Oggi i dati hanno un ruolo fondamentale nella vita quotidiana e non a caso si parla spesso di Big Data. Il loro numero negli ultimi anni è aumentato in maniera esponenziale, con un peso sempre più rilevante.
Tali informazioni possono includere contenuti dei social media, immagini, video, dati bancari e telefonici, cookie e così via. Ecco che parallelamente si è affermata una nuova figura professionale, il cosiddetto Data Scientist, ovvero l’esperto di analisi dei dati.
È ormai molto richiesto nel mercato del lavoro ed è di vitale importanza per raggiungere gli obiettivi aziendali che le imprese hanno fissato all’orizzonte.
Il Data Scientist è dunque un cardine della Data Economy ed è stato inserito dal World Economic Forum tra le professioni per le quali la domanda continuerà ad aumentare in futuro.
Andiamo allora a capire chi è esattamente un Data Scientist, che tipo di formazione e competenze deve possedere e quanto può guadagnare.
Cosa fa il Data Scientist?
Lo scopo del Data Scientist è di gestire e analizzare i Big Data per ricavarne informazioni utili al successo dell’azienda per la quale lavora. I dati studiati possono essere di due tipologie: strutturati e non strutturati.
I primi sono suddivisi in categorie e possono essere organizzati da un sistema in maniera automatica, come per esempio i dati di un sito, le coordinate GPS e i dati bancari estratti da uno smartphone.
Invece i dati non strutturati sono più complessi da classificare automaticamente e di conseguenza hanno costi più alti. Sono composti per lo più da feedback e input degli utenti quali e-mail, recensioni, messaggi sui social e molto altro.
Il Data Scientist lavora principalmente sui dati non strutturati per incrementare la competitività e i ricavi della società. Si tratta di una mansione altamente qualificata, con una formazione universitaria che spesso prosegue oltre la laurea magistrale.
Infatti, le sue conoscenze includono metodi statistici, data mining, sistemi predittivi e altro ancora. Inoltre, la persona deve essere in possesso di soft skills, tra cui la capacità di problem solving, la curiosità e l’abilità di lavorare in squadra.
Attualmente questa figura ha una così ampia diffusione e rilevanza perché sempre più aziende stanno puntando sui dati e dunque è necessario poter contare su coloro che abbiano competenze di ingegneria del software.
Il lavoro del Data Scientist poggia però anche sulle migliori tecnologie del momento, quali la Web Analytics, l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.
Cos’è la Data Science
Per comprendere al meglio cosa fa un Data Scientist, è bene spiegare cos’è la Data Science e di cosa si occupa.
Con questo termine ci si riferisce alla Scienza dei Dati, cioè le tecniche multidisciplinari ed i principi metodologici che vogliono ricavare conoscenza e nozioni dai dati, mediante l’analisi eseguita da un esperto, il Data Scientist, appunto.
L’espressione Data Science è stata impiegata per la prima volta dall’informatico Peter Naur nel 1974 all’interno della sua opera “Concise Survey of Computer Methods“.
Solo nel 2001 viene però riconosciuta disciplina distinta rispetto alla statistica e all’informatica grazie a William Cleveland, il quale ne ha definito 6 aree di competenza: modelli, ricerca multidisciplinare, pedagogia, elaborazione dati, teoria e valutazione degli strumenti.
Nel tempo la Data Science è quindi diventata una scienza trasversale che coniuga differenti discipline come statistica, matematica e informatica. Queste ultime sono poi legate a competenze più manageriali per eseguire la lettura e l’analisi dei dati con scopi di business.
Quali competenze deve possedere il Data Scientist
Per diventare un Data Scientist ci sono moltissimi modi, a cominciare dalla laurea magistrale e dalla specializzazione. Al di là però del titolo di studio accademico, sono richieste delle competenze trasversali e diversificate in quanto tale ruolo professionale è strettamente connesso al settore di riferimento.
Un Data Scientist di alto profilo deve essere in possesso delle seguenti skills:
- Analisi quantitativa: questo è il metodo di analisi finanziaria che vuole comprendere il comportamento dei mercati attraverso l’uso di modelli statistici e matematici complessi. In tal modo il Data Scientist può adattare la strategia ai dati ed affidarsi al Machine Learning;
- Programmazione: è forse la skill più importante per il Data Scientist perché va a migliorare le abilità in campo statistico e consente di studiare una vasta mole di dati con l’opportunità di sviluppare i propri strumenti;
- Comprendere il prodotto: capire i prodotti è di grande aiuto per svolgere analisi quantitative, prevedere i comportamenti di un sistema, avere migliori capacità di debug e definire metriche;
- Ottima capacità comunicativa: è una delle soft skills indispensabili in qualsiasi campo, grazie alla quale si possono sfruttare tutte le altre competenze e lavorare in armonia;
- Lavorare in team: la capacità di saper lavorare in un gruppo di lavoro è determinante per un Data Scientist. Non a caso il Data Scientist deve essere in grado di ricevere feedback dai colleghi e condividere con loro le sue esperienze e conoscenze.
Come diventare Data Scientist
Chi desidera essere un Data Scientist deve possedere almeno una laurea specialistica in discipline scientifiche quali Ingegneria, Fisica, Informatica, Statistica, Economica o Matematica.
La preparazione di base deve necessariamente includere Analytics, Machine Learning e la programmazione con linguaggi Python e R. In molti casi dopo la laurea si prosegue con la specializzazione di grado superiore, magari conseguendo Master in AI o Data Science.
L’alternativa ai Master sono i corsi di formazione come i MOOC (Massive Open Online Courses), tra i quali rientrano i corsi EMMA, Coursera, Udacity e EdX. Infine, ci sono persone che decidono di puntare sui bootcamp, ovvero dei percorsi didattici pratici che offrono una formazione direttamente sul campo.
La differenza più importante tra i diversi approcci formativi è costituita dai costi. Ovviamente i corsi universitari ed i master possono avere un prezzo elevato, mentre i MOOC e i bootcamp a volte hanno quote di partecipazione abbordabili o gratuite.
Indipendentemente dal percorso specifico che si decide di intraprendere, è bene fare riferimento al contesto e alle proprie esigenze specifiche.
Sbocchi professionali e stipendio del Data Scientist
La figura del Data Scientist al giorno d’oggi è fortemente ricercata dalle imprese di tutto il mondo che devono fronteggiare una quantità immensa di dati ed hanno bisogno di definire l’infrastruttura necessaria per gestirli e analizzarli.
In particolare, è ambita in differenti settori dell’economia che comprendono l’e-commerce, la finanza, la Pubblica Amministrazione, i social media, le telecomunicazioni, la ricerca scientifica e la sanità.
Teoricamente la lista potrebbe essere molto più lunga poiché nessun settore può ormai prescindere da strategie fondate sulle indicazioni estratte dai dati, partendo dai trend di mercato per arrivare alle esigenze dei clienti.
Appare quindi evidente come un Data Scientist ben formato e addestrato non avrà alcun problema nell’affermarsi sul mercato del lavoro. Infatti, secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) in America il ruolo di Data Scientist sarà sempre più richiesto e gli stessi posti di lavoro aumenteranno dell’11% entro il 2024.
La previsione sembrerebbe confermata anche dal sito Glassdoor che nel suo articolo 50 Best Jobs in America ritiene il Data Scientist la migliore posizione lavorativa per guadagni ed opportunità occupazionali.
A tal proposito, lo stipendio medio negli Stati Uniti si aggira sui 110.000 dollari all’anno, con un range medio che può variare da 85.000 a 140.000 dollari secondo il livello di seniority. In realtà, lo scenario economico americano è decisamente più roseo degli altri Paesi del mondo, dove la retribuzione annua è più bassa.
A livello internazionale il compenso all’anno per un Data Scientist è di circa 70.000 dollari, mentre in Italia la media è di 30.000 euro annui.