Guida su come diventare Data Scientist
Quella nella quale viviamo è a tutti gli effetti una Data Economy. Le continue interazioni che avvengono tra aziende, pubbliche e private, e i propri clienti e stakeholders generano un’enorme mole di dati. È importante che questi Big Data vengano raccolti, analizzati e interpretati.
Questo contesto ha portato alla crescente importanza della figura del Data Scientist, un professionista capace di trasformare dati complessi in soluzioni concrete e vantaggi competitivi. In questo articolo vedremo più precisamente cosa fa un Data Scientist, quanto guadagna e qual è il percorso da affrontare per svolgere questo lavoro.
Cosa fa un Data Scientist
Il Data Scientist è il professionista specializzato nella gestione dei Big Data all’interno di un’impresa. Questa figura si pone al centro dell'ecosistema aziendale, fungendo da ponte tra dati e decisioni strategiche. Nello specifico, un Data Scientist si occupa di:
Raccogliere dati provenienti da fonti eterogenee;
Pulire e organizzare i dati, eliminando errori e incoerenze;
Analizzare i dati per identificare pattern, tendenze e relazioni;
Trasformare i dati in informazioni utili, attraverso algoritmi e modelli predittivi;
Visualizzare i risultati con grafici, dashboard e report comprensibili.
Per svolgere queste attività, un Data Scientist impiega sistemi di intelligenza artificiale, algoritmi di machine learning e sistemi statistici, allo scopo di elaborare modelli predittivi, estrarre insight utili alla presa di decisioni o di intercettare anomalie e inefficienze nei processi aziendali. Il suo obiettivo principale è generare valore per l’impresa, sia attraverso l’ottimizzazione dei processi aziendali sia supportando la definizione di strategie a lungo termine.
I dati utilizzati da questo professionista provengono da una molteplicità di fonti: possono essere dati strutturati, come quelli derivanti dalle vendite o dalla produzione, o dati non strutturati, come quelli che arrivano dai social media o dai programmi di customer relationship management (CRM). Questo approccio multidimensionale permette alle aziende di avere una visione completa e approfondita delle proprie operazioni.
Per riuscire a interpretare in modo corretto questi dati, la figura del Data Scientist deve possedere competenze approfondite in diversi ambiti:
Padroneggia vari modelli di analisi statistica e matematica, che utilizza per sviluppare modelli predittivi affidabili;
Conosce i linguaggi di programmazione, come Python e R, gli algoritmi di machine learning e i sistemi di intelligenza artificiale, che utilizza per elaborare e trasformare i dati;
Sa usare i database e i programmi di gestione e analisi dei dati, per ricavare informazioni utili e trasformare i numeri in valore;
Conosce i sistemi di data visualization, che permettono di tradurre i numeri in informazioni e indicazioni utili e comprensibili a tutti i livelli aziendali.
L’elenco delle competenze possedute da un Data Scientist non si esaurisce qui; questo professionista deve anche:
avere ottime capacità relazionali e comunicative, indispensabili per lavorare in team;
essere in grado di comprendere approfonditamente le dinamiche di settore e le caratteristiche peculiari dei prodotti o dei servizi creati dall’impresa;
avere una certa dose di intuito, che integra le informazioni “fredde” fornite dai dati e consente di dare indicazioni mirate a rendere più efficaci i processi aziendali, a orientare le decisioni produttive e di marketing o a migliorare l’efficienza dei processi decisionali.
Questo insieme di competenze variegate e multidisciplinari si rivela utile per imprese di ogni dimensione e di ogni settore economico. Se una figura di questo tipo è imprescindibile per le aziende che hanno un ecommerce o per chi lavora nell’ambito digitale, è cruciale anche in settori più tradizionali, come quello manifatturiero, sanitario e finanziario. Un Data Scientist può lavorare anche nella Pubblica Amministrazione, nelle aziende di telecomunicazioni o nell’ambito della ricerca scientifica.
Differenze tra Data Analyst, Data Scientist e Data Engineer
L’importanza dei Big Data per le imprese contemporanee è tale che nel corso degli ultimi decenni si sono affermate diverse figure professionali, con specializzazioni e compiti diversi.
Anche se hanno nomi simili, Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer svolgono attività distinte:
Un Data Scientist si occupa dell’analisi predittiva dei dati e ha una formazione di tipo matematico, statistico e informatico;
Un Data Analyst si occupa invece dell’analisi descrittiva dei dati ed è un profilo con competenze prettamente economico-gestionali;
Il Data Engineer, o Ingegnere dei Dati, ha il compito di progettare e gestire infrastrutture e pipeline di dati.
Figure di questo tipo, pur avendo background e competenze diverse, collaborano strettamente per garantire che i dati siano sfruttati al massimo delle loro potenzialità.
Come diventare Data Scientist
Un Data Scientist possiede un ampio bagaglio di competenze, che toccano svariati ambiti.Questo rende la formazione continua un elemento cruciale per chi aspira a questa carriera. Come abbiamo accennato nel paragrafo iniziale, la figura del Data Scientist ha conoscenze statistico-matematiche, informatiche, economico-gestionali e anche giuridiche.
Tipicamente, un Data Scientist arriva a svolgere questo lavoro a seguito di:
Una laurea triennale o magistrale in ambito statistico, ingegneristico o informatico;
Dei corsi di specializzazione, che forniscono competenze aggiuntive rispetto a quelle previste nel percorso universitario (ad esempio bootcamp o corsi intensivi di programmazione o di data visualization);
Delle certificazioni, che dimostrano il possesso di determinate competenze specialistiche.
La formazione pratica è altrettanto importante quanto quella teorica. Per questo, molte università e centri di formazione offrono laboratori, progetti pratici e opportunità di stage.
Diventare Data Scientist: quale laurea serve?
Chi desidera diventare Data Scientist può iniziare il proprio percorso formativo iscrivendosi al corso di laurea triennale in Statistica e Big Data dell’Università Telematica Mercatorum. Questo corso di primo livello combina una solida base teorica con strumenti pratici avanzati, preparando gli studenti ad affrontare le sfide della DataEconomy.
Il piano di studi include sia insegnamenti teorici sia laboratori virtuali, che permettono agli studenti di mettersi alla prova con esercitazioni pratiche, simulazioni e lavori di gruppo. Questa combinazione di teoria e pratica garantisce una preparazione completa, rendendo i laureati pronti sia per fare il proprio ingresso nel mondo del lavoro sia per proseguire gli studi con una specializzazione ulteriore, rappresentata da una laurea magistrale, da un master o da un corso di specializzazione.
Il corso di primo livello in Statistica e Big Data appartiene alla classe L-41 e fornisce un’ottima preparazione a chi vuole imparare a trarre insight e a elaborare modelli predittivi basati sui dati. Il piano di studi affianca agli insegnamenti in ambito statistico e matematico anche diversi esami in ambito economico e giuridico.
L’insieme di queste conoscenze rende il Data Scientist in grado non solo di analizzare e interpretare i dati, ma anche di comprendere le implicazioni economiche e giuridiche delle decisioni prese, l’impatto che le dinamiche di mercato hanno sui comportamenti aziendali e il contesto normativo in cui opera l’organizzazione.
Competenze avanzate sia in campo statistico sia in campo gestionale permettono di tradurre le indicazioni tratte dai Big Data in strategie aziendali concrete e assicurano che le soluzioni proposte dai Data Scientist siano non solo tecnicamente valide, ma anche sostenibili dal punto di vista economico e conformi alle leggi vigenti.
Grazie a questo approccio integrato, i Data Scientist che ottengono il titolo di dottori in Statistica e Big Data rilasciato dall’UniMercatorum possono fornire da subito il loro contributo al successo dell’impresa, collaborando efficacemente con i diversi dipartimenti aziendali, come marketing, finanza o risorse umane. Con l’esperienza sul campo, poi, i professionisti acquisiranno ulteriori conoscenze e potranno affinare le abilità e le competenze richieste per lo svolgimento della professione in un determinato contesto.
Tutte le attività formative dell’ateneo sono ospitate in una piattaforma di e-Learning intuitiva e accessibile 24 ore su 24. Permettendo di organizzare le sessioni di studio e la frequenza delle lezioni in modo flessibile, la formazione a distanza garantita dall’ateneo telematico Mercatorum è perfetta per chi ha già un’occupazione o ha impegni familiari che impedirebbero la frequenza in presenza delle lezioni.
Quanto guadagna un Data Scientist
La capacità di combinare competenze tecniche avanzate e un approccio strategico fa sì che i Data Scientist siano considerati un investimento cruciale per molte organizzazioni. Le prospettive di carriera e di guadagno dei Data Scientist sono quindi molto interessanti.
Secondo i dati di mercato, questa figura è tra le più richieste, con stipendi che riflettono l’elevata domanda. I professionisti che muovono i primi passi nel mercato del lavoro in Italia possono aspettarsi uno stipendio annuo compreso tra 26.000 e 32.000 euro (dati Glassdoor), mentre chi ha accumulato almeno 15 anni di esperienza può arrivare a guadagnare fino a 70.000 euro all’anno.
A livello internazionale, gli stipendi dei Data Scientist possono essere ancora più alti, soprattutto in aziende tecnologiche o in settori come finanza, healthcare e telecomunicazioni.
FAQ
Cosa fa il data scientist?
Un Data Scientist è un esperto nell'analisi e interpretazione di grandi quantità di dati (Big Data) per identificare pattern, estrarre insight strategici e sviluppare modelli predittivi.Collabora con diversi team aziendali per migliorare i processi, ottimizzare le strategie e guidare le decisioni basate sui dati, utilizzando tecnologie avanzate come machine learning, algoritmi di intelligenza artificiale e sistemi di data visualization.
Che laurea serve per diventare data scientist?
Un Data Scientist tipicamente possiede una laurea in statistica, ingegneria o informatica, come il corso di laurea triennale in Statistica e Big Data dell’Università Telematica Mercatorum, spesso seguita da master o corsi di specializzazione. La formazione pratica è cruciale, con laboratori e stage che completano quella teorica. Certificazioni specifiche in Data Science e machine learning sono un vantaggio aggiuntivo.
Quanto guadagna un data scientist?
In Italia, un Data Scientist entry level guadagna tra 26.000 e 32.000 euro lordi annui, mentre chi ha oltre 15 anni di esperienza può superare i 70.000 euro. A livello internazionale, gli stipendi sono più alti, specialmente in settori come tecnologia, finanza e healthcare.