Data scientist, l’analista dei dati che fa crescere l’azienda

Oggi i dati sono elementi sempre più fondamentali della nostra vita quotidiana e crescono in maniera esponenziale. Solo negli ultimi due anni è stato creato il 90% dei dati in circolazione. Dai contenuti condivisi sui social media ai dati bancari, archivi di immagini e video, segnali Gps, dati telefonici e così via. Sono solo alcuni esempi che rendono particolarmente chiara l’importanza di una figura professionale ormai divenuta necessaria e sempre più richiesta nel mercato del lavoro: il Data Scientist, l’esperto di analisi dei dati, strutturati e non strutturati, con obiettivo primo quello di aiutare a raggiungere precisi goals aziendali.

Chi è e cosa fa il Data Scientist?

Il ruolo del Data Scientist diventa ogni giorno più importante, se si pensa che le aziende si affidano sempre più a Big Data, Analytics e Tecnologie Cloud, di Automazione e Machine Learning prima di prendere decisioni fondamentali per la crescita dell’azienda. L’obiettivo principale di questa nuova figura professionale è l’organizzazione e l’analisi di grandi quantità di dati, spesso con il supporto di software progettati ad hoc. I dati analizzati (spesso si tratta di Big Data) sono di due tipi: i dati strutturati e i dati non strutturati. I primi sono organizzati per categorie e possono essere ordinati, letti e organizzati automaticamente da un sistema, come ad esempio i dati sul traffico di un sito web, cifre di vendita, coordinate bancarie o coordinate GPS raccolte da uno smartphone. I secondi sono più difficili da classificare in modo automatizzato e per questo hanno dei costi maggiori: si tratta di input di persone, come per esempio recensioni dei clienti, email, video, messaggi sui social media e così via.  È in questo frangente che si inserisce il Data Scientist, in grado di codificare al meglio i dati non strutturati, in modo da aumentare la competitività e il fatturato dell’azienda.

Quali competenze ha il Data Scientist?

Per diventare un Data Scientist di successo ci sono molte vie, ma la maggior parte di loro ha una laurea o una specializzazione di livello superiore. Ciò che si richiede, però, sono competenze trasversali perché il ruolo della nuova figura professionale dipende molto dal settore in cui si lavora: ad esempio, in un’azienda specializzata potrebbe essere richiesta un’ulteriore formazione, e le competenze necessarie nel settore marketing saranno diverse da quelle del settore sanitario o dell’istruzione. Ciò che è certo è che il Data Scientist deve possedere le seguenti skills:

1. Programmazione: è la capacità più importante del Data Scientist, poiché migliora le competenze in ambito statistico e permette di analizzare una grande quantità di dati con la possibilità di crearsi i propri strumenti;

2.Analisi Quantitativa: è la tecnica di analisi finanziaria che cerca di capire il comportamento dei mercati utilizzando modelli matematici e statistici complessi. In questo modo è possibile per il Data Scientist scalare la strategia sui dati e implementare il Machine Learning;

3.Comprensione del Prodotto: comprendere i prodotti aiuta a eseguire analisi quantitative, prevedere il comportamento di un sistema, stabilire metriche e migliorare le abilità di debug;

4.Comunicazione: la più importante tra le soft skills in ogni settore, grazie alla quale è possibile sfruttare al meglio tutte le altre competenze

5.Lavoro di squadra: la capacità di lavorare in armonia in un gruppo è fondamentale per il Data Scientist. Si tratta di saper accogliere feedback e condividere con altri le proprie conoscenze

Quanto guadagna il Data Scientist?

Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti la figura del Data Scientist è sempre più richiesta e i posti di lavoro in questo settore aumenteranno dell’11 per centro entro il 2024. A confermarlo è il report “50 Best Jobs in America” di Glassdoor, secondo cui il Data Scientist è la migliore posizione lavorativa in ogni settore per opportunità di lavoro, salario e soddisfazione personale. Lo stipendio medio di un Data Scientist, secondo dati della Technology and IT Salary Guide di Robert Half per il 2018, varia in base all’esperienza da 87 mila a 140 mila euro all’anno.