data scientist lavoro

Big Data, cybersecurity e intelligenza artificiale: ecco perché il Data Scientist come lavoro

Viene definito come il lavoro più attraente del 21esimo secolo già qualche anno fa: ben retribuito, altissima richiesta e in piena espansione. Questo è quello che si pone di fronte a colui che sceglie il Data Scientist come lavoro.

In principio erano dati: perché il data scientist

Il termine Data Scientist come lo conosciamo oggi nasce nel 2008, anche se le sue origini risalgono a prima del 2000.

La definizione di questo ruolo si è evoluta nel tempo: se fino al 2000 lo si poteva definire come “l’analista di statistiche” che incontrava il computer, da oggi il Data Scientist è un esperto di questo matrimonio digitale fra la statistica e la tecnologia del nuovo secolo.

Partito dall'elaborazione di driven database, il Data Scientist si è evoluto, diventando una figura cardine nelle principali aziende: colui in grado di elaborare e comprendere un ammontare di dati in continua crescita e in arrivo da più sorgenti.

Meno banalmente possiamo dire che il Data Scientist, in veste di “scienziato”, applica una procedura scientifica basata sulla formulazione di ipotesi, analisi di ricerca ed elaborazione dei risultati. Si avvale dell’uso di algoritmi tramite codici di programmazione di nuova generazione, come phyton e della produzione di statistiche, focalizzate a comprendere il fenomeno analizzato.

Le così dette “competenze a T” sono fondamentali in questo mestiere: molteplici capacità orizzontali e altre focalizzate nel management e interpretazione dei dati.

Tutto ciò richiede una formazione di prim'ordine.

Recenti studi hanno rivelato che un Data Scientist attualmente ha nell’80% dei casi almeno una specialistica, e nel 50% dei casi un dottorato di ricerca. Quasi sempre è in grado di programmare in phyton e di usare software di calcolo come R e SAS. Il tutto unito a competenze comunicative ed esperienza lavorativa consolidata. Insomma, un profilo a dir poco “sostanzioso”!

Ma attenzione a non confondere colui che analizza e colui che elabora.


Se vuoi saperne di più su come diventare Data Scientist leggi qui Professione Data Scientist: cosa fa e come diventarlo


Data Scientist non Data Analyst

data scientist lavoro interpretare dati

Il Data Scientist è colui che ha la capacità di gestire i Big Data e ricavarne informazioni rilevanti

Molti li confondono, ed un motivo ci sarà; le differenze tuttavia si fanno sentire. La discriminante sta nell'interpretazione del dato.

Se volessimo dare una definizione dei due ruoli potremmo dire questo:

  • il Data Analyst è una figura lavorativa che esplora, analizza e interpreta i dati, con l’obiettivo di estrarre informazioni utili da fornire a chi dovrà prendere decisioni manageriali.
  • Similmente, ma in modo differente, il Data Scientist è colui che ha la capacità di gestire i Big Data e ricavarne informazioni rilevanti.

Sembra quasi impercettibile, eppure la differenza c’è. In parole povere, l’uno si occupa dell'estrazione ed elaborazione grezza, l’altro si occupa di raffinare il prodotto del primo per impiegarlo ai fini dei processi di business.

Di fatto, un Data Scientist molte volte ha avuto un passato da Data Anlyst: la trasfigurazione del ruolo avviene quando dal calcolo si passa anche all'interpretazione.

Ma che sia analyst o scientist, per essere in grado di svolgere il proprio lavoro al meglio, questa figura deve prima di tutto comprendere il business in cui si colloca.

Perché assumere un Data Scientist?

Da oramai 10 anni le più grandi imprese di tutto il mondo hanno assunto Data Scientist. Queste figure, come nel famoso caso di LinkedIn, sono state determinanti nell'evoluzione e affinazione di un business.

Ciò nonostante, ricordiamo sempre che non sono esseri sovrannaturali, bensì persone, che supportate dalla ragione, dati e prove forniscono indicazioni, sulla base delle quali si possono fare scelte più consapevoli.

Il futuro del lavoro del Data Scientist 

In conclusione, il Data Scientist è una figura in grado di intervenire tramite un metodo di analisi e validazione dei dati, ai fini di migliorare e ridefinire processi e future vie di un’impresa.

Il futuro di questa carriera, per quanto rosea, non è senza ostacoli. In particolare, la vera e costante difficoltà sarà quella di convincere manager e imprenditori, con la forza dei propri dati, a compiere scelte di mercato e di struttura che possono e potranno rivoluzionare i business oggi, domani, e per il resto del decennio.


Potrebbe interessarti anche L’importanza dei dati per le strategie aziendali: il data-driven marketing


Commenti

commenti

Juan Diego Turatti

Leave a reply