Top 10 Profili di Lavoro in Data Science per il Futuro
I 10 Migliori Profili di Lavoro in Data Science per il Futuro
Introduzione
Ti sei mai chiesto cosa riserva il futuro per le carriere nel campo della data science? Sì, hai indovinato giusto: opportunità illimitate. La data science è diventata il settore emergente principale nel mondo della tecnologia. C’è una domanda sempre maggiore di appassionati di dati qualificati nel campo della data science. I suoi potenziali vantaggi e benefici per la carriera non sono qualcosa che vorresti perdere. Che tu stia entrando nel campo o cercando profili più nuovi, questo articolo ti aiuterà a conoscere i profili lavorativi di data science più avanzati per un grande investimento di carriera e un futuro brillante.
I 10 migliori profili lavorativi di data science
Essere un neofita, scegliere il campo giusto diventa cruciale e stressante allo stesso tempo. Ma sei nel posto giusto per trovare i profili lavorativi di data science giusti che si adattano meglio ai tuoi futuri progetti.
1. Data Scientist
I data scientist raccolgono, osservano e interpretano dati massivi e complessi. I data scientist sono un mix di matematici, esperti informatici, scienziati e statistici. Le persone interessate all’analisi dei dati possono scegliere questo settore per far brillare il loro futuro.
Responsabilità chiave dei Data Scientist
- Svelare i segreti del successo dei dati di CLIP Presentazione di MetaCLIP per una pre-elaborazione di lingua e immagini ottimizzata
- Top 10 Startup di Intelligenza Artificiale Generativa nel Mondo
- Creare mappe esagonali con H3 e Plotly Un tutorial completo
- Scoperta delle fonti di dati
- Automazione delle procedure di raccolta dati
- Analisi delle informazioni basata su tendenze e pattern
- Lavoro di pre-elaborazione dei dati su dati strutturati e non strutturati
- Generazione di modelli predittivi
- Sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico
Stipendio medio: Un data scientist guadagna $135,310 all’anno.
2. Data Analyst
I data analyst monitorano e mantengono enormi sistemi e database. Sono anche specialisti nella correzione degli errori. I data analyst manipolano i dati in modo da rendere comprensibili a persone non tecniche dati complessi. Questi esperti utilizzano strumenti statistici per valutare, comprendere e semplificare dati voluminosi. Un data analyst deve possedere competenze analitiche e di leadership e avere la capacità di tenere d’occhio le ultime tendenze e pattern per analisi predittive e diagnostiche.
Responsabilità chiave dei Data Analyst
- Utilizzare un approccio statistico per visualizzare e produrre report
- Raccogliere e mantenere grandi quantità di dati in forma semplificata
- Generare e implementare sistemi di raccolta dati
- Responsabile dell’analisi dei test A/B
- Eseguire il tracciamento delle analisi web, come le ultime tendenze e pattern
- Valutare, comprendere e capire modelli e tendenze in dataset complessi e voluminosi
- Preparare i dati per la comunicazione aziendale
Stipendio medio: Un data analyst guadagna $78,511 all’anno.
3. Data Engineer
I data engineer svolgono un ruolo significativo nelle operazioni del team di data science. Sono importanti perché creano, eseguono test e regolano ecosistemi di big data ottimizzati per i data scientist e le imprese. I data engineer aiutano nel far funzionare senza intoppi gli algoritmi. Inoltre, raccolgono i dati voluminosi e ne abbinano il formato con i dati memorizzati. Il dataset ottimizzato è un contributo chiave dei data engineer che semplifica i compiti dei data scientist e degli analyst.
Responsabilità chiave dei Data Engineer
- Crea e ottimizza set di dati per i data scientist e le aziende
- Crea prototipi e algoritmi per convertire i dati in informazioni preziose
- Suggerisce miglioramenti per migliorare la qualità e la affidabilità del dataset e dei modelli
- Sviluppa pipeline e sistema di dati che rendono valutazione, reportistica e utilizzo dei dati più accessibili ed efficaci
Stipendio medio: Un data engineer guadagna $136,707 all’anno.
4. Data Architect
Questo profilo lavorativo di data science è molto collegato ai data engineer. I data architect si assicurano che i dati forniti ai data scientist e agli analyst siano accessibili, appropriati e ben formattati. I data architect progettano e gestiscono l’infrastruttura dati di un’organizzazione. Definiscono una strategia per centralizzare, proteggere e mantenere il flusso di dati secondo standard di qualità.
Responsabilità chiave dei Data Architect
- Offrire un quadro per replicare in modo accurato i dati organizzativi su larga scala
- Creare e implementare strategie di dati in conformità con gli obiettivi aziendali
- Monitorare e supervisionare la migrazione e l’implementazione dei dati
- Garantire la sicurezza dei dati e l’efficacia del sistema di database
- Sorvegliare e partecipare all’architettura end-to-end dalla progettazione all’implementazione
Salario medio: Un data architect guadagna $135.779 all’anno.
5. Scienziato del Machine Learning
Quando c’è un ruolo chiamato scienziato, significa che il ruolo di lavoro coinvolge principalmente una ricerca approfondita per creare algoritmi efficaci e trarre insight preziosi. Gli scienziati del machine learning svolgono un ruolo fondamentale nella ricerca per sviluppare nuovi approcci, dalla manipolazione dei dati alla progettazione e implementazione degli ultimi algoritmi.
Gli scienziati del machine learning sono una parte cruciale del team R&D e i loro approcci e compiti generano pubblicazioni valide. Ciò indica che i lavoro degli scienziati del ML sono nell’ambito accademico invece che in ambito industriale.
Principali responsabilità degli Scienziati del Machine Learning
- Progettare e implementare algoritmi e modelli adattivi che acquisiscono i sistemi di intelligenza artificiale
- Creare software AI autonomi
- Effettuare test per valutare se il software funziona in modo efficace e offre previsioni accurate
- Utilizzare i dati per migliorare le prestazioni dell’algoritmo e le previsioni dettagliate
Salario medio: Un ML scientist guadagna $158.229 all’anno.
6. Ingegnere del Machine Learning
Gli ingegneri del machine learning sono professionisti altamente pagati nell’attuale mondo dei dati. Sono programmatori tecnicamente competenti. Svolgono una ricerca intensa, progettano e generano modelli di previsione automatizzati. Con ogni operazione, i modelli producono risultati più accurati imparando dagli esiti.
Principali responsabilità degli Ingegneri del Machine Learning
- Progettare e sviluppare sistemi di machine learning
- Scegliere il metodo più adatto di rappresentazione dei dati
- Svolgere una ricerca approfondita e l’implementazione di algoritmi e strumenti di ML
- Creare pipeline di dati ed efficienti dataset e modelli
- Eseguire programmi di formazione efficaci e distribuire modelli di ML
- Valutare e monitorare costantemente le prestazioni e la affidabilità del sistema di ML per migliorarle ad ogni esito
Salario medio: Un ML engineer guadagna $140.180 all’anno.
7. Sviluppatore di Business Intelligence
Gli sviluppatori di business intelligence o sviluppatori BI sono tra le principali professioni nel campo della scienza dei dati nell’odierno mondo aziendale. Sono responsabili della progettazione di strategie che aiutano le aziende a scoprire dati potenziali e prendere decisioni informate in breve tempo. Un sviluppatore BI lavora con strumenti di business intelligence per fornire informazioni aziendali e analisi.
Principali responsabilità degli Sviluppatori di Business Intelligence
- Sviluppare, organizzare e mantenere l’interfaccia aziendale
- Fornire preziose informazioni aziendali
- Utilizzare strumenti di interrogazione dei dati per estrarre informazioni dagli utenti
- Eseguire la visualizzazione dei dati e fornire rapporti improvvisi o regolari
- Esaminare i dati per fornire un’analisi
Salario medio: $101.478 all’anno è il salario medio di uno sviluppatore di Business Intelligence.
8. Amministratore di Database
Le organizzazioni progettano e sviluppano database in base alle esigenze aziendali. Per gestire il sistema di database, vengono assunti amministratori di database. È uno dei profili professionali nel campo della scienza dei dati più richiesti nel mondo degli affari. Un amministratore di database monitora il database e ne garantisce il corretto funzionamento. Inoltre, monitorano il flusso dei dati, generano backup e ripristini e proteggono i dataset.
Principali responsabilità degli Amministratori di Database
- Utilizzare software di database per valutare i metodi di archiviazione, organizzazione e gestione dei dataset
- Responsabile di mantenere il database aggiornato
- Eseguire il debug dei dataset
- Aiutare nella progettazione e generazione di database
- Fornire rigide misure di sicurezza e processi di backup
- Rilevare e riconoscere errori nei database e risolvere il problema per evitare rallentamenti
Stipendio medio: $94,541 all’anno è lo stipendio medio per un Amministratore di Database.
9. Business Analyst
A differenza degli altri profili di lavoro legati alla scienza dei dati, gli analisti di business vengono assunti per lavorare con i team dell’informatica e delle operazioni aziendali. Svolgono un ruolo vitale nel processare, valutare e documentare i dati aziendali per prodotti, servizi e procedure. Aiutano a trovare informazioni di business azionabili per la crescita e lo sviluppo dell’azienda.
Responsabilità chiave degli Analisti di Business
- Condurre ricerche per valutare tutti gli aspetti del modello di business per migliorare il sistema
- Raccogliere informazioni cruciali e preziose dagli stakeholder e dai diversi dipartimenti per raccogliere dati e trarre una conclusione logica
- Creare soluzioni innovative per problemi di business complessi e migliorare la produttività con miglioramenti strategici
- Utilizzare le loro metodologie statistiche per l’analisi dei dati e il pensiero concettuale per fornire risultati accurati
- Competenza nell’allocazione delle risorse, nella previsione e nella gestione del budget aziendale
Stipendio medio: $91,372 all’anno è lo stipendio medio per un Analista di Business.
10. Ingegnere NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale)
Gli ingegneri di elaborazione del linguaggio naturale o NLP sono uno dei profili professionali più richiesti nel campo della scienza dei dati oggi. Sono esperti in scienze dell’informazione, intelligenza artificiale, informatica e possiedono competenze linguistiche. La loro conoscenza, competenze ed esperienza vengono impiegate per sviluppare programmi in grado di comprendere il linguaggio umano.
Responsabilità chiave degli Ingegneri NLP
- Trovare e applicare gli strumenti migliori e gli algoritmi corretti per compiti di NLP
- Valutare e convertire prototipi di scienza dei dati
- Scegliere set di dati annotati validi che amministrano metodi di apprendimento
- Progettare applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale
- Eseguire illustrazioni efficienti del testo per convertire il linguaggio naturale in possibili caratteristiche
Stipendio medio: $119,412 all’anno è lo stipendio medio per gli Ingegneri NLP.
Conclusioni
I profili professionali legati alla scienza dei dati sopra menzionati sono tra le carriere più richieste nel mondo in continua evoluzione. Le loro responsabilità richiedono una solida conoscenza di base, competenze ed esperienza per eccellere nel campo.
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