Chi è e cosa fa il Data Scientist

C’è una quantità enorme di Big Data che attende di essere analizzata da professionisti qualificati, che devono avere competenze precise e una massiccia dose di pazienza, curiosità e flessibilità. Vediamo nel dettaglio chi è il Data Scientist

Non sarà la cosa più semplice da spiegare ai genitori (soprattutto se sono rimasti fermi a lavori come il medico, l’impiegato, l’insegnante, l’ingegnere ecc…), ma diventare Data Scientist potrebbe fare la vostra fortuna. A patto che abbiate un buonissimo rapporto coi numeri e un talento da hacker. Per il sito americano Glassdoor, parliamo del miglior lavoro dell’anno, capace di regalare robuste soddisfazioni (non solo economiche) a chi sceglie di intraprenderlo. Ma procediamo con ordine e cerchiamo di capire che requisiti deve avere e su quale formazione deve scommettere chi aspira a diventare un Data Scientist di successo. Che – è bene evidenziarlo da subito – deve avere pazienza e curiosità da vendere.

Chi è e cosa fa il Data Scientist

Il Data Scientist (letteralmente scienziato dei dati) è il professionista che sa leggere, analizzare ed interpretare i cosiddetti Big Data, ovvero quei dati “voluminosi” (per numero, estensione ed eterogeneità) che possono aiutare le aziende ad orientare, in maniera strategica, le loro scelte manageriali. Da quando la tecnologia è entrata di prepotenza nelle nostre vite, disponiamo di un’immensa mole di dati da scandagliare e di una valanga di informazioni da passare al setaccio. Il Data Scientist ha il compito di analizzarli per bene e di trarre valutazioni che possono tornare utili a chi gli assegna l’incarico di investigarli a fondo.

Quali requisiti deve avere

Non è un compito da poco, anzi. Per svolgere bene una professione così impegnativa, occorre avere una solida conoscenza della matematica, della statistica e dell’informatica. Perché – è bene metterlo in chiaro – il Data Scientist non si limita ad aprire e “manipolare” file pesanti, ma deve anche saper ragionare per algoritmi. Deve, in sintesi, farsi interprete di un nuovo modo di pensare e di lavorare, che chiama in causa specifiche competenze tecniche, ma anche importanti soft skill (ovvero competenze trasversali). Vediamo quali sono.

Oltre che un esperto di informatica, matematica e statistica, il Data Scientist deve essere:

• curioso: deve accostarsi all’enorme quantità di dati ed informazioni presenti sulla Rete in maniera originale e creativa;
• comunicativo: deve essere in grado di trasmettere le sue valutazioni tecniche a chi non dispone del suo bagaglio di conoscenze;
• dotato di una mente flessibile
• paziente: lavorare con dati elefantiaci rischia di mandare in tilt chiunque, ma non il bravo Data Scientist, che deve essere in grado di fronteggiare situazioni di forte stress.

Cosa deve studiare

Chi vuole lanciarsi nell’avventura, deve studiare parecchio. La laurea in Matematica o in Statistica o in Informatica rappresenta un’ottima base di partenza, ma esistono anche dei corsi specifici, organizzati da istituti privati, che permettono di formarsi in maniera mirata. Si tratta di un investimento importante, che richiede un certo sforzo economico. A meno che non si scelga di fare quello che hanno fatto molti Data Scientist autodidatta, che sono riusciti a scovare sul Web le piattaforme e le informazioni giuste e si sono formati da soli. E’ l’opzione meno dispendiosa, ma che richiede più tempo.

Data Scientist: perché in America è considerato il miglior lavoro dell’anno

Quella del Data Scientist è la professione che compare in cima alla classifica dei lavori meglio retribuiti in America. L’elenco, stilato dal sito Glassdoor, ha rilevato un guadagno medio di 110 mila dollari lordi all’anno. Che, detto in euro, equivalgono a 97.978 euro o, per capirci meglio, a quasi 7.500 euro al mese. Tanto quanto basta a fargli totalizzare il punteggio più alto (4.4 su 5), in termini di soddisfazione, espresso da chi ha scelto di guadagnarsi da vivere lavorando con i Big Data.

Lo studio condotto da Glassdoor – sito che aiuta gli utenti a capire se lo stipendio che incassano a fine mese è congruo alle mansioni che svolgono – ha anche messo in risalto le specifiche competenze tecniche che un Data Scientist deve avere. E che non possono prescindere dalla conoscenza approfondita di linguaggi di programmazione come Python (rintracciato nel 72% degli annunci passati al setaccio), R (richiesto nel 64% dei casi), SQL (51%), Hadoop (39%), Java (33%), SAS (30%) e molti altri ancora. Ovviamente più linguaggi di programmazione si conoscono, meglio è. Anche perché, tra di loro, esistono spesso delle connessioni fortissime. In pratica: il Data Scientist che impara a lavorare con Python non può non avere idea di come si utilizzino R o SQL.

Ma c’è di più: l’indagine di Glassdoor ha permesso di distinguere tre diverse figure professionali (o se preferite, tre specializzazioni del Data Scientist) che dovrebbero puntare su competenze precise:

• Il Core Data Scientist: deve conoscere Python, R, SQL e ha uno stipendio medio stimato in 116.203 dollari all’anno che equivalgono a 98.222 euro.
• Il Data Researcher: deve conoscere SAS, Matlab, Java, Hadoop, Python, R e ha uno stipendio medio stimato in 112.346 dollari all’anno che equivalgono a 94.961 euro.
• Il Big Data Specialist: deve conoscere Spark, Hive, Hadoop, Java, Python e ha uno stipendio medio stimato in 121.246 dollari che equivalgono a 102.484 euro.

Secondo lo studio (che lo ricordiamo, tiene conto del quadro americano), la figura più richiesta da aziende come Google, Microsoft e la stessa Glassdoor è quella del Core Data Scientist, seguita da quella del Data Researcher, a cui sono interessati, tra gli altri, la Bank of America e KPMG, e da quella del Big Data Specialist, a cui destinano una certa attenzione imprese importanti come Amazon, Experian e Zillow.

I Big Data che transitano per la Rete aspettano di essere esaminati da professionisti qualificati, che possono aiutare a leggere, in profondità, la realtà che ci circonda e fornire indicazioni preziose sulle strade che sarà bene percorrere in futuro. Fate le vostre valutazioni e scommettete sulla vostra formazione: sia in Italia che all’estero, ci sono ghiotte opportunità che vi aspettano.