Data scientist: guida alla professione

Cosa fa un Data Scientist

• Usa dati per rispondere a domande, individuare schemi e supportare le decisioni.
• Raccoglie, pulisce e analizza dati provenienti da diverse fonti.
• Applica metodi statistici e tecniche di apprendimento automatico per creare modelli, ad esempio per fare previsioni o classificare informazioni.
• Presenta i risultati in modo chiaro a persone con competenze tecniche e non tecniche.
• Collabora spesso con team di prodotto, tecnologia, analisi e business.

Il lavoro può variare molto: in alcuni ruoli prevalgono la statistica e la modellazione; in altri, la preparazione dei dati, la programmazione o la comunicazione dei risultati.

Una giornata tipo

• Controllare i dati disponibili e verificare che siano completi e affidabili.
• Scrivere codice per esplorare i dati o sviluppare un’analisi.
• Confrontarsi con i colleghi per definire il problema e capire quali risultati sarebbero utili.
• Testare e valutare modelli, confrontandone le prestazioni con metodi più semplici.
• Riassumere i risultati in una presentazione, un rapporto o una visualizzazione.
• Documentare il lavoro e pianificare i passaggi successivi.

Le attività cambiano in base al progetto: una giornata può essere dedicata soprattutto alla programmazione, oppure a riunioni e alla spiegazione dei risultati.

Competenze necessarie

Competenze tecniche

• Programmazione: Python o R sono comunemente usati per analizzare dati e costruire modelli.
• SQL: utile per interrogare e gestire dati archiviati in database.
• Statistica e matematica: servono per interpretare i dati, valutare l’incertezza e scegliere metodi adeguati.
• Apprendimento automatico: conoscere i principi dei modelli più comuni e saperne valutare i limiti.
• Preparazione dei dati: saper individuare valori mancanti, errori e problemi di qualità.
• Visualizzazione: comunicare risultati con grafici e strumenti di analisi.
• Conoscenza del settore: capire il contesto aiuta a formulare domande pertinenti e interpretare i risultati.

Competenze trasversali

• Pensiero critico e capacità di risolvere problemi.
• Comunicazione chiara, anche con chi non lavora con i dati.
• Curiosità e attenzione ai dettagli.
• Capacità di collaborare e di spiegare ipotesi e limiti del proprio lavoro.
• Consapevolezza della privacy, dell’etica e dei possibili pregiudizi nei dati e nei modelli.

Come diventare Data Scientist

Formazione

Una laurea in statistica, matematica, informatica, ingegneria, economia quantitativa o in un’altra disciplina con una forte componente analitica può fornire buone basi. Anche una formazione in un settore diverso può essere un punto di partenza, se affiancata da competenze tecniche e progetti pratici.

Per ruoli di ricerca o altamente specializzati, può essere richiesto o utile un titolo post-laurea. I requisiti, però, dipendono dal ruolo e dal datore di lavoro.

Certificazioni

Le certificazioni in analisi dei dati, programmazione o apprendimento automatico possono aiutarti a strutturare lo studio e dimostrare conoscenze specifiche. Non sostituiscono però la capacità di lavorare con dati reali e spiegare le proprie scelte.

Prima di sceglierne una, controlla che i contenuti siano pertinenti alle posizioni che ti interessano.

Percorsi di ingresso

• Costruisci una base in statistica, Python o R e SQL.
• Sviluppa progetti con dati pubblici o di esempio: definisci una domanda, analizza i dati e presenta i risultati.
• Crea un portfolio con codice leggibile, documentazione e spiegazioni dei limiti dell’analisi.
• Valuta ruoli iniziali in analisi dei dati, business intelligence o ricerca quantitativa: possono aiutarti ad acquisire esperienza utile.
• Cerca tirocini o progetti che offrano occasioni pratiche di lavorare con dati.
• Adatta il curriculum alle competenze richieste e preparati a discutere i tuoi progetti e il tuo ragionamento.

Percorso professionale

Una progressione possibile è:

• Ruolo iniziale: Data Scientist junior o analista dei dati, con responsabilità su analisi, preparazione dei dati e modelli di base.
• Ruolo intermedio: Data Scientist, con maggiore autonomia nella definizione dei problemi e nella consegna di progetti.
• Ruolo senior: guida progetti complessi, valuta approcci e modelli e aiuta a sviluppare le competenze dei colleghi.
• Possibili specializzazioni o ruoli di guida: apprendimento automatico, sperimentazione, elaborazione del linguaggio, responsabilità tecnica o gestione di un team.

I titoli e le responsabilità variano da un’organizzazione all’altra; non tutti seguono lo stesso percorso.

Fa per te?

Potrebbe essere una buona scelta se ti piace:

• Indagare problemi e cercare risposte basate sui dati.
• Combinare programmazione, statistica e conoscenza del contesto.
• Affrontare problemi che non hanno sempre una soluzione chiara.
• Spiegare idee tecniche in modo comprensibile.
• Imparare strumenti e metodi nuovi.

Potrebbe essere meno adatto se preferisci risultati sempre immediati o un lavoro privo di attività ripetitive: controllare e preparare i dati, verificare ipotesi e rivedere le analisi sono spesso parti importanti del lavoro.

Per gli stipendi attuali, consulta la guida agli stipendi.