Ogni azione digitale, che si tratti di un tocco, uno scorrimento, un accesso, un acquisto o una ricerca, genera dati. Questi dati sono preziosi per le organizzazioni che desiderano comprendere meglio i propri acquirenti e la propria azienda. Ma anche questi dati si accumulano rapidamente e, in breve tempo, le aziende possono trovarsi a dover gestire terabyte di informazioni che non riescono a utilizzare appieno. Sanno che questi dati contengono risposte a domande sul comportamento dei clienti, sulle prestazioni dei prodotti, sui rischi, sulle opportunità di crescita e sull'efficienza operativa, ma senza le giuste competenze tutti quei dati sono poco più che rumore.
Trasformare quel rumore in qualcosa di significativo richiede una figura capace di fare più che eseguire query o generare report. Serve una profonda comprensione di come porre le domande giuste, testare idee e creare modelli che rivelino che cosa significano davvero i numeri. I data scientist rispondono a questa esigenza, offrendo le competenze analitiche e il contesto aziendale necessari per trasformare dati complessi in insight strategici.
Ecco alcune delle responsabilità principali che i data scientist gestiscono nel lavoro quotidiano:
- Raccolta e pulizia dei dati
I data scientist devono raccogliere e integrare informazioni provenienti da varie origini e garantirne l'accuratezza, la coerenza e l'usabilità. Questo significa spesso gestire dati incompleti, non strutturati o incoerenti e applicare passaggi di pre-elaborazione per rimuovere errori e garantire che la formattazione sia standardizzata in interi set di dati. - Analisi dei dati
I data scientist esaminano set di dati per identificare tendenze, valori anomali e pattern. Questo include spesso l'analisi esplorativa dei dati (EDA), i test statistici e la pulizia dei dati per preparare le informazioni a una valutazione più approfondita. - Creazione di algoritmi
Questi professionisti progettano e implementano algoritmi per elaborare i dati in modo efficiente ed estrarre informazioni rilevanti. Questi possono variare da regole di classificazione di base a modelli di machine learning (ML) più avanzati, a seconda della complessità del problema da affrontare. - Sviluppo di modelli predittivi
Utilizzando dati storici, i data scientist creano modelli che prevedono risultati o simulano scenari. Questi modelli aiutano le organizzazioni ad anticipare le azioni dei clienti, rilevare frodi, elaborare previsioni di mercato accurate oppure ottimizzare in altro modo le operazioni aziendali. - Comunicazione dei dati agli stakeholder
L'analisi è solo una faccia della medaglia; i data scientist efficaci devono anche essere in grado di spiegare i propri risultati attraverso visualizzazioni, dashboard e report. Solide competenze comunicative consentono di tradurre risultati tecnici in raccomandazioni chiare e utili per utenti tecnici e non tecnici.
I dati sono onnipresenti nelle aziende moderne come l'elettricità: fluiscono costantemente e sono essenziali per le operazioni in ogni settore. Inoltre, poiché i dati continuano a plasmare quasi ogni aspetto delle attività commerciali, la richiesta di professionisti capaci di estrarre insight da quei dati è diffusa. Le organizzazioni di tutto il mondo utilizzano i data scientist per ottenere più valore dai propri dati. Sebbene non sia certamente un elenco completo, ecco diversi settori che impiegano attivamente data scientist:
- Information technology
Le aziende IT sono spesso all'avanguardia nell'assunzione di data scientist, utilizzandoli per migliorare le prestazioni del software, alimentare funzionalità di AI, personalizzare le esperienze utente e individuare pattern di utilizzo che orientano lo sviluppo dei prodotti e guidano la pianificazione della roadmap. - Finanza
Gli istituti finanziari contano sui data scientist per supportare i sistemi di rilevamento delle frodi e creare modelli per la valutazione del credito. Aiutano inoltre le società di investimento a migliorare le strategie di previsione analizzando i dati di mercato e valutando il rischio in tempo reale. - Settore sanitario
Nel settore sanitario, i data scientist lavorano con cartelle cliniche, risultati dei trattamenti e parametri operativi per migliorare l'erogazione dell'assistenza. Il loro lavoro supporta anche l'uso dell'analisi predittiva per favorire la rilevazione precoce di condizioni mediche. - Ricerca
La ricerca accademica e scientifica fa ampio affidamento sui data scientist per gestire e interpretare grandi set di dati. Dalla conduzione di studi clinici all'analisi dei comportamenti sociali, i ricercatori dipendono dagli esperti di dati per individuare prove che supportino o confutino le ipotesi. - Bioscienze
Le aziende farmaceutiche e biotecnologiche lavorano con i data scientist per analizzare dati e risposte dei pazienti durante gli studi sui farmaci. I loro risultati aiutano ad accelerare lo sviluppo dei farmaci e supportano la creazione di terapie mirate basate sui profili individuali dei pazienti. - Settore assicurativo
Nel settore assicurativo, i data scientist sono fondamentali per migliorare il modo in cui vengono definiti i prezzi delle polizze e valutati i rischi. Il loro lavoro aiuta inoltre a rilevare attività sospette nelle richieste di risarcimento. - Vendita al dettaglio
I data scientist svolgono un ruolo chiave nella vendita al dettaglio, dove lavorano per comprendere meglio i clienti sia nei canali online sia nei negozi. Analizzando le tendenze di vendita e rilevando i movimenti dell'inventario, le aziende possono prendere decisioni più intelligenti su promozioni, prezzi, livelli delle scorte e altro ancora. - Telecomunicazioni
Le aziende di telecomunicazioni utilizzano i data scientist per monitorare i pattern di utilizzo di chiamate e dati, aiutandole a identificare rapidamente problemi di rete e ridurre il tasso di abbandono dei clienti. I dati svolgono anche un ruolo nel guidare gli aggiornamenti dei servizi e nell'ottimizzare gli investimenti nelle infrastrutture. - Governo
Nel settore pubblico, i data scientist contribuiscono a tutto, dalla pianificazione del budget al rilevamento delle frodi. Supportano progetti sui dati su larga scala relativi a salute pubblica, sicurezza nazionale e trasporti, aiutando le agenzie ad allocare le risorse in modo più efficace.
L'analisi è una parte importante del lavoro di un data scientist, quindi non sorprende che i ruoli di data scientist e analista dei dati tendano a essere raggruppati insieme. Ma sebbene questi termini vengano talvolta usati in modo intercambiabile, data scientist e analista dei dati svolgono funzioni distinte:
I data scientist hanno in genere il compito di risolvere problemi aperti utilizzando una combinazione di programmazione, modellazione statistica e machine learning. Progettano esperimenti, creano modelli predittivi e sviluppano algoritmi personalizzati per estrarre insight da dati complessi, spesso non strutturati. Il loro lavoro inizia generalmente dall'identificazione delle domande da porre per rispondere a esigenze specifiche, per poi determinare come i dati possano essere utilizzati per rispondere a tali domande.
Gli analisti dei dati si concentrano maggiormente sull'esame di set di dati esistenti per individuare tendenze, generare report e rispondere a domande aziendali predefinite. Lavorano principalmente con dati strutturati e utilizzano l'esecuzione di query, l'aggregazione e la visualizzazione dei dati per supportare decisioni operative e strategiche. Sebbene le loro analisi siano fondamentali per gli insight operativi, in genere non creano modelli né distribuiscono soluzioni di machine learning più avanzate.
In parole semplici, gli analisti dei dati spiegano ciò che è accaduto, mentre i data scientist utilizzano i dati per prevedere che cosa potrebbe accadere dopo e il motivo.
I data scientist combinano diverse discipline per trasformare dati non elaborati in insight strategici. Ciò significa che, per essere efficaci, devono possedere competenze tecniche insieme a competenze comunicative, di problem solving e di allineamento di business. È questa combinazione di hard skill e soft skill che consente ai data scientist di analizzare le informazioni e garantirne l'usabilità all'interno di un contesto aziendale.
Le competenze tecniche, o hard skill, si riferiscono alle capacità pratiche necessarie per raccogliere, elaborare, analizzare e modellare i dati. Sono fondamentali per il flusso di lavoro del data scientist e spesso sono ciò a cui i responsabili delle assunzioni danno priorità nella valutazione dei candidati. Le hard skill includono:
- Programmazione
La maggior parte dei data scientist ha competenze in diversi linguaggi di programmazione, come Python, R o SQL. Questo consente al data scientist di lavorare nel backend delle applicazioni per creare modelli e automatizzare compiti nelle varie fasi della pipeline dei dati. - Analisi statistica
La comprensione dei concetti statistici consente ai data scientist di testare ipotesi e convalidare i risultati. Queste competenze aiutano a garantire che i modelli si basino su schemi di dati solidi, anziché su coincidenze o bias. - Machine learning
I data scientist spesso costruiscono strumenti predittivi che apprendono dai dati storici. Sapere come applicare metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato consente loro di sviluppare soluzioni che si adattano nel tempo e producono risultati più accurati. - Visualizzazione dei dati
La capacità di presentare i dati visivamente è essenziale per rendere gli insight accessibili. Grafici e dashboard chiari aiutano gli stakeholder non tecnici a comprendere che cosa mostrano i dati e perché è importante. - Gestione dei dati
Prima che qualsiasi analisi possa iniziare, i dati devono essere puliti, formattati e organizzati. I data scientist dedicano molto tempo a garantire che i set di dati siano completi e pronti all'uso. - Strumenti per i big data
In ambienti con volumi elevati o dati in rapido movimento, gli strumenti tradizionali possono non essere sufficienti. Piattaforme come Hadoop e Apache Spark supportano l'elaborazione su larga scala e vengono spesso utilizzate quando si lavora con enormi set di dati.
Le soft skill sono ciò che permette ai data scientist di lavorare in modo efficace con le persone e all'interno dei contesti aziendali. Queste competenze aiutano a garantire che il loro lavoro tecnico abbia un impatto reale in tutta l'organizzazione.
- Acume aziendale
Comprendere gli obiettivi aziendali e le sfide operative aiuta i data scientist a concentrare il proprio lavoro sulle opportunità ad alto valore. Questo contesto è necessario per definire domande significative e misurare l'impatto degli insight prodotti. - Comunicazione
Spiegare i risultati in un linguaggio semplice aiuta a costruire fiducia e sostegno da parte dei colleghi non tecnici. I data scientist devono presentare risultati complessi in modo da supportare il processo decisionale. - Pensiero critico
I bravi data scientist valutano le proprie ipotesi e pongono domande ragionate sui dati. Questa mentalità li aiuta a evitare conclusioni fuorvianti e a scoprire insight più profondi. - Curiosità
Un forte desiderio di esplorare i dati porta spesso a scoperte che altri potrebbero non notare. La curiosità alimenta la sperimentazione e la ricerca di risultati aggiuntivi o inattesi. - Collaborazione
La maggior parte dei progetti richiede input da team interfunzionali. I data scientist devono saper lavorare bene con ingegneri, leader aziendali e altri stakeholder per garantire che il loro lavoro supporti obiettivi più ampi. - Adattabilità
Le tecnologie cambiano rapidamente e le priorità possono spostarsi in base alle esigenze aziendali. I data scientist devono sentirsi a proprio agio nell'apprendere nuovi strumenti e nell'adattare il proprio approccio quando necessario.
Il percorso che porta a una carriera nella data science non è uguale per tutti: alcuni entrano in questo campo attraverso percorsi accademici tradizionali, mentre altri sviluppano le proprie competenze tramite metodi alternativi o esperienza acquisita lavorando in ambiti affini. Indipendentemente dal percorso seguito, ciò che conta di più è la capacità di lavorare efficacemente con i dati e dimostrare ai datori di lavoro di saper applicare tali competenze in scenari reali.
Molti data scientist possiedono una laurea formale in un ambito tecnico o quantitativo. Una laurea triennale in informatica, statistica, matematica o data science fornisce una base solida. Questi programmi comprendono in genere concetti fondamentali come strutture di dati, probabilità, algebra lineare e analisi statistica, insieme a un'esperienza essenziale di programmazione.
Una laurea magistrale in data science, analisi o in un ambito strettamente correlato consente ai professionisti di approfondire le proprie conoscenze di machine learning, sistemi di big data e modellazione avanzata. Sebbene non sia richiesto per ogni ruolo, un titolo post-laurea può essere utile per i candidati che desiderano specializzarsi o puntare a posizioni più senior.
Una laurea tradizionale non è l'unico modo per entrare nel campo. Bootcamp, corsi online e programmi di certificazione professionale possono offrire istruzione mirata e formazione pratica. Questi programmi sono spesso strutturati per aiutare le persone a sviluppare competenze spendibili nel mondo del lavoro e sono in genere più focalizzati e accelerati rispetto all'istruzione tradizionale.
Molti di questi percorsi alternativi includono anche progetti pratici che simulano sfide aziendali reali. Questo può essere particolarmente prezioso per chi cambia carriera o per chi desidera acquisire rapidamente esperienza rilevante. Alcuni studenti utilizzano questi programmi per integrare lauree già esistenti.
Nella data science, i datori di lavoro vogliono vedere più di un curriculum o di una laurea: vogliono capire come ragioni e che cosa sei in grado di creare. Un portfolio solido offre l'opportunità di mostrare il tuo approccio alla risoluzione dei problemi e le tue capacità tecniche attraverso progetti completati.
I portfolio possono includere progetti personali, casi di studio o sfide affrontate utilizzando competenze di data science. Ospitare il tuo lavoro su piattaforme come GitHub consente ad altri di visualizzare il tuo codice e vedere i risultati della tua analisi. I portfolio efficaci spesso forniscono documentazione chiara, visualizzazioni e contesto intorno al problema risolto.
Ottenere un ruolo nell'ambito della data science comporta solitamente un processo di colloquio in più fasi, che include valutazioni sia tecniche sia comportamentali. Ai candidati può essere chiesto di risolvere problemi di programmazione, spiegare concetti statistici o interpretare dati a partire da un set di dati fornito. Molti datori di lavoro valutano anche quanto bene il candidato sappia comunicare il proprio ragionamento, soprattutto quando discute di compromessi o limitazioni del proprio approccio.
Esercitarsi con sfide comuni relative alla codifica e ripassare i concetti fondamentali di statistica e machine learning è un buon modo per prepararsi. Alcune aziende possono includere anche esercitazioni da svolgere a casa o sessioni di risoluzione dei problemi in tempo reale. Preparare esempi tratti da progetti passati ed essere pronti a spiegare il proprio ruolo e il proprio ragionamento può aiutare a distinguersi.
Il lavoro di un data scientist è direttamente collegato agli strumenti che utilizza: dalla raccolta e gestione dei dati non elaborati allo sviluppo di modelli predittivi e alla comunicazione dei risultati, ogni fase del processo dipende da tecnologie affidabili. Di seguito sono riportate alcune delle tecnologie più essenziali che i data scientist utilizzano nel proprio lavoro:
La programmazione è fondamentale per il flusso di lavoro della data science e linguaggi di programmazione diversi sono adatti a compiti diversi.
- Python
Ampiamente utilizzato nel settore per la sua leggibilità e il suo ampio ecosistema, Python supporta l'analisi dei dati, il machine learning e l'automazione attraverso librerie come pandas, NumPy, scikit-learn e TensorFlow. - R
Preferito in molti contesti accademici e di ricerca, R eccelle nell'analisi statistica e nella visualizzazione dei dati. - SQL
SQL è essenziale per recuperare e gestire dati strutturati da database relazionali. È una competenza fondamentale per accedere ai dati di produzione e prepararli per l'analisi. - SAS
Più comune nei sistemi precedenti, SAS è ancora ampiamente utilizzato nei settori sanitario e finanziario. SAS è apprezzato per la sua affidabilità e per il supporto alla modellazione statistica su larga scala. - Scala e Java
Questi linguaggi sono spesso più efficaci negli ambienti dei big data, soprattutto quando si lavora con piattaforme come Apache Spark per l'elaborazione distribuita dei dati.
I data scientist si affidano alle visualizzazioni per rendere i propri risultati comprensibili e utili. Visualizzazioni ben progettate possono rivelare schemi, chiarire tendenze e fornire un contesto che i numeri non elaborati non possono offrire.
Gli strumenti comuni utilizzati per la creazione di visualizzazioni dei dati includono:
- AI generativa (GenAI)
- Tableau
- Power BI
- Plotly
- Matplotlib
- Seaborn
- ggplot2
Grazie ai recenti progressi, il ML e l'intelligenza artificiale (AI) stanno assumendo un ruolo più centrale nella data science. I framework e le librerie che supportano queste funzionalità aiutano i data scientist a costruire, addestrare e distribuire modelli con maggiore efficienza e accuratezza.
Per eccellere come data scientist, segui corsi avanzati di AI per apprendere il metodo di analisi dei dati e acquisisci familiarità con i seguenti framework:
- Scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- LightGBM
- Keras
Nonostante i potenti strumenti disponibili, il lavoro di data science è raramente lineare. Molti degli ostacoli che i data scientist affrontano non sono tecnici: sono logistici, strategici o legati alla comunicazione. Risolvere queste sfide richiede una combinazione di competenze tecniche e consapevolezza aziendale. Di seguito sono riportati due degli ostacoli più comuni che i data scientist incontrano.
Dati puliti sono essenziali per ottenere risultati affidabili, ma nella pratica i dati sono spesso incoerenti o incompleti. Anche piccoli errori, come valori mancanti o voci duplicate, possono distorcere l'analisi e ridurre l'affidabilità di un modello.
Per affrontare questi problemi, i data scientist utilizzano metodi di pre-elaborazione per identificare e correggere le criticità prima che inizi la modellazione. Strumenti come pandas in Python o tidyr in R aiutano ad automatizzare questi passaggi. Standardizzare le regole di convalida dei dati nel punto di inserimento può inoltre impedire che i problemi si accumulino nel tempo. In molte organizzazioni, questo lavoro comporta il coordinamento con data engineer o proprietari dei sistemi per allinearsi sul modo in cui le informazioni vengono raccolte e gestite.
Anche la migliore analisi può non avere impatto se i risultati non vengono comunicati con chiarezza. I data scientist devono spesso spiegare modelli tecnici e risultati statistici a stakeholder non tecnici, persone che potrebbero non comprendere, o non avere bisogno di comprendere, la matematica sottostante.
Per rendere i dati utili al pubblico di riferimento, il messaggio deve essere chiaro e conciso. Supporti visivi e riepiloghi in linguaggio semplice aiutano i responsabili delle decisioni a comprendere la rilevanza dei risultati. Quando i data scientist si concentrano sulle implicazioni anziché sulla metodologia, il loro lavoro diventa più facile da trasformare in azione e più propenso a influenzare la strategia.
I data scientist continuano a essere tra i professionisti più richiesti nel panorama aziendale attuale. Inoltre, poiché le organizzazioni adottano sempre più soluzioni potenziate dall'AI, continua a crescere la necessità di persone qualificate in grado di interpretare i dati, creare modelli e tradurre i dati in azione. Per rispondere a questa esigenza, gli aspiranti data scientist devono restare al passo con le nuove tecnologie e affinare le competenze che li distinguono.
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Questo corso di microlearning spiega come le pill di dati vengono utilizzate per passare informazioni tra le azioni di flusso e come gli stream di dait gestiscono raccolte di record. Gli studenti si esercitano a identificare, configurare e risolvere i problemi relativi al movimento dei dati all'interno dei flussi utilizzando questi strumenti. - Workflow Data Fabric (Learning Path) (Workflow Data Fabric - percorso di apprendimento)
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