Un professionista a 360 gradi che si confronta ogni giorno con una mole enorme di dati, analizzandoli e cercando di indirizzarli verso un dato obiettivo. Stiamo parlando del Data Scientist, una delle figure più ricercate da aziende e imprese per accrescere la produttività del lavoro.
Basti pensare che, stando a quanto riportato da un'indagine del Politecnico di Milano, in Italia 1 azienda su 2 ha in organico un Data Scientist. Si tratta infatti di una figura altamente specializzata, capace di fare la differenze nei processi lavorativi più districati.
Vediamo insieme cosa fa un Data Scientist e quale percorso di studio seguire per cimentarsi con questa professione.
Data Scientist: cosa fa e quali sono le sue competenze
In generale, il compito di un Data Scientist è saper gestire i cosiddetti Big Data (dati in grandi quantità, strutturati e non strutturati) e trarne indicazioni utili per l’attività e il successo dell’organizzazione per cui lavora.
La formazione universitaria di un Data Scientist può andare addirittura oltre quella universitaria, perché le sue competenze spaziano su più fronti: dalla conoscenza di data mining e software per l'analisi dati, passando per i metodi statistici e fino ad arrivare ai modelli predittivi.
Si tratta di un professionista che opera a stretto contatto con le tecnologie Analytics e Machine Learning, senza dimenticare l'ultima arrivata: l'AI.
Cosa fa un Data Scientist? Spiegato in modo facile, deve occuparsi di valorizzare i dati messi a disposizione dall'azienda per cui lavora, con lo scopo di produrre modelli di analisi e predizione circa i valori futuri.
Per i non addetti ai lavori stiamo parlando principalmente di analisi statistica: un Data Scientist si occupa di sviluppare strategie per l'analisi dei dati, preparare i dati per l'analisi, esplorare, analizzare e visualizzare i dati, nonché creare modelli con i dati utilizzando linguaggi di programmazione come ad esempio Python.
Ne consegue che un Data Scientist deve possedere diverse competenze. Vale a dire la conoscenza approfondita di tecniche matematico-statistiche; lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning e dimestichezza con più linguaggi di programmazione.
I Data Scientist più specializzati possiedono anche competenze più innovative e specialistiche come il data wrangling o munging, che consente di partire dai dati grezzi (raw data) per trasformarli in dati omogenei nel formato, in grado di essere portati nel processo di Analytics.
A tutto ciò si vanno a unire le 'soft skills', come la curiosità, la comunicazione chiara, il problem solving e il lavoro di squadra.
Come diventare un Data Scientist
Per diventare un Data Scientist serve almeno una laurea specialistica, e quasi sempre in materie con indirizzo scientifico: quindi Matematica, Ingegneria, Fisica, Informatica, Statistica, Economia vanno più che bene come base di partenza.
La preparazione va poi completata e ampliata con l'apprendimento dei linguaggi orientati all’analisi statistica dei dati, a partire da R e Python, e conoscenze di Analytics e Machine Learning.
Non è escluso però che venga richiesta anche una specializzazione di livello superiore, come un Master in Data Science che può fornire competenze di ingegneria software di base.
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