Di che cosa si occupa il Data Scientist?

Ogni giorno con l’utilizzo che facciamo dei nostri dispositivi sui siti Web e nelle App, produciamo una mole enorme di dati (Big Data), che cresce esponenzialmente ogni giorno. Si tratta di veri e propri contenuti che creiamo, per esempio i post sui social o gli archivi di video e immagini, o semplici informazioni che lasciamo navigando, come reazione di click di fronte a un determinato annuncio, i tempi di permanenza su un sito, l’utilizzo di servizi bancari e tutta la rotta di navigazione online durante la nostra giornata.

Tutti questi dati fino ad alcuni anni fa rimanevano non sfruttati, parzialmente o affatto utilizzati; le aziende sedevano spesso su ciò che si è poi rivelato un trono, senza accorgersene.

In questi dati sono spesso contenute informazioni preziose che senza il l’approfondimento grazie ad alcune competenze, rimarrebbero celate. Il Data Scientist è la figura che attraverso la Big Data Analytics amministra e interpreta i dati che le aziende e i centri di ricerca hanno bisogno di studiare.

L’analisi da parte di un Data Scientist si conclude solitamente con un report che rende questi insight azionabili per lo scopo che l’azienda o l’ente vuole raggiungere. Questo rende comprensibile perché il campo della Data Science sia così fertile e i lavoratori con queste competenze siano oggi così ricercati.

Ecco perché l’Harvard Business Review ha pubblicato un articolo intitolato “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century“: nel 21° secolo finalmente si possono organizzare queste informazioni, scegliendo solo quelle rilevanti, per poter prendere decisioni a livello strategico.

Quanto guadagna un Data Scientist?

Secondo Glassdoor, il Data Scientist in Italia ha uno stipendio base medio di €37.7K all’anno in Italia e di 64k l’anno Germania. Il Linkedin Emerging Job Report mette il Data Scientist come primo per richieste di lavoro tra i lavori emergenti in USA, Australia, Spagna, Italia, Regno Unito e Germania. Tenendo conto che nei prossimi anni sarà sempre più richiesto, crescerà anche lo stipendio.

Le competenze

È necessaria capacità di utilizzare almeno un linguaggio di programmazione, in particolare Python di cui parlo anche in questo articolo. È sempre più richiesta negli annunci anche la capacità di sviluppare e implementare algoritmi di Machine Learning per una migliore analisi dei dati, per esempio sapere effettuare un clustering.

Tutto questo non è raggiungibile senza una conoscenza approfondita di modelli matematico-statistici e algoritmi, e tecniche di programmazione necessarie per implementarli. Tutto ciò viene insegnato passo dopo passo da un Senior Data Scientist con lezioni interattive nel Master in Data Science di Neural.

Se vuoi dare il via alla tua carriera nel mondo entusiasmante dei dati, iscriviti!