10 Competenze essenziali da conoscere per fare il Data Scientist

La Scienza dei dati è un campo così ampio che include diverse suddivisioni per un Data Scientist come la preparazione e l’esplorazione dei dati, la rappresentazione e la trasformazione dei dati, la visualizzazione e la presentazione dei dati, l’analisi predittiva e l’apprendimento automatico.

Per i principianti, è naturale sollevare la seguente domanda: di quali competenze ho bisogno per diventare uno scienziato dei dati?

Questo articolo discuterà 10 abilità essenziali necessarie per praticare la scienza dei dati.  Queste competenze potrebbero essere raggruppate in 2 categorie, vale a dire Competenze tecnologiche (matematica & statistica, abilità di codifica, capacità di disputa e preelaborazione dati, capacità di visualizzazione dei dati, abilità di apprendimento automatico, competenze di progetto nel mondo reale) e Competenze trasversali (abilità comunicative, capacità di apprendimento permanente, abilità del giocatore di squadra ed abilità etiche).

1. Competenze matematiche e statistiche per un Data Scientist

(i) Statistiche e probabilità

Statistiche e probabilità vengono utlizzate per la visualizzazione delle caratteristiche, preelaborazione dei dati, trasformazione delle caratteristiche, assegnazione dei dati, riduzione della dimensionalità, ingegnerizzazione delle caratteristiche, valutazione del modello, ecc. Ecco gli argomenti che devi conoscere:

a) Significato

b) Mediana

c) Moda

d) Deviazione/Varianza standard

e) Coefficiente di correlazione e matrice di covarianza

f) Distribuzioni di probabilità (Binomiale, Poisson, Normale)

g) Valore p

h) MSE (errore quadratico medio) ed MAE (errore assoluto medio)

i) Punteggio R2

j) Teorema di Baye (precisione, richiamo, valore predittivo positivo, valore predittivo negativo, matrice di confusione, curva ROC)

k) Test A/B

l) Simulatore Monte Carlo

(ii) Calcolo multivariabile

La maggior parte dei modelli di apprendimento automatico sono costruiti con un set di dati com diverse funzionalità o predittori. Pertanto, la familiarità con il calcolo multivariabile è estremamente importante per la creazione di un modello di apprendimento automatico. Ecco gli argomenti che devi conoscere:

a) Funzioni di più variabili

b) Derivate e gradienti

c) Funzione step, funzione Sigmoid, funzione Logit, funzione ReLu (Rectified Linear Unit)

d) Funzione di costo

e) Tracciamento di funzioni

f) Valore minimo e massimo di una funzione

(iii) Algebra lineare

L’algebra lineare è l’abilità matematica più importante nell’apprendimento automatico. Un set di dati è rappresentato come una matrice. L’algebra lineare viene utilizzata nella preelaborazione dei dati, nella trasformazione dei dati e nella valutazione dei modelli. Ecco gli argomenti che devi conoscere:

a) Vettori

b) Matrici

c) Trasposizione di una matrice

d) L0inverso di una matrice

e) Il determinante di una matrice

f) Prodotto dot

g) Autovalori

h) Autovettori

(iv) Metodi di ottimizzazione

La maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico esegue la modellazione predittiva riducendo al minimo una funzione obiettiva, apprendendo così i pesi che devono essere applicati ai dati di test per ottenere le etichette previste. Ecco gli argomenti che devi conoscere:

a) Funzione costo / funzione obiettivo

b) Funzione di verosimiglianza

c) Funzione di errore

d) Algoritmo di discesa del gradiente e sue varianti (ad esempio , Algoritmo di discesa del gradiente stocastico)

Scopri di più sull’algoritmo di discesa del gradiente qui: Machine Learning come funziona l’algoritmo di discesa del gradiente.

2. Competenze di programmazione essenziali per Data Scientist

Le capacità di programmazione sono essenziali nella scienza dei dati. Poiché Python e R sono considerati i due linguaggi di programmazione più popolari nella scienza dei dati, le conoscenze essenziali in entrambi i linguaggi sono cruciali. Alcune organizzazioni possono richiedere solo competenze in R o Python, non in entrambi.

(i) Abilità in Python

Acquisire familiarità con le competenze di programmazione di base con Python. Ecco i pacchetti più importanti che dovresti imparare:

a) Numpy

b) Pandas

c) Matplotlib

d) Seaborn

e) Scikit-learn

f) PyTorch

(ii) Abilità in R

a) Tidyverse

b) Dplyr

c) Ggplot2

d) Caret

e) Stringr

(iii) Competenze in altri linguaggi di programmazione

Alcune organizzazioni o settori possono richiedere competenze nei seguenti linguaggi di programmazione:

a) Excel

b) Tableau

c) Hadoop

d) SQL

e) Spark

3. Data Wrangling e abilità di preelaborazione

I dati sono fondamentali per qualsiasi analisi nella scienza dei dati, sia essa analisi inferenziale, analisi predittiva o analisi prescrittiva. Il potere predittivo di un modello dipende dalla qualità dei dati utilizzati nella costruzione del modello. I dati sono disponibili in diverse forme, come testo, tabella, immagine, voce o video. Molto spesso, i dati utilizzati per l’analisi devono essere estratti, elaborati e trasformati per renderli in una forma adatta per ulteriori analisi.

i) Data Wrangling:

Il processo di Data Wrangling è un passaggio fondamentale per qualsiasi data scientist. Molto raramente i dati sono facilmente accessibili in un progetto di data science per l’analisi. È più probabile che i dati si trovino in un file, in un database o siano estratti da documenti come pagine web, tweet o PDF. Sapere come trattare e pulire i dati ti consentirà di ricavare informazioni critiche dai tuoi dati che altrimenti sarebbero nascosti.

ii) Pre-elaborazione dei dati:

La conoscenza della preelaborazione dei dati è molto importante e include argomenti come:

a) Gestioni dei dati mancanti

b) Imputazione dei dati

c) Gestione dei dati categoriali

d) Codifica delle etichette delle classi per problemi di classificazione

e) Tecniche di trasformazione delle caratteristiche e riduzione della dimensionalità, come l’analisi delle componenti principali (PCA) e l’analisi discriminante lineare (LDA)

4. Capacità di visualizzazione dei dati

Comprendere i componenti essenziali di una buona visualizzazione dati.

1. Componente dei dati:

Un primo passo importante per decidere come visualizzare i dati è sapere di che tipo di dati si tratta, ad esempio dati categoriali, dati discreti, dati continui, dati di serie temporali, ecc.

• Componente geometrica: 

Qui è dove decidi quale tipo di visualizzazione è adatto ai tuoi dati, ad es. Grafico a dispersione, grafici a linee, grafici a barre, istogrammi, grafici qq, densità uniformi, grafici a scatole, grafici a coppie, mappe di calore, ecc.

• Componente di mappatura: 

Qui devi decidere quale variabile usare come variabile x e cosa usare come variabile y. Questo è importante, soprattutto quando il tuo set di dati è multidimensionale con diverse funzionalità.

• Componente di scala: 

Qui decidi che tipo di scale utilizzare, ad esempio scala lineare, scala logaritmica, ecc.

• Etichette Componente:

Questo include cose come etichette degli assi, titoli, legende, dimensione del carattere da utilizzare, ecc.

• Componente etica:

Qui, vuoi assicurarti che la tua visualizzazione racconti la vera storia. Devi essere consapevole delle tue azioni durante la pulizia, il riepilogo, la manipolazione e la produzione di una visualizzazione dei dati e assicurarti di non utilizzare la visualizzazione per fuorviare o manipolare il tuo pubblico.

5. Competenze di base di apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è un ramo molto importante della scienza dei dati. È importante comprendere il contesto dell’apprendimento automatico, l’inquadramento del problema, l’analisi dei dati, la costruzione di modelli, test e la valutazione ed applicazione del modello.

Scopri di più sul contesto dell’apprendimento automatico da qui: The Machine Learning Process. Di seguito sono riportati importanti algoritmi di apprendimento automatico con cui avere familiarità.

i) Apprendimento supervisionato (previsione variabile continua)

a) Regressione di base

b) Analisi multiregressione

c) Regressione regolarizzata

ii) Apprendimento supervisionato (Discrete Variable Prediction)

a) Logistic Regression Classifier

b) Support Vector Machine Classifier

c) K-nearest neighbor (KNN) Classifier

d) Decision Tree Classifier

e) Random Forest Classifier

iii) Apprendimento non supervisionato

a) KMeans algoritmo di raggruppamento

6. Competenze dal mondo reale con progetti di Data Scientist

Le competenze acquisite dal solo lavoro del corso non ti renderanno un data scientist. Un data scientist qualificato deve essere in grado di dimostrare la prova del completamento con successo di un progetto di scienza dei dati del mondo reale che include ogni fase della scienza dei dati e del processo di apprendimento automatico come la definizione dei problemi, l’acquisizione ed analisi dei dati, la creazione di modelli, test di modelli, valutazione e distribuzione dei modelli. I progetti di data science del mondo reale possono essere trovati nei seguenti:

7. Capacità di comunicazione

I data scientist devono essere in grado di comunicare le loro idee con altri membri del team o con gli amministratori aziendali nelle loro organizzazioni. Buone capacità di comunicazione avrebbero un ruolo chiave qui per essere in grado di trasmettere e presentare informazioni molto tecniche a persone con poca o nessuna comprensione di concetti tecnici nella scienza dei dati. Buone capacità di comunicazione contribuiranno a promuovere un’atmosfera di unità e solidarietà con altri membri del team come analisti dei dati, ingegneri dei dati, ingegneri sul campo, ecc.

8. Sii uno studente tutta la vita

La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione, quindi preparati ad abbracciare ed apprendere nuove tecnologie. Un modo per restare in contatto con gli sviluppi nel campo consiste nel collegarsi con altri data scientist. Alcune piattaforme che promuovono il networking sono: LinkedIn, Github e Medium (pubblicazioni di Towards scienza dei dati e Towards Al). Le piattaforme sono molto utili per informazioni aggiornate sui recenti sviluppi nel campo.

9. Capacità di lavoro di gruppo

In qualità di data scientist, lavorerai in un team di analisti di dati, ingegneri, amministratori, quindi hai bisogno di buone capacità di comunicazione. Devi essere un buon ascoltatore, specialmente durante le prime fasi del progetto, dove devi fare affidamento su ingegneri o altro personale per essere in grado di progettare e strutturare un buon progetto di scienza dei dati. Essere un buon giocatore di squadra ti aiuterà a prosperare in un ambiente aziendale e mantenere buoni rapporti con altri membri del tuo team cosi come amministratori o direttori della tua organizzazione.

10. Competenze etiche nella scienza dei dati

 Comprendi le implicazioni del tuo progetto. Sii sincero con te stesso. Evita di manipolare i dati o di utilizzare un metodo che produca intenzionalmente distorce i risultati. Sii etico in tutte le fasi, dalla raccolta e analisi dei dati alla costruzione del modello, analisi, test e applicazione. Evita di fabbricare risultati allo scopo di fuorviare o manipolare il tuo pubblico. Sii etico nel modo in cui interpreti i risultati del tuo progetto di data science.

In sintesi, abbiamo discusso 10 competenze essenziali necessarie per la pratica dei data scientist. La scienza dei dati è un campo in continua evoluzione, tuttavia la padronanza delle basi della scienza dei dati ti fornirà il background necessario di cui hai bisogno per perseguire concetti avanzati come l’apprendimento profondo, l’intelligenza artificiale e così via.