Con lo sviluppo delle innovazioni informatiche e tecnologiche sono nate nuove figure professionali, tra cui quella del data scientist. Coloro che ricoprono questo ruolo sono altamente specializzati con competenze che comprendono la conoscenza del data mining, l’interpretazione dei dati e di software per l’analisi dei dati, di modelli predittivi e di metodi statistici.
La diffusione di tecnologie basate su intelligenza artificiale (IA) e machine learning ha rimodellato il mercato del lavoro, ecco perché è importante capire chi è il data scientist e perché è indispensabile.
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SostieniciSecondo un indagine condotta dal Politecnico di Milano, in Italia nel 2022 il 49% delle grandi aziende ha in organico almeno un data scientist. Tuttavia, per rendere le aziende realmente data-driven, cioè capaci di portare l’intera organizzazione a una piena valorizzazione dei dati a disposizione, è necessario creare una vera e propria cultura dei dati. La data science o scienza dei dati, termine utilizzato per la prima volta nel 1974, è l’insieme di principi metodologici e di tecniche multidisciplinari che punta a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati, attraverso l’analisi di un esperto, il data scientist.
La diffusione dei cosiddetti Big Data, ossia l’enorme quantità di dati che permette di estrapolare una vasta mole di informazioni, insieme alle molteplici applicazioni dell’intelligenza artificiale sempre più diffusa in Italia, richiede la formazione di nuovi profili lavorativi. È questo il motivo per cui occorre definire chi è il data scientist e che percorso fare per diventarlo.
Come si diventa data scientist
I corsi di laurea più gettonati, tra coloro che ad oggi ricoprono il ruolo di data scientist, sono ingegneria, informatica, economia, matematica e statistica. Tra i suoi compiti rientrano: la raccolta di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati; la pulizia dei dati per eliminare le informazioni irrilevanti e preparare i dati per la pre-elaborazione e la modellazione; le analisi esplorative dei dati per determinare come gestire i dati mancanti e per cercare tendenze e opportunità.
Il data scientist si occupa anche di codificare nuovi algoritmi per la raccolta e l’elaborazione dei data set e comunicare le previsioni e i risultati agli stakeholder attraverso report e grafiche ad hoc.
Per comprendere meglio chi è il data scientist bisogna considerare che il candidato deve possedere solide basi in ambito di architettura e modellazione di dati, di utilizzo di strumenti e tecniche di business intelligence (BI) e data warehouse (DW), cioè magazzini di dati e linguaggi di programmazione. Chi lavora in questo settore deve anche possedere conoscenze in materia di piattaforme di big data, tecniche di machine learning, estrazione di dati (data mining), pulizia dei dati (data cleaning).
Nell’ultimo decennio, la richiesta di analisti esperti di data science si è fatta sempre più consistente offrendo anche nuove opportunità lavorative. Infatti, stando a quanto riporta l’Osservatorio Big Data & Business Analytics, l’analisi dei dati comporta potenziali vantaggi in termini di competitività, redditività, tempestività e efficacia nei processi decisionali sia di aziende private che del settore pubblico. Tutto ciò richiede che le aziende abbiano bene in mente chi è il data scientist e quale valore può portare loro.
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