Il data scientist è la figura professionale che studia e interpreta grandi quantità di dati per estrapolare informazioni utili e mettere in atto azioni strategiche aziendali. Rende quindi comprensibili le informazioni nascoste nei dati, e trasforma i dati in nuove opportunità di crescita.
Il data scientist raccoglie i dati da varie fonti (software ERP e CRM, banche dati, web analytics, social media, documenti elettronici, dati provenienti da sensori) e struttura quelli eterogenei in formati organizzati e accessibili.
Successivamente elaborare i dati tramite strumenti statistici e tecnologici, estrapola dai dati trend e informazioni rilevanti, visualizza i dati per semplificare la comprensione delle informazioni, crea report da presentare ai manager le evidenze raccolte e suggerisce strategie e azioni data driven.
È consigliata una laurea in Data Science, Informatica, Statistica, Matematica, Ingegneria Informatica o Business Administration per apprendere solide competenze in informatica e programmazione, in tecniche e metodi di statistica, machine learning, data mining e data visualization, oltre che conoscenze di base di economia, marketing e organizzazione aziendale.
Viene anche richiesta la conoscenza dei linguaggi di programmazione statistica (ad esempio R o Python) e i linguaggi per database (come SQL), e la capacità di utilizzare software per data management, data exploration & visualization come SAS e Hadoop, oltre ai tools di Business Intelligence (BI), dei principi del project management e degli aspetti legali ed etici legati alla gestione dei dati e delle informazioni (trattamento di dati sensibili e norme sulla privacy).
Il data scientist deve saper organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (Big Data), conoscere i principali DBMS (DataBase Management System), avere competenze in analisi statistica e linguaggi di programmazione.
Deve inoltre essere abile in semantica e ontologia per la gestione delle informazioni, in project management e conoscere le tecniche e strumenti di Business Intelligence.
Completano il profilo capacità organizzative e gestionali, doti comunicative, problem solving e propensione all'aggiornamento costante.
Non esiste uno sviluppo di carriera standard, essendo una professione abbastanza recente. Si può cominciare comunque ricoprendo la posizione di data analyst o frequentando master, dottorati e corsi di specializzazione in data science e big data analytics.
Ci vogliono alcuni anni di esperienza per raggiungere posizioni senior per la gestione di progetti più complessi e il coordinamento di un team di analisti, informatici e altri profili tecnici, come project manager.
Ci si può specializzare anche nella consulenza, come professionista autonomo o presso studi e società di consulenza.
Lo stipendio medio è di 39.000 euro lordi all'anno (circa 2.000 euro netti al mese). La retribuzione può partire da uno stipendio minimo di 27.000 euro lordi all'anno, mentre lo stipendio massimo può superare i 110.000 euro lordi all'anno.
Una professione perfetta per chi ha la passione per la statistica e la programmazione.
Si tratta di un lavoro in grande ascesa, molto richiesto dalle aziende con numerose offerte di lavoro ben retribuite e con poca concorrenza.
