Data Scientist
Chi sono e perché sono importanti
Chi sono i data scientist?
Un data scientist è un professionista che usa le proprie competenze statistiche, di programmazione e di settore per trasformare i dati in informazioni di valore. In altre parole, i data scientist sono un po' matematici, un po' informatici e un po' esperti di tendenze. Sfruttano le loro conoscenze in ambito IT per aiutare le aziende a calcolare i rischi e a ottenere risultati positivi.
Evoluzione del ruolo dei data scientist
Di base, un data scientist è un nuovo tipo di esperto dei dati analitici che possiede le competenze tecniche per risolvere problemi complessi già noti e la curiosità per esplorare i problemi ignoti che in futuro potrebbero richiedere una soluzione.
Attraverso la data science o scienza dei dati, i data scientist ricavano informazioni utili a partire da una quantità immensa di dati, sia strutturati che non strutturati. Man mano che cresce il peso dell'automazione e del machine learning nelle strategie IT delle grandi organizzazioni, l'analisi dei dati acquisisce un'importanza sempre maggiore. La ragione? Trasformare montagne di dati in informazioni rappresenta un enorme valore aggiunto, perché questi insight aiutano le aziende a massimizzare il loro potenziale di business.
Il futuro della data science
I data scientist, gli sviluppatori e i responsabili della modellazione dei dati hanno bisogno di strumenti che garantiscano tempi di avvio più rapidi, maggiore flessibilità e possibilità di scelta. Parlando di ciò che accadrà in futuro nel settore della data science, Dan Soceanu spiega l'importanza di operare in un ambiente in grado di scalare verso l'alto e verso il basso, in cui si possa utilizzare il proprio linguaggio di programmazione preferito e che richieda un supporto IT limitato. Guarda il video per saperne di più sui requisiti di mercato, i rischi, la responsabilità e la conformità nel settore.
Perché i data scientist sono importanti
Contemporaneamente all'ascesa dei big data, si è imposto sempre più il ruolo del data scientist e l'importanza della scienza dei dati. Con la crescita esponenziale dei dati, molte organizzazioni si sono rese conto di essere sedute su una miniera d'oro, ma di non essere sempre in grado di raccoglierne i benefici e di trarne valore per la loro attività. Se è vero che nell'era dell'informatica i dati valgono oro, allora i data scientist si distinguono per la loro abilità di distinguere tra oro vero e oro falso.
La pandemia da COVID-19 ha accelerato la tendenza già in corso a passare verso la trasformazione digitale, e un numero incredibile di persone ha usato il web per lavorare, fare shopping e divertirsi. Questo cambiamento non ha fatto altro che rafforzare il ruolo dei data scientist e, ovviamente, l'importanza della loro funzione.
Uno studio di McKinsey pubblicato nell'ottobre del 2020 ha confermato che la crisi pandemica ha accelerato la digitalizzazione delle interazioni con i clienti di diversi anni. Non sorprende quindi che un'indagine SAS del 2021 abbia rilevato che il 91% dei data scientist considera il proprio lavoro di importanza pari o addirittura superiore rispetto al periodo pre-pandemia.
Il progressivo impiego di ChatGPT per la creazione di codici ha indotto alcuni esperti a chiedersi se la generative AI arriverà a sostituire i data scientist. La risposta è no. Al contrario, le tecnologie di generative AI potrebbero automatizzare le attività di routine legate ai dati, permettendo ai data scientist di concentrarsi sull'utilizzo delle loro conoscenze specifiche per esplorare i dati, creare modelli avanzati e fornire quindi risultati ancora più significativi.
Si è creato un effetto domino che determina il progressivo adattamento di processi, pratiche, parametri operativi e presupposti, e il ruolo del data scientist sembra destinato a proseguire nella sua traiettoria di crescita per un arco di tempo ragionevole. La carenza di personale, le interruzioni della catena di approvvigionamento e l'impennata nell'e-commerce e nei servizi cloud, puntano tutti nella stessa direzione.
I data scientist nel mondo di oggi
Ascolta i data scientist mentre parlano del loro lavoro e scopri cosa fare per diventare tu stesso un data scientist.
Competenze del data scientist
Esaminiamo più da vicino la vita del data scientist, i ruoli e le responsabilità che ricopre all'interno di un'azienda, oltre alle competenze che gli consentono di eccellere. I data scientist sono chiamati anzitutto a utilizzare un software per organizzare e analizzare i dati. Ma devono anche essere in grado di trasformare i risultati delle analisi in concetti facilmente comprensibili da parte dei vari stakeholder, che possono essere tecnici e non.
Se sei curioso di sapere quali sono i principali linguaggi di programmazione che i data scientist dovrebbero conoscere, leggi questo articolo di ZDNET.
Cosa fanno in concreto i data scientist quotidianamente? Questo grafico tratto dal nostro sondaggio SAS non solo dà un'idea di come impiegano il loro tempo, ma fornisce anche una cronologia abbastanza precisa dei loro processi. Sebbene la raccolta dei dati sia il passo iniziale, è solo uno dei tanti necessari per trasformare i dati in informazioni utilizzabili.
Nell'era dell'intelligenza artificiale (AI), i data scientist preparano ed esplorano i dati, sviluppano, addestrano e applicano modelli e contribuiscono all'innovazione e alla ricerca. Sono anche esperti nel presentare analisi complesse semplificandole visivamente.
Attenzione: non bisogna confondere il data scientist, che tende a lavorare con una visione a lungo termine, con il data analyst, che invece supporta il processo decisionale in tempo reale e a breve termine. I data scientist partono dagli obiettivi di un'azienda o di un dipartimento e guardano oltre, creando motori predittivi e algoritmi di ottimizzazione per migliorare l'efficienza a lungo termine.
E le competenze? I migliori data scientist possiedono un mix di competenze tecniche - in programmazione e analisi quantitativa - e di qualità personali come l'intuito, la capacità di comunicazione e l'attitudine al lavoro di squadra. E proprio il lavoro di squadra è un aspetto sempre più importante.
Da un'indagine condotta da SAS nel 2022 emerge una persistente carenza di data scientist esperti. Il 63% dei decision maker, infatti, non dispone di un numero sufficiente di dipendenti con competenze di AI e ML, anche se il 54% sta già utilizzando queste tecnologie e il 43-44% prevede di farlo nei prossimi due anni.
Lavorare nella data science
Il data scientist Robert Blanchard afferma di fare il programmatore per passione e di adorare l'attività di coding, pur ammettendo i vantaggi dei modelli drag-and-drop. Scopri come collabora con i colleghi per associare SAS® a Python e implementare un modello di computer vision su un drone.
Dove puoi trovare i data scientist
Non c'è dubbio che oggi le tecnologie AI hanno il potenziale per trasformare interi settori. Ne consegue che i data scientist sono chiamati sempre più spesso a risolvere problemi complessi e ad aiutare le aziende a servire meglio i propri clienti.
I data scientist...
Nel settore bancario aiutano a visualizzare le performance di sostenibilità dei portafogli.
Nell'agricoltura aiutano a modellare i dati di compensazione del carbonio per incoraggiare la produzione sostenibile di fertilizzanti.
Nella ricerca accademica modellano i principali fattori di rischio che incidono sulla stabilità delle barriere coralline e li condividono con altri ambientalisti.
Nel settore dell'energia (gas e petrolio) contribuiscono alle previsioni meteorologiche per massimizzare le fonti di energia rinnovabili, come l'energia eolica e solare.
Nei settori dell'assistenza sanitaria e delle scienze biologiche aiutano sia a semplificare i processi per fornire cure più efficaci, sia a collegare le fonti di dati per migliorare la vita dei pazienti e l'efficienza della pubblica amministrazione e dei fornitori.
Nel settore assicurativo aiutano i fornitori di servizi a valutare i rischi, aumentare il giro d'affari e servire meglio i clienti.
Nell'industria manifatturiera sfruttano il machine learning per anticipare la manutenzione o i guasti dei macchinari e mantenere la linea di produzione in funzione.
Nella vendita al dettaglio utilizzano l'AI per aiutare i clienti a individuare la coda più breve in un negozio.
Nel settore pubblico collaborano al salvataggio di vite umane aiutando a coordinare i semafori per i primi soccorsi.
Nel settore media e telecomunicazioni contribuiscono a ottimizzare le reti e a personalizzare meglio l'esperienza dei clienti.
Ti presentiamo tre data scientist
Un diploma post-laurea, uno stage e una certificazione hanno aiutato questa data scientist a realizzare il percorso di carriera che sognava in Nuova Zelanda.
Motivata, appassionata e curiosa, la data scientist Jessica Rudd ha completato un dottorato di ricerca per contribuire a modellare il futuro della tecnologia.
La storia di Bowtell dimostra che non è mai troppo tardi per cambiare carriera, se si è sufficientemente ambiziosi. Scopri come e perché è passato dall'ingegneria alla data science.
Come diventare data scientist
Stai cercando di intraprendere la carriera di data scientist? Non sei il solo. Questa disciplina continua ad acquisire importanza. La buona notizia è che il mercato non è affatto saturo per quanto riguarda i ruoli di data scientist. Ecco alcune considerazioni sull'istruzione e l'addestramento necessari per entrare in questo settore.
Studenti che vogliono diventare data scientist
Se hai finito i tuoi studi e stai entrando nel mercato del lavoro, potresti prendere in considerazione una laurea breve in data science o in un campo affine, come statistica, informatica, ingegneria informatica o sistemi informativi. Cerca di scegliere un'università che offra una laurea in data science o, almeno, corsi in data science e analytics.
Il Politecnico di Torino, l'Università degli Studi di Milano-Bicocca, la Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa, l'Università di Roma La Sapienza e l'Università degli Studi di Napoli Federico II sono tra gli atenei che offrono programmi di data science. In molti casi, le competenze SAS sono incluse nel programma di data science.
Professionisti a metà carriera desiderosi di diventare data scientist
Sono molti i professionisti interessati a una carriera nella data science. La maggior parte di loro ha un background nell'analisi dei dati o in statistica, mentre altri provengono da settori non tecnici come l'economia o il commercio.
Qualunque sia il tuo background, valuta se possiedi le competenze fondamentali che consentono ai data scientist di eccellere, ovvero l'attitudine alla risoluzione dei problemi, la capacità di comunicare bene e un'insaziabile curiosità per il funzionamento delle cose.
Prendi in considerazione la possibilità di specializzarti in aree più specifiche come l'intelligenza artificiale, la ricerca, la gestione dei database o il machine learning. Preparati ad approfondire le tue conoscenze in:
- Statistica e machine learning
- Linguaggi di programmazione come SAS, R, SQL, Java o Python.
- Database come MySQL e Postgres.
- Tecnologie di data visualization e reporting.
- Hadoop e MapReduce.
Infine, sappi che varie università offrono oggi un master in data science.
Percorsi di carriera per i data scientist
In una grande azienda, la posizione più importante per un data scientist è quella di chief data officer (CDO). Il CDO supervisiona tutte le funzioni legate ai dati e ha la responsabilità di aiutare i quadri e i dirigenti a ricavare valore aziendale da tutti i dati. Un data scientist junior con l'ambizione di diventare CDO potrebbe seguire un percorso simile a questo:
- Data analyst.
- Data scientist di livello intermedio.
- Data scientist senior.
- Data science manager.
- Data science director.
- Chief data officer.
È possibile acquisire le competenze necessarie per diventare data scientist autonomamente, seguendo un corso online o partecipando a corsi di formazione. Anche il networking è utile. È possibile entrare in contatto con altri data scientist o trovare una community online.
Soluzioni di data science
SAS® Viya® dispone di solide funzionalità in data management, visualizzazione, advanced analytics e gestione dei modelli per migliorare la data science in qualunque organizzazione.
SAS for Machine Learning and Deep Learning consente di risolvere i problemi analitici complessi con un'unica soluzione integrata e collaborativa, dotata di un'API esclusiva per la modellazione automatizzata.
SAS Visual Analytics fornisce gli strumenti per preparare velocemente report in maniera interattiva, esplorare i dati attraverso i display di visualizzazione ed effettuare analisi in modalità autonoma.
Queste soluzioni, e altre ancora, sono alimentate da SAS Viya, la piattaforma SAS di data science leader di mercato, sviluppata su un'architettura moderna, scalabile e abilitata al cloud.