Data scientist

Data scientist: descrizione del lavoro

Il Data Scientist è il professionista che studia e interpreta grandi quantità di dati per ottenere informazioni utili su cui un'azienda può basare le sue azioni strategiche.

Attraverso l'elaborazione dei Big Data il "data scientist" è in grado di rendere comprensibili le informazioni nascoste nei dati, e infine di trasformare i dati in nuove conoscenze e opportunità.

La professione del Data Scientist è nata grazie alla massiccia diffusione della tecnologia e di Internet: le aziende oggi sono in grado di raccogliere un'enorme quantità di dati, anche in tempo reale, che possono analizzare per ottenere informazioni fondamentali per lo sviluppo del business.

Ma, specificamente, cosa fa un data scientist?

Prima, il Data Scientist raccoglie dati da varie fonti -per esempio applicazioni aziendali come software ERP e CRM, database, analisi web, social media, documenti elettronici, dati di sensori- e struttura i dati eterogenei in formati organizzati e accessibili.

Usa poi software di analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di apprendimento automatico per navigare nei database, interrogarli con query specifiche ed estrarre informazioni utili (data mining).

In questo modo, il Data Scientist è in grado di identificare all'interno di un gran numero di dati irrilevanti solo quelle informazioni specifiche che rappresentano un valore per l'azienda, costruendo modelli di correlazione, dimostrando la causalità, sviluppando scenari e modelli predittivi.

Grazie a queste competenze possiamo dire che il Data Scientist è l'evoluzione di un analista: a differenza del Data Analyst non cerca solo la soluzione a un problema specifico, ma elabora i Big Data in modi diversi per scoprire tendenze nascoste e inaspettate, opportunità e criticità che possono avere un impatto significativo sul business.

Compiti e doveri di un data scientist

I compiti principali di un Data Scientist sono:

• Raccolta di grandi quantità di dati da diverse fonti
• Organizzare e strutturare i dati in formati adatti all'analisi e all'interpretazione
• Elaborazione dei dati con strumenti statistici e tecnologici
• Estrapolare dai dati le tendenze e le informazioni rilevanti
• Visualizzare i dati per facilitare la comprensione delle informazioni
• Creare rapporti per presentare ai manager le prove raccolte
• Suggerire strategie e azioni basate sui dati

Come diventare un data scientist? Formazione e requisiti

Per diventare un Data Scientist le qualifiche consigliate sono una laurea in Scienze dei dati, Informatica, Statistica, Matematica, Ingegneria informatica o Economia aziendale.

La formazione di un Data Scientist è trasversale: dovrebbe permetterti di acquisire solide conoscenze in informatica e programmazione, in tecniche e metodi di statistica, apprendimento automatico, data mining e visualizzazione dei dati, così come conoscenze di base di economia, marketing e organizzazione aziendale.

In termini di competenze di programmazione, le offerte di lavoro per Data Scientist richiedono soprattutto familiarità con linguaggi di programmazione statistica (ad esempio R o Python) e linguaggi di database (come SQL), e la capacità di utilizzare software per la gestione, l'esplorazione e la visualizzazione dei dati, come SAS e Hadoop.

Il profilo è completato dalla conoscenza degli strumenti di business intelligence (BI), dei principi di gestione dei progetti e degli aspetti legali ed etici legati alla gestione dei dati e delle informazioni, ad esempio per quanto riguarda il trattamento dei dati sensibili e le norme sulla privacy.

Ma non si può mai dire che la formazione dei Data Scientist sia finita: le tecnologie si evolvono rapidamente, quindi anche le competenze dei "data scientist" devono essere costantemente aggiornate.

Competenze di un data scientist

Il Data Scientist deve essere in grado di sfruttare la grande quantità di dati strutturati e non strutturati disponibili e identificare tutte le informazioni utili per l'azienda: tendenze, sviluppi, opportunità di business e altri dati statisticamente rilevanti.

È quindi particolarmente importante avere una profonda comprensione delle dinamiche e del funzionamento dell'azienda per cui lavora: identificare le sfide e i problemi che affronta e le soluzioni che può trovare esplorando i dati. Per esempio, un Data Scientist può aiutare un'azienda a specificare meglio la sua nicchia di mercato, a segmentare il suo pubblico target, a ottimizzare le strategie di marketing o a ripensare i processi di sviluppo dei prodotti sulla base di dati reali.

È anche necessario rendere le informazioni estrapolate disponibili ai manager: un altro dei compiti del Data Scientist è legato alla visualizzazione dei dati (data visualization) e alla creazione di report.

Utilizzando grafici, mappe, tabelle e diagrammi, il Data Scientist rende i suoi risultati più comprensibili e utilizzabili, e può dimostrare la necessità di determinate misure per aumentare la competitività dell'azienda.

In breve, le principali competenze che possono essere richieste a un Data Scientist sono:

• Capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (Big Data).
• Conoscenza dei principali DBMS (DataBase Management System)
• Esperienza nell'analisi statistica
• Conoscenza dei linguaggi di programmazione
• Esperienza in semantica e ontologia per la gestione delle informazioni
• Conoscenza delle tecniche e degli strumenti di Business Intelligence
• Capacità di gestione dei progetti
• Capacità organizzative e di gestione
• Capacità di comunicazione
• Capacità di risolvere i problemi
• Propensione all'aggiornamento costante

Carriera di data scientist

Prima di diventare un Data Scientist, alcuni consolidano le loro competenze tecniche nel gestire e analizzare grandi quantità di dati ricoprendo la posizione di Data Analyst, mentre altri si preparano alla professione frequentando master, dottorati e corsi di specializzazione in Data Science e Big Data Analytics.

Di solito si viene assunti come junior Data Scientist e dopo qualche anno di esperienza si possono raggiungere posizioni più alte, che spesso comportano la gestione di progetti più complessi e il coordinamento di un team di analisti, informatici e altri profili tecnici, come il Project Manager.

Le competenze acquisite permettono anche di iniziare una carriera nella consulenza, sia come libero professionista che in aziende e società di consulenza che offrono alle aziende servizi qualificati per la gestione e l'analisi dei Big Data.

I Data Scientist lavorano principalmente nella finanza, nella vendita al dettaglio, nell'e-commerce e nel marketing. Tuttavia, è una figura professionale che si sta diffondendo un po' ovunque: ci sono opportunità di lavoro nel settore manifatturiero, nella logistica e nei trasporti, nelle aziende di informatica e telecomunicazioni, nelle banche e nelle assicurazioni, nella scienza, nella sanità e nella pubblica amministrazione.

Il lavoro di Data Scientist è principalmente basato sull'ufficio, anche se alcune aziende possono offrire la possibilità di lavorare da remoto con orari flessibili.

Inoltre, essendo una professione appena nata, non c'è uno sviluppo di carriera standard per chi lavora come Data Scientist, ma si può accedere da diversi rami, ciò è molto vantaggioso.

Buone ragioni per lavorare come data scientist

Lavorare come Data Scientist è adatto a coloro che sono appassionati di statistica e programmazione, e sono a loro agio nel gestire enormi quantità di dati. Ma perché scegliere di diventare un Data Scientist? Ci sono diverse ragioni.

In primo luogo, è una professione in crescita, molto richiesta dalle aziende -dato che il ruolo strategico dei data scientist è sempre più riconosciuto e apprezzato in tutti i settori economici- ma con un numero limitato di professionisti attivi nel campo.

Pertanto, ci sono numerose offerte di lavoro che richiedono competenze di Data Science, molto ben pagate e con poca concorrenza.

Inoltre, perseguire una carriera come Data Scientist significa scegliere una professione all'avanguardia dello sviluppo tecnologico, tra data mining, machine learning e AI (intelligenza artificiale).