Attualmente tra le figure professionali più richieste nel mercato del lavoro, il data scientist è in grado di coniugare pensiero critico e capacità analitiche. Vediamo cosa fa e quanto guadagna.
La rivoluzione tecnologica ha dato vita a molte nuove professioni, alcune delle quali oggi sono davvero molto richieste. Tra queste c’è senza dubbio quella del data scientist, un professionista che rientra nella categoria di coloro che si occupano di analizzare i dati, così come il data analyst.
Che cosa fa il data scientist
Un data scientist è un professionista che si occupa di big data, ossia di grandi quantità di dati. Egli li analizza, li categorizza e li interpreta, con l’obiettivo di fornire indicazioni utili all’azienda per cui lavora.
I dati con cui questo professionista si interfaccia possono essere di tre tipi: dati generati dall’uomo, dati generati dalle macchine e dati generati dal business (che sono un mix delle di quelli generati dall’uomo e dalle macchine).
Le mansioni pratiche poi possono essere divise in alcune categorie principali e all’occorrenza svolte in collaborazione con altri professionisti dei dati, come i data engineer e i data analyst. La prima mansione è quella dell’individuazione dei dati, in cui il data scientist deve trovare la fonte dal quale reperire i dati che andrà ad analizzare. È poi necessario scegliere accuratamente quale strumento utilizzare per analizzare i dati raccolti. Sul mercato ce ne sono molti disponibili, due esempi sono Bigquery e Dataflow.
Un’altra mansione ricoperta dal data scientist è quella della pulizia dei dati, poiché essi spesso quando vengono estrapolati sono «sporchi», contengono cioè informazioni in eccesso che possono impedire una corretta e profittevole visualizzazione dei dati.
Una volta ripuliti i dati, il data scientist passa all’analisi vera e propria. Grazie a questa egli sarà in grado di estrapolare trend e informazioni utili per la sua azienda.
Data scientist: cosa si studia, competenze
Per riuscire a portare a compimento con profitto tutte queste mansioni, un buon data scientist deve possedere un bagaglio culturale di spessore.
In particolare gli sono necessarie competenze soprattutto di carattere «hard», come la conoscenza della statistica, della matematica, dei linguaggi di programmazione, dell’economia e di Excel, compagno fedele di ogni professionista afferente a questa categoria.
Sono tuttavia molto utili anche alcune soft skill, due su tutte il pensiero critico e la capacità di lavorare in team, poiché spesso egli si ritrova a svolgere le mansioni di cui sopra insieme ad altri professionisti e a doversi confrontare con loro.
Per coloro che desiderano formarsi e diventare data scientist sono consigliabili principalmente corsi di laurea di in ambito STEM come informatica, matematica e statistica. A questi poi può essere affiancato un master o un corso di specializzazione in data science, disponibile in molte università.
Quale differenza c’è tra data scientist, data analyst e data engineer
Ci sono delle differenze tra data scientist, data analyst e data engineer, nonostante queste tre professioni siano spesso sovrapposte. In linea generale, il data engineer è specializzato nel fornire al data scientist in maniera tempestiva i dati in formati utilizzabili per le analisi.
Il data scientist, dato il suo alto grado di specializzazione nell’ambito della statistica si occupa di sfruttare i modelli statistici di cui dispone per realizzare delle previsioni che possano essere utili all’azienda.
Il data analyst infine, si occupa di svolgere analisi con un minore grado di complessità e di natura più descrittiva. Spesso quest’ultima figura professionale ha una preparazione più incentrata su argomenti come economia e business e non su statistica e informatica.
Quanto guadagna un data scientist
Il data scientist è un lavoro generalmente ben pagato. Secondo Glassdor un professionista che svolge questa professione ha uno stipendio medio di 32.000 euro all’anno, che tuttavia può crescere sensibilmente con l’aumentare della seniority.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
