Come si diventa Data Scientist

Ogni giorno nel mondo viene creata e immagazzinata una grande mole di dati: immagini, preferenze e comportamenti dei frequentatori del web sono tutte informazioni che vengono rilasciate da ciascuno di noi nella quotidianità.

Ma come si può trasformare questa enorme mole di dati, chiamata in termini informatici Big Data, in materiale utile per le organizzazioni e remunerativo per le aziende?

Serve un data scientist, ossia una figura professionale con competenze trasversali in grado lavorarli e renderli fruibili per gli scopi specifici necessari per il miglioramento del lavoro di chi li raccoglie.

Questa professione, in tutte le sue sfaccettature, si inserisce in una nuova gamma di lavori che, sulla base del Rapporto Big Data del Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca, risulta essere in forte crescita.

Cosa sono i big data

Ogni strumento digitale durante il suo funzionamento registra continuamente una grande quantità di informazioni. Tutti questi dati nascono funzionali a uno scopo, ma una volta raccolti possono essere usati per mille altre forme di analisi, correlazione, modellizzazione.

Si tratta dei big data, non solo grandi quantità di dati, ma dati funzionali alle necessità operative di miliardi di oggetti che registrano i comportamenti di persone e macchine in modo capillare.

Secondo il MIUR la differenza con i normali dataset raccolti in ordinari database risiede in 4 caratteristiche:

1. il volume
2. la velocità
3. la varietà
4. il valore

Rispetto ai dataset tradizionali, nei big data l’informazione utile è nascosta dalla quantità e dalla varietà di dati. La sfida dunque è individuare ed estrarre quello che può creare valore.

Data scientist, chi è e di cosa si occupa

Per raccogliere e analizzare i big data e successivamente per saperli sfruttare come risorsa fondamentale per qualsiasi azienda c’è bisogno un data scientist.

Definire il lavoro del data scientist non è impresa facile in quanto questo tipo di attività, molto complessa, è il frutto di diverse competenze.

Si può però affermare che il data scientist è un professionista in grado di utilizzare tecniche matematico-statistiche e informatiche all'interno di aziende e amministrazioni in particolare per quel che riguarda l'acquisizione, gestione, trattamento, analisi e utilizzo di grandi moli di dati.

In sostanza una figura professionale con una cultura interdisciplinare in grado di comprendere le esigenze delle organizzazioni e di rispondervi attraverso la produzione di informazione di supporto alle decisioni ottenuta con l'analisi delle grandi quantità e varietà di dati accumulati nel tempo.

Diventare data scientist

Come diventare data scientist? La base è sicuramente una formazione universitaria.

In Italia esistono diversi corsi di laurea magistrale in Data Science che mirano a far acquisire allo studente, futuro data scientist, diverse competenze, fra cui:

●        infrastrutture hardware per la gestione dei big data;

●        metodologie software per il trattamento dei big data;

●        statistica avanzata;

●        data mining, letteralmente “estrazione dati”, ossia l'insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati attraverso metodi automatici o semi-automatici;

●        machine learning, ossia sfruttare l'intelligenza artificiale per creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano.

A completamento di questo quadro esistono anche percorsi di studio universitari e post universitari che indirizzano il lavoro del data scientist ad esempio attraverso l’insegnamento dei fondamenti dell'economia e della gestione aziendale, dello sviluppo dell'economia digitale, degli aspetti di innovazione giuridica inerenti le tecnologie digitali e dell'impatto dei dati digitali sulla società.

Non da ultimo la conoscenza dell’inglese che, in alcuni casi, è la lingua in cui si svolge l’intero percorso di studi.