Hai digitato online come diventare data scientist perché hai sentito parlare da tempo dell’analista dei dati? Si tratta di una professione sempre più richiesta da tantissime aziende.
Con l’avvento di internet, degli e-commerce e dei social network, si è creato un enorme archivio di dati, chiamato Big data, che raccoglie tantissime informazioni. Ogni volta che un utente utilizza i servizi online lascia in rete tanti dati personali, riguardanti le abitudini di acquisto, i gusti, gli argomenti di principale interesse e così via. Questi dati vengono raccolti e utilizzati dalle aziende e dai motori di ricerca per le loro attività di vendita e di marketing. E chi si occupa di analizzare questa incredibile mole di dati per conto delle aziende? Ovviamente, il data scientist.
Dopo questa breve introduzione, possiamo cominciare il nostro viaggio allo scoperta di questa professione.
Come diventare un data scientist? Ecco tutto quello che devi sapere!
Vuoi sapere come diventare data scientist? Allora non ti resta che continuare a leggere e scoprire di cosa si occupa questo professionista e quale percorso di studi occorre intraprendere per poter ricoprire questo ruolo.
Data science: cos’è
La data science è una disciplina multisettoriale che si occupa di estrarre, organizzare e analizzare dei dati per far emergere dei modelli statistici.
Applicata al mondo aziendale, la data science funziona in questo modo:
- definizione del problema da risolvere e/o dell’obiettivo da raggiungere
- preparazione ed esplorazione dei dati
- creazione di modelli derivanti dai dati attraverso l’utilizzo di tecniche come il machine learning, il deep learning e così via
- applicazione, monitoraggio ed eventuale aggiornamento/modifica dei modelli ottenuti
Cosa fa un data scientist
Il data scientist è colui che ha in carico l’organizzazione e l’analisi di grandi quantità di dati, grazie alle sue conoscenze in ambito matematico, statistico, informatico e non solo.
I dati analizzati possono essere di due tipi: strutturati e non strutturati. I primi sono organizzati per categorie. Si tratta cioè dei dati riguardanti, per esempio, il traffico di un sito internet oppure le cifre di vendita di un e-commerce.
I dati non strutturati, invece, sono quelli provenienti dalle recensioni dei clienti, dai messaggi sui social e così via. Sono cioè informazioni più difficili da organizzare e da analizzare.
Il data scientist mette a disposizione le sue competenze per codificare entrambe le tipologie di dati e fornire una serie di informazioni importanti per migliorare, ad esempio, la competitività aziendale e di conseguenza accrescerne anche il fatturato.
Uno degli obiettivi di un data scientist è la costruzione di modelli predittivi. Cosa significa? Questo professionista utilizza le osservazioni ottenute dai dati raccolti per creare delle predizioni sui comportamenti futuri degli utenti. Per le aziende avere a disposizione un’analisi predittiva è importantissimo per programmare i passi futuri da intraprendere e creare delle strategie più mirate e performanti.
Conoscenze e skills
Il data scientist deve avere le seguenti competenze:
- linguaggi di programmazione statistica (R o Python)
- linguaggio database (SQL ecc.)
- competenze statistiche
- tecniche e metodi di Machine Learning (algoritmi k-NN, random forest)
- algebra lineare e calcolo multivariata
- dimestichezza con le operazioni di wrangling e munging – trasformazione di dati grezzi in dati omogenei più semplici da analizzare
- utilizzo di strumenti di visualizzazione come ggplot o d3.js per comunicare i dati ai propri collaboratori
Oltre alle competenze tecniche elencate, esistono una serie di qualifiche ulteriori più personali che acquisite tramite la formazione. Prima ancora di capire come diventare un data scientist, infatti, bisogna verificare se si possiedono o meno una serie di doti personali indispensabili per esercitare questa professione:
- capacità di lavorare in squadra – il data scientist collabora con diverse figure e deve essere capace di instaurare rapporti sereni sul posto di lavoro
- possesso di competenze trasversali – sono necessarie conoscenze in ambito marketing, business e management
- propensione alla comunicazione – il data scientist deve essere in grado di comunicare i risultati del proprio lavoro in modo che siano comprensibili ai manager dell’ambito business. Quest’ultima abilità è fondamentale perché l’azienda possa utilizzare i modelli sviluppati in maniera proficua. Il data scientist crea cioè grafici, tabelle, report e documenti in cui mette in evidenza le conclusioni a cui è giunto. Questo passaggio viene denominato data visualization e deve essere il più comprensibile possibile per tutti i professionisti a cui è destinato
Data scientist: come diventare un esperto? Il percorso di studi
Stai cercando di individuare il percorso di formazione per diventare data scientist? I corsi di laurea migliori sono quelli in economia e in informatica. La formazione ottenuta, però, andrebbe integrata con dei corsi specifici come un master post laurea.
L’Università Nicolò Cusano, per esempio, ha raccolto le richieste di tanti studenti interessati a capire dove studiare data science in Italia. Ha deciso così di proporre un master di I livello per laureati triennali in Data science: information & knowledge management per data scientist. Il piano di studi del master include 60 CFU e una durata annuale. Sono previste cioè 1500 ore di didattica e una serie materie tra cui:
- Big Data, Business Intelligence & Data Warehouse
- Data Mining & Machine Learning
- Semantica e ontologie per la gestione delle informazioni
- Digital Marketing & Web Analytics
- Gestione dei dati e dei processi attraverso piattaforme collaborative
- Trattamento e gestione dei dati e delle informazioni: aspetti legali ed etici
- Processi di comunicazione, promozione e divulgazione nella Data Science
Differenze tra data scientist, data analyst e data engineer
Spesso la figura del data scientist è oggetto di confusione, derivante dall’utilizzo della parola dati in abbinamento ad altre professioni molto diffuse in ambito digitale. Facciamo chiarezza tra le varie figure che si occupano di dati in modo da specificare ancora meglio la funzione dal data scientist.
Il data engineer è colui che crea programmi e sistemi capaci di acquisire, aggregare e strutturare i dati. In altre parole è un ingegnere il cui compito è ideare gli strumenti che consentono il lavoro sia del data scientist che del data analyst. Se non ci fosse il data engineer, le altre due figure non avrebbero cioè i dati a disposizione su cui lavorare.
Infine, il data analyst svolge analisi sui dati meno complesse rispetto a quelle elaborate dal data scientist e lavora a stretto contatto con l’area business. A differenza cioè del data scientist ha una formazione di area più economica e meno statistico-matematica.
Data scientist stipendio
Conoscere le opportunità di guadagno di una figura professionale è importante per chi è in fase decisionale e deve scegliere la propria professione futura. Il data scientist è un ruolo in crescita costante da diversi anni. I settori dove questa figura è più richiesta, infatti, sono numerosi:
- finanza
- e-commerce
- sanità e ricerca scientifica
- telecomunicazioni
- pubblica amministrazione
Potenzialmente, la lista potrebbe essere infinita perché tutte le società presenti sul mercato avrebbero bisogno di analizzare i dati per strutturare le proprie strategie. Questo significa che le opportunità di lavoro non mancano di certo, soprattutto quando la preparazione è solida e aggiornata. Diverse ricerche statistiche hanno evidenziato come il data scientist sia una professione su cui puntare. I giovani alle prese con la scelta del proprio percorso universitario dovrebbero valutarla con attenzione.
Ma quanto guadagna un data scientist? Lo stipendio medio di un data scientist italiano si aggira sui 32 mila euro all’anno. Ovviamente, si tratta di una media perché la retribuzione può variare molto in base all’esperienza, alle dimensioni dell’azienda, alla collocazione geografica e così via.
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