Data Scientist: cosa lo rende la figura più ricercata in ambito IT
La figura del data scientist è una delle professioni sviluppatesi più di recente nell’Information Technlogy. Il suo compito principale è quello di analizzare i dati per conto di un’azienda in modo da fornire previsioni, schemi comportamentali e algoritmi utili per ricavare un guadagno.
Rilevare i dati è semplice, qualunque analista con un minimo di competenze è in grado di farlo, ma analizzarli nel dettaglio (in particolare quelli non strutturati) è molto complesso e richiede grande esperienza. Per tali motivi questa nuova professione è fra le più ricercate e remunerate dell’intero settore IT.
Big Data: perché sono rilevanti
Il data scientist lavora principalmente con quelli che vengono definiti Big Data. Questo insieme di dati viene raccolto da svariate fonti e risulta estremamente prezioso per le aziende. Le tipologie di dati raccolti si dividono in due categorie: strutturati e non strutturati.
I dati strutturati sono quelli che possono essere facilmente acquisiti e organizzati per categorie in maniera automatica, attraverso appositi programmi. Fra questi rientrano il traffico di un sito web, dati di vendita di un determinato prodotto, coordinate GPS raccolte dagli smartphone e simili. Tendenzialmente sono i più facili da analizzare e interpretare.
I dati non strutturati sono, invece, il pane quotidiano dei data scientist e richiedono molta più esperienza e competenza per essere interpretati. Di questa categoria fanno parte le recensioni lasciate dagli utenti, messaggi sui social network, feedback, e-mail, video e tutti gli altri input che possono derivare da persone reali.
Sono proprio questi ultimi ad avere un maggior valore per le aziende, poiché permettono di valutare il comportamento dei clienti, le loro reazioni a nuove proposte commerciali e di monitorare le abitudini più comuni. L’interpretazione di questi dati consente di delineare strategie più targetizzate.
Il percorso formativo ideale per un data scientist
Si può diventare data scientist in molti modi, anche se il percorso formativo più comune è quello che prevede un diploma di laurea. Ci si può laureare in diverse discipline, ma le migliori rimangono quelle in ambito economico.
Bisogna anche tenere presente che questa figura professionale deve possedere delle competenze trasversali. Ciò significa che, a seconda del settore in cui opera l’azienda per cui si svolge l’attività di analisi dati, sarà necessario avere conoscenze specifiche (lavorare nel marketing è diverso rispetto ad analizzare dati in ambito sanitario).
Esistono corsi specializzati che permettono agli aspiranti data scientist di affinare le proprie abilità e colmare eventuali lacune, offrendo loro una formazione più mirata. Un altro buon modo per arricchire il curriculum è quello di conseguire determinate certificazioni da enti autorevoli in ambito di data analysis.
Fra le competenze basilari che ogni bravo data scientist dovrebbe possedere, ci sono capacità di programmazione, analisi quantitativa, comprensione del prodotto, comunicazione e lavoro di squadra.
Migliori opportunità d’impiego per il data scientist e guadagni
Tutti i settori, soprattutto quelli che operano online o a diretto contatto con il pubblico, hanno una notevole mole di dati da analizzare. Il data scientist può trovare facilmente impiego in molti ambiti diversi, ma i mercati che offrono più opportunità sono:
- business;
- e-commerce;
- finanza;
- pubblica amministrazione;
- scienza;
- social networking;
- sanità;
- telecomunicazioni.
Con le giuste competenze e una buona formazione (sia pregressa, che settoriale) il data scientist ha molte opzioni di carriera fra cui poter scegliere. Da non sottovalutare è anche il fatto che lo stipendio medio per chi svolge questa professione si aggira fra i 100 mila e i 168 mila dollari annui.
