Come diventare un consulente di scienza dei dati

0

Scienza dei dati consulting is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every business out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or apprendimento automatico, customer personalization, and beyond. While some companies can afford to hire entire teams of data scientists, smaller organizations and businesses often cannot afford them, and so turn to scienziati dei dati freelance per la consulenza sulla scienza dei dati.

Secondo InfattiDa dicembre 2013, i posti di lavoro nella scienza dei dati sono aumentati vertiginosamente 256%-più che triplicati. La gestione dei dati nel panorama odierno può essere così complessa che è necessario ricorrere a un consulente. È proprio qui che entra in gioco la consulenza in scienza dei dati, un'enorme opportunità per i freelance.

Cos'è la consulenza in scienza dei dati?

Per dirla semplicemente, la consulenza sulla scienza dei dati è l'atto o il processo di educare i clienti su vari aspetti dei dati e della tecnologia moderna. Più specificamente, i consulenti costruiranno le abilità analitiche di un cliente, le competenze sui dati e struttureranno meglio le macchinazioni e il funzionamento del loro business.

Come consulente, usi la tua esperienza e le tue conoscenze per aiutare i clienti a mettersi in riga. Ciò può comportare o meno relazioni con individui, piccole imprese o grandi organizzazioni.

Per quanto riguarda la consulenza sulla scienza dei dati, in generale, può essere suddivisa in quattro grandi categorie:

  • Strategia
  • Consulenza
  • Sviluppo
  • Formazione

Farsi coinvolgere da un cliente significa accompagnarlo attraverso ognuna di queste tappe del percorso di consulenza, per assicurarsi che capisca cosa è necessario per mantenere e far funzionare un sistema basato sui dati.

Di cosa hai bisogno per diventare un consulente di dati?

Hai bisogno sia di conoscenze tecniche che di senso degli affari per entrare nel campo altamente competitivo della consulenza sulla scienza dei dati.

Sfondo tecnico

The first thing you need is a strong technical background. Most data scientists have an earned degree in an information technology subject, such as operations ricerca, applied statistiche, data science, or even general computer science. Some data scientists earn a Bachelor’s degree in social science, matematica or physical sciences, and then specialize in a dealing with data in that field. A biotechnologist, for example, may specialize in analyzing data obtained from DNA sequencing.

La maggior parte dei data scientist ha conseguito un master o un dottorato di ricerca in un'area specializzata, alcuni dei quali si sono spinti fino all'apprendimento automatico o all'intelligenza artificiale. Esiste una pletora di corsi online che aiutano a capire come utilizzare vari strumenti di data science come Hadoop o Apache Spark. Gli scienziati dei dati hanno anche familiarità con uno o più dei seguenti linguaggi di programmazione: R, Pitone, Java, SQL, MATLABe altro ancora. In generale, tuttavia, si preferisce R. Anche gli strumenti di visualizzazione dei dati sono essenziali per presentare i dati al cliente ed estrarne informazioni significative.

Fondamenti di business

The second thing you need is a solid understanding of business fundamentals. Even though data science consulting involves direct knowledge and experience with data and its handling, it is essentially a business first. So, a foundation in business is a good place to start which. Consulting is an incredibly competitive market, with an endless stream of players. It also requires a unique business model to be successful, one you must be comfortable with. If you are not able to access a business course, there are online courses that introduce you to the basics of setting up your own business and the nitty-gritties of how to handle accounting, taxes, etc.

Ricca esperienza

A causa della natura del lavoro di consulente, molte opportunità richiedono che tu abbia una precedente esperienza di lavoro nel settore, a volte fino a sei o più anni. L'esperienza a lungo termine è necessaria perché stai essenzialmente agendo come un esperto di dati, e sarai responsabile di plasmare il futuro e le operazioni di un business.

Presenza online

È assolutamente essenziale che tu abbia un sito web e un portfolio online dove puoi presentare il tuo lavoro e rendere facile per i potenziali clienti scoprirti. Da WordPress a Wix, ci sono molte opzioni disponibili per creare un sito web (anche solo una pagina) che elenca i servizi che offri, i clienti per cui hai lavorato e i progetti che vuoi mostrare. Se non hai ancora costruito un portfolio forte, puoi lavorare su set di dati pubblici per la pratica.

Regolamento e conformità

In cima a tutto ciò che è stato elencato sopra, ci sono alcuni sviluppi abbastanza nuovi nel campo della scienza dei dati e della tecnologia con cui è necessario avere familiarità per la consulenza sulla scienza dei dati.

I regolamenti su larga scala come il GDPR, per esempio, influenzano il modo in cui le aziende devono gestire i dati dei clienti. Poiché la società si muove verso politiche più favorevoli ai consumatori per quanto riguarda la privacy e la sicurezza dei dati, molte organizzazioni dovranno ristrutturare le loro piattaforme di raccolta e i protocolli di gestione. È un altro aspetto della scienza dei dati con cui sarà necessario essere aggiornati.

LEGGI ANCHE  [Aggiornato] Le migliori 18 conferenze sulla scienza dei dati nel 2019

La conformità è uno sforzo molto costoso sia per seguire che per non seguire le linee guida. I moderni consulenti di dati devono essere in grado di spiegare, quantificare e aiutare le aziende a passare a operazioni efficaci e conformi.

Costruire l'esperienza nel settore della consulenza sulla scienza dei dati

Come individuo o piccolo team, è sempre possibile avviare la propria attività. Potresti espressamente gestire la consulenza sulla scienza dei dati come un'azienda, e puoi generalizzare o specializzarti in base a ciò in cui sei bravo e vuoi concentrarti. Avere un'esperienza precedente in una società di consulenza sulla scienza dei dati può aiutarti a fare la transizione verso un consulente indipendente facilmente.

Percorsi tradizionali per entrare nell'industria 

  1. La prima opzione è quella di lavorare per un MBB, che sta per McKinsey, BCG, e Bain - conosciuto anche come i "tre grandi". Sono le tre agenzie di consulenza più prestigiose del mondo. Stiamo parlando di scienziati di dati di livello mondiale che lavorano con alcuni dei più grandi marchi del pianeta.
  2. L'opzione successiva è quella di lavorare con un fornitore di big data o un'azienda, alcuni degli esempi più comuni sono Cloudera, Palantir Technologies, VMware e, naturalmente, Google, Amazon e Microsoft.
  3. Infine, si può anche scegliere di lavorare con un'azienda tecnologica storica - marchi che esistono da molto tempo, non solo i grandi giocatori - tra cui IBM, Accenture Analytics, Oracle e altri.

Per chi lavori e cosa fai sarà diverso da posizione a posizione. Ma quasi tutte le opportunità ti faranno lavorare a stretto contatto con i contenuti e i dati digitali, nelle loro molteplici forme.

La sfida più grande: Trovare i clienti

L'eccezione a questa regola è se stai lavorando con un importante attore del settore che probabilmente ha già una lunga lista di clienti e contratti disponibili.

Ma per le piccole imprese e gli individui, l'aspetto più impegnativo di qualsiasi attività di consulenza è trovare clienti. Questo perché il campo è altamente competitivo e la maggior parte dei clienti lavorerà solo con un'azienda che ha una forte reputazione, una storia tangibile e una lunga lista di successi.

Se stai cercando di costruire una società di consulenza sulla scienza dei dati, il trucco è quello di assumere professionisti esperti, forse anche alcuni che si uniscono con i loro clienti al seguito. In caso contrario, è necessario rafforzare e sviluppare una reputazione positiva nel settore. Per fare questo senza clienti a portata di mano, dovrai partecipare a eventi e conferenze dal vivo, competere per i contratti, partecipare a concorsi e sia pubblicizzare e promuovere pesantemente i tuoi servizi.

Come trovare lavoro come consulente in scienza dei dati

Le piattaforme di freelance online rendono più facile per i consulenti di scienza dei dati e scienziati dei dati freelance per lavorare su una varietà di progetti di clienti in tutto il mondo. Kolabtree, una piattaforma con 7.500+ esperti del MIT e dell'Università di Harvard, permette ai freelance di navigare e candidarsi per progetti interessanti nella loro area di competenza. I clienti possono anche "valutarti" online e fornire un feedback sul tuo lavoro, il che ti aiuterà a costruire un portfolio forte e a presentarti come un professionista affidabile.

È essenziale anche fare rete all'interno del settore - partecipare a conferenze e meetup, eventi informali e incontri della comunità. Potresti partecipare a concorsi online e fare rete attraverso LinkedIn, che ospita un gran numero di gruppi di scienza dei dati.

Una volta che ti sei affermato, scoprirai che i clienti cominceranno ad affluire da te. Ma ci vuole sicuramente molto tempo per arrivarci ed è una strada lunga e difficile. Non aspettarti di avere successo da un giorno all'altro. Continua a lavorarci, lavora sodo, e presto sarai un ricercato esperto di consulenza in scienza dei dati.

Looking to become a scienziato dei dati freelance? Sign up on Kolabtree e offrite i vostri servizi a chi ne ha bisogno. 


Kolabtree helps businesses worldwide hire freelance scientists and industry experts on demand. Our freelancers have helped companies publish research papers, develop products, analyze data, and more. It only takes a minute to tell us what you need done and get quotes from experts for free.


Unlock Corporate Benefits

• Secure Payment Assistance
• Onboarding Support
• Dedicated Account Manager

Sign up with your professional email to avail special advances offered against purchase orders, seamless multi-channel payments, and extended support for agreements.


Condividi.

L'autore

Nathan Sykes, il fondatore di Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), viene da Pittsburgh, PA. Si diverte a scrivere sulle ultime notizie e tendenze in materia di AI, big data, cloud computing e altre tecnologie emergenti. Resta aggiornato sulla tecnologia aziendale seguendo Nathan su Twitter @nathansykestech.

Lascia una risposta