Raccogliere, maneggiare e interpretare dati è sempre più importante per aziende e imprese di piccole, medie e grandi dimensioni, se vogliono mantenersi sul mercato e incrementare risultati e profitti: per questo è nata la figura del Data Scientist, l’esperto specializzato proprio nell’attività di Data Science. Una professione negli ultimi anni sempre più ricercata, e quindi una prospettiva di lavoro sempre più succulenta.
Il Data Scientist lavora al fianco delle aziende e le aiuta a interpretare una grandissima quantità di dati, strutturati e non, grazie ai quali è possibile correggere e impostare attività strategiche fondamentali per il business di impresa.
Dal ruolo alle mansioni fino alla formazione, vediamo chi è il Data Scientist e cosa fa, e approfondiamo la disciplina della Data Science.
Indice
Cos’è la data science
Il pane quotidiano del professionista Data Scientist è la Data Science, lo studio metodico e professionale e completo dei dati, allo scopo di estrapolare e condividere informazioni importanti per le strategia di business, e orientando le aziende nella giusta segmentazione del loro pubblico e l’ottimizzazione delle performance.
L’avvento dei big data agevolato lo svilupparsi di questa disciplina e posto l’accento sulla necessità di dotarsi di una figura professionale, capace di gestire l’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta all’analisi, dall’interpretazione alla condivisione, fino al loro utilizzo per il miglioramento del processo decisionale e strategico di chi fa business.
La Data Science si sta diffondendo a macchia d’olio, visti i risultati che può portare il suo utilizzo: dal settore bancario al commercio, dal settore sanitario a quello produttivo.
Data scientist: chi è e cosa fa
Dietro la Data Science ci sono professionisti formati e specializzati nella gestione del ciclo di vita dei dati. Il Data Scientist è quella figura che lavora al fianco delle aziende come consulente o come dipendente e le aiuta a raccogliere, analizzare, interpretare e condividere dati utili al business. Elabora modelli e supporta nella definizione di strategie. Non è solo un analista, ma un vero elaboratore di big data.
Lo fa utilizzando molti strumenti di lavoro a disposizione: software, database, crm, algoritmi, analitycs, social media. Un lavoro che richiede conoscenze matematiche, informatiche e una profonda conoscenza dell’azienda per cui si lavora e le sue dinamiche di mercato e business.
Data Scientist e data science: competenze e formazione
Un data Scientist non può prescindere dall’avere competenze specialistiche ad hoc, come quelle informatiche, matematiche e statistiche. Le conoscenze richieste sono molto approfondite, e richiedono specifici percorsi di formazione: ad esempio lauree, master, corsi in statistica, informatica, matematica. I corsi professionalizzanti sono poi centrali, per limare le competenze acquisite con i percorsi universitari e investire su una vera e propria carriera.
Data Science: la formazione in Data Science e Generative AI
Come spunto per chiunque volesse approfondire questa disciplina e come si diventa esperti , segnaliamo il percorso formativa Data Science e Generative AI, giunto alla sesta a edizione.
Il corso è studiato per chi vuole investire oggi nelle competenze chiave del domani. L’analisi dei dati e la capacità di muoversi all’interno di anagrafiche, numeri, informazioni e dati sono competenze sempre più richieste dal mercato del lavoro.
Muovendosi tra esercitazioni pratiche, case studies e modelli teorici all’avanguardia, il percorso Data Science è stato progettato in 6 moduli, come un laboratorio esperienziale, dove apprendere come elaborare, interpretare e comunicare il valore strategico estratto dai dati.
E’ strutturato in 6 moduli indipendenti:
– Introduzione a Python,
– Introduzione a SQL,
– Data Analysis,
– Introduzione al Machine Learning, Big Data su Google Cloud,
– Generative AI.
