Post di Fabiana Malatesta

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Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 💡 Nel mondo dei dati, i ruoli di Data Analyst, Data Engineer e Data Scientist sono fondamentali, ma spesso confusi o poco chiari. In aziende medio-piccole, chi lavora con i dati spesso può coprire più ruoli. Nelle grandi aziende, invece, i ruoli sono ben distinti. Data Analyst 📊 Il detective dei dati. Analizza le informazioni per rispondere a domande specifiche e creare report. Il suo obiettivo è aiutare l'azienda a prendere decisioni informate basate sui dati. Data Engineer 🏗️ L'architetto dei dati. Costruisce e gestisce l'infrastruttura che raccoglie, archivia e trasforma i dati grezzi in formati utilizzabili. Il suo obiettivo è permettere ai dati di fluire senza problemi e di essere facilmente accessibili per analisi e utilizzo. Data Scientist 🔬 Lo scienziato dei dati. Va oltre l'analisi di base, utilizzando modelli statistici e algoritmi di machine learning per fare previsioni e scoprire pattern nascosti. Il suo obiettivo è creare modelli predittivi e trovare soluzioni innovative ai problemi complessi. #Data #DataScience #DataAnalytics #DataEngineering #CareerPath

Nel vasto mondo dell'analisi dei dati, la posizione di Data Scientist è più cruciale che mai. 🌍📊 Sei pronto a scendere in campo e fare la differenza? Ecco cosa serve per brillare in questo ruolo affascinante: 🔍 **Le Tue Armi Tecniche**: - Affila le tue abilità con tecniche di *big data* e linguaggi di programmazione come Python e SQL. - Conquista le tecniche di *machine learning* e *intelligenza artificiale*. - Entra nel campo di battaglia con ulteriori linguaggi statistici come R e SAS. - Mostra la tua competenza nell'utilizzo di Power BI per la visualizzazione dei dati. 🛠️ **Le Tue Soft Skills, Il Tuo Scudo**: - Dimostra la tua capacità di lavorare per obiettivi concreti e sfidanti. - Evidenzia la tua predisposizione a fare squadra e a condividere le tue conoscenze. - Metti in luce la tua spiccata capacità analitica e interpretativa per estrarre perle preziose dai dati. - Manifesta le tue eccellenti capacità di adattamento e problem solving per affrontare qualsiasi sfida. - Utilizza la tua creatività e abilità comunicative per rendere i dati comprensibili a tutti. Il ruolo di Data Scientist non è solo una questione di numeri, ma di intuizione, cooperazione e innovazione. 🌟 Se ti rispecchi in queste competenze e soft skills, stai percorrendo la strada giusta per fare la differenza all'interno dell'azienda. E tu, sei pronto a fare il salto e indossare il mantello del Data Scientist? Ricorda, il successo nel campo dei dati non riguarda solo ciò che sai, ma come lo applichi e come collabori per fare la differenza. 💼🚀 #DataScience #BigData #MachineLearning #IntelligenzaArtificiale #TeamWork #ProblemSolving

Le piattaforme aziendali raccolgono e producono sempre più dati. Il Data Analyst è il professionista IT che si occupa estrarre, elaborare e analizzare set di dati complessi. Ma quali competenze rendono un Data Analyst davvero efficace? 🤔 🔍 Perché è importante: Capire le competenze chiave e le responsabilità di un Data Analyst è essenziale per ogni azienda che desidera utilizzare l'analisi dei dati per supportare decisioni strategiche. ✨ Cosa scoprirai: La scheda esplora le competenze essenziali che ogni Data Analyst aspirante o esperto dovrebbe padroneggiare, dalle capacità tecniche come SQL e Python, alle importanti soft skills come il problem solving e la comunicazione efficace. 👥 Per chi? Se stai iniziando il tuo percorso nel mondo dei dati o vuoi perfezionare le tue capacità analitiche, ecco un'utile guida. Se vuoi invece avere nel tuo team un Data Analyst, ecco come dovrebbe essere. https://lnkd.in/dUMcg9eG ↪ Cerchi un Data Analyst? https://lnkd.in/eCyPZjqN ↩ ↪ Cerchi opportunità come Data Analyst? https://lnkd.in/dQTeN9DS ↩ #datascience #headhuting #dataanalyst

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I Data Engineer non sono abbastanza! 👀 Un “Team Dati” di un’azienda in genere è composto da almeno 3 figure con uno specifico flusso di lavoro: 📍 Il Data Engineer: che esamina i dati grezzi e li trasforma in dataset puliti 📍 Il Data Scientist: che prende questi dati e vi applica modelli matematici 📍 Il Business / Data Analyst: che interpreta questi dati e li presenta al business Queste ultime due figure sono molto ricercate ma anche piuttosto “semplici” da trovare (Con un budget adeguato…). 💰 I Data Engineer, invece, proprio non si trovano! ❌ Eppure le posizioni da Data Engineer sono quelle a più alta crescita nel tech dal 2020 ad oggi! 📈 Ma quali sono i compiti di un Data Engineer? 👉 Sviluppare e mantenere le data pipeline 👉 Identificare modi per migliorare la qualità dei dati 👉 Preparare i dati per i modelli predittivi e prescrittivi 👉 Garantire la conformità con la governance dei dati Inoltre, per diventare un Data Engineer è indispensabile conoscere Python, SQL, avere esperienza con i flussi ETL e in strumenti come Spark Kafka e Airflow. 🧑💻 E a te piacerebbe diventare Data Engineer? #dataengineer #ai #datascience