Tra le figure professionali oggi più richieste dalle aziende di tutto il mondo c’è il data scientist, cioè lo specialista nell’analisi e l’interpretazione dei dati grezzi. Una figura che l’Harvard Business Review ha definito la professione più sexy del 21° secolo.

I Big Data sono stati definiti “il petrolio” della nostra epoca. Per tutte le aziende l’acquisizione, analisi e intepretazione dei dati è divenuta di fondamentale importanza per essere competitivi e sviluppare continuamente nuovi prodotti, nuove soluzioni, nuove modalità di relazione con i clienti, nuovi processi lavorativi. E la massa di dati che oggi si produce, nel 2016 gli analisti riportando che si arriverà a un zettabyte di dati (quantità anche difficile da concepire), è talmente elevata da essere solo in parte utilizzabile, proprio perchè è necessario dare senso e utilità ai dati, grazie all’analisi e alla loro interpretazione, in funzione di ciò che una determinata azienda ha bisogno.

Ecco perchè i data scientist sono diventati dei professionisti così importanti, ricercati e anche piuttosto ben pagati.

Nel 2012 l’Harvard Business Review definiva, in questo articolo, il data scientist come il lavoro più sexy del 21° secolo: tutti li vogliono, le organizzazioni ne hanno un disperato bisogno, ma non è ancora una carriera poco diffusa, per cui trovare data scientist e trovarli anche bravi è un’attività di recruiting fondamentale e difficile per le aziende che pone i professionisti del settore in una posizione di vantaggio che permette a volte anche di poter contrattare stipendi favolosi.

E’ vero che dal 2012 a oggi, molti passi avanti sono stati fatti sia dal punto di vista delle tecnologie di analytics che automatizzano determinate operazioni di analisi e interpretazioni dei dati; così come è vero che anche la formazione in questo ambito è cresciuta e si è strutturata, sia a livello universitario, che di corsi specialistici offline e online.

 

Ma è altrettanto vero che si tratta di una professione tecnica e sono necessarie determinate competenze di base per poter avviare la carriera. Forbes ha recentemente illustrato quali siano i passi da fare per chi si pensa di lanciarsi in questa interessante e potenzialmente lucrativa carriera.

Ecco cosa fare:

  • se possibile scegliere un percorso universitario specifico in “data science”, ma non sono molto diffusi (nelle principali Università italiane a Milano, Bologna, Roma, Torino, Venezia, Salerno esistono corsi di laurea o master);  l’alternativa è studiare informatica e abbinare la statistica
  • affinare le proprie skill di comunicazione: non tutti lo tengono in considerazione, ma questa è forse la skill più importante per il data scientist, anche perchè deve lavorare in team
  • imparare a programmare, sopratutto in linguaggi come Python
  • acquisire conoscenza di uno specifico settore in cui ci piacerebbe lavorare, come la salute, energia, finanza, media, ecc
  • se non si può o si vuole frequentare l’Università, prendere in considerazione un corso immersivo tipo Bootcamp
  • approfittare delle infinite risorse online, oltre a leggere svariati articoli e interviste sull’argomento, esistono diversi corsi (a volte gratuiti): Coursera, UdacityData Science Academy, edX (MIT),
  • prendere parte a una delle tante community per data scientist che esistono online: per esempio, Data Sci Guide, Data Science Learning Club, Becoming a data scientist.