{"id":12957,"date":"2019-10-25T07:30:07","date_gmt":"2019-10-25T05:30:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.unilab.eu\/?p=12957"},"modified":"2019-10-21T14:44:27","modified_gmt":"2019-10-21T12:44:27","slug":"data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unilab.eu\/it\/articoli\/coffee-break-it\/data-scientist\/","title":{"rendered":"Data Scientist: cosa lo rende la figura pi\u00f9 ricercata in ambito IT"},"content":{"rendered":"<p>La figura del <strong>data scientist<\/strong> \u00e8 una delle professioni sviluppatesi pi\u00f9 di recente nell\u2019Information Technlogy. Il suo compito principale \u00e8 quello di analizzare i dati per conto di un\u2019azienda in modo da fornire previsioni, schemi comportamentali e algoritmi utili per ricavare un guadagno.<\/p>\n<p>Rilevare i dati \u00e8 semplice, qualunque analista con un minimo di competenze \u00e8 in grado di farlo, ma analizzarli nel dettaglio (in particolare quelli non strutturati) \u00e8 molto complesso e richiede grande esperienza. Per tali motivi questa nuova professione \u00e8 fra le pi\u00f9 <strong>ricercate<\/strong> e <strong>remunerate<\/strong> dell\u2019intero settore IT.<\/p>\n<p><strong>Big Data: perch\u00e9 sono rilevanti<\/strong><\/p>\n<p>Il data scientist lavora principalmente con quelli che vengono definiti <strong>Big Data<\/strong>. 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.<\/p>\n<p>I <strong>dati strutturati<\/strong> 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 pi\u00f9 facili da analizzare e interpretare.<\/p>\n<p>I <strong>dati non strutturati<\/strong> sono, invece, il pane quotidiano dei data scientist e richiedono molta pi\u00f9 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.<\/p>\n<p>Sono proprio questi ultimi ad avere un maggior valore per le aziende, poich\u00e9 permettono di valutare il comportamento dei clienti, le loro reazioni a nuove proposte commerciali e di monitorare le abitudini pi\u00f9 comuni. L\u2019interpretazione di questi dati consente di <strong>delineare strategie pi\u00f9 targetizzate<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>Il percorso formativo ideale per un data scientist<\/strong><\/p>\n<p>Si pu\u00f2 diventare data scientist in molti modi, anche se il percorso formativo pi\u00f9 comune \u00e8 quello che prevede un <strong>diploma di laurea<\/strong>. Ci si pu\u00f2 laureare in diverse discipline, ma le migliori rimangono quelle in ambito economico.<\/p>\n<p>Bisogna anche tenere presente che questa figura professionale deve possedere delle <strong>competenze trasversali<\/strong>. Ci\u00f2 significa che, a seconda del settore in cui opera l\u2019azienda per cui si svolge l\u2019attivit\u00e0 di analisi dati, sar\u00e0 necessario avere conoscenze specifiche (lavorare nel marketing \u00e8 diverso rispetto ad analizzare dati in ambito sanitario).<\/p>\n<p>Esistono <strong>corsi specializzati<\/strong> che permettono agli aspiranti data scientist di affinare le proprie abilit\u00e0 e colmare eventuali lacune, offrendo loro una formazione pi\u00f9 mirata. Un altro buon modo per arricchire il curriculum \u00e8 quello di conseguire determinate <strong>certificazioni<\/strong> da enti autorevoli in ambito di data analysis.<\/p>\n<p>Fra le <strong>competenze basilari<\/strong> che ogni bravo data scientist dovrebbe possedere, ci sono capacit\u00e0 di programmazione, analisi quantitativa, comprensione del prodotto, comunicazione e lavoro di squadra.<\/p>\n<p><strong>Migliori opportunit\u00e0 d\u2019impiego per il data scientist e guadagni<\/strong><\/p>\n<p>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 pu\u00f2 <strong>trovare facilmente impiego<\/strong> in molti ambiti diversi, ma i mercati che offrono pi\u00f9 opportunit\u00e0 sono:<\/p>\n<ul>\n<li>business;<\/li>\n<li>e-commerce;<\/li>\n<li>finanza;<\/li>\n<li>pubblica amministrazione;<\/li>\n<li>scienza;<\/li>\n<li>social networking;<\/li>\n<li>sanit\u00e0;<\/li>\n<li>telecomunicazioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p>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 \u00e8 anche il fatto che lo <strong>stipendio medio<\/strong> per chi svolge questa professione si aggira fra i 100 mila e i 168 mila dollari annui.<\/p>\n<!--themify_builder_content-->\n<div id=\"themify_builder_content-12957\" data-postid=\"12957\" class=\"themify_builder_content themify_builder_content-12957 themify_builder tf_clear\">\n    <\/div>\n<!--\/themify_builder_content-->\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La figura del data scientist \u00e8 una delle professioni sviluppatesi pi\u00f9 di recente nell\u2019Information Technlogy. 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