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Data Science, Data Mining, Internet of Things?


Kagan

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Ciao a tutti ragazzi, volevo chiedere: qualcuno ha esperienza di master e relativa prospetto di lavoro futuro tra questi che ho indicato? Sono riferiti a quelli di Bologna, per ora non ho cercato in altre uni. 

Lo dico perché sto cercando di indirizzarmi verso indirizzi futuri. Il mio punto focale è sempre il marketing, ma voglio farmi idee anche su altro.

Presupposto: faccio economia in una facoltà di provincia, sono in corso (mi manca un esame per stare in pari che ho finito), con una media di 26-27 in tutte le materie tranne matematica, un misero 21 (secondo me anche 20 ci sarebbe stato bene, mi vergogno di me). 11 Mesi per prepararlo, una tragedia ma sono dovuto ripartire dal libro di terza superiore lol.

Ora sto cercando di indirizzarmi per qualcosa di futuro che abbia un senso, dato il mio background. Ho statistica a breve da iniziare, e spingerò su quella per prepararmela al meglio possibile, assieme a economia politica che ho preparato ora (le uniche materie che hanno un minimo di senso nella triennale di economia, parere mio).

Qualcuno che ha esperienza concreta con questi master/percorsi che ho indicato? Data Science, Data Mining, Internet of Things? E con quale livello di matematica bisogna accederci?

Lo dico perché preferirei un Master ad una specialistica, perché mi rendo conto che per me una magistrale sarebbe troppo, non sono un eccellente studente, mi manca il background matematico giusto purtroppo.

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leavingmyheart

Io se fossi in te lo chiederei a chi ci sta dentro, cercando un contatto...

 

 

 

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4 ore fa, leavingmyheart ha scritto:

Io se fossi in te lo chiederei a chi ci sta dentro, cercando un contatto...

 

 

 

Grazie per la risposta! Sì, sto cercando più opinioni possibili 🙂

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Leopold

Lavoro in questo settore che è giovane e in forte crescita.

Le applicazioni a livello di marketing sono molte perchè tante aziende attualmente si trovano tra le mani una grande quantità di dati generati dal loro business, ma non sanno bene come sfruttarli. Vogliono passare da decisioni perlopiù arbitrarie e qualitative a scelte più "data driven".

In Italia 5+ anni fa figure con esperienza in questo settore era difficile trovarne, anche adesso in parte è così, ma negli ultimi anni hanno introdotto corsi e master tematici nelle uni, in più ci sono le piattaforme online (come Coursera ad es) che sono ottime per formarsi e ormai riconosciute in sede di colloquio....quindi la concorrenza a livello di cv sta aumentando.

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1 ora fa, Leopold ha scritto:

Lavoro in questo settore che è giovane e in forte crescita.

Le applicazioni a livello di marketing sono molte perchè tante aziende attualmente si trovano tra le mani una grande quantità di dati generati dal loro business, ma non sanno bene come sfruttarli. Vogliono passare da decisioni perlopiù arbitrarie e qualitative a scelte più "data driven".

In Italia 5+ anni fa figure con esperienza in questo settore era difficile trovarne, anche adesso in parte è così, ma negli ultimi anni hanno introdotto corsi e master tematici nelle uni, in più ci sono le piattaforme online (come Coursera ad es) che sono ottime per formarsi e ormai riconosciute in sede di colloquio....quindi la concorrenza a livello di cv sta aumentando.

Eh la concorrenza c'è un po' in tutto, sto facendomi un'idea anche su questo. Tu come ti sei formato?

Ho notato infatti che Coursera, Udemy, Udacity, Lynda et similia offrono corsi specifici su questi argoment.

Grazie per la risposta comunque!

Modificato da Kagan
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In questo settore si trova lavoro molto facilmente e le possibilità sono enormi. Il bello è che si interseca con tutti i settori quindi, anche provenendo da un settore come economia se sei sveglio puoi trovare il modo di usare la tua formazione, non propriamente tecnica, come un valore aggiunto e non come un handicap.

La matematica necessarie per lavorarci, e non per fare ricerca, non è troppa, ti basta analisi matematica e algebra lineare. Ovvero il programma che nei corsi universitari di solito è coperto dagli esami Analisi I, Analisi II e Algebra Lineare/Geometria analitica. In generale però è richiesta una predisposizione al pensiero analitico, cosa che di solito è attestata da un percorso di studi in matematica, quindi la carenza su quei fronte sarebbe il tuo principale punto debole. 

Hai fatto benissimo a ripartire dai libri delle superiori, la matematica non è storia o italiano che puoi partire da un punto a caso e qualcosa capisci lo stesso. Se non riparti dalle basi non puoi andare avanti, pena il non capire niente. Quindi ti consiglio di continuare così e inserire a scelta libera esami di matematica, so che è difficile e ci vorrà tempo. Prendi un libro di testo universitario e parti dagli assiomi, ogni volta che non capisci un argomento chiediti cosa ti manca per capirlo e torna indietro a rifare le basi. Questo è l'unico modo per fare propri determinati concetti e saperli poi adoperare, nel senso di farli diventare parte del nostro modo di ragionare.

Inoltre ti servono delle conoscenze di computer science per iniziare a capire come funziona internamente un computer. Il mio consiglio è partire con qualcosa di basilare molto introduttivo, a volte ci sono esamini di 6 crediti che spiegano il codice binario, la macchina di turing etc. Poi fatti un piccolo tutorial su un linguaggio a basso livello come il C. Infine fatti un corso su coursera su Python, il linguaggio più in uso per la data science e molto ad alto livello. 

Non saprei consigliarti un master in particolare ma un criterio che sicuramente guarderei è che linguaggio di programmazione usano e insegnano i prof: se usano Python è ok, se usano qualsiasi altra cosa (R di solito) è obsolescente e i prof non sono aggiornati.

Modificato da Farang
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2 minuti fa, Farang ha scritto:

In questo settore si trova lavoro super easy e le possibilità sono enormi. Il bello è che si interseca con tutti i settori quindi, anche anche provenendo da un settore come economia se sei sveglio puoi trovare il modo di usare la tua formazione, non propriamente tecnica, come un valore aggiunto e non come un handicap.

La matematica necessarie per lavorarci, e non per fare ricerca, non è troppa, ti basta analisi matematica e algebra lineare. Ovvero il programma che nei corsi universitari di solito è coperto dagli esami Analisi I, Analisi II e Algebra Lineare/Geometria analitica. In generale però è richiesta una predisposizione al pensiero analitico, cosa che di solito è attestata da un percorso di studi in matematica, quindi la carenza su quei fronte sarebbe il tuo principale punto debole. 

Hai fatto benissimo a ripartire dai libri delle superiori, la matematica non è storia o italiano che puoi partire da un punto a caso e qualcosa capisci lo stesso. Se non riparti dalle basi non puoi andare avanti, pena il non capire niente. Quindi ti consiglio di continuare così e inserire a scelta libera esami di matematica, so che è difficile e ci vorrà tempo. Prendi un libro di testo universitario e parti dagli assiomi, ogni volta che non capisci un argomento chiediti cosa ti manca per capirlo e torna indietro a rifare le basi. Questo è l'unico modo per fare propri determinati concetti e saperli poi adoperare, nel senso di farli diventare parte del nostro modo di ragionare.

Inoltre ti servono delle conoscenze di computer science per iniziare a capire come funziona internamente un computer. Il mio consiglio è partire con qualcosa di basilare molto introduttivo, a volte ci sono esamini di 6 crediti che spiegano il codice binario, la macchina di turing etc. Poi fatti un piccolo tutorial su un linguaggio a basso livello come il C. Infine fatti un corso su coursera su Python, il linguaggio più in uso per la data science e molto ad alto livello. 

Non saprei consigliarti un master in particolare ma un criterio che sicuramente guarderei è che linguaggio di programmazione usano e insegnano i prof: se usano Python è ok, se usano qualsiasi altra cosa (R di solito) è obsolescente e i prof non sono aggiornati.

Grazie Farang! Infatti sto ripartendo infatti dalle basi e studio ogni giorno il più possibile. Seguirò i tuoi consigli 😉

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comeback

Caro @Kagan

ti scrivo da fratello maggiore. 

E' buona prassi nella vita non dare mai consigli, a meno che non sono richiesti, consentimi una eccezione.

Il primo consiglio è relativo al tuo mindset.  Non preoccuparti più del necessario per il tuo futuro, questo arriverà certamente, concentrati sul tuo presente. Finisci il tuo corso di studi in tempo, goditi l'università, interagisci con i tuoi docenti, costruisci ed impara a costruire con curiosità nuovi punti di vista e relazioni all'interno della tua università. Lavora sulle tue debolezze all'interno del tuo campo di studio, prova a comprenderne le applicazioni. Correggi questa tua preoccupazione del domani e lavora sull'oggi.

Il secondo consiglio, io non sono un grande supporter dei Master rispetto ad una Specialistica (o Magistrale). A mio parere le lauree vanno completate, ove possibile, in quanto a differenza di vedute molto superficiali, un titolo Magistrale è la laurea per eccellenza ed ha un valore giuridico diverso e maggiormente spendibile in e fuori dal contesto italiano. In secondo luogo, la sola triennale preclude talvolta l'accesso ad alcune tipologie di Master, che potrai invece fare in un secondo momento quando entrato nel mercato del lavoro, riuscirai a comprendere 1) cosa significa lavorare in azienda 2) le tue debolezze 3) forse riuscirai a comprendere con maggiore lucidità le prospettive future di un determinato settore o di una determinata professione. In più, ad onor di cronaca, io che poi ho concluso con una laurea magistrale in ingegneria meccanica, posso dirti che umanamente, accademicamente, questa è stata la decisione più rilevante nella mia vita.

Il terzo consiglio, i percorsi che tu hai citato, hanno in tutti i casi una componente quantitativa importante. Quindi una conoscenza almeno media di algebra lineare, concetti base di statistica, campionamento, stima, probabilità, lettura dei dati. Generalmente distinguo sempre chi è user da chi crea le cose, più semplicemente dubito che tu possa essere quello che crea un modello matematico per gestire quei dati, bensi' sarai colui che applica un modello e che si limiterà ad interpretare i dati. A mio parere più la faccenda diventa più quantitativa, quindi matematica, più si presenta ad essere tanto complessa e meno accessibile a profili che non siano quelli di matematici o ingegneri. Certamente con una laurea in marketing che sia triennale o magistrale, e davo un occhiata su google ai programmi, riuscirai banalmente a coprire un Matematica 1  + statistica base + qualche esame che ti insegni campionamento, eventualmente farai qualche applicazione. Tra l'altro queste cose girano su calcolatori / software come R, matlab, phyton, alcuni dei quali sono più semplici, altri richiedono basi di programmazione e pensiero analitico.

Il quarto consiglio è quello più generale di capire l'area che ti interessa, poi da li' costruire una tua crescita. Non vale nel mondo reale dire, "marketing non ha futuro" (esempio assurdo) ma tirerà quell'altra professione fra 3/5/10 anni e "bene mi butto a far quello". Non sempre ci si può riciclare in quel modo, bisogna partire da una base e sulla quale costruire una propria evoluzione compatibile con il mondo che cambia.

Infine e concludo, ritengo che in futuro (e non si sa quando questo arrivi con precisione) saranno maggiormente premiate figure capace di essere trasversali, cioè capaci di avere un pensiero generale, brave a comprendere i processi che verranno man mano automatizzati e brave nel risolvere problemi anche di gestione. In più credo che pagheranno molto capacità più da soft skills. Ovviamente in questo contesto del futuro che avanza, non dubito che le professionalità più forte vengano da ingegneria, matematica, informatica, altri profili come quelli economici o gestionali tenderanno solo a far da raccordo.

 

Modificato da comeback
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37 minuti fa, comeback ha scritto:

Caro @Kagan

ti scrivo da fratello maggiore. 

E' buona prassi nella vita non dare mai consigli, a meno che non sono richiesti, consentimi una eccezione.

Il primo consiglio è relativo al tuo mindset.  Non preoccuparti più del necessario per il tuo futuro, questo arriverà certamente, concentrati sul tuo presente. Finisci il tuo corso di studi in tempo, goditi l'università, interagisci con i tuoi docenti, costruisci ed impara a costruire con curiosità nuovi punti di vista e relazioni all'interno della tua università. Lavora sulle tue debolezze all'interno del tuo campo di studio, prova a comprenderne le applicazioni. Correggi questa tua preoccupazione del domani e lavora sull'oggi.

Il secondo consiglio, io non sono un grande supporter dei Master rispetto ad una Specialistica (o Magistrale). A mio parere le lauree vanno completate, ove possibile, in quanto a differenza di vedute molto superficiali, un titolo Magistrale è la laurea per eccellenza ed ha un valore giuridico diverso e maggiormente spendibile in e fuori dal contesto italiano. In secondo luogo, la sola triennale preclude talvolta l'accesso ad alcune tipologie di Master, che potrai invece fare in un secondo momento quando entrato nel mercato del lavoro, riuscirai a comprendere 1) cosa significa lavorare in azienda 2) le tue debolezze 3) forse riuscirai a comprendere con maggiore lucidità le prospettive future di un determinato settore o di una determinata professione. In più, ad onor di cronaca, io che poi ho concluso con una laurea magistrale in ingegneria meccanica, posso dirti che umanamente, accademicamente, questa è stata la decisione più rilevante nella mia vita.

Il terzo consiglio, i percorsi che tu hai citato, hanno in tutti i casi una componente quantitativa importante. Quindi una conoscenza almeno media di algebra lineare, concetti base di statistica, campionamento, stima, probabilità, lettura dei dati. Generalmente distinguo sempre chi è user da chi crea le cose, più semplicemente dubito che tu possa essere quello che crea un modello matematico per gestire quei dati, bensi' sarai colui che applica un modello e che si limiterà ad interpretare i dati. A mio parere più la faccenda diventa più quantitativa, quindi matematica, più si presenta ad essere tanto complessa e meno accessibile a profili che non siano quelli di matematici o ingegneri. Certamente con una laurea in marketing che sia triennale o magistrale, e davo un occhiata su google ai programmi, riuscirai banalmente a coprire un Matematica 1  + statistica base + qualche esame che ti insegni campionamento, eventualmente farai qualche applicazione. Tra l'altro queste cose girano su calcolatori / software come R, matlab, phyton, alcuni dei quali sono più semplici, altri richiedono basi di programmazione e pensiero analitico.

Il quarto consiglio è quello più generale di capire l'area che ti interessa, poi da li' costruire una tua crescita. Non vale nel mondo reale dire, "marketing non ha futuro" (esempio assurdo) ma tirerà quell'altra professione fra 3/5/10 anni e "bene mi butto a far quello". Non sempre ci si può riciclare in quel modo, bisogna partire da una base e sulla quale costruire una propria evoluzione compatibile con il mondo che cambia.

Infine e concludo, ritengo che in futuro (e non si sa quando questo arrivi con precisione) saranno maggiormente premiate figure capace di essere trasversali, cioè capaci di avere un pensiero generale, brave a comprendere i processi che verranno man mano automatizzati e brave nel risolvere problemi anche di gestione. In più credo che pagheranno molto capacità più da soft skills. Ovviamente in questo contesto del futuro che avanza, non dubito che le professionalità più forte vengano da ingegneria, matematica, informatica, altri profili come quelli economici o gestionali tenderanno solo a far da raccordo.

 

Grazie comeback! Apprezzo molto :)

Concordo molto con quello che hai scritto, specie la battuta finale sulle professionalità più forti, che ahimé saranno quelle ingegneristiche/matematiche, roba su cui non ho puntato per scarsissimo background matematico. Come dicevo in 11 mesi quasi tutti i giorni ho dovuto fare matematica per prendere un misero 21 (fortunatamente negli altri non ho problemi). Ma mi sto imponendo ci continuare ad approfondirla ogni giorno per avere una base sempre più solida. Inclusa statistica ovviamente :)

Seguirò i tuoi consigli e ce la metterò tutta :) Fortunatamente la disciplina e passione non mi mancano. Peccato che alle superiori mi mancavano eccome!  Pazienza, si recupera.

Modificato da Kagan
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