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Chi è e cosa fa un Data Scientist?

Mai sentito parlare di Data Sceintist? È la nuova figura professionale definita come la “professione più sexy del 21esimo secolo” dallo chief economist di Google che sta riscuotendo forte interesse tra le aziende di svariati settori dall’economico al finanziario, dal settore sanitario a quello energetico, dalle telecomunicazioni, il web e i social media, alla gestione aziendale, dalla consulenza strategica, fino ad arrivare alla robotica industriale.

Viviamo in una realtà in cui le aziende si trovano sommerse da una mole di dati molto elevata per cui risulta complicato averne il pieno controllo ma, soprattutto, diventa ancora più difficile, trovare le giuste informazioni che l’azienda stessa può sfruttare per accrescere il proprio business.

Il fenomeno che ha contribuito alla crescita esponenziale di questi dati è proprio la digitalizzazione. L’aumento delle informazioni generate a seguito del digitale è quasi incontrollabile. I dati si sono moltiplicati su tutta la rete industriale a livello internazionale, ogni realtà, sia essa piccola, media o grande, è coinvolta in questo fenomeno.

In questo panorama nasce la figura del Data Scientist che ha il compito di analizzare e identificare questi dati, noti come Big Datae trasformarli in informazioni concrete per la definizione di una strategia aziendale capace di generare un vantaggio competitivo notevole all’interno del mercato in cui l’azienda opera.

Il Data Scientist, oltre a specifiche competenze professionali, deve possedere delle soft skill ben definite. Un bravo Data Scientist è una persona curiosa, creativa, con buone capacità comunicative; dotato di flessibilità, voglia di sperimentare accompagnato dal desiderio di imparare e di farlo nel minor tempo possibile.

Una figura professionale sempre più richiesta dalle aziende che sono alla continua ricerca di persone che abbiano le giuste competenze per poter operare nel settore dei Big Data.

La sfida oggi è rappresentata dalla necessità di rispondere a questa richiesta formando professionisti con competenze tecniche e capacità di analisi in linea con le esigenze attuali del mercato. In questi termini, il Data Scientist risulta centrale per creare o aumentare il valore di tutto il business aziendale.


Di quali qualifiche ha bisogno un Data Scientist?

Ricapitolando. Scegliere di fare da grande il Data Scientist significa avere una serie di competenze tecniche basate sulla gestione ed analisi dei dati; dotato di ottime capacità di problem solving.

Per quanto riguarda il background formativo di un Data Scientist: sono in parte matematici, analisti aziendali e in parte informatici. Ma è pur vero che negli ultimi dieci anni, dato il gap tra domanda ed offerta, le università e le aziende hanno sviluppato corsi specifici per Data Scientist. Coloro che desiderano lavorare nel settore possono specializzarsi nel campo del data science frequentando master, corsi di specializzazione, corsi gratuiti o Academy organizzate ad hoc.

I corsi che i Data Scientist seguono, in genere coprono:
-l’area statistica
-la gestione dei dati
-la visualizzazione dei dati
-l’apprendimento automatico
-l’ingegneria del software
-l’etica dei dati
-la progettazione della ricerca
-l’esperienza dell’utente.

Possono imparare SQL, Python, Perl e una serie di altri linguaggi di programmazione come R. Acquisiranno familiarità con Hadoop, Pig, Spark, Hive e MapReduce.

Tuttavia, con la disponibilità di più software open source e strumenti di data science più commercializzati, ciò che le persone apprendono oggi potrebbe presto diventare obsoleto. Pertanto, i data scientist devono essere agili e continuare ad apprendere nuove competenze e tecniche all’interno del settore.

Quali sono le soft skills più richieste?

Un bravo Data Scientist deve essere curioso, sempre alla ricerca di nuove informazioni e nuovi modi di pensare alle sfide aziendali; dotato di un forte senso di intuizione. Devono essere abbastanza creativi per trovare risposte e soluzioni; devono andare alla continua ricerca di intuizioni e risultati.

I Data Scientist necessitano anche di un profondo senso di conoscenza del settore aziendale. Dovrebbero essere in grado di vedere i rischi e le opportunità per il business ed essere in grado di utilizzare i dati per fornire strategie per la crescita del business. Una cosa è sapere che le persone acquistano di più con un certo tipo di tempo, ma come può un’azienda trarre vantaggio da questo tipo di informazioni? Il ruolo del data scientist è quello di capire e rispondere a domande come questa, che spingono continuamente l’azienda a nuovi livelli.

Un grande scienziato dei dati ha bisogno anche di eccellenti capacità di comunicazione per essere in grado di:
-riferire a stakeholder e manager;
-spiegare chiaramente i risultati delle analisi;
-spiegare dove i dati erano incompleti e cosa è necessario per risolverli;
-Convincere e persuadere sulla migliore linea d’azione basata su quei risultati.

I programmi e le tecniche cambieranno, ma sarà sempre richiesto di pensare in modo critico e analitico.

Cosa fa un data scientist?

Un data scientist prende i dati, sviluppa ipotesi e inferenze, quindi utilizza l’apprendimento automatico per rilevare modelli, relazioni e tendenze all’interno di tali dati. Nello specifico si occupa di:

  • Analisi dei set di dati
  • Archiviazione e pulizia dati
  • Creazione di dashboard e report
  • Visualizzazione dei dati
  • Fare inferenze statistiche
  • Sviluppo di modelli statistici di apprendimento
  • Creazione di modelli predittivi complessi
  • Utilizzo di strumenti statistici
  • Comunicare i risultati dell’analisi agli stakeholder
  • Convincenti decisori

Il Data Scientist in genere lavora in team per estrarre i big data ed ottenere informazioni rilevanti. Può anche consigliare la direzione sul tipo di dati da raccogliere, su come analizzarli e sui risultati di tale interpretazione.

Uno studio del 2017 ha mostrato che l’80% del tempo di un data scientist è dedicato alla gestione dei dati. Mentre il 20% del proprio tempo di lavoro è dedicato all’effettiva esecuzione dell’analisi. Tuttavia, anche questo sta cambiando, con l’avvento del machine learning e del deep learning, il data scientist sta scoprendo di avere più tempo per l’analisi dei dati.

 

Come si diventa Data Scientist?

La professione del Data Scientist fa per te se hai una mente logica, ami i numeri, e ti diverti a lavorare con i computer e hai una profonda comprensione del business.

Per diventare Data Science il primo passo è possedere una laurea in informatica, statistica o un titolo equipollente. Questo grado ti fornirà competenze in:

  • Matematica, in particolare statistica
  • Codifica
  • Database, data lake e archiviazione distribuita
  • Tecniche di pulizia dei dati
  • Visualizzazione dei dati
  • Capacità di report

Noi di BEGEAR offriamo l’opportunità di specializzarti nel mondo della Data Science tramite l’Academy TIBCO, un progetto formativo gratuito nato dalla collaborazione con ATOS e mirato all’assunzione in ATOS.

Cos’è TIBCO?
L’acronimo TIBCO sta per The Information Bus Company. TIBCO è una multinazionale americana che produce soluzioni software per le aree dell’integrazione, dell’analytics e della data management. Il software TIBCO è utilizzato per gestire dati, processi e prendere decisioni informate da oltre 10.000 clienti nel mondo.

I suoi prodotti sono usati in diversi ambiti applicativi, ma soprattutto in quelli complessi (come quelli bancari) dove esiste una grossa eterogeneità di componenti software, o delle analisi di dati complesse e articolate.

Esistono vari prodotti TIBCO: TIBCO Cloud Live Apps, TIBCO Jaspersoft, TIBCO Cloud Integration, TIBCO Spotfire, TIBCO Maschery, TIBCO BPM (Business Process Management) e TIBCO BusinessWorks Active Matrix (TIBCO BW)

 

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