Cosa fa uno scienziato specializzato in dati e applicazioni Microsoft? (Stipendio 2023)

Scopri cosa fa un Microsoft Data and Applied Scientist, come ottenere questo lavoro e cosa serve per avere successo come Microsoft Data and Applied Scientist.

Microsoft è un’azienda tecnologica leader che sviluppa e vende software per computer, elettronica di consumo e altri servizi correlati. Microsoft è nota per i suoi prodotti popolari come Windows, Office e Xbox.

Un Data and Applied Scientist presso Microsoft è responsabile dello sviluppo e dell’applicazione di tecniche di analisi avanzata e apprendimento automatico per risolvere problemi aziendali complessi. Utilizzano i dati per identificare tendenze, sviluppare modelli predittivi e creare approfondimenti che possono essere utilizzati per migliorare prodotti e servizi. Gli scienziati di dati e applicati devono possedere forti competenze tecniche ed essere in grado di lavorare con set di dati di grandi dimensioni. Devono inoltre possedere eccellenti capacità di comunicazione per collaborare efficacemente con altri team e parti interessate.

Mansioni lavorative di Microsoft Data e Applied Scientist

Un Microsoft Data and Applied Scientist ha in genere un’ampia gamma di responsabilità, che possono includere:

  • Sviluppare e implementare soluzioni di analisi avanzate per risolvere problemi aziendali complessi
  • Utilizza data mining, machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e altre tecniche per sviluppare modelli e algoritmi predittivi
  • Progettare esperimenti per testare ipotesi e convalidare i risultati
  • Analizza set di dati di grandi dimensioni utilizzando metodi statistici e strumenti software come R, Python, SQL, ecc.
  • Sviluppare approcci innovativi per migliorare l’accuratezza di previsioni e approfondimenti
  • Collaborare con team interfunzionali per garantire l’implementazione di successo dei progetti
  • Presentare risultati e raccomandazioni alle parti interessate in modo chiaro e conciso
  • Monitorare le tendenze del settore e le tecnologie emergenti per identificare opportunità di miglioramento
  • Creare documentazione tecnica per modelli e processi sviluppati
  • Formare e guidare i membri junior del team sulle migliori pratiche e sulle nuove tecnologie
  • Lavorare a stretto contatto con i product manager per definire i requisiti e le caratteristiche di progettazione
  • Rimani aggiornato con gli ultimi progressi nella scienza dei dati e nelle scienze applicate

Stipendio di Microsoft Data and Applied Scientist

Lo stipendio di un Data and Applied Scientist presso Microsoft è determinato da una serie di fattori, tra cui l’esperienza, l’istruzione e le qualifiche dell’individuo. Altri fattori che possono influenzare lo stipendio per questa posizione includono l’attuale domanda del mercato per il lavoro, il budget dell’azienda e le prestazioni dell’individuo. Inoltre, anche l’ubicazione del lavoro può avere un ruolo nella retribuzione offerta.

  • Stipendio annuale medio: $ 183.372 ($ 88,16/ora)
  • Stipendio annuo del 10% più ricco: $ 249.900 ($ 120,14/ora)

Requisiti di lavoro per dati Microsoft e scienziato applicato

Per essere assunti come Data and Applied Scientist presso Microsoft, i candidati devono avere almeno una laurea in un campo correlato come informatica, matematica, statistica o ingegneria. Inoltre, i candidati devono avere almeno tre anni di esperienza nella scienza dei dati, nell’apprendimento automatico o in campi correlati. Microsoft richiede inoltre che i candidati abbiano una conoscenza approfondita delle strutture dei dati, degli algoritmi e dei principi di ingegneria del software.

I candidati devono anche avere esperienza con linguaggi di programmazione come Python, R o Java, nonché esperienza con strumenti di analisi dei dati come SQL, Tableau o Power BI. Microsoft richiede inoltre ai candidati di avere esperienza con piattaforme di cloud computing come Azure o AWS. Infine, i candidati devono possedere eccellenti capacità comunicative e di problem solving.

Competenze di Microsoft Data e Applied Scientist

Per avere successo, i dipendenti di Microsoft Data e Applied Scientist necessitano delle seguenti competenze:

Modellazione statistica: La modellazione statistica è il processo mediante il quale i data scientist creano modelli matematici per aiutarli a comprendere e prevedere le tendenze dei loro dati. Questa abilità è importante per i data scientist perché consente loro di fare previsioni più accurate sui dati che stanno analizzando.

R o Python: R e Python sono linguaggi di programmazione utilizzati dai data scientist per sviluppare e testare modelli. Usano queste competenze per creare e testare algoritmi che possano aiutarli a trovare modelli in set di dati di grandi dimensioni.

Manipolazione di dati: La manipolazione dei dati è la capacità di analizzare e interpretare i dati. Questa è un’abilità cruciale per i data scientist, poiché utilizzano i dati per trovare modelli e fare previsioni sui risultati futuri. La manipolazione dei dati implica anche la capacità di manipolare i dati per renderli più facili da leggere e comprendere.

Apprendimento automatico: L’apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. I data scientist utilizzano spesso l’apprendimento automatico per sviluppare algoritmi in grado di elaborare grandi quantità di dati e fare previsioni sui risultati futuri.

Sperimentazione e test: I data scientist spesso sviluppano e testano nuovi metodi e processi per l’analisi dei dati. Possono anche testare nuovi software e hardware per determinarne l’efficacia. I data scientist possono anche testare nuove fonti di dati per determinarne il valore per l’azienda.

Ambiente di lavoro per dati Microsoft e scienziati applicati

Microsoft Data e Applied Scientists lavorano in un ambiente frenetico e altamente collaborativo. Si prevede che lavoreranno con un’ampia varietà di team, inclusi ingegneri del software, product manager e altri data scientist. Devono essere in grado di comprendere rapidamente problemi complessi e sviluppare soluzioni innovative. Devono anche essere in grado di comunicare i propri risultati e soluzioni a una varietà di parti interessate. I Microsoft Data and Applied Scientists lavorano in genere 40 ore a settimana, ma potrebbe essere loro richiesto di lavorare ore aggiuntive per rispettare le scadenze o completare i progetti. Potrebbe anche essere loro richiesto di recarsi a conferenze o altri eventi per presentare il proprio lavoro.

Tendenze dei dati Microsoft e degli scienziati applicati

Ecco tre tendenze che influenzano il modo in cui lavorano i dipendenti Microsoft Data e Applied Scientist.

L’analisi prescrittiva cresce rapidamente

L’analisi prescrittiva è un tipo di analisi avanzata che utilizza dati, algoritmi e apprendimento automatico per fornire informazioni strategiche. Va oltre l’analisi descrittiva e predittiva fornendo consigli su come ottimizzare i risultati.

Microsoft Data e Applied Scientists stanno sfruttando l’analisi prescrittiva per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori più rapidamente. Combinando dati provenienti da più fonti, possono identificare modelli e tendenze al fine di consigliare la migliore linea d’azione per ogni determinata situazione. Questa tecnologia sta diventando sempre più importante poiché le aziende si sforzano di rimanere competitive in un mercato in continua evoluzione.

Visualizzazione avanzata su richiesta

La visualizzazione avanzata sta diventando sempre più importante per i dati e gli scienziati applicati. Con l’avvento dei big data, è essenziale essere in grado di interpretare rapidamente grandi quantità di informazioni per prendere decisioni informate. Gli strumenti di visualizzazione avanzati consentono ai dati e agli scienziati applicati di creare visualizzazioni interattive che possono aiutarli a comprendere meglio set di dati complessi.

La visualizzazione avanzata consente inoltre ai dati e agli scienziati applicati di comunicare i propri risultati in modo più efficace. Creando immagini di facile comprensione, possono presentare le loro intuizioni in un modo accessibile a tutte le parti interessate. Ciò aiuta a garantire che tutti i soggetti coinvolti nel processo decisionale abbiano accesso alle stesse informazioni e possano raggiungere un accordo sulla migliore linea d’azione.

Intelligenza artificiale e machine learning ovunque

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico stanno diventando sempre più pervasivi sul posto di lavoro. Microsoft Data e Applied Scientists sono in prima linea in questa tendenza, sviluppando algoritmi per automatizzare i processi e prendere decisioni in modo più rapido e accurato che mai.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati per analizzare set di dati di grandi dimensioni in modo rapido e accurato, consentendo un migliore processo decisionale e una migliore esperienza dei clienti. Possono anche essere utilizzati per creare modelli predittivi che anticipano le esigenze e i comportamenti dei clienti. Man mano che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico diventano sempre più comuni, Microsoft Data and Applied Scientists dovrà rimanere aggiornato sulle ultime tendenze e tecnologie per garantire che il loro lavoro sia il più efficace possibile.

Prospettive di avanzamento

I Microsoft Data and Applied Scientists in genere avanzano nella loro carriera assumendosi progetti più complessi e sviluppando le proprie competenze nell’analisi dei dati, nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale. Man mano che acquisiscono esperienza, possono essere promossi a un ruolo senior o di comando, oppure possono passare a un ruolo manageriale. Possono anche scegliere di conseguire una laurea in un campo correlato, come l’informatica o la matematica, per promuovere la loro carriera. Con la giusta esperienza e qualifica, potrebbero anche essere in grado di ricoprire un ruolo di ricerca o di insegnamento presso un’università.

Domande di un’intervista

Ecco cinque domande e risposte comuni ai colloqui con Microsoft Data e Applied Scientist.

1. Come ti tieni aggiornato sugli sviluppi nel campo della scienza dei dati?

Questa domanda può aiutare l’intervistatore a farsi un’idea della tua passione per la scienza dei dati e di come rimani aggiornato sulle tendenze del settore. La tua risposta dovrebbe includere alcuni esempi di come ti sei tenuto aggiornato in passato, ad esempio leggendo blog o partecipando a conferenze.

Esempio: “Ho diversi abbonamenti a pubblicazioni online che pubblicano articoli sui nuovi sviluppi nella scienza dei dati. Mi iscrivo anche alle newsletter di aziende come Microsoft dove condividono notizie sui loro ultimi prodotti e servizi. Inoltre, partecipo ad almeno una conferenza ogni anno per saperne di più sulle tecnologie emergenti”.

2. Cosa ti distingue dagli altri candidati?

Questa domanda è un ottimo modo per dimostrare al tuo intervistatore che hai le competenze e l’esperienza necessarie per questo ruolo, ma anche che sei unico. Puoi rispondere a questa domanda evidenziando una o due delle tue qualifiche più importanti e spiegando come ti distinguono dagli altri candidati.

Esempio: “Sono un esperto di Microsoft SQL Server 2016 e 2017, il che mi rende altamente qualificato per questa posizione. Ho anche cinque anni di esperienza come scienziato applicato, quindi so cosa serve per avere successo in questo ruolo. Questi due fattori fanno di me un ottimo candidato per questo lavoro perché ho le conoscenze tecniche e l’esperienza nel mondo reale necessarie per eccellere”.

3. Raccontaci di un momento in cui hai dovuto prendere decisioni senza avere tutti i dati a disposizione.

Questa domanda può aiutare l’intervistatore a capire come prendi le decisioni e se hai o meno esperienza nel farlo. Usa la tua risposta per evidenziare le tue capacità di pensiero critico, capacità di risoluzione dei problemi e capacità di lavorare sotto pressione.

Esempio: “Nel mio precedente ruolo di data scientist, mi è stato assegnato il compito di creare un modello in grado di prevedere il comportamento dei clienti in base alla cronologia degli acquisti. Tuttavia, c’erano alcuni clienti che non avevano alcuna cronologia degli acquisti, il che mi ha reso difficile fare una previsione accurata. Invece di arrendermi, ho deciso di utilizzare altri fattori come età, sesso e posizione per determinare che tipo di acquirente potrebbero essere. Ciò mi ha permesso di creare un modello più accurato.

4. Hai esperienza nell’uso di Python?

Python è un linguaggio di programmazione generico comunemente utilizzato nella scienza dei dati. Se hai esperienza nell’uso di Python, spiega come ti ha aiutato nel tuo lavoro e quali tipi di progetti hai completato con il linguaggio.

Esempio: “Ho una vasta esperienza nell’uso di Python per il mio precedente ruolo di scienziato applicato presso un’azienda farmaceutica. Ero responsabile della creazione di modelli per prevedere il comportamento dei clienti in base alla loro attività online. Utilizzando Python, ho creato algoritmi predittivi estremamente accurati e ci hanno permesso di prendere decisioni più informate sulle nostre strategie di marketing.”

5. Puoi dirmi di più sulla tua esperienza nell’esecuzione di analisi statistiche?

Questa domanda può aiutare l’intervistatore a comprendere meglio la tua esperienza con l’analisi dei dati e come applicarla al tuo lavoro. Utilizza esempi di lavori precedenti o esperienze accademiche per evidenziare la tua capacità di analizzare dati, interpretare risultati e formulare raccomandazioni basate su tali risultati.

Esempio: “Nella mia ultima posizione come scienziato applicato per un’azienda farmaceutica, ero responsabile dell’esecuzione di analisi statistiche su vari progetti di ricerca. Un progetto su cui ho lavorato prevedeva l’analisi dei dati dei pazienti per determinare quali farmaci fossero più efficaci nel trattamento di determinate condizioni. Utilizzando il software SAS, ho analizzato migliaia di cartelle cliniche per identificare le tendenze che mi hanno aiutato a consigliare nuove opzioni di trattamento per i pazienti.”

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