Un matematico ha scritto:... come mia nonna che vuole da anni il sistema per vincere al lotto e crede che io, in quanto matematico, sia fallito perché non glielo trovo
Secondo me rischi di idealizzare anche la figura di Data Scientist. Guarda le skills richieste su LinkedIn e, molto probabilmente, ti ricrederai. Alla fine anche in questa professione dipende molto dove lavori perché, per assurdo, ci si potrebbe ridurre a "schiacciare tasti" di un software per analizzare i dati (tipo WEKA o similari). Secondo me la vera differenza sta proprio tra il mondo accademico (molto teorico e matematico) e quello lavorativo aziendale (molto legato all'uso di software già belli e pronti). Ti dico questo perché io mi sono seguito durante la magistrale un paio di corsi di Machine Learning e Ottimizzazione per i Big Data ed erano molto teorici però poi, tra progetto e tesi di laurea, mi sono ridotto ad usare package già pronti su Python oppure proprio WEKA.
mi sono ridotto ad usare package già pronti su Python oppure proprio WEKA.
Injuria ha scritto:mi sono ridotto ad usare package già pronti su Python oppure proprio WEKA.
Non capisco questa frase: ti aspettavi di scrivere tu gli algoritmi in linguaggio macchina? Non credo sia quello il senso di lavorare sui "big data", per lo meno credo che questo sia solamente l'aspetto tecnologico della questione, insomma un cuoco non si limita a schiacciare i tasti del frullatore per essere tale, allo stesso tempo colui che ha progettato il frullatore potrebbe non saper cuocere nemmeno un uovo.
Uolly17 ha scritto: Detto ciò sarei curioso di sapere cosa stiano facendo sti altri ingegneri di cui parli a cui è balenata in mente la mia stessa idea.
Intermat ha scritto:Injuria, non mi sembra molto difficile da capire la parte quotata. (...). La differenza invece sta, appunto, tra mondo accademico e lavorativo in quanto, nel primo, sicuramente vengono usati anche i software ma si cercano anche nuovi metodi che poi vanno effettivamente scritti in un linguaggio di programmazione in quanto non ancora esistenti. Solo questo volevo dire!
Injuria ha scritto:Intermat ha scritto:Injuria, non mi sembra molto difficile da capire la parte quotata. (...). La differenza invece sta, appunto, tra mondo accademico e lavorativo in quanto, nel primo, sicuramente vengono usati anche i software ma si cercano anche nuovi metodi che poi vanno effettivamente scritti in un linguaggio di programmazione in quanto non ancora esistenti. Solo questo volevo dire!
Infatti, nessuna polemica, la polemica su cosa voglia dire "data scientist" è ormai vecchia, specialmente negli Usa, ormai è noto che in molti annunci si usi questa qualifica per edulcorare mansioni niente affatto entusiasmanti, oppure che molti lavoratori si qualifichino come tali solo perché hanno a che fare in qualche modo con dei dati. In realtà, in un divertente sondaggio fatto proprio negli Usa, la maggior parte di coloro che si autodefinivano data scientist non sapeva spiegare il significato di p-value. Da qui i fraintendimenti ed i messaggi sbagliati che arrivano dalle aziende, gli annunci sono pieni di menzogne proprio come lo sono i curriculum. Per quanto valga il mio parere, se c'è una cosa che potrà fungere da salvagente, saranno proprio le questioni teoriche di base e non le abilità informatiche che tendono a diventare presto obsolete.
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