chi è il data scientist?
I data scientist utilizzano metodi e tecnologie all'avanguardia per elaborare dati che influenzano i processi decisionali delle aziende. Il data scientist ha una mente analitica, ottime capacità matematiche e statistiche, che sfrutta per studiare i dati raccolti a sua disposizione. Questa analisi permette di prevedere quale sia la migliore decisione da prendere sulla base delle migliori informazioni possibili.
Oggi più che mai, aziende, governi e altri tipi di istituzioni si affidano ai dati per prendere le loro decisioni. Questi dati possono tracciare qualsiasi cosa, dai flussi di traffico alle abitudini di acquisto dei consumatori, fino ai modelli meteorologici. Ma i dati grezzi non possono aiutare coloro che prendono decisioni a scegliere le opzioni migliori; qualcuno deve elaborarli e analizzarli. Questo compito spetta ai data scientist, analisti esperti con una profonda conoscenza della tecnologia e delle scienze statistiche.
cosa fa un data scientist?
I data scientist combinano le loro capacità analitiche con la conoscenza dell'argomento che stanno analizzando, in modo da creare modelli e strategie di sviluppo. Attraverso l’uso di questi modelli, i data scientist cercano di comprendere le situazioni passate e presenti e persino di prevedere le tendenze future. Il loro compito è quello di saper gestire i big data (grandi quantità di dati, strutturati e non strutturati) e trarne insight utili per l’attività dell’organizzazione per cui lavora.
Come tutti gli scienziati, i data scientist non solo eseguono le loro analisi, ma presentano anche i loro risultati ad altri. Che si tratti di comunicare con la direzione aziendale, con il governo o con il pubblico, un data scientist deve essere in grado di fornire informazioni chiare e utili, quindi di rielaborare i risultati ottenuti in modo che siano comprensibili e sfruttabili dai destinatari. Ciò significa che le capacità di comunicazione sono un elemento fondamentale del lavoro di un data scientist.
Hai le capacità analitiche e le competenze matematiche per lavorare come data scientist? Se la risposta è sì, allora continua a leggere per scoprire quali sono le competenze e le qualifiche di cui hai bisogno per avere successo nel ruolo di data scientist.
offerte data scientistquali ruoli ha il data scientist?
Il principale ruolo del data scientist è quello di creare dei sistemi e modelli matematici utili ad elaborare determinati dati, con lo scopo di ottenere risultati specifici. Queste strutture devono supportare un’analisi mirata delle informazioni ricevute, spesso su più parametri, che possa poi essere tradotta in documentazione valida per essere sfruttata durante i processi decisionali aziendali. Il data scientist ha anche il compito di comunicare i risultati ottenuti in maniera chiara e responsiva ai suoi referenti.
data scientist stipendio
Un data scientist è un professionista altamente qualificato e la sua retribuzione riflette questo fatto. Secondo le stime nazionali, in Italia nel 2022 un data scientist nel pieno della carriera guadagna in genere circa € 39.000 all'anno, mentre un professionista molto esperto può arrivare a guadagnare circa € 80.000 all’anno. Poiché i data scientist lavorano in una vasta gamma di istituzioni diverse, gli stipendi possono variare a seconda del datore di lavoro e del settore in cui operano.
Per esempio, i data scientist che iniziano a lavorare in un ambiente aziendale possono guadagnare di più rispetto ai loro colleghi che lavorano in ambito accademico. Le posizioni entry-level comportano un pacchetto retributivo che si aggira intorno a € 27.000, a fare la differenza è soprattutto l’esperienza accumulata.
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tipi di data scientist
All'interno del mondo del data science si ha la possibilità di conseguire una serie di specializzazioni diverse. Tra di esse si possono trovare:
- data engineering: il data engineer costruisce e controlla le strutture utilizzate per l'analisi, consolidando, ripulendo e strutturando i dati raccolti da più fonti.
- gestione e architettura dei database: un passo oltre rispetto al data engineer, questo specialista progetta la struttura digitale di una specifica organizzazione.
- analisi dei dati operativi: meno tecnico degli altri, l'analista dei dati operativi utilizza software statistici per valutare e risolvere problemi aziendali specifici.
- analisi dei dati di marketing: utilizzando strumenti analitici, questo analista misura e migliora l'efficacia di una campagna di marketing, in particolare in termini di ROI e tenendo conto delle tendenze del momento.
- machine learning: un campo in crescita nell'ambito della scienza dei dati; i data scientist specializzati in machine learning creano algoritmi che funzionano senza la partecipazione diretta dell'uomo. Questi sistemi automatizzati possono lavorare molto più velocemente degli esseri umani, il che li rende ideali per gestire grandi insiemi di dati.
- intelligenza artificiale: l'intelligenza artificiale (AI) è un'altra area di specializzazione della scienza dei dati. Sebbene sia correlata al machine learning, l'AI ha metodi e principi propri e molti data scientist si specializzano nell'una o nell'altra tecnologia.
lavorare come data scientist
L’attività di un data scientist è altamente specializzata e può aprire le porte a numerose opportunità di carriera. I prossimi paragrafi descrivono il lavoro quotidiano e l'ambiente di lavoro di un data scientist.
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come diventare data scientist: compiti e responsabilità
Un data scientist utilizza le proprie conoscenze di matematica, statistica e metodi analitici per analizzare una o più serie di dati. Il lavoro comprende:
- identificare pattern all'interno dei dati per individuare i modelli corrispondenti nel mondo reale
- costruire strutture e algoritmi in grado di utilizzare i dati per aiutare a prevedere i risultati futuri
- fornire risposte a ricerche specifiche attraverso l’utilizzo di serie di dati e la loro analisi
- affinare i set di dati utilizzando il machine learning e altri strumenti
- comunicare i risultati ottenuti alla direzione aziendale, ai leader politici o al pubblico
In altre parole il data scientist raccoglie un gran numero di dati sfruttando data base, software aziendali, banche dati pubbliche, documenti elettronici e altri software specifici. Utilizza poi strumenti di analisi, machine learning, modelli e algoritmi, anche combinati fra loro, per estrapolare le informazioni che gli interessano dalla mole di dati raccolti. Queste informazioni, dovranno poi essere tradotte in report informativi, chiari e leggibili a tutti. Per svolgere questi compiti, è necessaria una formazione continua che comprenda l'aggiornamento sistematico sugli ultimi progressi nel campo della scienza dei dati. Ciò significa anche tenersi costantemente aggiornati sui nuovi sviluppi in ambito software. A partire dall'analisi dei dati fino alla loro visualizzazione, la scienza dei dati utilizza strumenti digitali. La padronanza di questi strumenti è una parte fondamentale del bagaglio di competenze di un data scientist. A questa preparazione va connessa poi una buona capacità comunicativa e di sintesi per poter trasformare dati complessi in informazioni leggibili e fruibili dai destinatari della ricerca.
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ambiente lavorativo
Come data scientist, in genere si lavora in un ambiente d'ufficio. La maggior parte delle analisi viene effettuata utilizzando computer e altre tecnologie informatiche. Il lavoro può comportare alcune trasferte per partecipare a riunioni o conferenze, ma gli spostamenti regolari sono rari. Non sempre questo tipo di attività si svolge in un ufficio tradizionale. Sempre più spesso, infatti, molti data scientist lavorano a distanza, recandosi occasionalmente in ufficio o lavorando interamente online. I settori sono i più disparati, dalla pubblica amministrazione all’ambito scientifico e sanitario, passando per finanza, telecomunicazioni e marketing.
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chi sono i colleghi del data scientist?
A seconda del datore di lavoro e del settore in cui lavora, tra i colleghi del data scientist potrebbero esserci ingegneri, economisti e funzionari pubblici. Il data scientist potrebbe anche lavorare a stretto contatto con programmatori e amministratori di database, così come con altri specialisti che potrebbero includere, ma non solo, ricercatori scientifici, responsabili di ricerche di mercato e redattori tecnici.
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orario di lavoro
L'orario di lavoro di un data scientist è relativamente prevedibile. Nella maggior parte dei casi, si lavora in orari d'ufficio standard nei giorni feriali; orari più lunghi o il lavoro durante il fine settimana sono rari. Tuttavia, può essere prevista una certa flessibilità negli orari di lavoro in ragione del fatto che il data scientist generalmente lavora in autonomia, ovvero porta avanti i suoi compiti organizzandosi con una certa libertà, fatta eccezione per le deadline entro le quali deve presentare i risultati dei suoi studi. La consegna di rapporti o pubblicazioni è una parte importante del lavoro di molti data scientist. Quando si avvicina la scadenza per la presentazione di uno di questi documenti, può essere necessario fare delle ore straordinarie per terminare i report nei tempi previsti. In generale, ci si può aspettare di lavorare in media tra le 35 e le 40 ore settimanali.
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profilo professionale del data scientist
La carriera di data scientist offre ottime prospettive di avanzamento nel tempo. Oltre alla possibilità di approfondire la scienza dei dati attraverso l'esperienza sul campo e studi post-laurea specifici, si può passare anche ad altri settori. Le aree di specializzazione per cui è prevedibile un notevole incremento di interesse nel breve termine sono soprattutto i settori dell'intelligenza artificiale e del machine learning, che si stanno rivelando sempre più fondamentali per progredire in questa disciplina. Per poter lavorare con grandi team di analisti di dati, si può valutare la possibilità di passare ad un ruolo di gestione o di project management, allo scopo quindi di coordinare un team di ricerca di più data scientist. Se invece il focus del data scientist è più che altro indirizzato al lato puramente scientifico del lavoro, è da considerarsi un eventuale passaggio al mondo accademico, ricoprendo ruoli come quello del ricercatore, del docente universitario e del responsabile di progetti di dottorato di ricerca.
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i vantaggi di trovare un lavoro come data scientist grazie a randstad technologies
Trovare il proprio lavoro di data scientist attraverso Randstad Technologies, la divisione di Randstad specializzata nell’ambito delle tecnologie e dell’ICT, offre importanti vantaggi, quali:
- un'area privata dove puoi trovare i tuoi documenti e aggiornare il tuo cv con facilità
- programmi formativi gratuiti altamente professionalizzanti
- account esperti che conoscono bene la realtà del territorio e che sapranno aiutarti fin dalla prima fase di selezione fino all’inserimento in azienda
- consulenti per lo sviluppo di carriera che ti seguiranno nel percorso di crescita delle tue competenze
- un network di aziende importanti che si affidano a Randstad per la ricerca e selezione dei loro talenti
istruzione e competenze
Nella maggior parte dei casi, i data scientist danno inizio alla propria carriera lavorativa attraverso studi universitari correlati con questa disciplina. I percorsi accademici che permettono di affacciarsi ad una carriera nella scienza dei dati includono materie come matematica, statistica e informatica. Alcune università offrono anche dei corsi di laurea specifici in scienza dei dati. Inoltre, alcuni data scientist iniziano la loro attività dopo aver conseguito una laurea in settori che comportano un significativo lavoro di analisi e sviluppo dei dati. Queste materie includono discipline STEM come la fisica o l'ingegneria, ma anche altre scienze ad alto contenuto statistico, come la psicologia o l'economia. Anche i laureati in altri settori possono passare alla scienza dei dati seguendo appositi corsi di perfezionamento. Questo tipo di corsi post-universitari ha lo scopo di portare rapidamente i laureati in altre materie ad aggiornarsi in questo nuovo settore, sempre più fondamentale vista la necessità preponderante nel mondo del lavoro di prendere decisioni data driven.
Sebbene la laurea in una materia affine sia il modo più comune per iniziare una carriera nella scienza dei dati, non è l'unico. Anche un periodo di tirocinio, che combina l'apprendimento in aula con la formazione sul posto di lavoro, può portare ad un impiego nel settore.
capacità e competenze
Il set di competenze di un data scientist comprende abilità analitiche e comunicative. Il cuore del lavoro è l'analisi e l'interpretazione dei dati. Quindi, le competenze necessarie per poter progredire nella carriera lavorativa di data scientist sono:
- possedere una mentalità analitica e la capacità di risolvere i problemi utilizzando i dati a propria disposizione.
- avere esperienza nella gestione dei database e padroneggiare i loro strumenti di analisi.
- conoscere i pacchetti software e i linguaggi di programmazione utili in questa disciplina. È importante in questo senso mantenersi in costante aggiornamento durante tutto il proprio percorso di carriera lavorativa.
Nello specifico, un data scientist deve avere una solida base di competenze tecniche e analitiche, tra le quali:
- ottime capacità di programmazione in linguaggi come R o Python;
- conoscenza ed expertise nel campo del Machine Learning e Deep Learning;
- familiarità con tecnologie Big Data come Spark e Cloud Computing (AWS, Google Cloud, Azure).
Tuttavia, l'attività di data scientist non si limita alla semplice analisi dei dati e alla costruzione di modelli basati su di essi. Affinché i risultati dell’analisi siano utili, è indispensabile la loro condivisione:
- questo può significare possedere delle buone capacità di comunicazione verbale, anche in pubblico durante riunioni o conferenze.
- è possibile anche comunicare i risultati in forma scritta, tramite relazioni, articoli o addirittura libri. In questo caso bisogna possedere buone doti di scrittura, chiarezza compositiva e correttezza sintattica.
- fondamentale, infine, la capacità di saper spiegare il proprio lavoro in modo chiaro, soprattutto a persone che non hanno un background di analisi dati. Si tratta quindi di operare una vera e propria traduzione da un linguaggio tecnico scientifico specializzato ad un formato alla portata di tutti.
FAQ sul lavoro come data scientist
Ecco le domande più frequenti sul lavoro di un data scientist:
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quello del data scientist è un lavoro facile?
I data scientist utilizzano le loro conoscenze specialistiche nell'analisi e nella modellazione dei dati per aiutare i leader aziendali o governativi a prendere decisioni importanti. Si tratta di una carriera gratificante, ma richiede un certo impegno per acquisire le competenze necessarie.
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che tipo di carriera è quella del data scientist?
Quella del data scientist è un'ottima carriera per chi ha una mente analitica e ama utilizzare le proprie conoscenze per risolvere problemi difficili. Offre inoltre opportunità di avanzamento e un potenziale di retribuzione elevato.
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i data scientist vengono pagati bene?
I data scientist hanno competenze preziose e la loro retribuzione riflette questo fatto. All'inizio della carriera nella scienza dei dati, è possibile guadagnare circa € 27.000 annui, per poi arrivare a € 39.000 o anche di più con una maggiore esperienza.
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quali competenze sono necessarie per diventare data scientist?
Un data scientist ha bisogno di un solido background in matematica e analisi dei dati. È utile anche la familiarità con una serie di software e linguaggi di programmazione diversi.
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il data scientist è da considerarsi un “lavoro del futuro”?
Il processo decisionale basato sui dati è importante in ambito aziendale, governativo, accademico e altro ancora. In un mondo sempre più guidato dai dati, la necessità di data scientist è destinata a crescere.
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come faccio a candidarmi ad un'offerta di lavoro come data scientist sul sito di randstad italia?
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