Percorso di Carriera Data Scientist

Matematica e codice: senza una certa predisposizione per entrambi, Percorso di Carriera Data Scientist diventa faticoso. Data Masters lo propone a chi vuole arrivare alle competenze della data science e alle tecniche di apprendimento automatico più usate.

Le cinque aree di Percorso di Carriera Data Scientist

Si parte dall'ultima, che nelle presentazioni viene citata meno: misurare le prestazioni di un modello e migliorarle, con le basi di matematica e statistica che servono a farlo. Poi dove stanno i dati, cioè banche dati relazionali e non, SQL e NoSQL, con la progettazione di archivi disomogenei. Più su le reti neurali, con i due nomi di sempre, PyTorch e TensorFlow. Sopra ancora la progettazione di soluzioni con modelli supervisionati e non supervisionati. In cima il mestiere di base: trattare e rappresentare dati complessi in Python, usando le sue librerie.

Quello che non è scritto

Quasi tutto il resto. Moduli, ore, esercizi, progetti, certificazioni, assistenza: nessun dato. Nemmeno il livello di partenza richiesto, che su un percorso così è l'informazione più utile di tutte. Conviene chiederlo per primo, insieme al programma esteso, alle esercitazioni che restano come portfolio e alla data dell'ultimo aggiornamento: le librerie di questo settore invecchiano in fretta.

A chi conviene e a chi no

A chi programma già e vuole dare un ordine allo studio, e a chi maneggia dati per lavoro e punta all'apprendimento automatico. Non a chi conta di cambiare mestiere in poche settimane: servono basi matematiche solide e progetti da mostrare, e per i profili junior la concorrenza è alta. Dello stesso editore ci sono Generative AI e altri corsi di ChatGPT. Il prezzo di listino è 1.755 euro; qui si paga 117 euro, e il materiale si scarica a pagamento confermato.