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Data Scientist Formazione

Diventare un Data Scientist

Il Data Scientist è letteralmente lo scienziato dei dati, una figura professionale che si è evoluta con lo sviluppo di Internet a partire quindi dagli anni ’90 in poi. E’ diventata sempre più strategica nell’organico aziendale in conseguenza alla mole di dati che va raccolta, messa insieme, interpretata e trasformata in informazioni utili.

La Harvard Business Review l’ha definita “la professione più sexy del XXI secolo” perché questa figura è una sorta di “ibrido tra un hacker di dati, un analista, un comunicatore e un consulente fidato”.

Secondo l’’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence del Politecnico di Milano, il 77 per cento delle grandi aziende non ha sufficienti risorse interne dedicate alla Data Science. Si tratta dunque di uno dei profili più ricercati attualmente e lo sarà ancora per un bel po’.

La Data Science – in parole povere – è definibile come matematica applicata attraverso strumenti informatici specifici. Il ruolo di un data scientist quindi consiste nella vendita di matematica applicata con creatività, tradotta o divulgata attraverso strumenti informatici e terminologia di business.

I dati di lavoro sono sia interni all’azienda (database aziendali come ERP o CRM) che esterni, di natura pubblica ossia numeri e statistiche su quote di mercato, dati ISTAT o di enti e pubbliche amministrazioni. Da queste informazioni il più delle volte disordinate e sparse il data scientist ricava analisi, report ed insight. Lo scopo di quest’attività è quello di accompagnare – grazie ad una visione strategica – l’organizzazione verso il raggiungimento di obiettivi aziendali specifici. Quello che differenzia un data scientist rispetto al data analyst vero e proprio è la capacità del primo di tradurre i dati in un linguaggio non tecnico ma di facile comprensione per tutte le figure aziendali e gli stakeholders d’interesse.

Le competenze che un Data Scientist possono essere raggruppate in due macro-aree:

  • Area Scientifica/Statistiche
  • Area Umanistica/Economica

Nella prima area rientrano:

  • propensione alla programmazione: il Data Scientist deve saper scrivere anche codice per sviluppare ed implementare algoritmi di machine learning;
  • propensione alla matematica: i metodi matematici a disposizione sono tantissimi e spesso non banali;
  • conoscenza dell’intelligenza artificiale, del machine learning, del deep learning e dell’ingegneria dei sistemi.

Nella seconda rientrano:

  • propensione continua allo studio ed all’approfondimento – la conoscenza del mercato e del business in cui lavora è fondamentale;
  • capacità e competenze relative all’analisi dei rischi ed alla gestione dei processi;
  • capacità di problem solving e di storytelling: i formati di lettura dei dati sono la chiave di successo del lavoro di un data scientist. Anche se presenti strumenti e metodi tradizionali in azienda, grazie ad una combinazione di vecchi e nuovi tools o comunque una ricetta nuova per utilizzarli meglio possono migliorare le performance aziendali ed avvicinare l’organizzazione ai target prefissati;
  • creatività e flessibilità: ogni giorno, ogni attività possono rappresentare una nuova sfida.

Il percorso curriculare ideale può cambiare a seconda dell’età della persona interessata e soprattutto dal settore di riferimento. Uno studente senza alcuna esperienza di lavoro può anzi deve intraprendere un percorso di laurea magistrale in una disciplina scientifica fra: Fisica, Matematica, Statistica, Informatica, alcuni tipi di Ingegneria.

In Italia dal 2018 è stata attivata la laurea triennale in Data Analytics all’Università della Campania di Caserta. In alternativa sono disponibili percorsi di laurea magistrale in Data Science presso le università Milano Bicocca, Padova, Trento, Roma La Sapienza.

Esistono anche percorsi accademici mirati ad ambiti di applicazione differenti: Data Science and Economics alla Statale di Milano, Data Science and Business Analytics alla Bocconi, Data Science and Business Informatics a Pisa, Business Analytics e Innovazione a Cagliari, Stochastics and Data Science a Torino, Data Science and Scientific Computing a Trieste, Informata Applicata (Machine Learning e Big Data) a Napoli Parthenope), Data Science Applicata all’Aquila.

Per chi ha già conseguito una laurea o comunque ha già iniziato a lavorare è possibile valutare un master. Sono stati attivati due master universitari in Data Science: uno di primo livello a Roma Tor Vergata, l’altro di secondo livello a Bari.

Per chi lavora all’interno di un’azienda ben strutturata è auspicabile che sia proprio l’organizzazione ad offrire una formazione aggiuntiva dato che già conosce la realtà e lavora con i dati da analizzare, è pratico del contesto in cui vengono creati e del modo in cui sono utilizzati.

Le risorse online sono molteplici soprattutto se si ha dimestichezza con la lingua inglese. Il data scientist non deve essere una figura isolata in azienda, anzi. Andrea De Mauro responsabile per l’Europa meridionale del team di Data Analytics di Procter & Gamble ha dichiarato su Business Insider che “diversi professionisti del settore delle vendite e del marketing presi dalla passione per questo argomento hanno iniziato a studiare online e a fare delle competizioni su siti come Kaggle, che mettono a disposizione dei dati e danno la possibilità di creare un modello”.

Vi affascinano i numeri e l’analisi dei dati? Frequentate i corsi sviluppati dalla 1° Scuola in Digital Marketing in Italia. In particolare suggeriamo i corsi di Web Analytics Base e Web Analytics Advanced oppure il Percorso di Certificazione Web Analytics Specialist.

ELEMENTI
COMPARATIVI
MASTER
DC
MASTER
IED
STAGE SI SI
DURATA40 ORE + 56
Facoltative
(WEX)
7 mesi + 3 mesi
di Stage
FREQUENZALunedì e Mercoledì  
19 alle 22,30
Lunedì a giovedì  
14.30 alle 18
 Part Time
SEDE
MASTER
Milano,
diretta online,
On Demand
 Milano
MATERIALE
DIDATTICO

Accesso ad area riservata studenti
con materiali didattici,
test ed esami sostenuti e
Videoregistrazioni delle lezioni 

 NP
DESTINATARIImpiegati d’azienda, Giovani,
Imprenditori o Lavoratori Autonomi
Laureati in discipline artistiche,
umanistiche o tecnico-economiche,
appassionati di comunicazione digitale,
professionisti con esperienza
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