Il campo della scienza dei dati o “data science” sta diventando sempre più importante nell’era digitale in cui viviamo. L’enorme quantità di dati disponibili e l’opportunità di analizzarli per estrarre informazioni preziose e rilevanti hanno reso il ruolo del data scientist estremamente richiesto.
Il data scientist è, infatti, quella figura professionale iper specializzata che possiede competenze interdisciplinari basate su una combinazione di conoscenze di matematica, statistica, programmazione ecc, per estrarre informazioni significative dai dati e fornire soluzioni ai problemi complessi. Detto altrimenti, un data scientist è in grado di lavorare con grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti e di utilizzare strumenti avanzati di analisi per rilevare modelli, trend e relazioni nascoste.
Trattandosi di una figura strategica in ambito aziendale, dedichiamo i prossimi paragrafi all’approfondimento di cosa fa un data scientist, come diventare data scientist, quali skills deve possedere e data scientist stipendio.
Cosa fa un data scientist
Prima di approfondire come diventare data scientist, vediamo cosa fa un data scientist e quali sono le più importanti responsabilità di questa figura. Un data scientist si occupa principalmente di:
1) Raccolta e comprensione dei dati
Un data scientist ha la responsabilità di identificare e acquisire i dati rilevanti per un particolare problema o progetto. Ciò richiede una buona comprensione del contesto aziendale e delle fonti di dati disponibili (si può lavorare con dati strutturati come database relazionali, o non strutturati come testo, immagini o video).
2) Pulizia e preparazione dei dati
Prima di poter essere analizzati, i dati spesso richiedono un processo di pulizia e preparazione. Pertanto, rientra nel “cosa fa un data scientist” anche la capacità di identificare e affrontare problemi come valori mancanti, dati duplicati, errori di formattazione e rumore nei dati. Questo processo assicura, infatti, che i dati siano affidabili e coerenti per l’analisi successiva.
3) Esplorazione e analisi dei dati
Utilizzando tecniche di analisi statistica, un data scientist, poi, esplora i dati per identificare modelli, tendenze, anomalie e relazioni significative. Tale attività può includere l’uso di visualizzazioni dei dati, l’applicazione di algoritmi di machine learning e l’esecuzione di test ipotetici per validare le scoperte.
4) Sviluppo e implementazione di modelli predittivi
Un data scientist, inoltre, utilizza algoritmi di machine learning e tecniche di data mining per sviluppare modelli predittivi. Questi modelli possono essere utilizzati per fare previsioni future, rilevare anomalie o classificare i dati in base a determinati criteri. La selezione e la messa a punto degli algoritmi appropriati è una parte cruciale del lavoro del data scientist.
5) Validazione e valutazione dei modelli
Cosa fa un data scientist? Il compito di questa figura è anche quello di valutare l’efficacia dei modelli predittivi che ha sviluppato. Ciò può comportare la suddivisione dei dati in set di addestramento e di test, l’applicazione di metriche di valutazione (come l’accuratezza, la precisione e il richiamo) e il confronto delle prestazioni del modello con i risultati attesi o con altri modelli esistenti.
6) Comunicazione dei risultati
Un aspetto cruciale del lavoro del data scientist è la capacità di comunicare i risultati dell’analisi in modo chiaro e comprensibile a un pubblico non tecnico. Questo può implicare la creazione di visualizzazioni dei dati, la scrittura di report dettagliati o la realizzazione di presentazioni ai responsabili decisionali o ad altre parti interessate. La comunicazione efficace è essenziale per guidare le decisioni aziendali basate sui dati.
7) Monitoraggio e ottimizzazione dei modelli
Una volta implementati i modelli, un data scientist deve monitorarne le prestazioni nel tempo e apportare eventuali ottimizzazioni o miglioramenti. Ciò richiede una comprensione delle tendenze dei dati nel tempo, nonché la capacità di adattarsi a nuove sfide o nuovi dati disponibili.
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Come diventare data scientist: i percorsi di studio
Vediamo a questo punto come diventare data scientist. Quali sono i principali percorsi di studio da valutare? Sicuramente, a differenza di altre professioni, ricoprire il ruolo di data scientist richiede una laurea, il più delle volte specialistica. Si può scegliere, poi, di completare la laurea con un master o corsi specifici di approfondimento della materia.
1) Laurea in scienze informatiche o ingegneria informatica
Un corso di laurea in scienze informatiche o ingegneria informatica può fornire una solida base di conoscenze di programmazione, algoritmi, strutture dei dati e principi fondamentali dell’informatica. Se, quindi, ti stai chiedendo come diventare data scientist, questo percorso sicuramente può essere valido in quanto ti permette di acquisire competenze tecniche necessarie per lavorare con i dati ed implementare algoritmi di machine learning.
2) Laurea in statistica o matematica
Un’altra opzione da valutare è la laurea in statistica o matematica, entrambe fonti di una solida conoscenza in queste discipline che sono fondamentali per comprendere concetti avanzati dell’analisi dei dati. Attraverso questo percorso di studio, poi, hai modo anche di imparare tecniche di inferenza statistica, modelli matematici e metodi di ottimizzazione utili per analizzare i dati e sviluppare modelli predittivi.
3) Laurea in “Analisi dei dati”
Non si tratta di un percorso di studio comune e presente in tutte le università. La laurea in analisi dei dati è molto specifica e comprende corsi di studio progettati per fornire una formazione completa sull’elaborazione dei dati, l’analisi statistica, l’apprendimento automatico e l’applicazione pratica di tecniche di data science. Questi programmi sono particolarmente adatti per coloro che vogliono focalizzarsi in maniera molto specifica e verticale sulla carriera di data scientist.
4) Master in analisi dei dati o affini
Come anticipato sopra, oltre la laurea (che può fornire una conoscenza più generica) è molto utile, dopo il conseguimento di quest’ultima, optare per un master più specifico e approfondito. Un master come quello in analisi dei dati offre appunto corsi specializzati sull’elaborazione dei dati, l’apprendimento automatico, l’analisi statistica avanzata e la gestione dei progetti di data science. Questi master, poi, possono anche includere opportunità di stage o progetti pratici che permettono di acquisire esperienza reale sul campo.
5) Corsi online e MOOC
Esistono molti corsi online e Massive Open Online Courses (MOOC) che offrono formazione specifica sulla data science. Piattaforme come Coursera, Udemy ed edX offrono corsi di qualità tenuti da esperti del settore e docenti di fama mondiale. Questi corsi possono coprire una vasta gamma di argomenti, dalla programmazione e statistica all’apprendimento automatico e all’analisi dei dati.
Come diventare data scientist: le principali skills
Una volta approfondito cosa fa un data scientist e come diventare data scientist, vediamo quali sono le principali skills che deve possedere questa figura professionale:
1) Conoscenze di programmazione
Un data scientist dovrebbe essere competente in almeno un linguaggio di programmazione come Python, R o SQL. La capacità di scrivere un codice efficiente e pulito è essenziale per manipolare, elaborare e analizzare grandi quantità di dati.
2) Competenze di statistica e matematica
Una solida comprensione dei principi statistici e matematici è fondamentale per un data scientist. Avere competenze in questi campi implica l’avere familiarità con concetti come probabilità, distribuzioni statistiche, inferenza statistica, ecc. Tutte queste competenze consentono al data scientist di applicare metodi statistici appropriati all’analisi dei dati e di trarre conclusioni significative.
3) Competenze di data wrangling e data preprocessing
Un data scientist, poi, deve essere in grado di lavorare con dati provenienti da diverse fonti, pulirli, trasformarli e prepararli per l’analisi. Questo processo, noto come data wrangling o data preprocessing, richiede competenze di manipolazione dei dati, gestione dei dati mancanti o errati e normalizzazione dei dati.
4) Competenze di machine learning
Altra competenza importante per un data scientist è quella relativa al machine learning, competenza che implica la familiarità con tecniche come regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali, support vector machines, reti neurali e algoritmi di clustering. Tutte queste skills consentono di sviluppare modelli predittivi e di apprendere dai dati informazioni preziose.
5) Conoscenza dei concetti di Big Data
In un ambiente in cui la quantità di dati continua a crescere rapidamente, un data scientist deve conoscere in maniera approfondita concetti e strumenti relativi ai big data. Ciò include conoscenze su framework come Hadoop e Spark, nonché la capacità di lavorare con grandi dataset distribuiti.
6) Competenze di visualizzazione dei dati
Un data scientist è anche l’esperto in grado di comunicare in modo efficace i risultati dell’analisi dei dati attraverso presentazioni chiare e comprensibili. Questo richiede competenze nella creazione di grafici, diagrammi e dashboard interattivi utilizzando tool specifici come Tableau, Power BI, ecc.
7) Capacità di problem solving
Un data scientist deve essere un ottimo “problem solver”, ossia un professionista in grado di affrontare situazioni complesse e identificare strategie efficaci trovando soluzioni innovative. Si tratta di una soft skill che richiede una combinazione di pensiero analitico, creatività e logica, insieme alla capacità di affrontare problemi in modo strutturato e metodico.
8) Ottime capacità di comunicazione
Un data scientist deve essere in grado di comunicare in modo efficace con stakeholders tecnici e non. Detto altrimenti, un data scientist è una risorsa capace di tradurre i risultati dell’analisi dei dati in un linguaggio comprensibile per il pubblico di destinazione e di lavorare in team multidisciplinari per affrontare le sfide aziendali.
Data scientist stipendio
Per quanto riguarda, infine, la questione data scientist stipendio, quest’ultimo varia in base ad una serie di fattori tra cui livello di anzianità, dimensioni dell’azienda e soprattutto zona geografica.
Lo stipendio medio in Italia di un data scientist oscilla tra i 30.000 e i 70.000 euro lordi l’anno. Tuttavia, un data scientist con una grossa esperienza alle spalle può guadagnare stipendi anche superiori a questa range.
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