Le aziende che devono fare i conti con una disponibilità di Big Data, hanno bisogno di qualcuno che le aiuti a sviluppare l’infrastruttura necessaria per gestirli.
Cosa fa un Data Scientist, ma anche un data engineer è presto detto: gestione ed ottimizzazione delle informazioni, e non solo.
Un famoso scrittore isrealiano Yuval Noah Harari afferma che oggi “siamo nell’era del dataismo”. Infatti, oggi informazioni e dati arrivano da ogni dove sommergendoci anche individualmente: la loro gestione, in determinati casi, diventa una opportunità di lavoro.
Cosa fa nello specifico questo professionista, lo abbiamo chiesto a chi ha formazione ed esperienza. Perché questa figura professionale ha mansioni e responsabilità rilevanti all’interno di un’azienda.
La responsabilità principale di un esperto di dati è l’analisi dei dati, un processo che inizia con la raccolta dei dati e termina con le decisioni aziendali basate sui risultati finali delle analisi.
Fare il Data Scientist significa quindi influenzare le strategie economiche dell’azienda. O indicare quali sono potenzialmente le scelte migliori sul piano commerciale, ad esempio.
Qualunque sia il compito che è chiamato a svolgere, il compito di questo professionista è quello di padroneggiate linguaggi di programmazione statistica come R o Python, e con linguaggi database, come SQL, per conto di terzi.
Servono poi competenze statistiche, che aiutino a stabilire quali tecniche siano le più idonee agli obiettivi da raggiungere.
A spiegarci meglio come diventare un Data Scientist: guadagni e stipendio, formazione e percorso studi, il dottor. Roberto Marmo, professore a contratto di informatica presso la Facoltà di Ingegneria dell’Università di Pavia.
Come diventare un Data Scientist: istruzione, formazione universitaria, prerequisiti e corsi
Prima di analizzare mansioni e competenze, è bene sapere come diventare Data Scientist: laurea, scuola, corsi o master che consentono di conseguire il titolo di esperto dati o statistico.
In sintesi estrema, tre sono i percorsi più comuni di questa professione. Il primo è quello di seguire un corso universitario ad hoc. Si parla quindi di lauree specialistiche, da conseguire dopo la laurea triennale in informatica, matematica o statistica. Ad offrire infatti, una laurea magistrale è l’Università di Milano-Bicocca e La Sapienza di Roma.
Il secondo percorso è quello che passa attraverso i cosiddetti MOOC, i Massive Open Online Courses. Vale a dire corsi di formazione a distanza. Ce ne sono molti e sono operative realtà ben riconosciute, da Coursera a Udacity, da EdX (nata all’interno del MIT di Boston) a EMMA, nata invece in seno all’Unione Europea.
La terza opzione passa invece dai bootcamp, ossia attraverso una esperienza accelerata e tipicamente esperienziale, con connotazioni pratiche e di progetto.
Il professor Roberto Marmo ritiene: “L’ideale sono i percorsi di laurea trasversali. Perché magari un informatico non ha elevata conoscenza della statistica. Mentre un matematico può avere difficoltà nella scrittura del software”.
“Lo studente – Aggiunge il professor Marmo – può modificare il suo piano di studi inserendo corsi su materie economiche, informatiche o altro. Direi di prestare attenzione alla vasta offerta di corsi che promettono di fare diventare Data Scientist in poche settimane. La quantità di conoscenze è molto ampia e non può essere compressa in poco tempo“.
Prerequisiti e le competenze più richieste
Come diventare un Data Scientist esperto è sempre il professore Roberto Marmo a spiegarcelo. “Bisogna approfondire nel campo dell’informatica la conoscenza dei database, dei big data e del linguaggio di programmazione Python. Inoltre, si può lavorare bene con tanti altri linguaggi ed è necessario conoscere le librerie Pandas o Scikit-learn o TensorFlow”.
“Oltre allo studio dell’informatica e della matematica – Risponde il professor Marmo – anche le cosiddette “soft skill” sono necessarie. Esse servono soprattutto per lo sviluppo della propria creatività. Volendo riassumere le attività lavorative, 50% di analisi dati, 20% validazione risultato, 30% visualizzazione risultato“.
Cosa fa un Data Scientist: mansioni e lavoro
Diventare Data Scientist significa essere un professionista con conoscenze e competenze multidisciplinari. (informatica, programmazione, matematica, data visualization, ecc.) Che permette all’azienda non solo di sfruttare i dati disponibili per generare vantaggio competitivo. Ma anche di creare nuovi modelli di business.
Il professore Roberto Marmo sottolinea che: “Questo professionista analizza i dati per estrarre informazione da trasformare in conoscenza operativa. Tutto ciò tramite l’approccio del metodo scientifico e matematico. Le abilità richieste sono di vario tipo. Capacità di ragionamento scientifico, tecnica per usare gli strumenti necessari, conoscenze avanzate di informatica e matematica“.
Una parola è costantemente presente quando descriviamo ciò che fa questa tipologia di professionista: “analizzare“. Questi professionisti infatti, raccolgono e analizzano i dati, questo è vero. Ma anche gli analisti di dati raccolgono e analizzano i dati.
Quindi, qual è la differenza con un Data Analyst e cosa deve sapere rispetto a questa diversa professione di vuole diventare un Data Scientist?
Gli analisti di dati esaminano set di dati di grandi dimensioni per scegliere tendenze. Sviluppare grafici e creare presentazioni visive che aiutano le aziende a prendere decisioni strategiche migliori.
Il nostro professionista analizzato, d’altra parte, progetta e costruisce nuovi processi per la modellazione e la produzione dei dati. Essi utilizzano prototipi, algoritmi, modelli predittivi e analisi personalizzate.
Quanto guadagna un data scientist: stipendio e retribuzione
Chi vuole svolere questa professione, non solo deve sapere come diventare data scientis, è utile sappia anche che si tratta di professione con eccellente posizione in classifica. Spiaghiamoci meglio.
La scienza dei dati è un settore remunerativo e in rapida crescita. Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti i posti di lavoro in questo settore aumenteranno dell’11 per cento entro il 2024.
Nel report 50 Best Jobs in America di Glassdoor, questa figura professionale è classificata come la migliore posizione lavorativa in ogni settore. In base a parametri come opportunità di lavoro, salario e soddisfazione del proprio ruolo e lavoro.
Lo stipendio medio secondo i dati della Technology and IT Salary Guide negli Stati Uniti varia in base all’esperienza da 87 mila a 140 mila euro all’anno.
Mentre, in Europa i numeri sono un po’ diversi, ma non meno incoraggianti. Si parte dai 37.200€ in Italia per le figure junior fino ad arrivare anche oltre i 100 mila euro.
