Cosa fa il data scientist e perché è utile?

Cosa fa il data scientist e perché è utile?

L’esplosione dei Big Data ha generato una nuova figura professionale estremamente ricercata: il Data Scientist. Cos è e cosa fa? E’ un professionista altamente specializzato che, all’interno dell’azienda, ha la capacità di gestire i Big Data per trarne informazioni rilevanti e strategiche.

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Chi è il data scientist?

L’esperto di “scienza dei dati” è una figura professionale comunemente associata alla capacità di gestire Big Data, ossia enormi quantità di dati, al fine di trarne informazioni particolarmente utili. Rispondendo alla domanda “Data scientist cos è?” la risposta può essere: unafigura altamentespecializzata che, nonostante sia di recente inserimento nel linguaggio comune del business, ha suscitato talmente interesse da portare l’Harvard Business Review, rivista della prestigiosa università di Harvard, a pubblicare già nell’ottobre 2012 un articolo titolato “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”.

Il motivo è legato alle enormi opportunità che questa figura lavorativa può generare in un mondo in cui le organizzazioni si affidano sempre più a big data, tecnologie cloud, intelligenze artificiali e machine learning per le loro strategie. Oltre a saper leggere ed interpretare i dati, il Data scientist ha il compito ancora più importante di tradurre i dati in obiettivi aziendali e informazioni comprensibili anche a chi non è del mestiere e quindi a tutte le figure aziendali e stakeholder coinvolti.

Cosa fa il Data scientist?

1. Propone una visione d’insieme, prima di tutto:ogni progetto di Data Science deve affrontare inizialmente il problema generale dell’analisi dei dati strutturati di un contesto di mercato, di un’azienda e dei suoi competitor come dei suoi target, di un prodotto o di un bisogno dell’utente relativo a uno specifico settore.

2. Determina set di dati e variabili corrette:dopo l’analisi generale, l’esperto di Data Science individua e attiva la raccolta di grandi e piccoli set di dati, strutturati e non, provenienti da varie fonti, compresi i social media.

3. Pulisce e convalida i dati per garantire accuratezza, completezza e uniformità: operazioni di data mining, che consentono una normalizzazione e aggregazione dei dati. 

4. Elabora e applica modelli e algoritmi sui data set individuatie ritenuti rilevanti.

5. Analizza i dati per identificare schemi e tendenze,secondo gli obiettivi della ricerca.

6. Interpreta i dati per scoprire soluzioni e opportunità, cercando di individuare comportamenti, bisogni, tendenze del mercato ancora non recepite dai competitori.

7. Comunica i risultati utilizzando la visualizzazione e altri mezzi, palesando le sue scoperte e rendendo comprensibili i risultati del processo di data analytics: una fase essenziale per fornire ai decisori aziendali elementi certi sulle possibilità di sviluppo del business. Userà elaborazioni grafiche, commenti e meeting, avvalendosi di ogni strumento che consenta ai manager di elaborare i risultati e assumere le scelte conseguenti.

L’importanza strategica del Data Scientist

Diventa essenziale nel processo di digital transformation di un’azienda perché il suo lavoro è alla base dell’elaborazione di indirizzi decisionali e progettazione di prodotti costruiti sulle necessità dell’utente individuato come target e sui dati di mercato.

L’attività del Data Scientist alterna fasi in cui è chiamato all’analisi del problema o alla scelta del set di dati e dell’algoritmo che ne estrarrà gli elementi essenziali del report, come anche a momenti di condivisione con tutti i manager aziendali: restano infatti questi ultimi a fornire elementi importanti per individuare le principali domande che richiedono risposte attraverso il lavoro data analist, alle quali il data scientist aggiungerà ovviamente quelle provenienti dalla sua capacità e intuizione personale.

Data Scientist: competenze e skills

Si parte con l’essenziale capacità di utilizzare almeno uno dei principali linguaggi di programmazione, reguisito richiesto nel 74% delle offerte su LinkedIn secondo l’Osservatorio Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence . Nel 62% dei casi è invece richiesta la capacità di sviluppare e implementare algoritmi di Machine Learning, mentre la capacità di comunicare e presentare irisultati agli utenti di business è infine segnalata nel 36% delle offerte analizzate.

Basilari le conoscenze approfondite di modelli matematico-statistici e algoritmi, tecniche di programmazione necessarie per implementarli e capacità di raccontare le evidenze in modo sintetico e semplice, ma un Data Scientist professionista può e deve eseguire un costante aggiornamento nel settore di sua competenza e pertanto, oltre a essere curioso di natura, deve prodigarsi sempre per acquisire e migliorare le proprie competenze. Tra le certificazioni più gettonate per entrare nel mondo della scienza dei dati, si segnalano:

  • Dell EMC Proven Professional certification program;
  • Certified Analytics Professional (CAP);
  • SAS Academy for Data Science;
  • Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE);
  • Cloudera Certified Associate (CCA);
  • Cloudera Certified Professional: CCP Data Engineer;
  • Data Science Certificate – Harvard Extension School

Il lavoro del futuro: guadagni e prospettive

Si tratta insomma di uno dei lavori più ricercati del nostro secolo: negli Stati Uniti, il suo stipendio medio varia dai 100 mila ai 168 mila dollari annui a seconda dell’esperienza. Secondo Forbes, il lavoro di Data Scientist avrà un aumento del 28% nei soli USA entro il 2020.

In Italia, anche se tale figura è al momento meno richiesta, la remunerazione si aggira già intorno ai 35 – 40 mila € annui e si passati dal 31% di aziende che, nel 2017, dichiarava di contare sul lavoro del data scientist, al 45% del 2018.