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Come fare per diventare Data Scientist

Secondo i dati presentati a novembre scorso dall’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, nel 2019 il mercato Analytics ha raggiunto in Italia un valore di 1,7 miliardi di euro, in crescita del 23% rispetto allo scorso anno e oltre il doppio rispetto al 2015. In questo scenario, una figura professionale che ha registrato ultimamente un importante incremento come numero di inserimenti in azienda è il Data Scientist, ruolo attualmente presente in un’impresa su due che opera in Italia nel settore dei Big Data. Sempre secondo la ricerca dell’Osservatorio fra l’altro, tra le realtà imprenditoriali che non hanno ancora introdotto questi profili professionali in organico, circa il 30% intende assumere proprio un Data Scientist entro la fine del 2020.

Ma come si diventa Data Scientist? Il suo ruolo consiste nel saper dare la giusta direzione e leggere correttamente le analitiche a disposizione, insomma un vero e proprio professionista della business intelligence, capace di analizzare dati disaggregati con analisi quantitative e qualitative, al fine di trasformarli in elementi di valore per le imprese.

Il luogo di lavoro è quindi spesso legato alle grandi aziende nazionali e internazionali che hanno a che fare con dati di questo genere. In Italia in particolare, il picco di assunzioni relativo ai Data Scientist si registra a livello regionale in Piemonte, Lazio e Trentino Alto Adige, in quanto sedi di importanti centri di formazione in statistica e tecnologia; mentre come città, le maggiori opportunità vengono da Milano e Roma, luoghi dove si concentrano non a caso gli headquarters delle più grandi aziende del settore finanziario, assicurativo e utility.

A livello formativo è decisamente consigliata una laurea in ambito scientifico, anche se diversi professionisti si specializzano in seguito con dei corsi post laurea, della durata di qualche centinaio di ore, anche partendo da basi accademiche “meno indicate”, come quelle inerenti la sfera umanistica; in primis Economia, Storia e Filosofia. Comunque vada, i Data Scientist necessitano di competenze elevate di carattere tecnico ed economico, che gli permettono agevolmente di elaborare decisioni di business basate sui dati di cui si è in possesso. Altamente raccomandate, se non indispensabili, anche una buona preparazione in statistica e matematica e conoscenze diffuse e capacità varie in ambito Information Technology.

Nel proprio lavoro non bisogna mai perdere di vista l’obiettivo del committente, che in questo caso è sempre uno: rendere maggiormente competitiva l’azienda sui mercati tradizionali e digitali. Ecco allora che alle conoscenze di linguaggi base di programmazione, come Sql e R e di ambienti d’analisi big data, come Hadoop e Spark vanno abbinate l’esperienza con le piattaforme di servizi analitici in cloud e le tecniche emergenti di machine learning e intelligenza artificiale.

Spesso il Data Scientist deve avere inoltre buone doti relazionali ed essere in grado di lavorare all’interno di un team di lavoro piuttosto cospicuo, spesso formato da altri professionisti del settore, come Digital Marketing Analyst, Business Analyst, Data Engineer e Business Intelligence Developer.

Importante infine anche il lato economico della professione. Bisogna dire che trattandosi di persone con abilità manageriali e imprenditoriali e non di rado quindi inserite nel top management aziendale, i relativi stipendi sono spesso elevati: nell’ordine dei 40mila euro medi lordi l’anno, ma in determinate situazioni (soprattutto negli Stati Uniti), si può arrivare anche a 6mila euro netti al mese (circa 110mila lordi l’anno).

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