Cos'è un data scientist?

Il funzionamento di ogni organizzazione si basa su informazioni e dati che determinano decisioni chiave. Oltre a raccoglierli e conservarli, questi dati sono oggetto di elaborazione e successiva analisi. La professionalità e la conoscenza dell'analisi dei dati determinano il valore dei risultati. Il data scientist è una professione con un futuro che porta vantaggi tangibili alle organizzazioni. Grazie alle competenze uniche dell'analista, l'azienda ha la possibilità di aumentare la propria redditività e rafforzare il proprio vantaggio competitivo sul mercato. Cos'è un data scientist? Continua a leggere per saperne di più.

Scienziato dei dati – sommario:

1. Cos'è un data scientist?
2. Data scientist: competenze e requisiti
3. Area di competenza del data scientist
4. Come diventare un data scientist?
5. Riepilogo

Cos'è un data scientist?

Un data scientist è una persona che raccoglie, elabora e analizza i dati sulla base di algoritmi di machine learning e learning. Nel loro lavoro utilizzano metodi di ricerca, matematica, economia e statistica per ottenere il valore commerciale desiderato nelle aree oggetto di studio. Il data scientist è una professione che soddisfa le aspettative del mercato in termini di elaborazione dei big data. Combina contemporaneamente vari ruoli dall'apprendimento automatico, attraverso problemi di prestazioni e pianificazione, all'implementazione delle soluzioni proposte.

Il data scientist è sia un grande programmatore, uno statistico che analizza gli algoritmi su un cluster sia una persona che conosce i meccanismi del business con elevate capacità di comunicazione. Ciò che distingue i data scientist dagli analisti di dati che lavorano su raccolte standard è che lavorano in un ambiente instabile di dati che crescono in tempo reale, motivo per cui vengono spesso definiti data master.

Il loro obiettivo è creare visualizzazioni di queste analisi, esplorare qualsiasi dato, definire nuove variabili e analizzare dati approfonditi. Spetta inoltre a loro selezionare le metodologie di ricerca che verificheranno l'ipotesi prefissata e poi la tradurranno in un concetto di business che soddisfi un obiettivo prefissato nello sviluppo dell'azienda. Un data scientist efficace è una persona che ha capacità di programmazione superiori alla media (con una vena da hacker) e una conoscenza statistica superiore alla media.

Data scientist: competenze e requisiti

La professione di data scientist richiede numerose e varie competenze provenienti da diversi campi e specialità. Quando si ha a che fare con la scienza dei dati, si dovrebbe essere matematicamente e analiticamente esperti, essere un buon programmatore, essere in grado di presentare i dati analizzati e trarre conclusioni certe. Inoltre, una persona che svolge questa professione dovrebbe essere meticolosa, precisa, paziente, avere la capacità di raccontare una storia attraverso i dati e avere intuito imprenditoriale. Competenze chiave:

• Matematica e statistica : analisi statistica dei dati, machine learning, data mining, algoritmi distribuiti
• Programmazione : tecnologie per big data, pacchetti statistici, librerie e strumenti per l'apprendimento automatico, linguaggio Python
• Conoscenza del settore : comprensione dell'obiettivo aziendale e collegamento a dati pertinenti, capacità di presentare un problema basato sui dati, capacità di collaborare con esperti
• Abilità comunicative : capacità di presentare dati, discutere il problema, proporre soluzioni, capacità di discutere e collaborare con il gruppo
• Intuizione e curiosità - in relazione ai dati elaborati e ai metodi di indagine praticabili, e nella valutazione della correlazione di cause ed effetti

Area di competenza del data scientist

L'analisi dei dati è presente praticamente in ogni campo e industria. Le aree chiave di cui si occupa un data scientist sono:

• Settore finanziario e bancario : analisi dei dati sulle transazioni bancarie, supporto alle decisioni di credito, rilevamento delle frodi
• Marketing : analisi del comportamento degli utenti sui siti Web, creazione di sistemi di raccomandazione, monitoraggio della visibilità e delle opinioni del marchio
• Vendite : analisi dei dati di vendita, previsione delle tendenze, segmentazione dei clienti, adeguamento delle offerte di prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti

Come diventare un data scientist?

Il data scientist è una professione relativamente nuova, che si è particolarmente evoluta negli ultimi anni. Quando si pensa di lavorare in questa professione, ci sono due percorsi formativi. Il primo è per le persone che, dopo il diploma di scuola superiore, sanno già di voler scegliere questa professione.

Studiare una delle materie legate alla scienza dei dati, ai big data o all'analisi dei dati può rivelarsi la strada migliore, anche se non la più breve, per la professione. Studiare entrambi i programmi universitari, laureati, ingegneristici e post-laurea è senza dubbio una buona direzione per iniziare una carriera come scienziato dei dati. Garantiscono un approccio olistico, ampio e diversificato a questo campo multidisciplinare.

Un'altra opzione per i laureati in matematica, informatica, economia o altri studi correlati è completare corsi specializzati. Sul mercato è disponibile una gamma molto ampia di diversi tipi di corsi di formazione, che riguardano principalmente la conoscenza della programmazione e l'uso di database.

Questi corsi di formazione sono adattati alle esigenze individuali dei partecipanti. Questi includono bootcamp, workshop tradizionali, corsi online, hackathon e sfide. È importante ottenere un certificato che dimostri le competenze e le qualifiche acquisite. Durante il reclutamento, un certificato può essere una grande risorsa.

Lavorare come data scientist è un percorso di sviluppo ideale per le persone che sono affascinate dai database, dalle statistiche e dalla programmazione, e per coloro che amano le sfide e non hanno paura delle soluzioni pronte all'uso. Secondo i dati del 2020, è stata la terza professione meglio pagata nel mercato IT negli Stati Uniti con guadagni di $ 107.000 all'anno. Nel Regno Unito, invece, un data master può guadagnare più di £ 80.000 all'anno.

Riepilogo

La chiave del successo come data scientist è capire che la data science riguarda principalmente la capacità di rispondere a domande aziendali, piuttosto che l'essenza stessa degli strumenti utilizzati. È più importante imparare i concetti che imparare la sintassi. Creare progetti e sviluppare nuove soluzioni è l'obiettivo principale del lavoro di un data scientist. Questa è sicuramente una professione del futuro che creerà soluzioni di business innovative.

Leggi anche:Le basi del data storytelling.

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