Come diventare Data Scientist? Ecco cosa devi sapere

I dati negli ultimi anni sono diventati il nuovo petrolio.

Attualmente si ritiene che questo mercato in Italia valga intorno ai 2 miliardi di euro e secondo le stime di crescita, entro il 2027 il mercato mondiale dei Big Data crescerà fino ai raggiungere i 100 miliardi.

Questo perché ogni giorno la dimensione dei dati che generiamo cresce esponenzialmente in parallelo all’evoluzione tecnologica, ma a cosa serve il petrolio se non si hanno gli strumenti necessari a raffinarlo e utilizzarlo?

Per dare senso e valore a questo mare di informazioni apparentemente scollegate serve un “supereroe” che sappia estrarre, tramite l’utilizzo di potenti strumenti, gli insight essenziali e indirizzare la strategia aziendale, il Data Scientist.

Ma di cosa si occupa nel pratico?

Questo professionista ha il compito di gestire e analizzare i dati e ricavarne informazioni che determinano il futuro dell’azienda o ente per cui lavora.

Contribuisce a una cultura data driven, che permette di affinare la strategie aziendali e prendere decisioni migliori perché basate su fatti e informazioni valide.

Le informazioni che lasciamo navigando come la reazione di click di fronte a un determinato annuncio, i tempi di permanenza su un sito, l’utilizzo di servizi bancari e in generale tutti i dati comportamentali, sono un tesoro per le aziende.

Tutte queste informazioni sembrano non collegate tra di loro, ma il Data Scientist trova un filo conduttore e porta delle soluzioni. Per questo è un ruolo così decisivo e affascinante.

Quali sono le competenze fondamentali?

Fino ad alcuni anni fa non era previsto un percorso di studio specifico in Data Science, ma ci si arrivava dopo un’esperienza in azienda maturata grazie a un background universitario e uno studio da autodidatta. Ora col tempo i requisiti si stanno via via uniformando,

Per diventare Data Scientist oggi è necessario:

• Almeno un linguaggio di programmazione, nello specifico imparare Python diventa un prerequisito necessario.

• Saper costruire un modello predittivo in grado di venire incontro alle esigenze aziendali.

• Conoscere e saper usare i modelli di classificazione, regressione e gli algoritmi di clustering.

• Utilizzare software come Tableau per la visualizzazione dei dati, e GitHub per la collaborazione e il salvataggio dei progetti.

• Soft Skills: fa la differenza il possedimento di buone capacità analitiche e logiche e abilità comunicative per presentare i report dell’analisi.

È possibile diventare un Data Scientist senza laurea?

Il background universitario più diffuso ad oggi tra i Data Scientist è legato a facoltà come Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica, Fisica e Statistica.

Tuttavia il bacino di provenienza della figura sta diventando sempre più ampio ed eterogeneo, due sono i principali motivi:

Da una parte la domanda da parte delle aziende è in una fase di crescita esponenziale, molti Recruiter affermano di guardare poco il titolo di studio nel CV, e di fare attenzione piuttosto al fatto che il candidato sappia costruire un algoritmo efficiente.

Dall’altra questa figura sta diventando necessaria anche in settori come la biologia, la psicologia e molte altre discipline che fanno affidamento su analisi sempre più data driven e precise nella ricerca.

Oggi e nel futuro si da sempre più peso alle competenze pratiche.

Il Master in Data Science

Per diventare Data Scientist non basta la teoria, è fondamentale un approccio pratico alla materia. I contesti aziendali sono eterogenei come i dati con cui ci si rapporta.

Chi vuole diventare un Data Scientist deve fin da subito mettere in pratica ciò che impara per essere pronto alle sfide professionali:

in un colloquio con un recruiter fa una grande differenza il presentare un portfolio con sfide dal mondo reale, dimostrando la propria abilità e presentandosi come un candidato irresistibile.

Il nostro Master in Data Science, per questo, fin dal primo giorno si immerge nell’azione con i Workshop settimanali e progetti con le aziende.

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