chi è il data scientist?

I data scientist utilizzano metodi e tecnologie all'avanguardia per elaborare dati che influenzano i processi decisionali delle aziende. Il data scientist ha una mente analitica, ottime capacità matematiche e statistiche, che sfrutta per studiare i dati raccolti a sua disposizione. Questa analisi permette di prevedere quale sia la migliore decisione da prendere sulla base delle migliori informazioni possibili.

Oggi più che mai, aziende, governi e altri tipi di istituzioni si affidano ai dati per prendere le loro decisioni. Questi dati possono tracciare qualsiasi cosa, dai flussi di traffico alle abitudini di acquisto dei consumatori, fino ai modelli meteorologici. Ma i dati grezzi non possono aiutare coloro che prendono decisioni a scegliere le opzioni migliori; qualcuno deve elaborarli e analizzarli. Questo compito spetta ai data scientist, analisti esperti con una profonda conoscenza della tecnologia e delle scienze statistiche.

cosa fa un data scientist?

I data scientist combinano le loro capacità analitiche con la conoscenza dell'argomento che stanno analizzando, in modo da creare modelli e strategie di sviluppo. Attraverso l’uso di questi modelli, i data scientist cercano di comprendere le situazioni passate e presenti e persino di prevedere le tendenze future. Il loro compito è quello di saper gestire i big data (grandi quantità di dati, strutturati e non strutturati) e trarne insight utili per l’attività dell’organizzazione per cui lavora.

Come tutti gli scienziati, i data scientist non solo eseguono le loro analisi, ma presentano anche i loro risultati ad altri. Che si tratti di comunicare con la direzione aziendale, con il governo o con il pubblico, un data scientist deve essere in grado di fornire informazioni chiare e utili, quindi di rielaborare i risultati ottenuti in modo che siano comprensibili e sfruttabili dai destinatari. Ciò significa che le capacità di comunicazione sono un elemento fondamentale del lavoro di un data scientist.

Hai le capacità analitiche e le competenze matematiche per lavorare come data scientist? Se la risposta è sì, allora continua a leggere per scoprire quali sono le competenze e le qualifiche di cui hai bisogno per avere successo nel ruolo di data scientist.

offerte data scientist
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quali ruoli ha il data scientist?

Il principale ruolo del data scientist è quello di creare dei sistemi e modelli matematici utili ad elaborare determinati dati, con lo scopo di ottenere risultati specifici. Queste strutture devono supportare un’analisi mirata delle informazioni ricevute, spesso su più parametri, che possa poi essere tradotta in documentazione valida per essere sfruttata durante i processi decisionali aziendali. Il data scientist ha anche il compito di comunicare i risultati ottenuti in maniera chiara e responsiva ai suoi referenti.

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data scientist stipendio

Un data scientist è un professionista altamente qualificato e la sua retribuzione riflette questo fatto. Secondo le stime nazionali, in Italia nel 2022 un data scientist nel pieno della carriera guadagna in genere circa € 39.000 all'anno, mentre un professionista molto esperto può arrivare a guadagnare circa € 80.000 all’anno. Poiché i data scientist lavorano in una vasta gamma di istituzioni diverse, gli stipendi possono variare a seconda del datore di lavoro e del settore in cui operano.

 Per esempio, i data scientist che iniziano a lavorare in un ambiente aziendale possono guadagnare di più rispetto ai loro colleghi che lavorano in ambito accademico. Le posizioni entry-level comportano un pacchetto retributivo che si aggira intorno a € 27.000, a fare la differenza è soprattutto l’esperienza accumulata. 

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ragazza che lavora come data scientist
ragazza che lavora come data scientist
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tipi di data scientist

All'interno del mondo del data science si ha la possibilità di conseguire una serie di specializzazioni diverse. Tra di esse si possono trovare:

  • data engineering: il data engineer costruisce e controlla le strutture utilizzate per l'analisi, consolidando, ripulendo e strutturando i dati raccolti da più fonti.
  • gestione e architettura dei database: un passo oltre rispetto al data engineer, questo specialista progetta la struttura digitale di una specifica organizzazione.
  • analisi dei dati operativi: meno tecnico degli altri, l'analista dei dati operativi utilizza software statistici per valutare e risolvere problemi aziendali specifici.
  • analisi dei dati di marketing: utilizzando strumenti analitici, questo analista misura e migliora l'efficacia di una campagna di marketing, in particolare in termini di ROI e tenendo conto delle tendenze del momento.
  • machine learning: un campo in crescita nell'ambito della scienza dei dati; i data scientist specializzati in machine learning creano algoritmi che funzionano senza la partecipazione diretta dell'uomo. Questi sistemi automatizzati possono lavorare molto più velocemente degli esseri umani, il che li rende ideali per gestire grandi insiemi di dati.
  • intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale (AI) è un'altra area di specializzazione della scienza dei dati. Sebbene sia correlata al machine learning, l'AI ha metodi e principi propri e molti data scientist si specializzano nell'una o nell'altra tecnologia.
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lavorare come data scientist

L’attività di un data scientist è altamente specializzata e può aprire le porte a numerose opportunità di carriera. I prossimi paragrafi descrivono il lavoro quotidiano e l'ambiente di lavoro di un data scientist.

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istruzione e competenze

Nella maggior parte dei casi, i data scientist danno inizio alla propria carriera lavorativa attraverso studi universitari correlati con questa disciplina. I percorsi accademici che permettono di affacciarsi ad una carriera nella scienza dei dati includono materie come matematica, statistica e informatica. Alcune università offrono anche dei corsi di laurea specifici in scienza dei dati. Inoltre, alcuni data scientist iniziano la loro attività dopo aver conseguito una laurea in settori che comportano un significativo lavoro di analisi e sviluppo dei dati. Queste materie includono discipline STEM come la fisica o l'ingegneria, ma anche altre scienze ad alto contenuto statistico, come la psicologia o l'economia. Anche i laureati in altri settori possono passare alla scienza dei dati seguendo appositi corsi di perfezionamento. Questo tipo di corsi post-universitari ha lo scopo di portare rapidamente i laureati in altre materie ad aggiornarsi in questo nuovo settore, sempre più fondamentale vista la necessità preponderante nel mondo del lavoro di prendere decisioni data driven.

Sebbene la laurea in una materia affine sia il modo più comune per iniziare una carriera nella scienza dei dati, non è l'unico. Anche un periodo di tirocinio, che combina l'apprendimento in aula con la formazione sul posto di lavoro, può portare ad un impiego nel settore.

capacità e competenze

Il set di competenze di un data scientist comprende abilità analitiche e comunicative. Il cuore del lavoro è l'analisi e l'interpretazione dei dati. Quindi, le competenze necessarie per poter progredire nella carriera lavorativa di data scientist sono:

  • possedere una mentalità analitica e la capacità di risolvere i problemi utilizzando i dati a propria disposizione.
  • avere esperienza nella gestione dei database e padroneggiare i loro strumenti di analisi.
  • conoscere i pacchetti software e i linguaggi di programmazione utili in questa disciplina. È importante in questo senso mantenersi in costante aggiornamento durante tutto il proprio percorso di carriera lavorativa.

Nello specifico, un data scientist deve avere una solida base di competenze tecniche e analitiche, tra le quali:

  • ottime capacità di programmazione in linguaggi come R o Python; 
  • conoscenza ed expertise nel campo del Machine Learning e Deep Learning; 
  • familiarità con tecnologie Big Data come Spark e Cloud Computing (AWS, Google Cloud, Azure).

Tuttavia, l'attività di data scientist non si limita alla semplice analisi dei dati e alla costruzione di modelli basati su di essi. Affinché i risultati dell’analisi siano utili, è indispensabile la loro condivisione:

  • questo può significare possedere delle buone capacità di comunicazione verbale, anche in pubblico durante riunioni o conferenze.
  • è possibile anche comunicare i risultati in forma scritta, tramite relazioni, articoli o addirittura libri. In questo caso bisogna possedere buone doti di scrittura, chiarezza compositiva e correttezza sintattica.
  • fondamentale, infine, la capacità di saper spiegare il proprio lavoro in modo chiaro, soprattutto a persone che non hanno un background di analisi dati. Si tratta quindi di operare una vera e propria traduzione da un linguaggio tecnico scientifico specializzato ad un formato alla portata di tutti.
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FAQ sul lavoro come data scientist

Ecco le domande più frequenti sul lavoro di un data scientist:

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