Il Data Scientist: Cosa Fa? Competenze, Mansioni e Carriera
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Descrizione del Lavoro di Data Scientist
Il Data Scientist studia e interpreta grandi quantità di dati per ricavarne informazioni utili su cui un'azienda possa basare le proprie azioni strategiche. Attraverso l'elaborazione dei Big Data lo "scienziato dei dati" è in grado di rendere comprensibili le informazioni nascoste nei dati, e in ultimo di trasformare i dati in nuova conoscenza e opportunità.
La professione del Data Scientist è nata grazie alla massiccia diffusione della tecnologia e di internet: le aziende oggi sono in grado di raccogliere un enorme numero di dati, anche in tempo reale, che possono analizzare per ricavarne informazioni fondamentali per lo sviluppo del business.
Il Data Scientist deve saper valorizzare la grande mole di dati strutturati e non strutturati a disposizione e individuare tutte le informazioni utili all'azienda: trend, evoluzioni, opportunità commerciali e altri dati di rilevanza statistica.
Ma cosa fa esattamente il Data Scientist?
Il Data Scientist innanzitutto raccoglie i dati da varie fonti - ad esempio applicazioni di business come software ERP e CRM, banche dati, web analytics, social media, documenti elettronici, dati provenienti da sensori - e struttura i dati eterogenei in formati organizzati e accessibili.
Utilizza quindi software per l'analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di machine learning per navigare i database, interrogarli tramite query specifiche ed estrarre le informazioni utili (data mining). In questo modo il Data Scientist riesce a individuare all'interno di un gran numero di dati ininfluenti solo quelle specifiche informazioni che rappresentano un valore per l'azienda, costruendo modelli di correlazione, dimostrando causalità, sviluppando scenari e modelli predittivi.
Per queste sue capacità si può dire che il Data Scientist è l'evoluzione di un analista: a differenza del Data Analyst non cerca solo la soluzione ad un problema specifico, ma elabora i Big Data in diversi modi per scoprire tendenze, opportunità e criticità nascoste e inaspettate che possano avere un impatto rilevante sul business.
È quindi particolarmente importante che il Data Scientist conosca in modo approfondito le dinamiche del business e il funzionamento dell'azienda per cui lavora: per identificare le sfide e i problemi che deve affrontare e le soluzioni che può trovare mentre esplora i dati. Ad esempio, un Data Scientist può aiutare un'impresa a specificare meglio la sua nicchia di mercato, a segmentare il suo pubblico di riferimento, a ottimizzare le strategie di marketing o a ripensare i processi di sviluppo dei prodotti basandosi su dati effettivi (data-driven).
È necessario poi rendere fruibili ai dirigenti le informazioni estrapolate: un'altra mansione del Data Scientist è legata alla visualizzazione dei dati (data visualization) e alla creazione di report. Utilizzando grafici, mappe, tabelle e diagrammi il Data Scientist rende più comprensibili e utilizzabili le proprie scoperte, e può dimostrare la necessità di compiere determinate azioni per aumentare la competitività dell'azienda.
Dove trovano lavoro i Data Scientists?
I Data Scientists lavorano per lo più nei settori della finanza, del retail, dell'e-commerce e del marketing. Tuttavia è una figura professionale che si sta diffondendo un po' ovunque: ci sono opportunità di impiego nel settore manifatturiero, nella logistica e nei trasporti, nelle società di informatica e telecomunicazioni, in banche e assicurazioni, in ambito scientifico, nella sanità e nella Pubblica Amministrazione.
Il lavoro del Data Scientist si svolge principalmente in ufficio, anche se alcune aziende possono offrire la possibilità di lavorare da remoto con orari flessibili.
Compiti e Mansioni del Data Scientist
Le principali mansioni di un Data Scientist sono:
- Raccogliere grandi quantitativi di dati da fonti diverse
- Organizzare e strutturare i dati in formati idonei per l’analisi e interpretazione
- Elaborare i dati tramite strumenti statistici e tecnologici
- Estrapolare dai dati trend e informazioni rilevanti
- Visualizzare i dati per semplificare la comprensione delle informazioni
- Creare report per presentare ai manager le evidenze raccolte
- Suggerire strategie e azioni data driven
Come Diventare Data Scientist? Formazione e Requisiti
Per diventare Data Scientist i titoli di studio consigliati sono una laurea in Data Science, Informatica, Statistica, Matematica, Ingegneria Informatica o Business Administration.
La formazione di un Data Scientist è trasversale: deve infatti permettere di acquisire solide competenze in informatica e programmazione, in tecniche e metodi di statistica, machine learning, data mining e data visualization, oltre che conoscenze di base di economia, marketing e organizzazione aziendale.
Per quanto riguarda le conoscenze in programmazione, le offerte di lavoro per Data Scientist richiedono soprattutto la dimestichezza con i linguaggi di programmazione statistica (ad esempio R o Python) e i linguaggi per database (come SQL), e la capacità di utilizzare software per data management, data exploration & visualization come SAS e Hadoop.
Completano il profilo la conoscenza dei tools di Business Intelligence (BI), dei principi del project management e degli aspetti legali ed etici legati alla gestione dei dati e delle informazioni, ad esempio per quanto riguarda il trattamento di dati sensibili e le norme sulla privacy.
Ma la formazione del Data Scientist non può mai dirsi conclusa: le tecnologie si evolvono rapidamente e così devono aggiornarsi costantemente anche le competenze degli "scienziati dei dati".
Competenze di un Data Scientist
Le principali competenze che possono essere richieste ad un Data Scientist sono:
- Capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (Big Data)
- Conoscenza dei principali DBMS (DataBase Management System)
- Competenze in analisi statistica
- Conoscenza di linguaggi di programmazione
- Competenza in semantica e ontologia per la gestione delle informazioni
- Conoscenza di tecniche e strumenti di Business Intelligence
- Competenze in project management
- Capacità organizzative e gestionali
- Doti comunicative
- Problem solving
- Propensione all'aggiornamento costante
Sbocchi Lavorativi e Carriera del Data Scientist
Essendo una professione nata di recente, non esiste uno sviluppo di carriera standard per chi lavora come Data Scientist.
Prima di diventare Data Scientist, alcuni consolidano le proprie capacità tecniche nella gestione e analisi di grandi quantità di dati ricoprendo la posizione di Data Analyst, mentre altri si preparano alla professione frequentando master, dottorati e corsi di specializzazione in Data Science e Big Data Analytics.
Solitamente si viene assunti come Data Scientist junior e dopo alcuni anni di esperienza si possono raggiungere posizioni senior, che spesso implicano la gestione di progetti più complessi e il coordinamento di un team di analisti, informatici e altri profili tecnici, come Project Manager.
Le competenze acquisite permettono anche l'avvio di una carriera nella consulenza, come professionista autonomo o presso studi e società di consulenza che offrono alla aziende servizi qualificati per la gestione e l'analisi dei Big Data.
Buoni Motivi per Lavorare Come Data Scientist
Lavorare come Data Scientist è indicato per chi è appassionato di statistica e programmazione, e si trova a suo agio nel gestire enormi quantità di dati.
Ma perché scegliere di diventare Data Scientist?
I motivi sono vari:
Innanzitutto è una professione in grande ascesa, molto richiesta dalle aziende - dato che il ruolo strategico del Data Scientist è sempre più riconosciuto e apprezzato in ogni settore economico - ma con un numero limitato di professionisti attivi nel campo. Ci sono quindi numerose offerte di lavoro che richiedono competenze in Data Science, molto ben retribuite e con poca concorrenza.
Inoltre, intraprendere una carriera come Data Scientist significa scegliere una professione all'avanguardia dello sviluppo tecnologico, tra data mining, machine learning e AI (intelligenza artificiale).
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