Ci racconti qualcosa del tuo percorso?
La mia carriera è iniziata nel 2010 nell’Aeronautica, nel reparto Security Forces, più comunemente noto come Polizia Militare. Mi sono occupato della sicurezza fisica delle strutture governative in Corea del Sud e in Giappone, e una volta ho persino fatto la guardia all’aereo di Obama! Dopo aver lasciato l’Aeronautica, ho lavorato per alcuni anni nelle Telecomunicazioni come help desk analyst, per poi passare alla Cybersecurity nel settore bancario.
Anche se non ricoprivo ruoli che richiedessero competenze sui dati, cercavo sempre di usarle ovunque mi trovassi a lavorare, a volte con il disappunto del mio capo, che mi diceva "pensa al tuo lavoro diurno" 😂. Tuttavia, essere il "tipo dei dati" del team è stato spesso utile in questi ruoli, ad esempio per generare report informativi in Tableau per il management, trovare dati inutilizzati e metterli a frutto, e individuare insight che non erano emersi prima di un’analisi avanzata.
Più di recente, ho ottenuto un vero e proprio lavoro come data analyst in un team di data science, dove finalmente posso mettere in pratica queste competenze ogni giorno. Mi sono ritrovato disoccupato durante la pandemia, nel novembre 2020, e ho visto questa situazione come una buona occasione per fare un grande cambio di carriera e lavorare a tempo pieno con i dati. Sono passato da cybersecurity analyst nel settore bancario a data analyst nell’editoria. DataCamp mi ha aiutato a sviluppare competenze che mi hanno reso abbastanza appetibile da poter effettuare questo passaggio, e ho in programma di passare a un ruolo di data scientist nel prossimo futuro!
Ho studiato sviluppo software a scuola, ma sono un grande sostenitore dell’autodidattica online per le competenze di cui ho bisogno, invece di spendere soldi nell’istruzione superiore. Ho trovato grande valore in risorse online gratuite o accessibili come DataCamp. Sul piano personale, mi piace partecipare a competizioni su DrivenData.com e Kaggle, studiare giapponese, suonare la chitarra e, naturalmente, completare moduli su DataCamp.
Quanto tempo dedichi all’apprendimento su DataCamp?
Circa 2-3 ore al giorno.
Come hai scoperto DataCamp e perché hai scelto la nostra piattaforma rispetto ad altre piattaforme di apprendimento online?
È passato così tanto tempo che non ricordo bene come ho trovato DataCamp. Probabilmente stavo semplicemente cercando risorse per imparare la data science. Ricordo di aver dato un’occhiata a DataQuest e di non aver scelto loro perché la loro interfaccia mi mandava un po’ in tilt. Su DataCamp, invece, tutto è organizzato in modo molto minimale e coerente. È molto facile trovare ciò che cerco.
In che modo DataCamp ti ha aiutato a raggiungere i tuoi obiettivi professionali?
Nel mio nuovo lavoro scrivo principalmente codice Python: codice che gestisce, pulisce e sposta i dati dal punto A al punto B. A volte entra in gioco anche un po’ di SQL, e DataCamp mi ha fornito il 98% di tutte le conoscenze ed esperienza SQL reali che non avevo potuto acquisire nei precedenti impieghi. DataCamp ha sicuramente reso il mio nuovo lavoro una passeggiata.
Quali sono le competenze apprese su DataCamp che si sono rivelate più utili?
Oh, domanda difficile. Direi le competenze generali di machine learning. Mi ci è voluto molto tempo per capire scikit-learn e come fare qualcosa di apparentemente semplice come usare train_test_split(). All’inizio era molto intimidatorio. Dopo tanta ripetizione guidata, tutto ha iniziato ad avere senso da un giorno all’altro. Continuo a imparare nuovi trucchi e suggerimenti nel career track Machine Learning Scientist with Python che applico costantemente ai miei progetti reali.
Un ottimo esempio di cui sono orgoglioso è la creazione di un classificatore di spam per il team Email Abuse di Bank of America, all’interno del loro Security Operations Center. Il loro compito è analizzare le email sospette che i dipendenti interni segnalano al team. Ricevono un grande volume di segnalazioni e molte di queste sono spazzatura (o spam). Per aiutare ad automatizzare l’elaborazione di queste segnalazioni, ho costruito un filtro spam basato su Logistic Regression con un’accuratezza del 93%. Alla fine è andato in produzione e ha fatto risparmiare circa 200 ore settimanali di lavoro agli analyst. Questo ha permesso al team di concentrarsi su attività più urgenti.
Nel mio lavoro attuale, ho recentemente dovuto costruire una pipeline di dati complessa (in Python e SQL) che preleva dati da un server SFTP, esegue un’intensa pulizia, unisce quei dati con una tabella da un database SQL Server e infine invia il risultato a Jira. Il corso di DataCamp Writing Efficient Python Code mi ha aiutato a rendere questo script 10 volte più veloce e lo skill track SQL Fundamentals è stato davvero utile per la parte SQL dello script.
Al momento sto lavorando alla Disaster Tweet Competition su Kaggle. Per supportare lo sviluppo della mia soluzione, sto seguendo lo skill track Natural Language Processing in Python come guida, applicando allo stesso tempo questi concetti al progetto su Kaggle.
Cosa ti piace di più di DataCamp?
La pertinenza, la varietà e la qualità dei corsi. Sulla pertinenza: molti corsi invecchiano bene. Dopo tre anni, torno ancora su alcuni dei corsi più datati per farmi aiutare.
Hai qualche consiglio per chi sta iniziando con DataCamp?
Pensa a un progetto sui dati che ti piacerebbe fare nella vita reale, poi individua quali competenze ti servono per realizzarlo e cerca su DataCamp un corso su quella competenza. Completa il corso e poi prova a realizzare il progetto.
Per chi è alle prime armi e non sa da dove iniziare, comincia con uno dei career track che stuzzicano il tuo interesse iniziale. Poi cambia rotta verso qualcos’altro man mano che scopri cosa c’è là fuori! 😊
Consiglio anche di dare un’occhiata ai webinar di DataCamp, che mi hanno fatto conoscere molte menti brillanti nel campo della data science.
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