Tra le figure professionali oggi più richieste dalle aziende di tutto il mondo c’è il data scientist, cioè lo specialista nell’analisi e interpretazione dei dati grezzi in funzione di un certo obiettivo di business
Per la rubrica Identikit Professioni, vi presentiamo il Data Scientist.
Già nel 2012 l’Harvard Business Review definiva il data scientist come il lavoro più sexy del 21° secolo: tutti lo vogliono, le organizzazioni ne hanno un disperato bisogno, ma è ancora una carriera poco diffusa.
Ma vediamo di cosa si occupa questo professionista, il suo percorso di studi e quanto può guadagnare.
Chi è il data scientist?
Il data scientist può essere definito come la figura professionale che gestisce i Big Data (i dati grezzi) e ne trae informazioni rilevanti per le diverse necessità aziendali: strategie di business, di marketing e di vendita, definizione di nuovi prodotti e servizi. Utilizzando una combinazione di competenze in matematica, statistica, programmazione e conoscenza di dominio, questo professionista utilizza i dati per risolvere problemi complessi e prendere decisioni informate.
La tecnologia fa continuamente passi in avanti in ambito analytics, per automatizzare determinate operazioni di analisi e interpretazioni dei dati; ma l’intervento del data scientist, benché supportato da tecnologie, è fondamentale per orientare l’interpretazione dei dati e la sua visualizzazione. I Big Data sono stati definiti “il petrolio” della nostra epoca. Per tutte le aziende l’acquisizione, l’analisi e l’interpretazione 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.
Una spiegazione molto chiara è quella fornita dal sito Inside Simplilearn:
“Un data scientist è tenuto a generare un impatto sul business attraverso le informazioni derivate dai dati disponibili. E nella maggior parte dei casi, un data scientist deve creare queste intuizioni dal caos, il che implica strutturare i dati nel modo giusto, estrapolarli, fare ipotesi pertinenti, costruire modelli di correlazione, dimostrare la causalità e cercare nei dati i segni di tutto ciò che può produrre un impatto aziendale”.
Le responsabilità di un data scientist
Le responsabilità di un data scientist possono includere la definizione delle domande di ricerca, la selezione, la raccolta, l’analisi dei dati, la creazione di modelli predittivi, la valutazione delle prestazioni del modello e la comunicazione dei risultati ai responsabili delle decisioni aziendali. Possono anche essere coinvolti nella progettazione e nello sviluppo di strumenti e software di predictive analytics.
Entra nel concreto! In questo video Michele Haile ti racconta cosa significa lavorare in un’azienda come Data Scientist!
Quali sono le sue competenze di un data scientist
Da tutto ciò deriva il tipo di competenze che il professionista deve avere e il suo percorso di studi.
Le competenze per il data scientist sono eterogenee, per dirla grossolanamente deve capirne di dati, ma anche di business.
Le hard skill
Il profilo di scienziato dei dati è piuttosto tecnico e richiede una serie di hard skill imprescindibili.
- Conoscenza statistica: Un data scientist deve avere una solida comprensione dei concetti statistici e delle tecniche di analisi dei dati. Questo include la conoscenza delle distribuzioni, delle inferenze statistiche, della regressione, dei test ipotesi e delle tecniche multivariate.
- Programmazione: La programmazione è una competenza essenziale per un data scientist. Devono essere in grado di scrivere codice per manipolare i dati, automatizzare processi, implementare algoritmi di machine learning e creare modelli predittivi. Le lingue di programmazione comuni per i data scientist includono Python e R, ma possono essere utilizzate anche altre lingue come Java, Scala o SQL.
- Machine Learning: I data scientist devono, inoltre, avere una buona conoscenza delle tecniche di machine learning, comprese le reti neurali, gli algoritmi di clustering, le foreste decisionali e le regressioni. Devono saper selezionare, adattare e ottimizzare gli algoritmi di machine learning per risolvere problemi specifici.
- Estrazione e preparazione dei dati: Abbiamo capito che i dati sono i “pane quotidiano” di questo professionista che deve saperne padroneggiare l’estrazione da diverse fonti, la pulizia per rimuovere errori e valori mancanti, la normalizzazione e la trasformazione in formati adatti all’analisi.
- Conoscenza del dominio: Questa competenza aiuta i data scientist a identificare le domande di ricerca rilevanti, a interpretare correttamente i risultati e a tradurre le analisi dei dati in soluzioni pratiche per l’organizzazione.
Sono altrettanto indispensabili skill di business intelligence, di semantica, di ontologie per la gestione delle informazioni, di metodi e tecnologie per il management di progetti data-driven innovativi.
Le soft skill
Sotto il profilo delle soft skill, invece, risultano molto importanti la capacità di lavorare in team e interfacciarsi trasversalmente con differenti aree aziendali, così come le doti di comunicazione e presentazione dei propri risultati.
Anche caratteristiche come la curiosità e la creatività hanno un elevato valore, proprio perché il data scientist con i dati deve raccontare una storia. Lo scienziato dei dati deve essere inoltre in grado di risolvere problemi complessi e nel formulare domande di ricerca pertinenti.
Come diventare un data scientist?
La formazione in questo ambito è cresciuta e si è strutturata, sia a livello universitario, sia con corsi specialistici offline e online.
I corsi di laurea più seguiti, tra coloro che ad oggi ricoprono il ruolo di Data Scientist, sono stati Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica e Statistica.
L’ideale sarebbe un percorso multidisciplinare. Forbes ha illustrato quali siano i passi da fare per chi si pensa di lanciarsi in questa interessante 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 perché deve lavorare in team.
- Imparare a programmare, soprattutto 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 inmersivo tipo Bootcamp.
- Approfittare delle infinite risorse online, oltre a leggere svariati articoli e interviste sull’argomento, esistono diversi corsi (a volte gratuiti).
- 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.
Stipendio del data scientist in Italia e nel mondo
Il guadagno del varia notevolmente in base all’esperienza (figure junior o senior); in base all’industry di riferimento all’interno del quale lavorano; dalla posizione che ricoprono (per esempio se hanno la responsabilità di un team o di una divisione).
Negli USA le statistiche dicono che il range spazia tra gli 85 e i 170mila dollari annui; in Europa gli stipendi delle figure junior vanno da 37.200 euro all’anno in Italia a oltre 88.400 euro all’anno in Svizzera, in Germania e Regno Unito, circa 50.000 euro all’anno. Con salari superiori ai 100.000 euro per posizioni di responsabilità, la Svizzera si distingue nettamente dagli altri Paesi.
