No Category

Data Scientist: chi è e cosa fa

Ormai ne abbiamo sentito parlare un pò tutti: il Data Scientist, da qualche anno, è tra le figure prefessionali più ricercate. Chi è e cosa fa esattamente? Ecco alcune risposte che possiamo trovare sul web:

Cosa fa il Data Scientist?

Un po’ statistico, un po’ informatico, un po’ economista, ma anche esperto di marketing e appassionato di comunicazione. È il data scientist, il mestiere che già nel 2013 la Harvard Business Review definiva come la “professione più sexy del 21esimo secolo”. In Italia è una figura professionale richiesta? E come si diventa data scientist?

Secondo Claudio Sartori, Direttore scientifico del Nuovo Master in Data Science di Bologna Business School in un’intervista riportata su sarce.it si tratta di una figura che “richiede competenze multidisciplinari, perché deve non solo selezionare, analizzare e interpretare una mole di dati sempre più ampia e complessa, ma anche trovare la modalità migliore per mettere le elaborazioni e i risultati ottenuti a disposizione della struttura per cui lavora, che sia un’azienda o una pubblica amministrazione“.

Il data scientist deve come prima cosa mettere ordine nei dati, poi chiedersi dove vuole andare la sua organizzazione, quali sono le informazioni che possono essere utili per la sua strategia. Infine, deve saper fare ma anche saper comunicare, mettere a disposizione del management i risultati di ciò che ha fatto. Le analisi più sofisticate sono utili solo se vengono correttamente trasmesse a chi deve prendere le decisioni, quindi comprese e utilizzate per ottenere i risultati desiderati”. []

In breve, il compito principale di un data scientist è quello di esplorare i dati, partendo da precise domande richieste del business. Si tratta di un vero e proprio investigatore e mette in campo tutta la sua creatività analitica. Armato di strumenti tecnologici e algoritmi di machine learning riesce ad esaminare e prevedere scientificamente correlazioni tra fenomeni che ad una prima analisi risultano invisibili. Il suo obiettivo è ottenere insights quanto più accurati per fornire al business una panoramica precisa del problema da risolvere.

Chi è il Data Scientist?

Si è provato a profilare il Data Scientist nella realtà aziendale italiana, i risultati sono stati riportati nel rapporto “Le nuove professionalità e competenze per la gestione dei Big Data”, elaborato dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano:

Lavora all’interno della divisione IT, di una funzione aziendale ad hoc o all’interno di una delle funzioni preesistenti. È un laureato, in prevalenza magistrale, che ha seguito spesso corsi di formazione in statistica e computer science. Ha un background di competenze focalizzate soprattutto su Machine LearningAnalytics e Knowledge Deployment. E guadagna in media circa 67mila euro l’anno, con un bonus che si attesta generalmente sul 10% della retribuzione.

Risulta evidente che è fondamentale una decisa eterogeneità di competenze, dal business alla programmazione passando per la tecnologia e soprattutto per il trio Machine Learning, Analytics e Knowledge Deployment. Dal punto di vista formativo, vanta un percorso di studi concluso nella maggioranza dei casi (50%) con una laurea magistrale (ingegneri, economia e informatica vanno per la maggiore) e corredato da corsi di specializzazione (statistica, computer science e management i più scelti).

Il Data Scientist in Italia

Il Data Scientist è oggi presente in 3 aziende su 10, ma il numero di specialisti impiegati a tempo pieno sta crescendo a un ritmo annuale del 57%. Segno di una sensibilità aziendale in aumento rispetto alle nuove sfide legate al boom dei Big Data.

Secondo i dati della Technology and IT Salary Guide di Robert Half per il 2018, lo stipendio medio di un data scientist può variare, in base all’esperienza, trai 100mila e i 168mila dollari all’anno.

A chi serve un Data Scientist?

Ogni settore ha un proprio patrimonio di dati da analizzare. Le aziende hanno necessità di analizzare i propri dati per prendere decisioni su efficienza, inventario, errori di produzione, fedeltà dei clienti e così via. Nell’ambito e-commerce riconoscere le tendenze per migliorare la proposta al cliente, nel settire finanziario i dati delle transazioni sono patrimonio fondamentale, ma anche nella Pubblica Amministrazione si può monitorare la soddisfazione generale dei cittadini. Sanità, comunicazione e social networking sono altri settori in cui le necessità sono evidenti.

Anche Il Sole 24 Ore riporta che in Italia meno di una grande azienda italiana su tre si è accorta delle necessità di aver al proprio interno un Data Scientist. Tra le PMI Italiane, solo il 34% di queste a un budget dedicato all’Analytics.

Conclusioni

Ci si riferisce a questa figura come un professionista in grado di spaziare tra competenze tecniche, informatiche, economiche e statistiche. Si tratta di una sorta di evoluzione dalla figura che si occupa di Business Intelligence alla figura del Data Scientist. Mentre nel primo caso tendenzialmente si raccolgono richieste dal business per poi restituire in output dei numeri, nel secondo caso è il Data Scientist che “propone soluzioni” partendo da un input per lo più generico del business. Raccoglie in autonomia le informazioni e ne analizza le correlazioni, creando algoritmi nuovi e applicando tecniche di Machine Learning.

 

Fonti

https://www.miriade.it/data-science/
http://www.sarce.it/tutti-vogliono-data-scientist-un-mestiere-non-si-improvvisa/
https://www.kdnuggets.com/2018/02/2018-predictions-analytics-data-science-hiring-market.html
https://towardsdatascience.com/what-are-the-skills-needed-to-become-a-data-scientist-in-2018-d037012f1db2
https://www.bigdata4innovation.it/data-science/data-scientist/big-data-cose-cosa-data-scientist/
https://www.cwi.it/cio/data-scientist-chi-e-cosa-fa-e-quanto-guadagna_42108239

 

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *