate effettuate da utenti di Facebook o di altri siti di social network, da chiamate effettuate da utenti di altri siti di social network o da dati prodotti da varie organizzazioni. Il valore del campo della scienza dei dati ha anche una serie di vantaggi come risultato di questa enorme quantità di dati.

Il seguente elenco include alcuni vantaggi: –

Grazie alla sua popolarità, esistono molte opportunità di lavoro in tutti i settori correlati. Includono persone che lavorano come data scientist, analisti, ricercatori, analisti aziendali, manager di analisi, ingegneri di big data, ecc.

I prodotti vengono sempre consegnati nel luogo e nel momento giusto perché la scienza dei dati aiuta le aziende a capire come e quando i loro prodotti si vendono meglio. L’azienda formula giudizi più rapidi e più saggi per aumentare la produttività e incrementare la redditività.

  • Lavori altamente retribuiti e opportunità di carriera:

Il lavoro più sexy è ancora quello di data scientist, e anche la paga è molto alta. Un Data Scientist guadagna, in media, $ 106.000 all’anno, secondo un Dice Salary Survey.

Comparativamente parlando, ha reso più semplice ordinare i dati e cercare le persone migliori per un’azienda. Big Data e data mining hanno semplificato l’elaborazione e la selezione di curriculum, test attitudinali e giochi da parte dei team di assunzione. Partecipa al corso di scienza dei dati di tendenza in Canada per padroneggiare gli strumenti dei big data e ottenere un lavoro redditizio nelle aziende MAANG.

Svantaggi della scienza dei dati

Tutto ciò che offre molti vantaggi presenta anche alcuni svantaggi. Esaminiamo ora alcuni degli svantaggi della scienza dei dati:

Se utilizzati per guidare decisioni commerciali rivoluzionarie, i dati sono l’elemento essenziale che può aumentare la produttività e il reddito del settore. Tuttavia, la conoscenza o le intuizioni dei dati potrebbero essere oggetto di abuso contro qualsiasi comitato, organizzazione o gruppo di individui. Le informazioni estratte da dati strutturati e non strutturati per un uso successivo possono anche essere sfruttate contro un gruppo di cittadini di una nazione o qualsiasi comitato.

Un’organizzazione può spendere molto per gli strumenti utilizzati per la scienza dei dati e l’analisi perché alcuni di questi strumenti sono complicati e richiedono una formazione speciale per essere utilizzati. Inoltre, la scelta degli strumenti appropriati per il lavoro richiede una conoscenza approfondita degli strumenti e accuratezza nell’analisi dei dati e nell’estrazione delle informazioni, entrambe molto difficili da ottenere.

I 5 migliori strumenti in Data Science

Devono avere una buona dimestichezza con l’attrezzatura necessaria per il funzionamento della programmazione. Abbiamo deciso di fornire una breve panoramica degli strumenti per la visualizzazione dei dati, linguaggi di programmazione statistica, algoritmi e database. Poiché non avrai bisogno di guardare oltre questi strumenti per ciò di cui hai bisogno, la tua procedura sarà più veloce.

Una piattaforma per l’apprendimento automatico automatico viene utilizzata su scala mondiale. Utilizzo di data science, machine learning, modellazione statistica, intelligenza artificiale, analisi aumentata, operazioni di machine learning (MLOps) e modellazione delle serie temporali.

Uno dei migliori strumenti di data science disponibili, offre metodi statistici e distribuiti essenziali per trasformare enormi dati in informazioni utilizzabili. Gli utenti finali possono utilizzarlo per eseguire un’ampia gamma di attività comuni di apprendimento automatico, tra cui classificazione, regressione, filtraggio collaborativo e metodi di analisi esplorativa dei dati più estesi.

Apache Graph supporta la scalabilità di alto livello. Con questo obiettivo in mente è stato creato un sistema di elaborazione grafica iterativo. Sebbene questo sia stato derivato dal modello Pregel, ha più caratteristiche e funzioni rispetto al modello Pregel. Questa metodologia open source consente ai data scientist di utilizzare ampiamente il potenziale intrinseco delle informazioni strutturate.

È un programma di visualizzazione della scienza dei dati con una grafica forte per creare rappresentazioni interattive. Può connettersi a database, fogli di calcolo e cubi OLAP (Online Analytical Processing). Offre la possibilità di visualizzare dati geografici e mappare longitudini e latitudini.

È destinato principalmente ai data scientist che creano grandi applicazioni utilizzando Apache Hadoop. Gli utenti possono utilizzare il collegamento in cascata per affrontare sfide relative ai dati sia semplici che complesse. Questo perché fornisce motori di elaborazione, elaborazione dei dati, opzioni di pianificazione e una base per l’integrazione dei sistemi.

Conclusione :

Tutto in questo mondo ha vantaggi e svantaggi, ma non dobbiamo ignorare il fatto che l’utilizzo di determinati strumenti semplifica il nostro lavoro consentendoci di estrarre informazioni più rapidamente ea un costo inferiore, nonché velocizzando la creazione del prodotto. La scienza dei dati prende decisioni utilizzando i dati (Big Data) in un modo molto efficiente che può aumentare il profitto di qualsiasi organizzazione. Dopo aver esaminato i suoi vantaggi e svantaggi, ora abbiamo una comprensione più chiara della scienza dei dati su scala più ampia. Nonostante i suoi numerosi vantaggi e l’essere un argomento affascinante e intrigante, presenta anche alcuni inconvenienti.

Puoi decidere se utilizzare la scienza dei dati considerando entrambi i lati. E ti aiuterà a prendere una decisione cruciale sulla carriera. Tuttavia, la transizione professionale con il corso di certificazione di data science accreditato da IBM in Canada è l’opzione più semplice per chiunque. Questo corso di formazione ti fornirà la moderna scienza dei dati e gli strumenti per i big data e ti farà assumere nei giganti della tecnologia.

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