Scienziato dei dati

Compiti del data scientist

• Raccolgono dati in massa e li strutturano per un'analisi approfondita.
• Individuano le irregolarità e ripuliscono i dati per creare modelli predittivi.
• Valutano e migliorano le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico.
• Genera dashboard e rappresentazioni grafiche dei dati per facilitare la comunicazione con i team interessati.
• Elaborano raccomandazioni basate sui dati per guidare le decisioni strategiche dell'azienda.

Competenze di data scientist

Competenze tecniche

• I data scientist devono essere esperti in linguaggi di programmazione come Python, R e SAS per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Devono essere in grado di lavorare con ambienti di sviluppo come Apache Hadoop e Spark. Hanno familiarità con i concetti di Map Reduce per la gestione di grandi quantità di dati.
• È richiesta una conoscenza approfondita dei sistemi di gestione dei database, in particolare SQL e NoSQL, per organizzare, archiviare e recuperare i dati in modo efficiente.
• Le competenze statistiche consentono la modellazione e l'analisi predittiva. La padronanza della matematica applicata aiuta anche a progettare e ottimizzare algoritmi efficienti.
• La conoscenza di strumenti di analisi web come Omniture e Google Analytics è importante per analizzare il comportamento degli utenti su Internet e ottimizzare le strategie di marketing. Inoltre, la conoscenza degli strumenti di gestione dei dati consente di manipolarli e prepararli per l'analisi.

Competenze trasversali

La gestione dei progetti e le efficaci capacità di leadership consentono ai data scientist di gestire i team e di portare a termine con successo i progetti. La comunicazione chiara e persuasiva consente di spiegare concetti tecnici al pubblico e di convincere i responsabili delle decisioni. L'innovazione e la proattività consentono di proporre miglioramenti e nuovi approcci, mentre il rigore e le capacità analitiche garantiscono l'accuratezza e l'affidabilità dei dati elaborati. La padronanza dell'inglese tecnico costituisce un vantaggio.

Istruzione e formazione per gli scienziati dei dati

La formazione per diventare data scientist dura 5 anni dopo il baccalauréat e porta al conseguimento di un Master o di un Master of Science (MSc) con specializzazione in campi quali la matematica applicata, la business intelligence, la scienza dei dati, la statistica o anche una specializzazione in Big Data attraverso una laurea in ingegneria. Questi programmi sono offerti da rinomate università e scuole di ingegneria come Centrale Supélec, École polytechnique, Télécom Paris e altre.

Oltre ai corsi di ingegneria, sono molto diffusi anche i corsi di business school specializzati in marketing, gestione dei Big Data o statistica. I corsi MBA Big Data o i master specializzati in dati offrono le competenze avanzate necessarie per manipolare e analizzare grandi insiemi di dati.

È comune che i laureati di questi corsi lavorino inizialmente come analisti di dati , facendo esperienza pratica di analisi dei dati prima di passare a ruoli di data scientist.

Possibili percorsi di carriera

Dopo alcuni anni, possono passare a ruoli di leadership come Chief Data Scientist o Chief Data Officer. Queste posizioni prevedono la gestione di un team di data scientist, la supervisione di progetti di analisi dei dati e la responsabilità degli strumenti analitici adottati dall'azienda.

Un altro percorso di carriera può portare il data scientist a diventare responsabile dei sistemi informativi dell'azienda, dove sarà responsabile della supervisione di tutte le operazioni IT e dell'infrastruttura dei dati.