Data Scientist: cosa fa e quali competenze possiede

Decifrare il futuro: il ruolo essenziale del Data Scientist nell’era digitale

Il Data Scientist è un professionista della data science specializzato nell’estrarre insight e conoscenze da grandi volumi di dati, strutturati e non strutturati, utilizzando tecniche avanzate di matematica, statistica, programmazione e machine learning. Il suo obiettivo principale è trasformare i dati in informazioni che possano guidare decisioni strategiche, identificare nuove opportunità e migliorare le performance in vari settori o ambiti aziendali, dall’industria alla sanità fino al marketing.

In un mondo governato dai dati, dove questi ultimi crescono esponenzialmente anno dopo anno, il ruolo del Data Scientist è di fondamentale importanza per le aziende moderne e “data driven“, alla perenne ricerca di efficienza e nuove opportunità di business.

Un Data Scientist, a titolo di esempio, può aiutare un’azienda in queste aree:

• Analisi dei dati. Sfruttare i dati per trarre informazioni preziose sui propri clienti, prodotti e processi aziendali.
• Previsioni di business. Prevedere gli andamenti futuri, ad esempio sulle vendite o sulle preferenze dei clienti.
• Personalizzazione e marketing. Customizzare le interazioni con i propri clienti, adattando le offerte di prodotti e servizi alle esigenze specifiche.
• Automazione e ottimizzazione. Creare modelli di machine learning e algoritmi per automatizzare ed ottimizzare i processi aziendali.
• Identificazione delle frodi. Utilizzare tecniche di analisi dei dati per identificare eventuali attività fraudolente.

Cosa fa un Data Scientist

Un Data Scientist, in funzione dei progetti nei quali partecipa e del livello di responsabilità in azienda, svolge una serie di compiti. I principali sono:

• Raccolta dei dati. Identificazione delle fonti di dati rilevanti e loro raccolta.
• 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 (ad esempio con il processo di normalizzazione).
• Analisi dei dati. Uso di tecniche di data mining e di analisi dei dati per identificare modelli e tendenze nei dati, utilizzando linguaggi di programmazione come Python e R.
• Costruzione di modelli. Utilizzando tecniche di machine learning e statistica, il Data Scientist costruisce modelli predittivi e di classificazione per fare previsioni ed identificare pattern.
• Comunicazione dei risultati. Presentazione dei risultati delle analisi in modo chiaro e comprensibile ad un’audience non tecnica, ad esempio ai referenti di business.
• Mantenimento dei modelli. I modelli costruiti devono essere costantemente monitorati e aggiornati per mantenere nel tempo l’accuratezza e la qualità delle previsioni.

Competenze tecniche

Un Data Scientist possiede specifiche competenze tecniche e di business che gli permettono di districarsi abilmente con grandi set di dati e di creare modelli predittivi e descrittivi. Ecco alcune delle competenze tecniche fondamentali:

• Statistica e matematica¹. Conoscenza di tecniche statistiche, probabilità, regressione, test ipotesi e altre metodologie analitiche.
• Linguaggi di programmazione². 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.
• Machine learning. Conoscenza degli algoritmi di machine learning, dalla regressione lineare ai random forest, alle reti neurali.
• Gestione dei dati. Capacità di lavorare con grandi dataset e di pulire e trasformare i dati per la successiva analisi.
• Database e linguaggi di interrogazione DB. Competenza nell’utilizzo di database relazionali (come SQL) e non relazionali (come MongoDB), e nella scrittura di query complesse.
• Elaborazione di grandi volumi di dati. Conoscenza di piattaforme come Hadoop e Spark, utilizzate per elaborare e analizzare grandi volumi di dati.
• Data visualization. Capacità di presentare dati in modo visivo, attraverso specifici strumenti, agli stakeholders dell’azienda.
• Ottimizzazione e valutazione di modelli. Conoscenza delle tecniche per valutare e ottimizzare la performance dei modelli.
• Deep Learning. Per chi si specializza in questo settore, familiarità con frameworks come TensorFlow, PyTorch o Keras.
• Strumenti di Data Science. Esperienza nell’uso di ambienti come Jupyter Notebook, RStudio o altre piattaforme di analisi dati.

Un Data Scientist, inoltre, deve possedere adeguate conoscenze di business e dei processi processi dell’azienda, per poter cogliere appieno il significato delle informazioni.

Competenze trasversali

Il Data Scientist spesso fa da “ponte” tra i tecnici e le persone di business. Per farlo in modo efficace deve possedere queste competenze trasversali:

• Pensiero analitico. Questa competenza è importante per per poter interpretare i dati in modo accurato e trarre conclusioni significative.
• Comunicazione efficace. È importante che il Data Scientist sia in grado di comunicare i risultati del proprio lavoro in modo chiaro ed efficace.
• Curiosità e desiderio di apprendere. Il mondo dei dati e delle relative tecnologie è in continua evoluzione: il Data Scientist deve essere disposto ad aggiornare costantemente le proprie competenze e conoscenze.
• Capacità di lavorare in team.

Stipendio medio di un Data Scientist in Italia e nel mondo

Lo stipendio di un Data Scientist può variare notevolmente a seconda del paese, dell’esperienza e del settore in cui opera. In Italia, secondo i dati raccolti nel 2023, lo stipendio medio è di circa 36.000 euro all’anno³. A livello internazionale, lo stipendio medio si aggira intorno a 80.000 dollari, con punte di oltre 120.000 dollari nei paesi più avanzati come Stati Uniti e Regno Unito.

Le prospettive future nell’ambito della Data Science sono davvero promettenti. Secondo vari studi di settore, la domanda di professionisti in questo campo è destinata a crescere esponenzialmente nei prossimi anni, soprattutto con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning che stanno aprendo nuove frontiere e opportunità.

Come diventare Data Scientist

Per diventare Data Scientist è necessario avere una solida formazione in matematica, statistica, informatica e programmazione, che può essere conseguita attraverso un corso di laurea in discipline STEM o con specifici corsi di laurea, come quello di Economia e big data dell’Università Roma Tre di Roma.

Inoltre, esistono molti corsi online e master post-laurea specifici per la Data Science che possono aiutare a sviluppare le competenze necessarie.

Oltre alla formazione teorica, è importante acquisire competenze pratiche attraverso progetti, stage o esperienze lavorative che permettano di applicare le conoscenze acquisite.

Esistono infine alcune certificazioni sugli strumenti utilizzati da questo professionista, come ad esempio quelle proposte da Microsoft, IBM, Cloudera, SAS, Oracle.

FAQ sul profilo del Data Scientist

Fonti
1.Top 10 Skills for a Data Scientist, towardsdatascience.com
2.The Top 15 Data Scientist Skills, www.datacamp.com
3.Stipendi per Data Scientist Italia, www.glassdoor.it