Data Scientist

Comprendere la professione e costruire le competenze necessarie per esercitarla.

Il Data Scientist trasforma un problema di business in un approccio sperimentale fondato sui dati. Costruisce dataset di lavoro affidabili, formula ipotesi, stabilisce baseline, sviluppa e confronta modelli, misura incertezza e bias e contribuisce a integrare i modelli in prodotti o processi realmente utilizzati.

Questo percorso di competenze organizza le formazioni da seguire per costruire una padronanza operativa coerente: il percorso professionale Data Scientist costituisce la base centrale, completata da Python, SQL, Machine Learning, Data Modeling & Pipelines e Power BI.

🎯 Essenziale

Data Scientist professionale

Costituisce la base professionale completa: sperimentazione, modellazione, validazione, riproducibilità, deployment e monitoraggio dei modelli.

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🧩 Consigliato

Python

Python costituisce l'ambiente di lavoro principale per preparare i dati, sperimentare e sviluppare i modelli.

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SQL

SQL è indispensabile per estrarre, controllare e preparare i dati utilizzati nelle sperimentazioni.

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Machine Learning

Approfondisce i metodi di Machine Learning, la valutazione dei modelli e le scelte di modellazione.

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➕ Complementare

Data Modeling & Pipelines

Rafforza la preparazione, la trasformazione, la qualità e la tracciabilità dei dati utilizzati dai modelli.

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Power BI

Completa la modellazione con la capacità di restituire i risultati e monitorare indicatori di business.

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Resta libero di acquistare ogni percorso separatamente, secondo i suoi tempi.

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