Data scientist

Politecnico di MILANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master, offerto dal Politecnico di Milano, mira a formare professionisti capaci di gestire l'intero ciclo di vita dei dati, dall'ingestione all'analisi avanzata e alla messa in produzione di modelli di Machine Learning. Il corso si concentra sull'acquisizione di competenze pratiche e teoriche per affrontare le sfide del mondo dei Big Data.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato in sei moduli didattici: On-boarding, Big Data Methods and Tools, Data Ingestion, Data Preparation, Data Science e Advanced Data Analytics. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e l'utilizzo di strumenti all'avanguardia.
Competenze acquisite
I partecipanti acquisiranno competenze nell'ingestione, preparazione e analisi dei dati, nell'utilizzo di strumenti e tecniche di Machine Learning, nella messa in produzione e nell'ottimizzazione dei modelli. Saranno in grado di affrontare problemi complessi e di comunicare efficacemente i risultati delle loro analisi.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della Data Science. L'automazione dei processi di analisi, l'utilizzo di algoritmi sempre più sofisticati e l'integrazione di sistemi di I.A. in ogni fase del ciclo di vita dei dati stanno ridefinendo le competenze richieste. I Data Scientist del futuro dovranno essere in grado di collaborare con l'I.A., interpretare i risultati e sviluppare soluzioni innovative.
Le opportunità per i Data Scientist sono in crescita esponenziale, con una domanda sempre maggiore di professionisti in grado di gestire e interpretare i dati. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie di I.A., di sviluppare competenze trasversali come la comunicazione e il pensiero critico, e di affrontare le questioni etiche legate all'utilizzo dei dati e dell'I.A.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i Data Scientist dovranno acquisire competenze in Machine Learning avanzato, Deep Learning, Cloud Computing e Data Visualization. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei principi etici e legali legati all'utilizzo dei dati e dell'I.A., oltre alla capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi a un pubblico non tecnico.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Padronanza di modelli di machine learning avanzati

Approfondire Deep Learning, Reinforcement Learning e modelli Generative AI. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX e partecipare a workshop specializzati.

Competenze di cloud computing e big data

Acquisire familiarità con AWS, Google Cloud Platform e Azure. Imparare ad utilizzare strumenti come Spark, Hadoop e Kubernetes. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati

Migliorare le capacità di presentare risultati complessi in modo chiaro e comprensibile. Utilizzare strumenti come Tableau, Power BI e Python con librerie come matplotlib e seaborn. Praticare la narrazione dei dati (data storytelling).

routine di successo

Apprendimento continuo

Dedicare tempo ogni settimana all'aggiornamento professionale. Leggere articoli scientifici, seguire blog specializzati e partecipare a webinar e conferenze del settore.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecniche e strumenti. Partecipare a hackathon e sviluppare progetti personali per applicare le conoscenze acquisite.

Networking e collaborazione

Partecipare a comunità online e forum di discussione. Collaborare con altri professionisti su progetti open source. Costruire una rete di contatti nel settore.

esperienze utili

Progetti di data science nel mondo reale

Lavorare su progetti che affrontano problemi reali per acquisire esperienza pratica. Cercare opportunità di stage o di collaborazione con aziende o organizzazioni.

Esperienza in settori specifici

Acquisire conoscenze specifiche del settore in cui si desidera lavorare (es. finanza, sanità, marketing). Comprendere le esigenze e le sfide specifiche di quel settore.

Partecipazione a competizioni di data science

Partecipare a competizioni come Kaggle per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Questo aiuta a sviluppare capacità di problem-solving e di lavorare sotto pressione.

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