Principali compiti e competenze del Data Scientist

Data Scientist: chi è e cosa fa

Coniata dall’allora Chief Scientist di LinkedIn DJ Patil e dall’allora Lead of Data and Analytics Efforts di Facebook Jeff Hammerbacher, l’espressione Data Scientist è apparsa per la prima volta nel 2008¹. Con l’esplosione del fenomeno Big Data e la nascita di nuove tecniche di analisi delle informazioni, il termine è poi entrato a far parte del linguaggio comune.

Oggi giorno, i dati rappresentano un'opportunità senza precedenti per ottenere informazioni significative che permettono la presa di decisioni di business ponderate. L'abbondanza di dati a disposizione delle aziende, però, richiede complessi processi di raccolta, analisi e interpretazione.
In questo contesto, emerge la figura del Data Scientist: esperto di Big Data e Data Science, egli interpreta grandi moli di dati e ne ricava informazioni utili per sviluppare modelli e strategie che supportino il business aziendale. 

I dati trattati dal Data Scientist possono essere:

• Human generated, cioè rilasciati da un utente su una piattaforma social o su qualsiasi altro sito attraverso il login;
• Machine generated, vale a dire prodotti da sorgenti quali segnali GPS, sensori ambientali o metereologici, dispositivi biomedici…;
• Business generated, cioè un mix tra dati Human generated e dati Machine generated.

Gran parte del lavoro del Data Scientist consiste quindi nell’analizzare, tradurre e interpretare i dati a sua disposizione, al fine di comprendere i trend e sviluppare dei modelli predittivi.

Tra le principali responsabilità del Data Scientist si possono includere le seguenti:

• Analisi dei dati. Il Data Scientist pulisce e organizza i dati grezzi al fine di identificare tendenze, pattern e relazioni che possono essere utilizzate per prendere decisioni strategiche;
• Sviluppo di modelli predittivi. Utilizzando algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, il Data Scientist costruisce modelli capaci di prevedere futuri sviluppi e ottimizzare i processi aziendali;
• Comunicazione dei risultati. Il Data Scientist traduce i complessi risultati delle analisi effettuate in un linguaggio comprensibile per gli stakeholder, facilitando così la loro presa di decisioni;
• Collaborazione con le altre funzioni aziendali, team di business, marketing e IT - per esempio - così da comprendere meglio le esigenze aziendali e poter sviluppare soluzioni adeguate.

Infine, tra i vantaggi che le aziende possono ottenere dalla collaborazione con un Data Scientist ricordiamo: riduzione dei rischi e delle perdite, riduzione dei costi delle campagne di marketing e velocizzazione dei processi. 

Formazione e competenze del Data Scientist

Solitamente, il Data Scientist possiede una formazione in discipline come Matematica e Statistica, Informatica o Ingegneria. Può essere utile, poi, approfondire con Master o dottorati specifici in Data Science, Intelligenza Artificiale o un campo correlato.

Generalmente, il Data Scientist possiede conoscenze tecniche avanzate, quali per esempio:

• Abilità di programmazione in linguaggi come Python, R o SQL;
• Competenze nell'elaborazione e manipolazione dei dati;
• Conoscenze avanzate di statistica, matematica e Machine Learning;
• Conoscenza dei principali algoritmi di Intelligenza Artificiale e delle tecniche di data mining più comuni;
• Comprensione dei principi di ingegneria dei dati e dei sistemi distribuiti.

Il profilo è completato da competenze trasversali, tra le quali ricordiamo:

• Una spiccata capacità analitica;
• Ottime capacità di adattamento e problem solving;
• Creatività e doti comunicative²;
• Pensiero critico e capacità di analizzare i risultati secondo il contesto di riferimento.

Infine, il Data Scientist può avvalersi di una vasta gamma di tool, tra cui:

• Framework di Machine Learning (TensorFlow, scikit-learn, PyTorch…);
• Strumenti di Data Visualization (per esempio, Tableau, Power BI, matplotlib);
• Strumenti di gestione dei dati (come Hadoop, Spark, SQL Server).

Il Data Scientist nel mercato del lavoro

Nell’ultimo decennio, la richiesta di analisti esperti di Data Science si è fatta sempre più consistente. Questo grazie all’aumento del traffico su piattaforme che immagazzinano dati, come i social media, i portali di e-commerce e le piattaforme di multimedia sharing.

I maggiori settori d’impiego per un Data Scientist risultano essere il settore finanziario e il settore commerciale, seguono il settore farmaceutico e quello del retail e GDO, senza dimenticare il più recente settore dell’Internet of Things (IoT), che intende estendere la connessione tramite Internet alle più svariate tipologie di oggetti.

Infine, il Data Scientist può sia essere un collaboratore interno all’azienda sia un freelancer³.

 

Fonti

1.Big Data Scientist: storia di una professione, blog.osservatori.net
2.Data Scientist: chi è, cosa fa e quanto guadagna, digital4.biz
3.Data scientist: chi è, cosa fa e quanto guadagna, cwi.it