Data science, cos’è e come si può intraprendere questo lavoro

Data science, cos’è e come si può intraprendere questo lavoro

La data science è una branca del sapere che si fonda su conoscenze relative all’integrazione dei dati, allo sviluppo di algoritmi e alle capacità tecnologiche: di fatto si concentra sulla risoluzione analitica di problemi complessi.

Dunque, com’è chiaro, il cuore della data science sono i dati ed il data scientist è colui che è in grado di utilizzare i dati in modo creativo per generare valore. Un professionista della data science è quindi in grado di coniugare la formazione matematica con competenze informatiche e intuizioni strategiche.

Qual è il compito del data scientist?

Il compito principale di un data scientist è quindi quello di esplorare i dati. Sulla base di precise domande – tipicamente richieste del business e relative, ad esempio, all’andamento della produzione o delle vendite o alla riorganizzazione delle risorse – il data scientist diventa un vero e proprio investigatore e mette in campo tutta la sua creatività analitica.
L’esperto di data science, dunque, armato di strumenti tecnologici (come l’Analytics Platform di Knime) e algoritmi di machine learning riesce ad esaminare e prevedere scientificamente correlazioni tra fenomeni che ad una prima analisi risultano invisibili. Il suo obiettivo è ottenere insights quanto più accurati per fornire al business una panoramica precisa del problema da risolvere.

Quali competenze deve avere un esperto di data science?

Le competenze necessarie per diventare data scientist sono un mix di abilità tecniche e soft skill. In particolare, vengono richieste:

  • Programmazione: un’abilità che aggiunge valore alle competenze in scienza dei dati. La programmazione migliora le competenze in ambito statistico, permette di analizzare set di dati di grandi dimensioni e “offre la possibilità di crearsi i propri strumenti”.
  • Analisi quantitativa: abilità importante per l’analisi di grandi set di dati. L’analisi quantitativa migliora le capacità di eseguire analisi sperimentali, scalare la strategia sui dati e implementare il machine learning.
  • Comprensione del prodotto: comprendere i prodotti aiuta a eseguire analisi quantitative. Inoltre, consente anche di prevedere il comportamento di un sistema, stabilire metriche e migliorare le abilità di debug.
  • Comunicazione: probabilmente la più importante soft skill in ogni settore. Particolari capacità comunicativa vi aiuteranno a sfruttare tutte le altre competenze.
  • Lavoro di squadra: molto simile alla comunicazione, il lavoro di squadra è fondamentale per una carriera di di successo.

Come si diventa esperti in data science?

Vi sono molti modi per diventare data scientist, ma la via più tradizionale è conseguire un diploma di laurea. La maggior parte dei data scientist ha una laurea o una specializzazione di livello superiore, come un master in data science.
Poiché la scienza dei dati richiede alcune conoscenze in ambito business, il ruolo di un data scientist dipende molto dal settore in cui lavora. Per esempio, in un’industria altamente specializzata potrebbe essere necessaria un’ulteriore formazione, e le competenze richieste dal settore marketing saranno diverse da quelle necessarie per lavorare nel settore della sanità o dell’istruzione.
Per affinare le proprie abilità e soddisfare esigenze specifiche del settore è possibile, e a volte necessario, frequentare corsi di sviluppo professionale come un master in data science. Tra le risorse disponibili online ci sono importanti certificazioni in ambito Big Data e analytics che possono migliorare il proprio curriculum (e anche lo stipendio).

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