Il Data Scientist è un esperto che sfrutta le sue abilità per analizzare, interpretare e gestire grandi volumi di dati. Il suo scopo principale è quello di estrapolare preziose informazioni che possono aiutare alla crescita strategica di un'azienda. Grazie all'utilizzo di tecniche e tecnologie avanzate, i Data Scientist riescono a rivelare dettagli cruciali nascosti nei Big Data, trasformandoli in nuove opportunità e conoscenze.
Il settore del Data Scientist nasce e si sviluppa con l'espansione della tecnologia e di internet. Questi esperti incaricati di amplificare la valenza di innumerevoli dati, strutturati o meno, raccolgono informazioni cruciali da destinare all'uso aziendale. Dunque, l'operato del Data Scientist supera la mera risoluzione di problemi, riuscendo a rivelare tendenze, opportunità e problemi celati nei dati, elementi che possono influenzare notevolmente il business.
I Data Scientist sono ricercati in differenti ambiti, come la finanza, il marketing e il retail, senza dimenticarci di settori manifatturieri, logistici, scientifici e sanitari. La loro capacità di manipolare dati su larga scala rende questa professione estremamente versatile e fondamentale per la crescita delle imprese moderne.
Il Data Scientist riveste un ruolo essenziale nelle aziende attuali, sfruttando le sue competenze tecniche ed analitiche per esaminare, interpretare e valorizzare grandi volumi di dati. Il suo compito principale consiste nel raccogliere dati da diverse fonti, strutturandoli in formati organizzati e facilmente accessibili, per poi analizzarli ed estrapolarne informazioni utili per l'azienda.
La figura del Data Scientist è particolarmente richiesta nei settori della finanza, del retail, dell'e-commerce e del marketing, ma si va diffondendo sempre di più anche in altri campi, come quello manifatturiero, logistico, informatico, assicurativo, scientifico, sanitario e della pubblica amministrazione.
Per diventare un Data Scientist, è consigliato intraprendere un percorso di studi che comprenda una laurea in Data Science, Informatica, Statistica, Matematica, Ingegneria Informatica o Business Administration. La formazione per questo tipo di ruolo deve necessariamente essere interdisciplinare, per poter acquisire solidi competenze nei campi dell’informatica e della programmazione, ma anche nelle tecniche e metodi di statistica, apprendimento automatico (machine learning), estrazione dati (data mining) e presentazione dei dati (data visualization). Inoltre, è fondamentale avere delle nozioni di base in economia, marketing e organizzazione aziendale per riuscire a comprendere al meglio i meccanismi del business.
Le offerte di lavoro per il ruolo del Data Scientist richiedono principalmente una certa dimestichezza con i linguaggi di programmazione statistica, come R e Python, e con i linguaggi per database, come SQL. Elementi imprescindibili sono la capacità di utilizzare software dedicati alla gestione dei dati e alla loro esplorazione e visualizzazione, come SAS e Hadoop.
Altri elementi fondamentali che completano il profilo professionale di un Data Scientist sono la conoscenza degli strumenti di Business Intelligence (BI), i principi del project management ed una buona conoscenza degli aspetti legali ed etici legati alla gestione dei dati e delle informazioni, come ad esempio il trattamento di dati sensibili e le norme sulla privacy.
È fondamentale ricordare che il percorso formativo di un Data Scientist è un processo senza fine. Con l'evoluzione rapida delle tecnologie, è necessario che uno "scienziato dei dati" mantenga le sue competenze costantemente aggiornate.
Il Data Scientist deve possedere un insieme unico di competenze che variano tra l'informatica, l'analisi statistica e la business intelligence. Le competenze fondamentali comprendono:
Oltre a queste competenze tecniche, un bravo Data Scientist deve possedere forti competenze in business intelligence e project management, per riuscire a applicare in modo appropriato le informazioni estrapolate dai dati alle esigenze strategiche dell'azienda. Inoltre, deve essere dotato di ottime capacità di comunicazione per presentare i risultati delle sue analisi in modo comprensibile ai manager aziendali e poter prendere decisioni basate sui dati.
p>Da non sottovalutare, inoltre, è la necessità per un Data Scientist di avere una propensione all'aggiornamento continuo. Essendo un settore in continua evoluzione, è fondamentale restare al passo con le nuove tecniche e tecnologie di analisi dei dati.
Inoltre, le competenze in campo sociale ed economico sono rilevanti, dal momento che la creazione di modelli predittivi deve tener conto delle dinamiche del mercato, del comportamento dei consumatori e della normativa.
| Settore | Informatica |
| Livello minimo di studio | - |
| Diploma consigliato | - |
| Studio di lavoro | - |
| Integrazione professionale | - |
| Stipendio di base | - |
