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Dati, dati, dati e ancora dati. Ma per darli valore è necessario elaborarli e metterli in relazione, un’attività che può essere automatizzata solo in parte, grazie all’AI e al Machine Learning. Da qualche anno esiste infatti una figura professionale che si occupa del reperimento, gestione e analisi dei dati: il Data Scientist. Abbiamo riassunto per te le nozioni più importanti per scoprire tutto su una delle professioni più richieste nel mercato del lavoro.
Chi è il Data Scientist?
L’esperto di Data Science è una nuova generazione di professionisti che si occupano dell’analisi dei dati. Essi coniugano le capacità tecniche e l’intuizione necessaria per elaborare grandi set di dati, composti da big data, data wharehouse e database aziendali, per rispondere a domande complesse, intercettare le tendenze ed elaborare report che sono alla base delle decisioni data driven dei top manager. In sostanza si tratta di professionisti della business intelligence, in grado di analizzare i dati disaggregati attraverso analisi quantitative e qualitative per riuscire a trasformarli in elementi di valore.
Quali sono le caratteristiche del Data Scientist?
La curiosità è la caratteristica di un Data Scientist di successo. In genere i Data Scientist sono profondi pensatori, animati da un'intensa curiosità intellettuale. La Data Science è incentrata sull'essere curiosi: porsi nuove domande, fare nuove scoperte e apprendere nuove cose. Se chiedete a un Data Scientist di valore qual è la motivazione principale del suo lavoro, vi risponderà che risiede nella possibilità di esercitare creatività e ingegnosità per risolvere problemi difficili. È molto stimolante dedicarsi costantemente a far parlare dati disomogenei per individuare elementi certi, perché misurati, relativi ai bisogni e comportamenti degli utenti e tendenze del mercato. Far parlare i dati è una questione che va oltre la semplice osservazione, si tratta di scoprire elementi reali nascosti tra i numeri. I Data Scientist sono specialisti del problem solving e dell’intuizione, seppur affiancata da processi semi automatizzati. I Data Scientist sono appassionati di ciò che fanno e raccolgono grandi soddisfazioni nell'affrontare la sfida di estrarre dai dati elementi di valore per le aziende.Cosa fa il Data Scientist?
Le attività del Data Scientist includono:1. Identificazione dei problemi di analisi dei dati che offrono le maggiori opportunità all'organizzazione
La prima fase di un progetto di Data Science deve affrontare il problema generale dell’analisi dei dati di un mercato, di un’azienda e dei suoi competitor, di un prodotto o di un bisogno dell’utente relativo a uno specifico settore. La visione d'insieme permette di avere informazioni e di attivare la curiosità e l’intuizione tipiche del lavoro del Data Scientist.2. Determinazione dei set di dati e delle variabili corrette
Dopo l’analisi generale il Data Scientist individua e attiva la raccolta di grandi e piccoli set di dati strutturati e non strutturati, provenienti da varie fonti.3. Pulizia e convalida dei dati per garantire accuratezza, completezza e uniformità
L’operazione di data mining prosegue con le fasi di pulizia, convalida, normalizzazione e aggregazione dei dati.4. Elaborare e applicare modelli e algoritmi sui data set individuati
In questa fase il Data Scientist applica le sue competenze attivando algoritmi che estraggono i dati ritenuti rilevanti.5. Analisi dei dati per identificare schemi e tendenze
Dall'elaborazione dei dati emergono risultati che vanno ulteriormente selezionati secondo gli obiettivi della ricerca.6. Interpretazione dei dati per scoprire soluzioni e opportunità
Si tratta della fase in cui il Data Scientist interpreta i risultati e individua comportamenti, bisogni, tendenze del mercato e opportunità non ancora individuate dai competitori.7. Comunicare i risultati utilizzando la visualizzazione e altri mezzi
Questo è il momento in cui il Data Scientist è chiamato a rendere intellegibili le sue scoperte e comprensibile il risultato del processo di data analytics. Una fase a volte sottovalutata, ma essenziale per fornire ai decisori aziendali elementi certi riguardo alle possibilità di sviluppo del business. Si usano elaborazioni grafiche, commenti e riunioni, avvalendosi di ogni strumento che consenta ai manager di fare propri i risultati e assumere decisioni data driven. Il lavoro del Data Scientist diventa essenziale nel processo di digital transformation di un’azienda, perché il suo lavoro è alla base dell’elaborazione di processi e progettazione di prodotti costruiti sulle necessità dell’utente e sui dati di mercato. L’attività del Data Scientist abbina a fasi in cui lo scienziato è chiamato a dare il meglio nella fase di analisi del problema, scelta del set di dati e dell’algoritmo che ne estrarrà gli elementi essenziali del report, e momenti di condivisione, in cui il professionista è chiamato a relazionarsi con tutti i manager aziendali. Saranno infatti questi ultimi a fornire elementi importanti per individuare le principali domande che richiedono risposte attraverso la data analysis, alle quali il data scientist aggiungerà quelle provenienti dalla sua intuizione e curiosità.Come si diventa Data Scientist?
In genere è necessario frequentare un Master in Data Science e AI. Sono ancora molto rari i corsi di specializzazione attivati dalle università italiane, ma è possibile individuare soggetti pubblici e privati che offrono master e formazione di grande qualità. Ecco le principali conoscenze che sono spesso alla base del background formativo del data scientist.Istruzione
Il Data Scientist ha spesso un background con laurea, triennale o specialistica, in Matematica, Ingegneria, Fisica, Informatica o comunque “scienze dure”, come dicono gli Inglesi, per individuare le facoltà che insegnano scienze esatte. L’approccio scientifico è infatti essenziale per ottenere risultati nella data science, unito però a una naturale curiosità e capacità di analisi e soluzione dei problemi, con la velocità richiesta in genere in ambienti imprenditoriali.Conoscenza dei linguaggi di programmazione per la Data Science
Alla base della formazione trasversale del Data Scientist c’è sicuramente una competenza nella programmazione con linguaggi orientati all’analisi statistica dei dati, come il linguaggio R. Questo linguaggio ti permette di risolvere problemi legati all’analisi dei dati. R è estremamente diffuso tra i professionisti dell’analisi statistica e non è tra i più complessi linguaggi da imparare. Sono tanti gli strumenti online per l’apprendimento del linguaggio R, risorsa al momento imprescindibile nel set di competenze del data scientist. Se conosci già altri linguaggi di programmazione, l’apprendimento di R risulterà ancora più semplice.
Altro strumento fondamentale è un linguaggio di programmazione molto comune per la data scienze. Si tratta di Python, altrettanto diffuso tra i Data Scientist di tutto il mondo. Si tratta di un linguaggio molto versatile, in grado di analizzare dati in vari formati, creare set di dati e individuare i dati di cui hai bisogno attraverso la ricerca su Google.
Sia R che Python sono linguaggi di programmazione open-source, sviluppati da una grande comunità di utilizzatori, che aggiungono continuamente nuove librerie o strumenti, ma presentano qualche differenza: R è utilizzato principalmente per l'analisi statistica mentre Python fornisce un approccio più generale alla scienza dei dati. R e Python rappresentano lo stato dell'arte in termini di linguaggio di programmazione orientato alla scienza dei dati. Imparare entrambi sarebbe, ovviamente, la soluzione ideale per un data scientist. Python è un linguaggio generico con una sintassi leggibile mentre R è elaborato da statistici e parla la loro lingua.
Abilità nella visualizzazione e proposizione dei risultati dell’analisi dei dati
Il mondo degli affari produce ogni giorno una enorme quantità di dati. Il Data Scientist è chiamato a tradurli in un formato che sarà facile da comprendere. Se vuoi rendere i risultati del lavoro di data analysis comprensibile, devi tradurlo in grafici. In genere i Data Scientist usano tool come Tableau per realizzare elementi grafici facilmente comprensibili.
Alla base di un rapporto da trasmettere anche ai manager privi di competenze specifiche è la sua comprensibilità, data dall’aspetto grafico, ma anche dalle modalità di descrizione degli elementi fondamentali emersi dal processo di data science. Si tratta di elementi che forniscono elementi di valutazione sulla fase di mercato analizzata, ma anche di analisi elementi predittiva, che individua tendenze e opportunità.
Uno scienziato dei dati non può lavorare da solo. Dovrai collaborare con i dirigenti aziendali per sviluppare strategie, con i product manager e i designer per creare prodotti migliori, e aiutare i marketer per avviare campagne guidate dai dati, che promettono risultati migliori.
Quanto guadagna in Italia un data scientist
Il Data Scientist è una delle figure professionali più richieste tra le professioni digitali. Secondo i dati dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano i Data Scientist guadagnano in media negli Stati Uniti 110.000 dollari, in Europa circa 68.000 dollari e in Italia 30.000 euro. Il dato statunitense, secondo l’Osservatorio, è legato anche alla seniority degli analisti americani, perché nel Nord America questa nuova professione è attiva da oltre 15 anni. Altro elemento analizzato dall’Osservatorio è che il 74% delle ricerche di personale è che i recruiter cercano quasi sempre esperti con competenze in ambito dei linguaggi di programmazione R e Python. Quella del data scientist è la professione del futuro, e la domanda sul mercato del lavoro presenta un trend in forte incremento.
Articolo aggiornato il: 09 agosto 2023
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