In questo articolo spiegheremo tutte le nozioni essenziali per comprendere una nuova figura professionale: il Data Scientist.
Nonostante il ruolo sia espresso in inglese per una questione di identità più immediata, vi sono molti contesti italiani in cui è richiesta la presenza di questa figura particolarmente specializzata.
Descrizione di un Data Scientist
La professione del Data Scientist è negli ultimi anni stata particolarmente valorizzata dalla presenza sempre più costante di internet nella vita moderna. La diffusione della tecnologia, in generale, ha permesso a questa categoria lavorativa, infatti, di raccogliere quante più informazioni possibili dalla vastità di clienti a disposizione e ordinarle in modo da comprendere e sviluppare strategie di marketing sempre in aggiornamento.
Le mansioni attribuibili al Data Scientist sono diverse, ma sono tutte legate alla capacità di utilizzare software e schemi logaritmici tali, così da facilitare l’interpretazione di grandi quantità di dati (chiamati anche Big Data). Le informazioni che ne derivano sono importanti per le aziende committenti che potranno trarre le proprie conclusioni su tematiche come la qualità del servizio, oppure di uno specifico prodotto, oppure conoscere l’età media dei propri utenti.
Questa figura professionale, che ha un ruolo di rilievo in diverse tipologie di attività, è sempre più ricercata in ambito aziendale nel settore commerciale, finanziario o di marketing in generale.
Principali responsabilità di un Data Scientist
Come abbiamo spiegato, l’analisi dei Big Data, è anche la capacità stessa di riconoscere un ordine e creare uno schema in situazioni dove questo sembra impossibile: si pensi, ad esempio, alle recensioni di un servizio che vanno controllate e schematizzate. In questo caso specifico tocca al Data Scientist creare un programma in grado di analizzare e dividere le recensioni in categorie, così da riassumere con un diagramma tutti i pareri secondo certi criteri.
I dati raccolti, saranno quindi ordinati secondo modelli comprensibili e predirettivi, così che l’azienda in secondo luogo, possa migliorare il proprio servizio oppure aumentarne le entrate economiche.
Le principali responsabilità di un Big Data sono quindi legate a diversi ambiti di formazione: bisogna trovare il modo più consono di interpretare i dati, a seconda di cosa il committente stia cercando, schematizzarli e successivamente instradare una strategia marketing adeguata.
Le responsabilità di questa figura, contribuiranno ad elaborare diverse strategie di mercato in diversi ambiti come, ad esempio, l’ampliamento del target di utenza in merito alla vendita di un dato prodotto o di un dato servizio, coordinando la modifica dello stesso in base al raggiungimento degli obiettivi.
Attività quotidiane di un Data Scientist
La prima attività lavorativa da svolgere, all’interno di un progetto assegnato, è quello di raccolta dati da una serie di fonti e banche dati come ERP, CRM, social media, documenti elettronici ed organizzarli in modo che risultino strutturati.
Per mezzo di software per l’analisi degli stessi, di algoritmi appositamente ideati e di strumenti di machine learning, verranno poi estratte le informazioni utili a seconda del tipo di ricerca che è stata richiesta. A questo punto, verranno redatti schemi e documentazioni che possano essere ritenute valide all’interno dell’obiettivo posto.
A differenza di un Data Analyst, il Data Scientist non si limita a risolvere uno specifico problema, ma dà il proprio contribuito all’azienda a 360 gradi, approntando misure di risposta eventuale ai dati che sono stati cercati, così da indirizzare l’azienda verso le nuove tendenze, opportunità o migliorie che si possono verificare.
Poiché gli obiettivi di un’azienda vengono redatti in base al momento storico, alle competenze, all’esposizione nel mercato e ad una serie di variabili diverse di volta in volta, il Data Scientist non è un lavoratore a progetto, concluso il quale non vi è rinnovo di mandato, ma continua nelle sue operazioni in conformità con le attività aziendali in espansione.
Poiché i software addetti all’interpreazione e alla ricerca dei dati vengono personalizzati in base alla circostanza, è compito dei Data Scientist idearli e scriverli secondo regole informatiche precise, affinché adempiano ai loro compiti.
Competenze e qualifiche di un Data Scientist
Le competenze di una figura così professionale devono essere ampie e certificate necessariamente dalla presenza di una laurea, che può variare dalla matematica, all’ingegneria, all’economia.
Il Data Scientist è, infatti, un ruolo che deve aprirsi su vari fronti ed avere anche una certa concezione del problem solving, per offrire soluzioni all’azienda per cui lavora.
Non si tratta solo di analisi del mercato, ma anche di interpretazione dei dati e di risoluzioni ai quesiti più variegati, come la deviazione dei target di riferimento.
Per avere una carriera professionalizzante, occorre dimostrare le proprie competenze anche attraverso master successivi alla laurea, da superare anche a distanza.
Gli strumenti utilizzati per la programmazione di software in grado di sintetizzare la ricerca dei dati sono frutto di una conoscenza programmatica dei linguaggi informatici, che deve essere adeguatamente completata.
Non sembra quindi possibile affrontare questo ruolo lavorativo per mezzo di un semplice diploma, poiché le competenze in tal senso sarebbero limitate: un approfondito studio per mezzo di un corso di laurea, aumenterebbe il livello informativo circa percorsi da affrontare e renderebbe il candidato autonomo nelle scelte strategiche da compiere.
Le nozioni di informatica devono riguardare la creazione di software in grado di raccogliere e sintetizzare i dati; quelle relative all’ambito matematico devono agevolare lo sviluppo di algoritmi specializzati capaci di fissare dei punti fermi nei dati dimostrati; quelle circa il settore economico, devono elaborare strategie innovative e guidare l’azienda verso la strada più giusta per ampliarsi.
Range di stipendio di un Data Scientist
Questa figura specialistica è molto diffusa in territorio americano e, a seconda dell’esperienza maturata, il suo stipendio lordo annuo può raggiungere i 100 mila dollari negli Stati Uniti.
In Italia la media nazionale è di 30 mila euro lordi all’anno.
In generale, si prevede che questa somma aumenterà con il tempo, poiché un’azienda su quattro che non ha ancora assunto un Data Scientist, dichiara di volerlo fare nei prossimi anni, generando una maggiore domanda.
Il tipo di contratto che viene solitamente firmato non è a progetto, ma di collaborazione continuativa da dipendente diretto dell’azienda.
Esistono anche figure professionali che preferiscono avere una certa autonomia lavorativa e che portano avanti più progetti contemporaneamente su più fronti, avendo una propria partita Iva.
In conclusione
Esistono figure professionali nuove che si sono evolute a causa di una parallela evoluzione del mercato in ambito specialistico: la ricerca di figure specializzate, infatti, permette un’ottimizzazione dei costi ed un raggiungimento dei risultati migliore sia dal punto di vista qualitativo, sia da quello quantitativo, con conseguente crescita del patrimonio stanziato.
Per queste ragioni il Data Scientist si unisce alla categoria dei professionisti moderni, che sono in grado di elaborare sintesi di qualsiasi tipo, a partire da dati che paiono incomprensibili.
Nonostante si tratti di un ambito lavorativo del tutto nuovo, esistono diversi percorsi di studio da affrontare per essere davvero preparati a ricoprire un ruolo simile, ed una forte predisposizione al confronto con sfide anche difficili.
Le previsioni di richiesta di Data Scientist come parti attive nell’ambito aziendale sono rosee a livello globale: le grandi aziende, così come quelle più piccole, hanno bisogno di conoscere dall’interno sia tutto ciò che concerne la clientela, sia le caratteristiche attribuite ai servizi e ai prodotti di cui si occupano, per migliorarsi.
La coordinazione con gli altri ambiti di produzione diviene quindi fondamentale per un Data Scientist, esattamente come la capacità comunicativa di di problem solving.
Lo stipendio, che da media nazionale rimane ancora sotto quello di altri Paesi, sarà necessariamente commisurato alle esperienze realmente affrontate dal candidato in questione.
Nel caso in cui si decida di affrontare questa carriera professionale, si avranno molte possibilità di assunzione sia in contesti nazionali, sia internazionali.
