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Data Scientist

Chi è il data scientist

Il data scientist è un professionista specializzato nella raccolta e analisi di grandi quantità di dati. Un data scientist combina informatica, statistica e matematica per elaborare e modellare i dati, quindi interpreta i risultati per fornire indicazioni strategiche per il successo di aziende e altre organizzazioni.

Usando strumenti e software avanzati, il data scientist esamina i dati per scoprire schemi, pattern e trend. Deve poi essere in grado di presentare e comunicare i risultati individuati a leader aziendali, colleghi e clienti: per questo è richiesta anche una grande capacità comunicativa.

È fondamentale che abbia la capacità di fare le domande giuste, prima di cercare le risposte nei dati. Ecco quindi che il data scientist deve anche conoscere il settore di riferimento, comprendere il contesto di origine e raccolta dei dati, essere scettico sui presupposti esistenti e possedere una grande curiosità nell’esplorare nuove soluzioni.

Cosa fa il data scientist

Le attività principali di un data scientist sono:

• raccogliere enormi volumi di dati strutturati e non strutturati
• pulire i dati per eliminare le informazioni irrilevanti e preparare i dati per la pre-elaborazione e la modellazione
• eseguire analisi esplorative dei dati (EDA, Exploratory Data Analysis) per determinare come gestire i dati mancanti e per cercare tendenze e opportunità
• codificare nuovi algoritmi per la raccolta e l’elaborazione dei data set
• comunicare previsioni e risultati agli stakeholder attraverso report e data visualization
• raccomandare modifiche a procedure e strategie esistenti

Come diventare data scientist

La maggior parte delle aziende cerca data scientist in possesso di un dottorato di ricerca (Ph.D): si tratta infatti di una professione altamente specializzata, che richiede conoscenze approfondite in diversi ambiti.

Per diventare data scientist sono quindi necessarie lauree in campo informatico, matematico, statistico o ambiti affini, che consentano di acquisire competenze diversificate, che spaziano dalla tecnologia alla conoscenza del mercato e del business, fino alla capacità di utilizzare intelligenza artificiale, tecniche di machine learning, linguaggi di programmazione e tool di visualizzazione dati.

Per diventare data scientist sono necessarie queste competenze:

• architettura e modellazione di dati
• strumenti e tecniche di business intelligence (BI) e data warehouse (DW)
• linguaggi di programmazione (come Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB)
• piattaforme di big data (come MongoDB, Oracle, Microsoft Azure, Cloudera)
• tecniche di machine learning (natural language processing, classification, clustering, ensemble methods, deep learning)
• estrazione di dati (data mining), pulizia dei dati (data cleaning) e data wrangling / data munging
• cloud computing

Non bisogna sottovalutare poi l’aspetto di reportistica: qualsiasi pattern riscontrato o soluzione individuata tramite l’analisi dei dati deve essere reso comprensibile agli stakeholder. Solo in questo modo infatti sarà possibile prendere decisioni data-driven che abbiano un impatto rilevante sul business. Per questo sono fondamentali competenze in strumenti e tecniche di data visualization (ad esempio, Tableau, SAS, D3.js, oltre alle librerie di Python, Java ed R).

Carriera del data scientist

I professionisti che vogliono iniziare una carriera nella data science solitamente accumulano esperienza e competenze lavorando con ruoli entry level nell’ambito data analysis o business intelligence. In questo modo arricchiscono il proprio curriculum con un portfolio di progetti, che supporta la formazione accademica con esperienza diretta.

La carriera di un data scientist è poi contraddistinta dalla crescente complessità dei progetti a cui partecipa. Tale complessità richiede il lavoro di una squadra di professionisti, che viene affidata al data scientist: nella progressione di carriera di un data scientist le mansioni di tipo gestionale diventano quindi sempre più rilevanti.

Data science nei prossimi anni

I data scientist sono una ‘scoperta’ recente del mondo del lavoro. Si tratta di una figura professionale che ha conquistato la scena negli ultimi dieci anni, grazie alla maggiore disponibilità di dati, alle nuove capacità di elaborazione degli hardware, a software e tool innovativi, alla nuova consapevolezza delle aziende sull’importanza di compiere decisioni strategiche basandosi sui dati.

Per quanto recente, il data scientist si è guadagnato il titolo di ‘lavoro più sexy del XXI secolo’, come recita un articolo della Harvard Business Review diventato ormai celebre (“Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”). È infatti una delle figure professionali più richieste, e i candidati vengono contesi tra le aziende. Questo rende la carriera del data scientist anche una delle più redditizie in ambito ICT - e il trend è in costante crescita.

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