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La scienza dei dati è una disciplina complessa che identifica informazioni significative tratte da enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. Probabilmente la parte più difficile di questo campo di conoscenza è imparare a dare un senso a tutti questi dati e trasformare questa immensa quantità di informazioni sparse in approfondimenti significativi e fruibili. Un analista di dati competente sa individuare quei modelli che consentono alle organizzazioni di elaborare strategie efficaci, trovare nuove opportunità e migliorare i loro sforzi di marketing.
Un lavoro nella scienza dei dati è uno dei più ben pagati disponibili e gli scienziati dei dati sono sempre ricercati anche dalla più grande azienda. È davvero possibile insegnare a te stesso la scienza dei dati? Puoi passare dalle competenze informatiche di base a diventare un analista esperto? La risposta è sì, purché tu scelga i corsi giusti e li segua con la dovuta diligenza. Qui ti presenteremo una carrellata dei più importanti concetti di data science che devi imparare a diventare un data scientist autodidatta, che puoi imparare comodamente da casa tua. Puoi seguire tutti questi corsi tramite Coursera per meno di $ 100 ciascuno. (Per saperne di più su ciò che fa uno scienziato di dati, vedi Ruolo di lavoro: scienziato di dati.)
Comprensione della scienza dei dati
Chiari e semplici, le prime cose prima. Non puoi diventare un data scientist a meno che tu non capisca cosa sia veramente la data science e un corso introduttivo che ti fornisce una panoramica di questa disciplina è il primo passo che dovresti fare. I concetti chiave includono perché e come la scienza dei dati è così importante per le aziende e come può essere applicata. Devi essere in grado di capire cos'è l'analisi di regressione e come funziona il processo di mining di un set di dati, nonché quali strumenti e algoritmi utilizzerai quotidianamente per padroneggiare questa disciplina.
