Con Data Scientist si descrive una figura chiave per le aziende; si tratta dell’analista dei dati a disposizione che è in grado di comprenderli e di elaborare strategie per la crescita aziendale. I dati fanno parte della quotidianità e attraverso internet vengono forniti sempre più spesso in ambiti disparati. Basti pensare che negli ultimi due anni, stime ritengono che i dati in circolazione siano aumentati del 90%. Non si tratta solo di informazioni personali condivise sui social, dati personali o bancari usati per l’e-commerce, ma anche segnali GPS di geo-localizzazione e altro ancora.
Cosa fa il Data Scientist
Il Data Scientist è quindi incaricato di analizzare i dati e sviluppare strategie per raggiungere gli obiettivi aziendali.
Grandi e piccole aziende cercano di prendere decisioni basandosi sul comportamento dei clienti o sulle statistiche, ma ora dispongono di sempre più numeri che si possono incrociare: Big Data, Analytics, Tecnologie Cloud, Automazione e Machine Learning forniscono un patrimonio di informazioni da interpretare. Il Data Scientist organizza e analizza questa grandi moli di dati, spesso utilizzando software appositi.
Quando si parla di dati, questi possono essere di due tipi:
- dati strutturati, che sono organizzati per categorie e possono essere ordinati, letti e preparati automaticamente da un sistema, come per esempio i dati sul traffico di un sito web, statistiche di vendita, dettagli bancari o coordinate GPS raccolte da uno smartphone;
- dati secondari, più difficili da classificare in modo sistematico e per questo hanno costi maggiori: si tratta di input di persone, come per esempio recensioni di utenti, email, video, messaggi sui social media, forum, ecc. In questo caso interviene il Data Scientist, che può interpretare al meglio i dati non strutturati, così da aumentare la competitività e il fatturato dell’azienda, migliorarne la reputazione e definirne la rotta.
Come diventare Data Scientist
Per diventare Data Scientist, oltre a una passione e a una predisposizione per i numeri e l’analisi di dati, occorrono competente trasversali. Molto dipende dal settore in cui il Data Scientist opera; ad esempio, un’azienda di automazione industriale richiederà competenze diverse da una che opera nel settore sanitario o alimentare. Il Data Scientist comunque deve essere in grado di:
- effettuare analisi quantitative: analisi finanziarie che hanno lo scopo di intuire il comportamento dei mercati utilizzando modelli matematici e statistici complessi. In questo modo è possibile per il Data Scientist programmare la strategia sui dati e implementare il Machine Learning dei software a disposizione
- programmare: essere dotato di competenze in ambito statistico per analizzare una grande quantità di dati con la possibilità di crearsi i propri strumenti e modelli interpretativi a seconda del settore e delle priorità
- comprendere il mercato: conoscerne la storia e i prodotti aiuta nell’analisi e nella previsione di comportamenti, nella formulazione di metriche e ipotesi di tendenze future
- comunicare: una capacità essenziale in ogni settore, per fornire informazioni in modo competente e chiaro, in quanto una comunicazione poco efficace anche tra colleghi complica le cose e comporta perdite di tempo e fraintendimenti
- lavorare in team: un bravo Data Scientist deve sapere accogliere feedback e condividere le sue competenze con altri per un risultato organico
Conclusione
Quello del Data Scientist può essere un impiego stimolante perché permette di riconoscere modelli comportamentali e di acquisto a seconda di target, fasce di età e altri parametri. Per un’azienda questa figura è molto importante perché con il supporto di un bravo Data Scientist è possibile impostare strategie di vendita. Posto che un Data Scientist non può predire il futuro, ma può tentare di prevederlo sulla base delle informazioni in suo possesso.
