DATA SCIENTIST: CHI È, COSA FA E QUANTO GUADAGNA

CHI È LA FIGURA DI DATA SCIENTIST?

La figura di Data Scientist è tra le più nuove, ma al contempo più essenziali nel panorama lavorativo ed è senza dubbio tra le professioni che saranno sempre più richieste dalle imprese.

L’abilità di questa figura spazia su tutte le fasi della gestione dei dati, dalla loro dalla loro raccolta, all’elaborazione e fino all’interpretazione e alla loro applicazione concreta per scopi ben determinati. Il suo obiettivo è quello di aiutare le aziende a sviluppare il loro business, proprio grazie al prezioso contributo dei big data provenienti oggi da fonti decisamente numerose.

Può fornire previsioni sull’andamento del mercato, sull’ottimizzazione dei prodotti o dei processi o sulla relazione tra brand e clienti, in modo da migliorare conversioni, fatturati, efficienza produttiva, comunicazione e innovatività.

Indispensabile per le aziende che affrontano una trasformazione digitale, la professione di Data Science è di grande importanza per ogni tipologia di impresa che desidera sfruttare i dati a sua disposizione per arrivare a nuove performance.

CHE COS’È LA DATA SCIENCE?

La scienza dei dati o Data Science, è un approccio multidisciplinare che prevede tecniche e metodi specifici volti a estrarre e analizzare i dati. Si tratta di una disciplina distinta dalla statistica e dall’informatica, ma ingloba in sé strategie e modus operandi propri della matematica, dell’informatica, della statistica, del più recente machine learning e dell’Artificial Intelligence.

CHE COSA FA LA FIGURA DI DATA SCIENTIST?

La figura di Data Scientist è quello di organizzare grandi quantità di dati (definiti anche Big Data), grazie a competenze specializzate e al supporto di software progettati per lo scopo. I dati che colleziona e interpreta sono di due categorie, strutturati e non strutturati, e da essi riesce a estrarre trend, modelli, informazioni preziose per i processi decisionali dell’azienda per cui lavora.

I dati che questa figura esperta si trova a manipolare sono di diverso tipo, come ad esempio:

• machine generated data, ossia dati prodotti dalle moderne tecnologie quali sensori, GPS, applicazioni o dispositivi di diverso tipo;
• human generated data, ovvero prodotti dalle persone che utilizzano piattaforme web, social e portali online;
• business generated data, una combinazione dei due precedenti.

LE COMPETENZE DI CHI È SPECIALISTA DEI DATI

L’importanza strategica di chi si occupa della gestione dei dati richiede una preparazione adeguata ìe il possesso di skill molto dettagliate.

Tra le competenze ci sono:

• la programmazione (in Python, Javascript, SQL e altri linguaggi utili), che consente alla figura di comprendere e creare architetture complesse di dati e progettare i propri strumenti di lavoro;
• l’analisi quantitativa, ovvero la tecnica che usa modelli matematici e statistici per comprendere il mercato e seguirne l’andamento;
• la conoscenza dei prodotti, dei servizi e delle dinamiche del mercato in cui sono inseriti, in modo da orientare con cognizione le analisi quantitative e la strutturazione di report e modelli predittivi.

Tra le soft skill più richieste ci sono, invece, spiccate doti comunicative e relazionali e la capacità di lavorare in squadra, dato che il ruolo richiede una costante interrelazione con altri colleghi quali ingegneri, esperti di economia, programmatori, data analyst, ricercatori e molti altri.

QUANTO GUADAGNA UNA FIGURA DI DATA SCIENTIST?

Per poter lavorare come Data Scientist è necessario essere in possesso di una laurea di tipo specialistico. Data la complessità del ruolo, però, il percorso formativo dovrebbe essere completato con approfondimenti mirati, ad esempio quelli relativi ai linguaggi di programmazione, al machine learning o alle AI.

Preziosa è anche l’opportunità di proseguire con una specializzazione di livello superiore, come un Master in Data Science o con approfondimenti professionali in e-learning riconosciuti come autorevoli dalle imprese, italiane e globali.

L’esperienza sul campo, anche sviluppata attraverso progetti reali in fase di studio, completa il profilo di un Data Science che verrebbe preso in seria considerazione dai recruiter. Un’ottima opzione per acquisire competenze è quella di sfruttare l’opportunità di svolgere un apprendistato professionalizzante e unire la formazione con la pratica diretta presso aziende operanti nel settore.

COME DIVENTARE SPECIALISTA DEI DATI

Altrettanto indispensabili per aziende, privati e Pubbliche Amministrazioni, sono gli addetti alle pulizie, professionisti spesso sottovalutati, ma in possesso di competenze molto specifiche. Chi si occupa, ad esempio, di pulizie industriali è tenuto a conoscere nel dettaglio prodotti, attrezzature e tecniche, oltre ad avere abilitazioni per operare in contesti rischiosi, in quota o in ambienti molto specifici di lavoro.

Il loro lavoro è indispensabile e lo stipendio varia parecchio a seconda dell’esperienza e del comparto specifico di attività: si va dai 14.000 – 18.000 € all’anno fino a cifre ben più elevate per i responsabili o i manager di imprese di pulizia.

CHE LAUREA SERVE PER DATA SCIENTIST?

A chi opera nella Data Science è richiesto un bagaglio di conoscenze e competenze decisamente ampio, sia teorico, sia pratico. Tra le lauree specialistiche più diffuse tra chi inizia un percorso lavorativo come Data Science ci sono Informatica, Matematica, Ingegneria, Fisica, Economia e Statistica.

PROFILO LAVORATIVO IDEALE DI DATA SCIENTIST

Il ruolo di Data Science è senza ombra di dubbio una professione multidisciplinare, che richiede una preparazione eterogenea. Chi la svolge sa come interfacciarsi con i Data Engineers, ma anche impostare algoritmi per il machine learning. Conosce la matematica avanzata, i modelli statistici e le analisi predittive, e riesce a programmare nei più diffusi linguaggi del settore.

Sa estrarre dati e sintetizzarli attraverso report chiari e intuitivi. Sa gestire gli Analytics e si aggiorna costantemente sulle tecniche più moderne come il data wrangling o munging. Ha anche competenze trasversali circa il marketing, l’economia e la comunicazione ed è altamente specializzato sulle tematiche proprie del comparto in cui opera.

GLI SBOCCHI PROFESSIONALI

Oggi praticamente tutte le aziende si trovano a gestire una quantità di dati decisamente elevata e necessitano di figure esperte che possano guidarle nell’impresa. Nello specifico, le figure di Data Scientist sono particolarmente richieste presso le imprese che fanno dei dati il loro stesso core business o una parte importante dei loro processi.

Quali sono i più comuni sbocchi di Data Scientist?

• La ricerca scientifica.
• La finanza, in particolare in tema di sicurezza e compliance.
• Le telecomunicazioni.
• La Pubblica Amministrazione la sanità.
• Il web e i social media.
• Il settore dell’eCommerce.

L’elenco non è assolutamente esaustivo, perché i potenziali percorsi professionali di chi sa manipolare e gestire i dati sono davvero numerosi.

Le figure di Data Scientist sono generalmente assunte dalle aziende con contratti di lavoro a tempo indeterminato o a tempo determinato, qualora la natura del progetto faccia propendere per questo inquadramento.

Non è esclusa la possibilità di lavorare in smart working, opzione che oggi è favorita dalle moderne tecnologie di comunicazione e scambio di informazioni, che rendono anche quella del Data Scientist una delle professioni svolgibili da remoto. È, però, utile la presenza di queste figure in azienda, dato che si tratta di professionalità spesso impegnate in lavori di squadra dall’ampio respiro.

Visto che la capacità di maneggiare con esperienza i dati è una skill richiesta ovunque nel mondo, per queste figure esiste anche la possibilità concreta di cercare lavoro all’estero, oppure presso sedi italiane di imprese multinazionali. In questo caso, sono richieste skill linguistiche e la capacità di elaborare un CV in inglese (o nella specifica lingua del paese di riferimento).

QUAL È LA DIFFERENZA TRA DATA ANALYST E DATA SCIENTIST?

Data Scientist e Data Analyst sono spesso figure professionali confuse, ma si tratta di due ruoli diversi, anche se per molti versi complementari. Una figura di Data Analyst si occupa dell’estrazione e dell’analisi dei dati, nonché della ricerca di trend e correlazioni tra di essi.

Una figura di Data Scientist si basa sui dati estrapolati, per studiarli, catalogarli, integrarli all’interno di modelli statistici, algoritmi e sistemi predittivi che possano condurre a ipotesi concrete di sviluppo per l’impresa.

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