Ogni volta che navighiamo su internet, usiamo Instagram o compriamo qualcosa su Amazon, lasciamo delle tracce sotto forma di dati. Questi dati vengono raccolti e analizzati dalle aziende che li posseggono, in modo da comprendere meglio il nostro comportamento, i nostri interessi e prevedere le nostre azioni future. Per esempio, hai mai notato che dopo aver cercato un prodotto su internet inizi a vedere delle pubblicità di quel prodotto o di prodotti simili su tutti i siti che visiti? Questo succede perché i dati della tua navigazione vengono analizzati e usati per prevedere le tue intenzioni d’acquisto.
Con l’avvento degli smartphone e all’aumentare del tempo trascorso online, la quantità di dati è davvero esplosa. Per analizzare questa enorme quantità di dati sono nate diverse figure professionali, tra cui quella del data scientist. Come vedremo, si tratta di un lavoro molto interessante che offre ottime opportunità.
Cosa fa un data scientist?
Un data scientist è un professionista specializzato nell’analisi, nell’interpretazione e nell’estrazione di informazioni da grandi volumi di dati. I data scientist utilizzano le loro competenze in statistica, programmazione e machine learning per analizzare i dati e ricavare informazioni preziose che possono aiutare le aziende a prendere decisioni. In genere, le responsabilità principali di un data scientist comprendono:
- Raccolta dei dati: acquisizione, pulizia e strutturazione dei dati da varie fonti per renderli adatti all’analisi.
- Analisi esplorativa dei dati: identificazione di tendenze e relazioni nei dati attraverso la visualizzazione e l’utilizzo di metodi statistici.
- Sviluppo del modello: un modello di machine learning è una rappresentazione matematica che utilizza dati storici per prevedere cosa potrebbe succedere in futuro. Solitamente un nuovo modello viene “addestrato” utilizzando dei dati e poi, una volta che è pronto, viene utilizzato per aiutare l’azienda a fare previsioni e prendere decisioni.
- Interpretazione e comunicazione dei risultati: presentare le intuizioni e i risultati ai manager dell’azienda in modo facilmente comprensibile e fornire consigli basati sull’analisi dei dati.
- Collaborazione con altri team nell’azienda: lavorare a stretto contatto con altri professionisti, come ingegneri dei dati, sviluppatori di software, product manager e manager aziendali, per garantire che gli approfondimenti basati sui dati siano efficacemente integrati nei processi aziendali e nel processo decisionale.
Alcuni dei motivi per cui in tanti vogliono lavorare in data science
Raccogliendo quantità di dati sempre maggiori, le aziende hanno bisogno di personale in grado di analizzare quei dati ed estrarre intuizioni che possano aiutare l’azienda a crescere. Inoltre, le tecnologie utilizzate sono in continua evoluzione e permettono di ottenere sempre più valore dai dati.
Tra i neolaureati in materie scientifiche, da qualche anno data science è diventato uno dei percorsi più richiesti. Alcuni dei motivi principali sono i seguenti:
- Stipendi elevati: i data scientist sono tra i professionisti più pagati del settore tecnologico, grazie all’elevata richiesta di queste competenze e alla natura specialistica del loro lavoro.
- Lavoro interessante e stimolante: i data scientist lavorano spesso su problemi impegnativi e stimolanti, il che porta a un’elevata soddisfazione lavorativa.
- Competenze trasferibili: data science richiede un mix di competenze, tra cui la programmazione, la statistica, la visualizzazione dei dati e le conoscenze specifiche del settore. Queste competenze sono trasferibili a diversi ruoli e settori, offrendo flessibilità e adattabilità in un mercato del lavoro in continua evoluzione.
- Apprendimento e crescita professionale: la rapida e continua evoluzione delle tecnologie utilizzate in data science richiede ai professionisti di rimanere aggiornati con le tecniche, gli strumenti e le ricerche più recenti.
Come diventare data scientist?
Essendo una professione relativamente nuova (il termine “data scientist” fu coniato nel 2008 quando Facebook iniziò ad analizzare i suoi dati), esistono diversi percorsi per diventare data scientist.
Le principali competenze richieste per essere un buon data scientist sono matematica e statistica. Su quelle fondamenta poi vanno costruite delle competenze più specifiche di programmazione di computer e comprensione di algoritmi.
Il base alla propria età, studi e conoscenze, ognuno può scegliere il percorso più adatto per sviluppare queste competenze:
- Laurea triennale in materie scientifiche: iscriversi a un corso di laurea pertinente come informatica, statistica, matematica, data science o ingegneria. Alcune università offrono programmi dedicati alla data science, ma ognuna di queste specializzazioni può fornire una buona base per una carriera in questo campo.
- Master in data science: per chi avesse già iniziato la propria carriera e volesse diventare data scientist è possibile fare un master. Alcune università italiane offrono master in data science (Università di Bologna, Sole24Ore), ma le opportunità migliori si trovano negli Stati Uniti (sia a livello formativo, sia come successive opportunità di lavoro).
- Corso accelerato online: ottima soluzione per chi volesse reindirizzare la propria carriera. Esistono tantissime scuole specializzate che offrono “bootcamp” online (ovvero corsi accelerati) per diventare data scientist. Di solito durano dai tre a sei mesi e costano dai 10 ai 20 mila dollari. È importante notare che questi corsi sono a tempo pieno e richiedono un impegno notevole. Tra le migliori scuole ci sono General Assembly, Springboard e Flatiron.
- Corsi online part-time: per chi volesse imparare nel tempo libero, esistono moltissimi siti con corsi online come Dataquest, Datacamp e Udemy.
Principali differenze tra un data scientist e un data analyst
Spesso questi due termini vengono utilizzati per riferirsi allo stesso ruolo, ma è bene fare una distinzione tra le responsabilità e le competenze di ciascuno.
I data analyst si concentrano principalmente sull’analisi e l’interpretazione dei dati per rispondere a specifiche domande aziendali. I data scientist, invece, vanno oltre l’analisi dei dati e creano modelli predittivi finalizzati alla previsione di ciò che potrebbe succedere in futuro. In parole semplici, i data analyst usano i dati per capire cosa è successo, mentre i data scientist li usano per capire cosa succederà.
Per quanto riguarda le competenze tecniche, i data analyst possiedono in genere solide competenze in SQL, strumenti di visualizzazione dei dati (ad esempio, Tableau, Power BI) e programmazione di base (ad esempio, Python o R) per la manipolazione e l’analisi dei dati. I data scientist possiedono competenze più avanzate, tra cui gli algoritmi di machine learning, metodi statistici avanzati e capacità di programmazione più sofisticate.
Nonostante queste differenze, può esserci una significativa sovrapposizione tra i due ruoli, soprattutto nelle aziende più piccole. Entrambi i ruoli sono essenziali nello sfruttare i dati per creare valore e prendere decisioni informate.
