Data Scientist: attività e competenze

La digitalizzazione dei processi di business inesorabilmente genera un’enorme mole di dati ed informazioni, che sono utilissime ai decisori aziendali per fare le giuste scelte, a livello operativo o strategico. Il Data Scientist è una figura importante e preziosa in questo contesto.

I Data Scientist sono proprio coloro che aiutano le organizzazioni a “capire” i propri dati ed è quindi naturale che tale profilo, oltre a competenze di tipo tecnico, abbia maturato competenze specifiche di business.

Un bravo Data Scientist può supportare l’azienda in queste aree:

• Analisi dei dati, sfruttando i dati per trarre informazioni preziose sui propri clienti, prodotti e processi aziendali.
• Previsioni di business, facendo ad esempio previsioni sulle vendite o su altre metriche di business.
• Personalizzazione e marketing, customizzando le interazioni con i propri clienti, adattando le offerte di prodotti e servizi alle esigenze specifiche.
• Automazione e ottimizzazione, creando modelli di machine learning e algoritmi per automatizzare e ottimizzare i processi aziendali.
• Identificazione delle frodi, utilizzando tecniche di analisi dei dati per identificare eventuali attività fraudolente.

Le competenze

Le competenze chiave sono: la matematica, la statistica, la programmazione e le conoscenze di business. Chiaramente dovrà avere anche competenze tecniche specifiche, allineate alla piattaforma informatica dell’azienda.

Le attività

Il Data Scientist, come detto, è un professionista che utilizza tecniche di analisi dei dati per estrarre informazioni significative da grandi quantità di dati. In tale ottica, le attività principali sono:

• Raccolta dei dati. Identificazione delle fonti di dati rilevanti e le acquisisce.
• Pulizia dei dati. I dati raccolti possono contenere errori, valori mancanti o duplicati che devono essere corretti per garantire la qualità dei report finali.
• Preparazione dei dati. I dati devono essere trasformati in un formato utile per l’analisi (es. normalizzazione).
• Analisi dei dati. Uso di tecniche di data mining e di analisi dei dati per identificare modelli e tendenze nei dati.
• Costruzione di modelli. Utilizzando tecniche di machine learning e statistica, il Data Scientist costruisce modelli predittivi e di classificazione per fare previsioni e identificare pattern.
• Comunicazione dei risultati. Presentazione dei risultati dell’analisi in modo chiaro e comprensibile a un’audience non tecnica, ad esempio ai referenti di business.
• Mantenimento dei modelli. I modelli costruiti devono essere costantemente monitorati e aggiornati per mantenere l’accuratezza e la qualità delle previsioni.

Gli strumenti tecnologici utilizzati da un Data Scientist

Un Data Scientist utilizza una vasta gamma di strumenti informatici per l’analisi dei dati. Di seguito sono elencati alcuni degli strumenti più comuni:

• Linguaggi di programmazione. Python e R sono i linguaggi di programmazione più comuni utilizzati dai data scientist per la manipolazione dei dati, la creazione di modelli e l’analisi dei dati.
• Framework di machine learning. Scikit-learn e TensorFlow sono esempi di framework di machine learning ampiamente utilizzati per la creazione di modelli di machine learning.
• Strumenti di visualizzazione. Strumenti come Matplotlib e ggplot sono utilizzati per creare grafici e visualizzazioni dei dati.
• Database. Per archiviare grandi quantità di dati, si utilizzano spesso database relazionali come PostgreSQL, MySQL, SQL Server o Oracle, nonché database non relazionali come MongoDB e Cassandra.
• Strumenti di big data. Hadoop e Spark sono strumenti di elaborazione di big data ampiamente utilizzati che consentono ai data scientist di elaborare grandi quantità di dati in modo distribuito.
• Strumenti di analisi dei dati. Tableau e Power BI sono esempi di strumenti di analisi dei dati che consentono ai data scientist di creare dashboard interattivi e visualizzazioni dei dati.
• Cloud computing. piattaforme di cloud computing come Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure consentono ai data scientist di accedere a risorse di calcolo scalabili e servizi di elaborazione dei dati.

Quali certificazioni esistono per un Data Scientist?

Più che sulle competenze nella loro globalità, esistono, al momento in cui quest’articolo è stato redatto, alcune certificazioni sugli strumenti tecnologici, proposte da Microsoft, IBM, Cloudera, SAS, Oracle.

Come trovare un Data Scientist?

Con l’aiuto di EgoValeo, naturalmente. Gestiamo spesso ricerche relative a questi profili e sappiamo dove e come cercarli. Abbiamo diversi Data Scientist nel nostro database, qui trovi alcune statistiche.

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