Definita dalla Harvard Business Review come la professione più affascinante del XXI secolo, quella di Data Scientist è una posizione sempre più richiesta dalle aziende in Italia e all’estero.
Una domanda destinata ad aumentare ancora nel corso del 2022, secondo il World Economic Forum, che inserisce il Data Scientist tra i 21 ruoli più “alla moda” nell’economia digitale.
Ma cosa fa esattamente un Data Scientist e quali sono le competenze necessarie per intraprendere questa carriera?
Data Scientist: chi è e di cosa si occupa
Il Data Scientist è un professionista altamente specializzato, in grado di gestire dati grezzi ed elaborati al fine di trarne valore utile al Business, attraverso strategie e modelli data-driven.
Il settore in cui si muove è quello della data science, ovvero la disciplina, appartenente alla branca dell’Intelligenza Artificiale, che studia metodi e tecniche volti ad estrarre significati e informazioni utili dai dati.
Il Data Scientist, spesso, lavora in sinergia con altre due figure: il Data Engineer e il Data Analyst.
Il primo si occupa della Data Pipeline, l’infrastruttura che trasporta i dati agli strumenti di front-end e ha il compito di fornire al Data Scientist i dati in un formato idoneo alla fase di analisi.
Il Data Analyst, invece, costituisce il legame con le linee di business e gestisce attività di tipo descrittivo.
Il Data Scientist, invece, nello specifico si occupa di:
-
Organizzare dati in formati compatibili con l’analisi
-
Analizzare ed elaborare i dati al fine di estrapolare informazioni utili e a valore per il business
-
Data Visualization
-
Reportistica descrittiva e predittiva
-
Proporre e promuovere strategie data-driven
I dati di cui si occupa, possono essere di tre tipi:
- Human generated: generati da utenti attraverso siti web, social network, ecc.
- Machine generated: provenienti da sorgenti autonome come Gps, sistemi di monitoring, ecc.
- Business generated: un insieme di dati appartenenti alle due categorie precedenti, utilizzati all’interno dell’azienda.
Machine Learning, AI, conoscenza di linguaggi di programmazione (ad esempio SQL, Python e R) e padronanza nella gestione dei data-base permettono al Data Scientist di svolgere al meglio il proprio lavoro e generare valore per il business.
Come si diventa Data Scientist: percorsi di studio e competenze
È ormai ben chiaro alle imprese quanto sia fondamentale definire piani e prendere decisioni, sfruttando la grande quantità di informazioni che ogni giorno l’azienda produce e riceve. In questo scenario, la figura professionale del Data Scientist assume un’importanza strategica.
Intraprendere una carriera nella data science, dunque, appare come un’interessante opportunità ai giovani con interessi nel settore delle STEM.
Per diventare Data Scientist, infatti, serve innanzitutto una laurea specialistica in Matematica, Ingegneria, Fisica, Informatica, Statistica o Economia. A questa vanno aggiunte competenze sui linguaggi di programmazione, Analytics e Machine Learning.
Completano la formazione i Master in Data Science e i percorsi formativi dedicati ai diversi settori nei quali il Data Scientist può lavorare, che spaziano dalla finanza alla PA.
La lista dei settori che possono aver bisogno di questa figura professionale, infatti, è quasi infinita. Questo perché lo sviluppo di strategie data-drive, costruite su trend, necessità dei clienti/utenti, spostamenti sul mercato, oggi, è indispensabile per guadagnare e mantenere competitività a rilevanza.
