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Data Scientist: chi è, cosa fa, come diventarlo e stipendio

Si parla dell’importante figura del Data Scientist già dal maggio 2017, quando sulla copertina dell’Economist, i dati venivano indicati come la “risorsa più preziosa al mondo”.

Per l’occasione, proprio sopra il titolo, vennero rappresentati alcuni colossi dell’online come Facebook, Google e Amazon sotto forma di piattaforme petrolifere. Il messaggio era chiaro e lampante: i dati sono il nuovo petrolio.

A distanza di due anni, il data scientist è tra le figure professionali più richieste di sempre e in questo articolo scoprirai:

  • la definizione di data scientist e il suo esordio nel mercato del lavoro;
  • chi è e cosa fa con i dati per le aziende;
  • le competenze chiave necessarie per mettere in pratica tale lavoro;
  • come intraprendere la carriera di scienziato dei dati;
  • i settori in cui opera e quanto viene pagato un data scientist in Italia.

Dunque, se sei appassionato di numeri, scienze e analisi dei dati ti garantisco che questo articolo ti guiderà in questo ambito mondo professionale. A tal proposito, non perdere il corso di Web Analytics Specialist, pensato per chi sogna di fare carriera con il business dei dati.

Come nasce la figura del Data Scientist

Fino a pochi anni fa, l’analyst era la figura professionale predisposta alla Data Science. Ma che cosa è la data science e cosa fa?

Si tratta dell’analisi e interpretazione dei dati in azienda. Il contesto e le tecnologie dell’epoca erano molto diversi da quelli attuali: la quantità di dati da analizzare era limitata e ciò permetteva agli analyst di ricorrere solo ai semplici strumenti della statistica. 

L’avvento del web 2.0 con la diffusione impetuosa di Internet e la nascita di Facebook cambiarono inevitabilmente le carte in tavola, aumentando vertiginosamente il volume dei dati.

Per ogni like su Facebook, ogni tweet e ogni volta che viene consultata un’app sul proprio smartphone, sul web restano delle tracce: le informazioni personali. Se pensi al tempo che ognuno di noi spende sulla rete ogni giorno, non sarai sorpreso nel sapere che si stima che la quantità di dati continuerà ad aumentare!

data scientist big dataI formati di questi dati, inoltre, sono di diverso tipo e ciò complica ulteriormente le cose. A tal proposito, è possibile tranquillamente affermare che le aziende hanno da tempo una certa familiarità con i dati strutturati. Per esempio, la gestione del CRM, nel quale le informazioni sono custodite in un classico database, non è di certo una novità.

Al contrario, non si può facilmente affermare che la stessa familiarità esista in merito ai dati non strutturati, ovvero quelle informazioni conservate senza alcun schema o tabella rigida. Questi non sono immagazzinati in comuni database: sta all’azienda saper analizzare questi testi liberi, da cui poi estrarre un significato.

La mole immensa di dati e la loro varietà in termini di formato ne ha impossibilitato così l’analisi manuale, rendendo obsoleti gli strumenti di statistica precedentemente utilizzati.

Perciò, in un contesto in cui i Big Data fanno da padroni e le aziende si affidano sempre più a tecniche di Machine Learning, la data science sembra essere la risposta più logica. Con questo termine intendiamo quel settore giovane e interdisciplinare che si basa su tecniche provenienti dalla matematica, statistica e informatica al fine di estrarre informazione dai dati, qualsiasi dimensione o forma questi abbiano.

E così nasce la figura del data scientist, al giorno d’oggi essenziale per le aziende che operano in settori dove i Big Data giocano un ruolo primario.

Con il termine data scientist, la cui traduzione italiana è “scienziato dei dati”, si fa riferimento alla figura professionale, la cui presenza è necessaria per estrarre valori da ogni dato e per prendere di conseguenza decisioni aziendali più consapevoli e mirate. In poche parole, in certi settori il data scientist è un elemento fondamentale se l’azienda vuole reggere la competizione con i suoi rivali.

Ricordati: il dato di per sé non ha alcun valore se non viene analizzato, interpretato e compreso. Il dato singolo scomposto rappresenta un costo per l’azienda, ma le informazioni ricavate dalla lettura dei dati visionati nell’insieme rappresentano un’opportunità di monetizzazione e il significato di data scientist si racchiude proprio nell’abilità di conversione di tali elementi per trarne benefici.

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Chi è e che cosa fa il Data Scientist?

Definire il data scientist come una figura professionale altamente specializzata che si occupa della gestione dei Big Data sarebbe limitato. 

Il data scientist trae valore dall’analisi dei dati e ciò fa un’enorme differenza. Utilizzando software progettati ad hoc, è in grado di estrarre, da una quantità di dati immensa, informazioni rilevanti e significative per l’azienda. E proprio queste informazioni, che precedentemente si nascondevano tra i dati e che tale professionista ha reso comprensibili, sono fondamentali per le azioni strategiche aziendali.data scientist competenze

Cosa intendiamo per “informazioni”? In sostanza facciamo riferimento a tutto quello che può tornare utile all’azienda nella realizzazione dei suoi obiettivi: trend, opportunità, evoluzioni.

Per esempio, tramite l’analisi del data scientist, un’azienda può riscontrare che nel catalogo prodotti del suo e-commerce manca un articolo che tutti immancabilmente si aspettano di trovare sul suo store online; o ancora, che una campagna di email marketing vanta di un tasso di apertura maggiore se programmata in momenti specifici della giornata.

Il lavoro dello scienziato dei dati può tornare utile all’azienda anche nello specificare meglio la sua nicchia di mercato o nella segmentazione del suo pubblico di riferimento.

Per chiarire ancora meglio il data scientist cosa fa nella pratica, immaginiamo il suo lavoro come un processo e vediamo nello specifico ogni singolo step che lo compone.

Il lavoro dello scienziato dei dati step by step

  • Definizione del problema: tendenzialmente è proprio questo il punto di partenza di ogni analisi dei dati ed è importante sottolineare che, soprattutto in questa fase, il data scientist non lavora da solo. Affinché il suo lavoro produca i risultati sperati è fondamentale che conosca in maniera approfondita le dinamiche e il funzionamento dell’azienda. Inoltre egli deve aver modo di confrontarsi con i responsabili aziendali e i manager al fine di comprendere a fondo quello che vogliono ottenere dall’analisi dei dati che loro stessi gli hanno commissionato.
  • Raccolta dei dati: le fonti a cui attinge lo scienziato del dato possono essere diverse. Può capitare che faccia riferimento a database aziendali, come software ERP o CRM, ai dati raccolti sui social media, a quelli intercettati da strumenti di web analytics o da altre banche dati a disposizione dell’azienda.
  • Elaborazione dei dati: non tutti quelli a disposizione servono al fine della risoluzione di un problema. Ecco perché è necessario che consideri solo quelli utili, eliminando eventuali errori o informazioni non necessarie. In altre parole un abile data scientist deve trasformare i dati a disposizione in formati organizzati e accessibili, pronti all’uso.
  • Creazione dei modelli: per individuare le relazioni nei dati (data mining) un esperto nella scienza dei dati ricorre a software per l’analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di machine learning. 
  • Presentazione dei risultati: la fase finale. Qui le informazioni estrapolate dal data scientist nel corso dell’intero processo vanno comunicate e rese comprensibili ai manager competenti, attraverso tool di presentazione, come ad esempio, Google Data Studio. Il compito del data scientist prosegue con la realizzazione di report, ricorrendo a grafici, tabelle, mappe, diagrammi e a tanta creatività!

Differenza tra Data Scientist e Data Analyst

Sebbene questi due termini possano sembrare sinonimi è necessario sottolineare che fanno riferimento a due categorie professionali diverse. Potremmo dire che il data analyst è una sorta di predecessore del data scientist. Mentre il primo si limita a risolvere problemi specifici utilizzando gli strumenti della statistica tradizionale, il secondo elabora i dati, li scompone e interpreta.

Spesso si fa confusione anche con la definizione del termine data engineer, che progetta i sistemi all’interno dei quali raccogliere i dati, che lo scienziato di dati analizza. l’esperto data scientist ricorre alla statistica tradizionale, ma non solo. Tutto al fine di scoprire opportunità, criticità e trend che possono interessare all’azienda e a chi ne definisce le strategie.

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Attitudini e competenze di uno scienziato dei dati

Proprio perché il data scientist ricorre ad un approccio olistico, è fondamentale che essi possiedano una serie di competenze trasversali ed eterogenee. Il loro è un lavoro prettamente multidisciplinare e perciò devono essere esperti in diversi ambiti.data scientist report

A seguire le discipline imprescindibili per fare carriera nel settore:

  • informatica: il data scientist conosce i linguaggi di programmazione ed essere in grado di sviluppare e implementare algoritmi di machine learning;
  • matematica, statistica e analisi;
  • economia e management: non limitarti a vederlo come un mero informatico, perché lo scienziato dei dati deve anche avere una conoscenza profonda del mercato e del business in cui lavora.

Inoltre, è essenziale che tale professionista sia predisposto a:

  • problem solving;
  • comunicazione: il lavoro del data scientist non si conclude con l’analisi del dato ma continua con la visualizzazione dello stesso. Puoi essere tra i migliori scienziati dei dati al mondo, ma se non saprai raccontare i risultati con report belli, comprensibili e veloci da consultare il tuo lavoro sarà valso a ben poco!

Come diventare un Data Scientist?

Proprio per via del fatto che le competenze di un data scientist di successo sono variegate, occorre avere una formazione di tipo trasversale. Dunque, che laurea serve per un data scientist? In realtà non è detto che si debba necessariamente frequentare un corso di formazione specifico.

Tendenzialmente comunque, si può affermare che se si di parla di professionista dei dati o Data Science Manager, si fa riferimento a individui con una predisposizione ai numeri del tutto naturale. Il bagaglio di studi universitari dei più è di stampo statistico e matematico, informatico, ingegneristico ma anche economico.

Non sono molti i data scientist senza laurea, infatti i più qualificati possiedono sempre almeno una laurea, spesso e volentieri magistrale, molti anche un master e in certi casi persino un dottorato. Tuttavia le lauree tradizionali non offrono l’approccio interdisciplinare che in ambito lavorativo è richiesto a chi svolge tale professione. Difatti chi vuole intraprendere tale percorso spesso frequenta corsi di data scientist e analisi dei dati in aggiunta ed esterni al percorso universitario.

La formazione di un data scientist, inoltre, non finisce mai. Egli ha la necessità di tenersi in costante aggiornamento per restare al passo con l’incessante evoluzione dei software e delle tecnologie con i quali lavora tutti i giorni.

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Settori in cui lavora il Data Scientist e stipendio medio

Ho già sottolineato quanto la mole di dati che si trovano a dover gestire le aziende aumenti di anno in anno. Di conseguenza, il data scientist ben formato e preparato ha la strada spianata, mille porte aperte davanti a sé.

Ci sono dei settori però in cui questa figura è più richiesta e alcuni di questi sono facilmente prevedibili. Per esempio immagina il caso di un e-commerce, dove tutti i giorni vengono raccolti una miriade di elementi sugli acquisti compiuti dai consumatori. Qui, il data scientist è indispensabile, perché sarà in grado di comunicare a chi si occupa dei contenuti sul sito eventuali modifiche da fare. Permetterà come risultato un migliore servizio al cliente.

Un altro esempio abbastanza scontato è il caso di un’azienda che basa molto la sua strategia di marketing sui social media. Il data scientist nel digital marketing è fondamentale, a tal proposito, per una precisa targetizzazione delle campagne pubblicitarie.

Anche i settori più tradizionali hanno e avranno sempre più bisogno degli scienziati dei dati: pensa alla finanza e all’immensa mole di dati su account, operazioni di credito e debito e transazioni che ogni giorno vengono raccolte. O ancora, al settore assicurativo o alla sanità, dove il mestiere in questione risulta molto d’aiuto sia nell’ambito della prevenzione sia per strutturare cure più mirate possibili. 

Allora che ne dici? Credi di avere la stoffa giusta per diventare data scientist? Considera che qualche anno fa l’Harvard Business Review definiva questa professione come la più sexy del ventunesimo secolo! Questo appellativo deriva proprio dalle opportunità enormi legate al mestiere. Se ti stai chiedendo quanto guadagna un data scientist in media, considera che in Italia mediamente un Junior Data Scientist inizia con un salario di circa 30K lordi annui che aumenta in base all’esperienza, fino ad arrivare per un Senior Data Scientist ad uno stipendio di oltre 100K all’anno.

Se credi di avere tutte le carte in tavola inizia a studiare e specializzati nella scienza dei dati: non so dirti con esattezza quanti data scientist ci sono in Italia, ma di certo di offerte di lavoro per data scientist anche freelance ce ne sono a volontà!

Se ti interessano gli argomenti trattati in questo articolo, sei affascinato dal magico mondo dei numeri e dell’analisi dei dati e vuoi sapere dove studiare data science per diventare un professionista del settore, mi sento di consigliarti i seguenti corsi: Web Analytics BaseWeb Analytics Advanced.

Conclusioni e Consulenza Gratuita

In conclusione, avrai capito che non è difficile essere un data scientist se hai qualità e intraprendenza necessarie per apprendere questa disciplina e buttarti a capofitto nel mondo dei dati.

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38 Commenti

  1. Maria Elena Massarelli

    Ho letto con piacere questo articolo perché questa professione mi affascina molto. Ci vogliono molte competenze, sopratutto in ambito statistico-matematico ma anche altre capacità come quella comunicativa sono indispensabili. Articolo molto, molto utile!

  2. Chiara Somansino

    Si dice che negli ultimi due anni si siano generati e siano stati raccolti molti più dati rispetto alla totalità dei dati degli ultimi secoli, informazioni come questa spiegano quanto i dati siano sempre più importanti.
    Naturalmente non basta ottenere dati ma fondamentale diventa il saperli analizzare e saper attuare modifiche interne in base ai risultati ottenuti.

  3. Beatrice

    Articolo davvero interessante, in particolare offre un punto di vista nuovo per chi, come me, ha la tendenza a trascurare un po’ gli aspetti meno creativi e più analitici. In realtà qualsiasi campagna di comunicazione non può prescindere dai dati e dall’analisi! Davvero un ottimo spunto di riflessione!

  4. Barbara Amasino

    Articolo ben scritto e molto interessante su una delle professioni più in voga del momento. Si tratta di un mestiere con tantissime sfaccettature e l’interpretazione umana come sempre la fa da padrona a seguito della raccolta dati.

  5. Manuel Lazzarotto

    “I dati sono il nuovo petrolio”. Questa è una grande realta che nessuno può negare . Il lavoro di Data Scientist lo trovo molto interessante . Raccogliere, analizzare e interpretare i dati è un lavoro molto importante per qualsiasi azienda . I dati ti parlano e tu devi essere in grado di ascoltarli per prendere le decisioni corrette e rendere sempre più profittevole la tua attività . Altrimenti è come lavorare alla cieca : facile che così facendo finisca male …

  6. Cerri Metlliu

    La quantità di dati aumenta esponenzialmente di giorno in giorno?
    Ed ecco che professioni, fino a poco fa praticamente sconosciute, diventano essenziali!
    Articolo molto interessante.

  7. gianluca_lippo

    Oramai è un dato di fatto che la raccolta e l’interpretazione dei dati sia fondamentale. Ogni azienda dovrebbe avere questa figura nel proprio organico.

  8. luigi.rizzella@gmail.com

    Raccogliere dati e saperli interpretare è un elemento essenziale per il successo di una digital company (e non solo). Questa figura sarà una risorsa indispensabile nel assetto manageriale.

  9. Gisela Benini

    Un argomento nuovo per me – e l’ho trovato utilissimo!

  10. Milena Moro

    Sicuramente il Data scientist é una figura professionale molto ambita dalle aziende anche se , da quanto leggo dall’articolo, ci vogliono non solo competenze di un certo tipo ma poi occorre anvora specializzarsi con corsi di formazione ad hoc o avere un dottorato. Certo é che non basta più la reportistica dei dati, lavoro del data analyst ma ciò che dà il valore di questa professione é la capacità di saper interpretare i numeri per farne delle strategie.
    Trovo tutto questo semplicemente affascinante…

  11. Linda Montemurro

    Molto molto interessante…è un argomento di cui conosco poco ed ho letto questo approfondimento molto volentieri.

  12. Michela Pascale

    Articolo molto interessante. La mole di dati generati da internet è impressionante ed è destinata ad aumentare. Si tratta di una risorsa davvero preziosa per chi lavora del digitale che necessita di un professionista che sappia interpretarli correttamente, ecco perché il Data Scientist sarà una delle figure più richieste del futuro.

  13. Stephanie De Padova

    L’articolo è molto interessante, la figura del data scientist è fondamentale per le aziende, nel nostro presente, peccato che io e i numeri non siamo mai andati molto d’accordo.

  14. ugopelloni

    Ottimo articolo, chiaro e ben strutturato, e soprattutto utile!

  15. Luca Vanoli

    Ottimo articolo. E’ diventato fondamentale saper interpretare i dati per creare una strategia di successo.

  16. katiavalente1993@gmail.com

    Questa era una cosa che ignoravo. Sapevo dell’importanza dei dati, sopratutto in questo momento, ma ho trovato molto interessante l’articolo.
    Ben fatto!!!

  17. Chiara Sabatti

    I dati sono il nuovo petrolio per le aziende che necessitano di figure in grado di analizzarli ed interpretarli al fine di ricavarne informazioni strategiche per il business. Ecco perché la figura del Data Scientist sarà sempre più richiesta…

  18. francesco.cerrone

    Complimenti per l’articolo, illustra chiaramente questa professione e i notevoli sbocchi professionali.
    Articolo consigliato!

  19. Roberta Sanzeni

    Interessante l’articolo e notevoli gli sbocchi professionali!

  20. Matteo Liquori

    L’analisi dei dati, è la base di qualsiasi strategia di Marketing mirata ed efficace!

  21. Francesca Morello

    Il futuro è fatto di dati e specializzarsi in questa disciplina è senza dubbio una grande opportunità per tutti coloro che sono attratti dai numeri e dai dati e coltivano con passione la matematica, la statistica e l’analisi.

  22. Martino

    Bell’articolo, spiega l’importanza dei dati, inoltre le skills utili per avviare una professione come data scientist.

  23. Francesca Nisticò

    i dati sono la base solida per costruire qualsiasi progetto e darne validità e credibilità. bell’articolo :)

  24. Suppa carlo

    Bell’articolo, brava Silvia

  25. Riccardo Bolis

    Ormai i dati sono il nuovo petrolio, è indispensabile imparare ad analizzarli in un modo sempre più digitale

  26. eorlandi

    Bello vengano spiegate e chiarite professioni più o meno nuove che non tutti conoscono a pieno

  27. cipollina

    Nonostante sia stato specificato che vi sia una certa distinzione tra data analyst e data scientist credo che la posizione di Business Analyst in molte aziende sia stata precursore di quello che viene oggi chiamato data scientist. Anche in passato si trattava di analizzare i big data di un settore specifico per poi suggerire delle azioni di marketing o interventi di altro genere per ottimizzare i risultati. Oggi si hanno a disposizione strumenti sempre più specifici che si interfacciano spesso fra di loro e che permettono un’analisi sempre più dettagliata e quindi azioni sempre più mirate.

  28. Fabiana De Lauretis

    Professione molto interessante…peccato la mia poca attitudine ai dati e ai numeri ?

  29. Ila

    Una figura professionale certamente importante e necessaria per estrarre dati, prendere decisioni e sviluppare strategie aziendali.

  30. ANTONIO

    Ottima descrizione della professione e delle attitudini che deve avere la persona che ricopre questo ruolo. Sicuramente interessante ma non per tutti.

  31. fulvia grignaschi

    Professione assolutamente affascinante ma temo non troppo adatta a me. Sicuramente un valido supporto per tutti però!

  32. Alessandra Vergerio

    Articoli come questo mi fanno dispiacere di essere negata con i numeri, poichè riesco a capire l’importanza di una figura professionale come quella del Data Scientist…

  33. Gloria Battaglia

    La parte più difficile consiste proprio nell’interpretazione della mole di dati che abbiamo a disposizione e fortunatamente la figura “uomo” fa ancora la differenza.

  34. Raffaella Bertoni

    Articolo che spiega in modo dettagliato la figura del Data Scientist cosa fa e di cosa si occupa e soprattutto perché e’ molto richiesta da mercato

  35. Lucia Vescovini

    Grazie Silvia per aver illustrato questa professione!

  36. Fabiana Albano

    Da appassionata di numeri e di dati mi sento di confermare l’importanza degli stessi per analizzare e migliorare qualsiasi tipo di strategia! Specialmente quando questa è digital.

  37. Chiara Mura

    Una figura molto utile e senz’altro interessante da approfondire!

  38. Silvia Colombo

    Sono convinta che imparare a raccogliere e soprattutto a trarre ispirazione dai dati sia una competenza che sarà molto ricercata nel prossimo futuro. Articolo ben scritto e molto interessante.

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