Che cos’è un data scientist?

Il funzionamento di ogni organizzazione si basa su informazioni e dati che determinano decisioni chiave. Oltre a raccoglierli e conservarli, questi dati sono soggetti a elaborazione e successiva analisi. La professionalità e la conoscenza dell’analisi dei dati determinano il valore dei risultati. Il data scientist è una professione con un futuro che porta benefici tangibili alle organizzazioni. Grazie alle competenze uniche dell’analista, l’azienda ha la possibilità di aumentare la propria redditività e rafforzare il proprio vantaggio competitivo sul mercato. Cos’è un data scientist? Continua a leggere per saperne di più.

Data scientist – indice:

1. Cos’è un data scientist?
2. Data scientist – competenze e requisiti
3. Area di competenza del data scientist
4. Come diventare un data scientist?
5. Riepilogo

Cos’è un data scientist?

Un data scientist è una persona che raccoglie, elabora e analizza dati basati su machine learning e algoritmi di apprendimento. Nel loro lavoro utilizzano metodi di ricerca, matematica, economia e statistica per raggiungere il valore commerciale desiderato nelle aree studiate. Il data scientist è una professione che soddisfa le aspettative del mercato in termini di elaborazione di big data. Combina simultaneamente vari ruoli, dal machine learning, attraverso questioni di prestazioni e pianificazione, fino all’implementazione delle soluzioni proposte.

Il data scientist è sia un grande programmatore, un statistico che disseziona algoritmi su un cluster, sia una persona che conosce le meccaniche del business con elevate capacità comunicative. Ciò che distingue i data scientist dagli analisti di dati che lavorano su raccolte standard è che operano in un ambiente instabile di dati in crescita in tempo reale, motivo per cui vengono spesso definiti maestri dei dati.

Il loro obiettivo è creare visualizzazioni di queste analisi, esplorare qualsiasi dato, definire nuove variabili e analizzare dati approfonditi. Inoltre, spetta a loro selezionare metodologie di ricerca che verifichino l’ipotesi stabilita e poi tradurla in un concetto commerciale che soddisfi un obiettivo predeterminato nello sviluppo dell’azienda. Un data scientist efficace è una persona che ha competenze di programmazione superiori alla media (con una vena da hacker) e conoscenze di statistica superiori alla media.

Data scientist – competenze e requisiti

La professione di data scientist richiede numerose e varie competenze provenienti da diversi campi e specialità. Quando si tratta di data science, è necessario avere abilità matematiche e analitiche, essere un buon programmatore, essere in grado di presentare i dati analizzati e trarre conclusioni ferme. Inoltre, una persona che lavora in questa professione dovrebbe essere meticolosa, precisa, paziente, avere la capacità di raccontare una storia attraverso i dati e avere intuizione commerciale. Competenze chiave:

• Matematica e statistica – analisi statistica dei dati, machine learning, data mining, algoritmi distribuiti
• Programmazione – tecnologie big data, pacchetti statistici, librerie e strumenti riguardanti il machine learning, linguaggio Python
• Conoscenza del settore – comprensione dell’obiettivo commerciale e collegamento ad dati pertinenti, capacità di presentare un problema basato sui dati, capacità di collaborare con esperti
• Competenze comunicative – capacità di presentare dati, discutere il problema, proporre soluzioni, capacità di discutere e collaborare con il gruppo
• Intuizione e curiosità – in relazione ai dati elaborati e ai metodi di indagine fattibili, e nella valutazione della correlazione tra cause ed effetti

Area di competenza del data scientist

L’analisi dei dati è presente praticamente in ogni campo e settore. Le aree chiave con cui un data scientist si occupa sono:

• Settore finanziario e bancario – analisi dei dati sulle transazioni bancarie, supporto alle decisioni di credito, rilevamento delle frodi
• Marketing – analisi del comportamento degli utenti sui siti web, creazione di sistemi di raccomandazione, monitoraggio della visibilità e delle opinioni del marchio
• Vendite – analisi dei dati di vendita, previsione delle tendenze, segmentazione dei clienti, adeguamento delle offerte di prodotto per soddisfare le esigenze dei clienti

Come diventare un data scientist?

Il data scientist è una professione relativamente nuova, che si è evoluta soprattutto negli ultimi anni. Quando si pensa di lavorare in questa professione, ci sono due percorsi educativi. Il primo è per le persone che, dopo essersi diplomate, sanno già di voler scegliere questa professione.

Studiare uno dei soggetti legati alla data science, big data o data analytics potrebbe rivelarsi il miglior, anche se non il più breve, percorso verso la professione. Studiare sia programmi di laurea, laurea magistrale, ingegneria e corsi post-laurea è senza dubbio una buona direzione per iniziare una carriera come data scientist. Garantisce un approccio olistico, ampio e diversificato a questo campo multidisciplinare.

Un’altra opzione per i laureati in matematica, informatica, economia o altri studi correlati è completare corsi specializzati. Sul mercato è disponibile un’ampia gamma di diversi tipi di corsi di formazione, che coprono principalmente la conoscenza della programmazione e l’uso di database.

Questi corsi di formazione sono adattati alle esigenze individuali dei partecipanti. Tra questi ci sono bootcamp, workshop tradizionali, corsi online, hackathon e sfide. È importante ottenere un certificato che dimostri le competenze e le qualifiche acquisite. Durante il reclutamento, un certificato può essere un grande vantaggio.

Lavorare come data scientist è un percorso di sviluppo ideale per le persone affascinate dai database, dalla statistica e dalla programmazione, e per coloro che amano le sfide e non hanno paura di soluzioni innovative. Secondo i dati del 2020, era la terza professione meglio retribuita nel mercato IT negli Stati Uniti, con guadagni di $107.000 all’anno. Nel Regno Unito, d’altra parte, un maestro dei dati può guadagnare più di £80k all’anno.

Riepilogo

La chiave del successo come data scientist è comprendere che la data science riguarda principalmente la capacità di rispondere a domande commerciali, piuttosto che l’essenza stessa degli strumenti utilizzati. È più importante apprendere i concetti che apprendere la sintassi. Creare progetti e sviluppare nuove soluzioni è l’obiettivo principale del lavoro di un data scientist. Questa è sicuramente una professione del futuro che creerà soluzioni commerciali innovative.

Leggi anche:Le basi della narrazione dei dati.

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