Per comprendere chi è e quali siano le mansioni del Data Scientist bisogna capire che cos’è la Data Science. Per Data Science indichiamo la preparazione dei dati per l’analisi, inclusa la pulizia, l’aggregazione e la manipolazione dei dati per eseguire analisi avanzate dei dati. In particolar modo, attraverso questo ambito le aziende possono monitorare i trend e produrre insight che verranno successivamente utilizzati per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi innovativi. Coloro che si occupano di Data Science sono i cosiddetti Data Scientist che devono acquisire le competenze necessarie per gestire i Big Data e trarne le informazioni necessarie. Considerata dell’Harvard Business Review come una delle professioni “più attraenti del XXI secolo”, oggi la metà delle grandi aziende presenti sul territorio nazionale e internazionale, a seguito della digitalizzazione, hanno visto crescere il loro “patrimonio” di dati, sensibili o meno, e questo ha reso necessaria la presenza all’interno del proprio organico di almeno un Data Scientist.
La formazione accademica del Data Scientist
Da un punto di vista formativo, per poter ricoprire questo ruolo è necessario conseguire almeno una laurea specialistica in ambito scientifico, ossia le materie STEM, sempre più importanti nel mondo di oggi, ad esempio in Matematica, Ingegneria, Fisica, Informatica, Statistica e Economia. È fondamentale possedere elevate competenze nella programmazione con linguaggi orientati all’analisi statistica dei dati, a partire da R e Python, e conoscenze di Analytics e Machine Learning. A completare il percorso accademico, data la specificità di questa professione, è importante che il futuro professionista consegua un master per la specializzazione sui big data e/o nell’ambito dell’intelligenza artificiale. La gestione di una massiccia mole di dati richiede, infatti, competenze multidisciplinari che solo una formazione di alto livello può garantire.
Il data scientist è una figura altamente specializzata soprattutto nell’ambito del data mining (si colloca tra le macro aree di statistica, coding, ricerca tradizionale, data engineering, Machine Learning e marketing) e del software per l’analisi dei dati, con riguardo ai metodi statistici e modelli predittivi, agli strumenti di visualizzazione ecc. Per quanto riguarda le “soft skill” questo professionista deve essere dotato di competenze quali programmazione, analisi quantitativa, comprensione del prodotto, la comunicazione, il lavoro di squadra e il problem solving.
La formazione accademica e le competenze richieste sono necessarie in quanto tra le sue mansioni il Data Scientist è chiamato a ridurre i rischi e le perdite, a ridurre i costi delle campagne di marketing e a velocizzare i processi di produzione aziendale.
I settori nei quali il Data Scientist è maggiormente richiesto troviamo quello relativo alla Finanza (per prevenire frodi, per la sicurezza e la compliance), all’eCommerce (per monitorare i trend, comprendere le esigenze degli utenti e realizzare prodotti in linea con i dati rilevati), alla Pubblica Amministrazione e ai Social Media (al fine di migliorare i servizi offerti e la definizione delle campagne pubblicitarie). Tuttavia, a seguito della smaterializzazione del lavoro, tra gli ambiti in cui si è fatta necessaria la presenza di questa figura professionale troviamo la Sanità, la Ricerca scientifica e le Telecomunicazioni. Si tratta di settori nei quali i Big Data rappresentano un elemento fondamentale della stessa attività.
