Data Scientist: cosa fa e competenze principali

Data Scientist: un ruolo essenziale nell’era dei dati

Il Data Scientist è un professionista che si occupa dell’analisi e interpretazione di grandi quantità di dati complessi per risolvere problemi e supportare le decisioni strategiche aziendali. Un Data Scientist non si limita solo all’analisi dei dati, ma sviluppa anche modelli predittivi e algoritmi di machine learning per estrarre insight approfonditi e favorire l’innovazione. Utilizza metodi statistici, programmazione e competenze avanzate per dare un senso ai dati non strutturati e trasformarli in valore aggiunto per l’azienda.

Le competenze principali di un Data Scientist comprendono la padronanza di linguaggi di programmazione come Python e R, l’uso di database con SQL e la conoscenza di tecniche avanzate di machine learning e di intelligenza artificiale. La capacità di utilizzare strumenti e librerie come TensorFlow, scikit-learn e Keras gli è utile proprio per la creazione di modelli complessi. Questo professionista deve possedere solide basi in matematica, statistica e data engineering, oltre a capacità di problem solving e una mentalità analitica e creativa.

Il Data Scientist lavora in molti settori, tra cui la tecnologia, la finanza, la sanità, il marketing e il settore manifatturiero. Le aziende si affidano ai Data Scientist per sviluppare modelli predittivi, personalizzare le esperienze dei clienti, ottimizzare le operazioni e identificare nuove opportunità di business. Questa figura è particolarmente richiesta in aziende innovative, startup, società di consulenza e grandi imprese che vogliono sfruttare i dati per ottenere un vantaggio competitivo.

Diventare Data Scientist richiede una formazione solida in discipline come matematica, statistica, informatica o fisica. Oltre alla laurea, è consigliabile frequentare master o corsi specializzati in data science e machine learning. Infine, esperienze pratiche attraverso stage, progetti personali o contributi open source sono fondamentali per impostare un percorso professionale solido e strutturato.

Cosa fa il Data Scientist?

Un Data Scientist, in funzione dei progetti nei quali partecipa e del livello di responsabilità in azienda, svolge una serie di compiti. In sintesi, i principali sono:

• Identificare le fonti di dati rilevanti e raccogliere le informazioni pertinenti.
• Adottare tecniche di pulizia dei dati, che spesso possono contenere errori, valori mancanti o duplicati.
• Trasformare i dati in un formato utile per l’analisi (ad esempio con il processo di normalizzazione).
• Analizzare i dati, anche con l’uso di tecniche di data mining, per identificare modelli e tendenze, utilizzando linguaggi di programmazione come Python e R.
• Costruire modelli predittivi e di classificazione per fare previsioni ed identificare pattern.
• Presentare e comunicare i risultati delle analisi in modo chiaro e comprensibile ad un’audience non tecnica, ad esempio ai referenti di business.
• Monitorare ed aggiornare i modelli per mantenere nel tempo l’accuratezza e la qualità delle previsioni.

Le competenze tecniche e trasversali

Un Data Scientist deve possedere specifiche competenze tecniche e di business che gli permettono di districarsi abilmente con grandi set di dati e di creare modelli predittivi e descrittivi.

Ecco alcune delle competenze tecniche fondamentali:

• Competenza in statistica, dal calcolo delle probabilità, alla regressione, al test di ipotesi¹.
• Competenza nell’uso di strumenti di data science per l’analisi dei dati, come Jupyter Notebook, RStudio.
• Competenza nei linguaggi di programmazione specifici per la manipolazione dei dati, la creazione di modelli e l’analisi dei dati, come Python e R².
• Conoscenza degli algoritmi di machine learning, dalla regressione lineare, ai random forest, alle reti neurali.
• Conoscenza delle tecniche e degli strumenti di business intelligence e data mining.
• Capacità di lavorare con grandi dataset e di pulire e trasformare i dati per la successiva analisi (data cleaning e preprocessing).
• Competenza nella gestione e nell’utilizzo di database relazionali (come SQL Server) e non relazionali (come MongoDB) e nella scrittura di query complesse.
• Conoscenza di piattaforme di big data come Hadoop e Spark, utilizzate per elaborare e analizzare grandi volumi di dati.
• Competenza nell’utilizzo di strumenti di data visualization, per presentare in modo efficace i risultati delle analisi.
• Conoscenza delle tecniche per valutare e ottimizzare la performance dei modelli.
• Per chi si specializza nel settore del deep learning, familiarità con frameworks come TensorFlow, PyTorch o Keras.
• Conoscenza delle soluzioni per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e per la modellazione predittiva (Predictive Modeling)

Un Data Scientist, inoltre, deve possedere adeguate conoscenze dei processi dell’azienda, per poter cogliere bene il significato delle informazioni.

Oltre alle competenze tecniche, il Data Scientist deve possedere anche alcune importanti competenze trasversali:

• Capacità di pensiero analitico, per poter interpretare i dati in modo accurato.
• Competenza nella comunicazione efficace, per essere in grado di comunicare i risultati del proprio lavoro agli stakeholders.
• Curiosità e desiderio di apprendere.
• Capacità di lavorare in team.

Come diventare Data Scientist

Per diventare Data Scientist è necessario avere una solida formazione tecnica, in ambiti come la matematica, la statistica, l’informatica e la programmazione.

Generalmente un Data Scientist ha conseguito un diploma di laurea in statistica, informatica, matematica o ingegneria, oppure corsi di laurea specifici, come quello di Economia e big data dell’Università Roma Tre di Roma.

Inoltre, esistono molti corsi online e master post-laurea che possono aiutare a sviluppare le competenze necessarie.

Oltre alla formazione teorica, è importante acquisire competenze pratiche attraverso progetti, stage o esperienze lavorative che permettano di applicare le conoscenze acquisite.

Infine è possibile frequentare alcuni corsi di formazione orientati all’ottenimento di una certificazione, come ad esempio quelli proposti da Microsoft, IBM, Cloudera, SAS e Oracle.

Il futuro della Data Science

Il futuro della data science si prospetta estremamente promettente, grazie alla crescente digitalizzazione e alla continua ed esponenziale generazione di dati.

La domanda di competenze è in forte crescita, secondo un report di IBM si stima che entro il 2025 ci sarà un aumento del 28% nella domanda di data scientist e data analyst a livello globale.

Con la diffusione di nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale o il machine learning, i data scientist saranno in grado di analizzare set di dati più complessi e grandi, fornendo insights più profondi e accurati.

Infine, la crescente sensibilità verso la privacy dei dati e la sicurezza informatica porterà ad una maggiore attenzione allo sviluppo di pratiche etiche e responsabili nella raccolta e nell’analisi dei dati.

L’etica nella Data Science

L’etica nella data science è uno degli aspetti fondamentali da considerare, soprattutto nell’era dei big data.

I data scientist devono assicurarsi che i dati vengano utilizzati in modo responsabile, rispettando sempre la privacy delle persone, evitando pregiudizi nei modelli di analisi e garantendo trasparenza nelle loro metodologie.

È anche importante essere allineati alle normative di riferimento, come il GDPR, per proteggere i dati degli utenti.

In sostanza, l’etica nella data science consiste nel creare un equilibrio tra la necessità di estrarre insight dai dati e il dovere di mantenere un alto standard morale nell’uso di queste informazioni.

FAQ

Fonti
1.Top 10 Skills for a Data Scientist, towardsdatascience.com
2.The Top 15 Data Scientist Skills, www.datacamp.com
3.Stipendi per Data Scientist Italia, www.glassdoor.it