news.srl

Oggi non si parla che di dati! Abbiamo creato così tanti dati negli ultimi anni che in tutto il corso della storia! Nel modo digitalizzato i dati sono pervasivi e coinvolgono sempre più ambiti lavorativi. È per questo che negli ultimi anni sono nate figure professionali con competenze specifiche nella gestione e nell’analisi dei dati. I Data scientist non solo godono di guadagni piuttosto elevati, ma hanno anche l’opportunità di avere un ruolo che realmente ha un impatto all’interno di un’azienda. Il mercato della Data science stimato in circa 38 miliardi di dollari ed è prevista una forte crescita in futuro, fino ad arrivare a circa 141 miliardi di dollari per il 2024. Possiamo dunque aspettarci un forte aumento nella domanda di esperti in Data science fino all’+11%. Ecco cosa devi sapere per avviare una carriera e lavorare in un ruolo come Data scientist!

Cos’è la Data Science?

La Data science, “la scienza dei dati”, è la scienza di raccogliere ed estrarre risultati utili dai dati principalmente mediante modelli matematico-statistici. È un ambito multidisciplinare alla cui base rientrano materie quali statistica, matematica, informatica e del settore specifico su cui si applica. È un campo molto ampio che non richiede una conoscenza orizzontale ma più una specializzazione verticale su un determinato campo di applicazione. Tra i compiti si può partire da “semplici” attività di reporting dei dati alla modellazione predittiva utilizzando l’intelligenza artificiale.

Il processo di Business Intelligence chiamato Data Discovery

Cosa fa un Data Scientist?

Il ruolo di un data scientist dipende molto dall’organizzazione in cui è inserito e dagli obiettivi che si intende ottenere con i dati. In linea generale, è un esperto che applica tecniche statistico-matematico, conoscenze informatiche e di specifici tool per acquisire, gestire, trattare, analizzare e utilizzare un’ampia quantità di dati. I data scientist lavorano in diversi settori, ma ad oggi è una figura professionale particolarmente richiesta in finanza, nell’e-commerce e nel marketing.

Compiti di un Data Scientist

Nell’approcciarsi a un nuovo progetto, l’esperto dei dati svolgerà i seguenti compiti al fine di raggiungere con successo il suo obiettivo:

• Il primo compito di un data scientist è esaminare gli obiettivi del progetto. Un passaggio fondamentale è creare un framework di lavoro per il raggiungimento dell’obiettivo.
• Il passo successivo vede la raccolta e/o estrazione dei dati. A tal fine le fonti possono essere molteplici: applicazioni business come software ERP e CRM, data warehouse aziendale, web analytics, social media, sensori, ecc.
• Questo è forse uno dei compiti centrali di tutto il lavoro di un data scientist: manipolare ovvero “pulire” e filtrare i dati. Avere i giusti dati, aiuterà ad avere una visione più chiara e veritiera del proprio obiettivo.
• A questo punto sarà necessaria un’analisi esplorativa dei dati per guardare da vicino una o più caratteristiche del set di dati, trend o relazioni tra di essi. Quest’analisi permette di trarre maggiori informazioni, di solito con l’aiuto di grafici.
• Quello che può seguire sono funzioni e operazioni per migliorare i modelli di machine learning e data mining all’interno dell’organizzazione.
• La costruzione di un modello richiede molta pianificazione ma è un compito relativamente veloce.
• Dopo aver creato e valutato il modello, è arrivato il momento di distribuirlo. A questo punto sarà necessaria la collaborazione con gli ingegneri e gli informatici.

Analisi dei dati: 6 motivi per una strategia data-driven

Quali conoscenze base sono necessarie per lavorare nel Data science?

Per lavorare nel campo della scienza dei dati sono richiede conoscenze trasversali in diversi ambiti. Naturalmente sarà necessaria una solida conoscenza in matematica, logica e algoritmi accompagnata da conoscenze in ingegneria del software. La formazione di data scientist di solito parte da uno studio universitario in informatica, statistica, matematica, ingegneria informatica. Negli ultimi anni anche nelle università italiane sono nati corsi di laurea, per lo più magistrali, specifiche in Data science.

Per muovere i primi passi nel campo della Data Science indichiamo 8  conoscenze basilari:

1- Statistica e matematica

Queste discipline sono la base della Data science. La probabilità, le statistiche inferenziali, l’analisi esplorativa dei dati (EDA) sono tutte attività quotidiane nella gestione e dati, le quali ad esempio richiedono anche basi in algebra lineare.

2- Microsoft Excel

Strumento semplice e popolare per la gestione di piccole quantità di dati. Un foglio Excel supporta poco più di un milione di righe e può gestire fino a 16.380 colonne alla volta. Un numero che può sembrare molto grande, ma che in verità non è sufficiente per l’ampia quantità quando si lavora con i Big Data.

3- Python

Per lavorare con i dati sarà necessario conoscere diversi linguaggi di programmazione. Python, nato agli inizi degli anni ’90, è diventato uno dei linguaggi basilari nel Data science grazie alla sua dinamicità, semplicità, flessibilità e la natura open source.

4- SQL

Uno dei sistemi di gestione dei dati più popolare nato negli anni ’70 nei laboratori dell’IBM, importante per eseguire operazioni nei database come aggiungere, eliminare o estratte dati. Per decenni è stata l’unica soluzione per la gestione di database. Oggi con qualche funzionalità in più rimane comunque popolare tra i data scientist.

5- Machine learning

Conoscere il funzionamento base del machine learning e degli algoritmi aiuta a sfruttare il potenziale offerto dai dati. Regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali, algoritmo di Naive Bayes, macchine a vettori di supporto (SVM), apprendimento ensemble sono alcuni dei concetti cardine del machine learning da applicare alla Data science.

6- Apache Spark

Nato dalla Berkley University, è un potente strumento open source per l’analisi dei dati ampiamente utilizzato da chi lavora nella scienza dei dati. È pensato appositamente per il machine learning.

7- Presentazione dei dati

La vasta quantità di dati raccolti deve essere tradotta in un formato comprensibile a tutti. Chi lavora in Data science deve quindi saper trasformare le informazioni in grafici e diagrammi. Tableau ad esempio è uno strumento di visualizzazione dati molto diffuso e utilizzato, acquistato dal colosso software Salesforce nel 2019. Permette di gestire grandi quantità di dati e offre funzioni e parametri simili a Excel.

8- Comunicazione e lavoro in team

Lavorare come data scientist vuol dire interfacciarsi in varie fasi del lavoro con altri dipartimenti quali ad es. marketing e vendite. È quindi importante avere solide skill in comunicazione per presentare dati, risultati e analisi utilizzando un linguaggio chiaro ai non esperti del settore.

Ruoli per specialisti della Data Science

Esistono una varietà di diversi lavori o ruoli tra cui scegliere nell’ambito della Data science. Assicurati di informarti sulle diverse conoscenze e requisiti necessari per ciascun ruolo. Ecco un elenco completo dei diversi ruoli e relativi compiti oggi presenti sul mercato del lavoro.

1- Data Analyst

Gli analisti di dati sono responsabili di diverse attività legate all’analisi dei dati tra cui la visualizzazione, gestione ed elaborazione. Una delle competenze centrali è l’ottimizzazione dei dati, il quale servirà per creare e modificare gli algoritmi.

2- Data Engineer

I data engineer si occupano di creare e testare ecosistemi di Big Data scalabili per le aziende e di aggiornare i sistemi o le tecnologie per migliorare l’efficienza dei database.

3- Database Administrator

L’amministratore di database è responsabile del corretto funzionamento di tutti i database di un’azienda. Concede o revoca i diritti e risponde alle loro esigenze. Si occupa inoltre dei backup e del ripristino.

4- Machine Learning Engineer

Gli ingegneri specializzati in machine learning oggi sono particolarmente ricercati. Oltre a essere ingegneri informatici specializzati in tecnologie come Java, Python, JS devono poter eseguire anche test A/B, creare pipeline di dati e implementare algoritmi di machine learning, nonché avere profonde conoscenze matematiche e statistiche.

5- Data Scientist

I data scientist devono avere una panoramica a 360 gradi molto chiara di quelle che sono le esigenze dell’azienda e offrire soluzioni adeguate all’analisi e all’elaborazione dei dati. Posso ad esempio identificare trend e modelli a supporto di decisioni aziendali.

6- Data Architect

In qualità di architetto dei dati crei modelli per la gestione dei dati affinché i database possano essere integrati, centralizzati e protetti con le migliori misure di sicurezza. Un data architect può lavorare anche in collaborazione con gli ingegneri supportandoli con strumenti di lavoro idonei.

7- Statistico

Uno statistico ha una buona conoscenza statistica, della logica e dell’organizzazione dei datase che affianca a tecnologie di machine learning. Il suo compito è estrarre trend e informazioni dai cluster di dati, ma anche aiutare a creare nuove metodologie da offrire al lavoro degli ingegneri.

8- Business Analyst

Il ruolo dell’analista aziendale è leggermente diverso dagli altri in Data science: funge da collegamento tra ingegneri dei dati e manager aziendali. Ha una profonda conoscenza non solo di finanza e Business Intelligence, ma anche di tecnologie basate sui dati che riescono a filtrare e correlare alle informazioni aziendali per la crescita del business.

9- Data and Analytics Manager

Il responsabile di dati e analisi gestisce le operazioni legate alla data science e assegna compiti al team. Oltre a conoscere tool tecnologici per la gestione e l’interpretazione dei dati ha solide skill di leadership e management.

Un Data Scientist valorizza il patrimonio dei dati

Sfruttando al meglio le proprie competenze e capacità interdisciplinari all’interno dell’azienda o amministrazioni pubbliche, i Data Scientist devono essere in grado di analizzare e modellizzare i dati per affrontare le nuove richieste economico-sociali. L’obiettivo finale è quello di valorizzare l’enorme patrimonio di informazioni celate nei data e creare nuove opportunità, modelli di business e ottimizzare la gestione delle risorse.