Data scientist: cosa fa, chi è e quanto guadagna

Data scientist

Il data scientist è una figura professionale sempre più ricercata dalle startup: analizzare e interpretare i Big Data è infatti fondamentale in una strategia di marketing. In questo articolo ti spiegherò chi è il data scientist, cosa fa, quanto guadagna e quali sono i percorsi di formazione con annessi sbocchi professionali. 

 

Data scientist: cosa fa e chi è 

Il data scientist è quella figura professionale che si occupa di analizzare e interpretare i dati da cui estrapola informazioni vitali per il business model di una startup. Il ruolo di questo professionista è diventato sempre più importante in quanto le startup di successo si affidano sempre di più a Big Data, machine learning e tecnologie cloud per le loro strategie.

Il suo compito è anche quello di tradurre i dati in obiettivi aziendali comprensibili da tutto il team che lavora sulla strategia di marketing. Utilizzando specifici software può “ridurre” i dati complessi e garantirne la comprensione da parte di tutte le figure aziendali.  

 

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Quanto guadagna un data scientist? 

Secondo il Bureau of Labor Statistics (BLS) degli Stati Uniti il settore della data science è in rapida crescita e il data scientist è una figura sempre più ricercata. Anche il report “50 Best Jobs in America” di Glassdoor conferma questa analisi classificandola come la migliore posizione lavorativa in ogni settore per opportunità lavorative, stipendio e soddisfazione personale. 

Secondo i dati della Technology and IT Salary Guide di Robert Half per il 2018, negli Stati Uniti lo stipendio di un data scientist varia da 85 mila dollari all’anno fino ad arrivare anche a 140 mila dollari. In Europa i numeri sono un pò diversi, ma non meno promettenti. Si parte dai 37.200 € in Italia per le figure junior fino ad arrivare anche oltre i 100 mila euro per i senior in Svizzera. 

 

 

Lavorare come data scientist

Ogni ambito lavorativo ha i propri dati da analizzare, proprio per questo un data scientist ha molti sbocchi professionali tra cui poter scegliere. Tra i tanti settori presenti ce ne sono alcuni in cui la richiesta è maggiormente elevata:

• e-commerce: tramite la raccolta di dati sugli acquisti si possono aiutare le startup di e-commerce a migliorare il servizio clienti, riconoscere i trend e sviluppare nuovi prodotti o servizi; 
• finanza: in questo settore bisogna analizzare i dati di account, transazioni e operazioni di credito e debito. L’obiettivo finale è quello di rilevare frodi, assicurando così sicurezza e conformità;
• telecomunicazioni: in questo campo bisogna raccogliere i dati dai dispositivi elettronici e aiutare le startup a migliorare i prodotti, identificare dei bug e mantenere alta la soddisfazione dei clienti;
• social networking: raccogliendo i dati dai social network si possono definire campagne pubblicitarie mirate, riconoscere i trend e migliorare i servizi offerti.

 

Data scientist: competenze e skills

La figura del data scientist deve avere delle competenze trasversali, quindi, deve conoscere tutta una serie di ambiti, pur mantenendo in alcuni di essi anche delle competenze verticali. Andiamo a vedere quali sono le capacità maggiormente richieste:

• programmazione: questa è la competenza più importante, in quanto aiuta a migliorare le capacità in ambito statistico, permette di analizzare una grande quantità di dati e di crearsi dei propri strumenti di analisi;
• analisi quantitativa: è una capacità fondamentale per eseguire analisi sperimentali. L’analisi quantitativa permette di comprendere il comportamento dei mercati tramite modelli matematici e statistici. In tal modo è possibile scalare la strategia sui dati e implementare algoritmi di machine learning;
• comprensione del prodotto: consente di stabilire metriche, migliorare abilità di debug e prevedere il comportamento di un sistema;
• comunicazione: grazie ad un’efficace capacità di comunicazione si possono sfruttare al meglio tutte le altre competenze;
• lavoro di squadra: saper lavorare in un team e fare gruppo è di fondamentale importanza per raggiungere il successo.

 

Come diventare un data scientist

Il percorso per diventare un data scientist comincia quasi sempre all’università con una laurea triennale in matematica, informatica o ingegneria. Nella maggioranza dei casi i professionisti nel settore della data science hanno addirittura una laurea magistrale, ma la loro formazione non termina lì. Ad oggi ci sono svariati corsi di formazione e master (universitari e non) per lo sviluppo professionale in questo settore. 

 

 

Master e corsi universitari

L’università degli Studi Niccolò Cusano propone il master in “Data Science: Information & Knowledge Management per Data Scientist“. Questo master è rivolto a laureati interessati all’analisi e gestione dei dati e delle informazioni che vogliono ricoprire un ruolo fondamentale all’interno di qualunque tipo di business.

L’università Bocconi di Milano propone il corso in “Data Science and Business Analytics“. Questo corso è rivolto a studenti inclini alle discipline matematiche, statistiche e computazionali e allo stesso tempo interessati a lavorare con i Big Data. Gli studenti impareranno le tecniche più avanzate per estrapolare informazioni rilevanti dai dati complessi per orientare i processi decisionali delle organizzazioni in cui lavoreranno.

L’università di Pisa propone il master in “Big Data Analytics and Social Mining“. Questo master è rivolto ai laureati magistrali di tutte le discipline che sono interessati al tema dei Big Data e vogliono lavorare nel settore. Il percorso formativo è adatto anche per chi già lavora e vuole acquisire nuovi strumenti e competenze per migliorare la propria posizione lavorativa.

 

Corsi privati

Le Wagon propone un corso in Data Science che permette di imparare a fare data cleaning, trasformare i dati in informazioni utili e implementare il machine learning all’interno di un product environment. 

Lacerba propone un corso in Big Data e Machine Learning. Questo corso pone come obiettivo quello di imparare a creare un sistema di Big Data e costruire un modello previsionale di machine learning sull’andamento euro-dollaro.

 

Spero che questo articolo ti abbia dato tutte le informazioni necessarie su chi è il data scientist, cosa fa e quanto guadagna. Per qualsiasi dubbio o domanda, o se vuoi che realizziamo un articolo su uno specifico argomento non esitare a contattarci!

 

articolo by Miriana Piccari