Per diventare Data Scientist occorre saper gestire i Big Data al fine di trarne informazioni rilevanti per l’azienda in cui si opera.
Il concetto principale di Big Data nasce negli anni 2000, quando Doug Laney formula la definizione delle 5 V. Stiamo parlando di un ampio volume di dati che necessitano di strumenti sofisticati per essere estrapolati e analizzati.
Le 5V
• Volume: si riferisce alla raccolta di dati provenienti da una grande quantità di sorgenti (sensori, log, eventi, mail, social media, database relazionali).
• Velocità: si riferisce alla velocità con cui i dati vengono generati e alla necessità di gestirli in maniera tempestiva.
• Varietà: si riferisce alla differente tipologia di dati (strutturati e non) generati ogni secondo. Prima dell’avvento dei Big Data, venivano presi in considerazioni per le analisi solo i dati strutturati. Oggi bisogna prendere in considerazione anche i dati non strutturati in database tipici come Excel e SQL. I dati non strutturati possono essere file di testo, log di web server o dei firewall, e-mail, immagini, video e così via.
• Viralità: si riferisce alla grande quantità di dati con cui vengono generati facendo in modo che le reazioni ad un evento specifico si propaghino rapidamente e a grande distanza.
• Variabilità: l’interpretazione di un dato può variare in funzione del contesto in cui viene raccolto e analizzato.
La raccolta e l’analisi dei Big Data consente alle aziende di trovare soluzioni che consentono di tagliare i costi, ottimizzare i tempi, migliorare la gestione del lavoro e sviluppare nuovi prodotti.
Gli studi da sostenere per esercitare la professione
Il Data Scientist è un professionista qualificato che dispone di una laurea magistrale in una delle seguenti discipline: Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica e Statistica (in casi eccelsi dispone anche di un dottorato Phd).
Facciamo quindi riferimento ad un esperto di tecniche matematico-statistiche che è impegnato nello sviluppo di algoritmi di machine learning. Il suo lavoro quotidiano consiste nell’estrarre informazioni di valore dai dati attraverso l’analisi e l’interpretazione di problemi complessi.
Oltre alle competenze tecniche, il Data Scientist è una persona curiosa, proattiva, capace di risolvere problemi e di porsi domande per migliorare i processi di business.
Diventare Data Scientist: le competenze richieste
• Conoscenza dei linguaggi programmazione, in particolare R o Python.
• Capacità di sviluppare e implementare algoritmi di machine learning e deep learning.
• Capacità di comunicare e di presentare i risultati agli utenti di business al fine di ottimizzare la gestione aziendale.
• Attitudine dal lavoro di gruppo. Bisogna necessariamente collaborare con altre figure professionali.
• Conoscere aspetti di business legati all’azienda: effetti di micro e macro-economia, processi funzionali, linguaggio e obiettivi di management.
• Gestione dei dati strutturati e non, estrarre dati da fonti esterne tramite metodologie e tool specialistici.
• Creazione di rappresentazioni esplicite dei dati interessanti per facilitare l’interpretazione.
Diventare Data Scientist: aumenta la richiesta delle aziende italiane
Nel 2017 oltre il 40% delle aziende italiane cercano un Data Scientist. Tra le aziende che non sono ancora orientate ai big data, una su quattro ha intenzione di assumere un Data Scientist entro la fine del 2019.
Quanto guadagna un Data Scientist?
Negli Stati Unidi d’America un Data Scientist guadagna fino a 110 mila euro l’anno. In molte nazioni europee può guadagnare oltre i 60 mila euro l’anno.
In Italia gli stipendi non sono inferiori ai 30 mila euro l’anno.
Figure professionali correlate al Data Scientist:
Le aziende più strutturate hanno al loro interno delle figure professionali che collaborano con il Data Scientist per ottimizzare il lavoro di raccolta e analisi dati. Tra queste vi è Il Data Enginer che rende immediatamente disponibili i dati che occorrono per l’analisi. Il Data Analyst invece svolge analisi descrittive meno complesse rispetto a quelle svolte dal Data Scientist.
Diventare Data Scientist: progetto GPS
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