Il Data Scientist: chi è e quali skill possiede

Il Data Scientist: chi è e quali skill possiede

Il data scientist è una delle figure professionali con maggiori prospettive di sviluppo relativamente a prospettive occupazionali e crescita salariale. Si tratta di una figura chiave in tutte le aziende moderne che, grazie alle sue capacità matematiche statistiche e informatiche, riesce a studiare e analizzare i dati aziendali e a trasformarli in preziose informazioni e importanti occasioni di business.

Tuttavia in Italia il numero di professionisti di questo tipo è ancora relativamente basso, come testimoniato da questo articolo di Repubblica. A fronte di questo, basta effettuare una semplice ricerca su Linkedin con la parola chiave “Data scientist” per trovare, solo in Italia, più di seicento annunci di lavoro correlati.

La formazione per diventare data scientist

Acquisire tutte le competenze per diventare data scientist non è affatto semplice. Sicuramente una laurea in una materia scientifica come matematica o informatica permette di acquisire la forma mentis e la flessibilità necessaria per poter affrontare successivamente, con una formazione post laurea adeguata, le variegate sfide del mondo del lavoro del data scientist.

Negli ultimi anni sono nati anche in Italia indirizzi di laurea specifici sulla Data science, come quello dell’università di Bologna descritto nel seguente link http://datascience.disco.unimib.it/en/ o in altre università prestigiose come la Sapienza e la Bocconi. Alcune di queste università propongono anche dei master specifici sulla materia.

Un’ulteriore possibilità è rivolgersi a centri di formazione e a IT Trainer specializzati e certificati che, dopo aver lavorato per anni in contesti aziendali e sviluppato in prima persona progetti di analisi dei dati, mettono a disposizione la loro competenza per una didattica e una formazione incentrate su quelle che sono le aspettative e le necessità del mondo del lavoro. Sul sito www.yimp.it è possibile visionare l’offerta formativa proposta da Nicola Iantomasi, con corsi inerenti tutte le competenze informatiche necessarie alla figura del data scientist, come i linguaggi SQL, T-SQL, e Python, oltre a svariati articoli e materiale gratuito sul mondo dei dati e in particolare dei database relazionali SQL Server e Oracle.

Quali skill deve avere un data scientist?

Come accennato precedentemente, il profilo del data scientist deve possedere un ventaglio di skill molto variegato. Ne riportiamo un elenco quanto più possibile esaustivo.

Competenze matematiche

Sono necessarie delle solide conoscenze in più settori della matematica per comprendere il funzionamento degli algoritmi di machine learning e di intelligenza artificiale. Ad esempio è fondamentale avere delle buone competenze di Analisi matematica in una e in più variabili come saper operare con i gradienti, trovare massimo e minimo di funzioni tramite procedimenti iterativi, disegnare grafici nel piano e nello spazio.

Anche l’algebra lineare e il calcolo matriciale sono molto importanti. Occorre infatti saper effettuare operazioni tra vettori e matrici come i prodotti scalari e il calcolo degli autovalori. Molto importante inoltre sono anche le tematiche legate al calcolo probabilistico e alla statistica.

Competenze informatiche

Le competenze statistico-matematiche devono essere utilizzate per implementare degli algoritmi informatici. Per far ciò è necessario conoscere i principali linguaggi di programmazione per l’elaborazione e l’analisi dei dati. Tra i più importanti citiamo R e Python per elaborare algoritmi di machine learning con le relative librerie Pandas, Numpy e ScikitLearn.

Tra le skill informatiche richieste è fondamentale conoscere anche i linguaggi per interfacciarsi con i database, sia relazionali che non relazionali. Inerentemente a questo tema, il linguaggio SQL è sicuramente una skill fondamentale per ogni data scientist in quanto la necessità di interrogare e manipolare i dati su un database come Oracle o SQL Server è frequentissima e importantissima.

Competenze di business

Oltre alle skill descritte finora di natura più trasversale, il data scientist deve avere anche una buona conoscenza del particolare business in cui opera. Ad esempio se esplica il suo lavoro all’interno di una banca, deve essere a conoscenza dei principali processi bancari sottostanti la sua attività. Lo stesso esempio si può fare se l’ambito di lavoro è il farmaceutico, le assicurazioni oppure un industria.

Non serve essere degli esperti affermati in quel particolare business, ma una conoscenza generale dei processi aziendali aiuterà sicuramente il data scientist a svolgere il suo processo di analisi dei dati con maggiore consapevolezza e precisione.

Competenze comunicative

Il data scientist deve essere infine un ottimo comunicatore. I risultati ottenuti devono essere esposti al management aziendale in modo chiaro e semplice, al fine di fornire le informazioni necessarie per un processo decisionale migliore. Per far questo il data scientist deve avere competenze nell’ambito della Data Visualization, oltre che una personalità incline al dialogo e al lavoro di squadra.

Ancora una volta la conoscenza di particolari strumenti informatici diventa determinante, sia per presentare i dati tramite dashboard e grafici che devono risultare di semplice lettura e accattivanti (utilizzando software come Power BI, Tableau o anche Microsoft Excel), sia per gestire l’avanzamento e il coordinamento dei progetti e delle attività lavorative secondo metodologie agili e smart di sviluppo (ad esempio tramite il software Trello).

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