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Data scientist:
chi è, di cosa si occupa e come diventarlo

Il data scientist è oggi una delle figure professionali più richieste nei settori della tecnologia, della finanza e del marketing. In questo articolo scopriamo di cosa si occupa e quali competenze servono per intraprendere questo percorso.

In contesti aziendali caratterizzati da big data, questa figura rappresenta l’elemento chiave capace di trasformare grandi moli di informazioni in decisioni strategiche. Questo ruolo integra all’analisi dei dati, capacità statistiche, conoscenze informatiche e una prospettiva orientata al business, tutti elementi che la rendono una professione estremamente trasversale.

Data scientist: di cosa si occupa?

Il data scientist non è solo un analista dei numeri, ma un professionista che sa tradurre l’enorme complessità dei dati in insight concreti. La sua attività spazia dalla raccolta e organizzazione delle informazioni alla costruzione di modelli predittivi basati su tecniche di machine learning. In questo processo, i linguaggi di programmazione, in particolare Python, sono strumenti fondamentali, così come la capacità di sfruttare database complessi e piattaforme cloud.

Ma qual è la differenza tra data scientist e data analyst? Se quest’ultimo si concentra sulla descrizione dei dati e sul loro utilizzo per il monitoraggio dei processi, il data scientist anticipa scenari futuri e propone strategie basate su modelli matematici che permettono di individuare trend e supportare decisioni di business.

Come diventare data scientist oggi?

Diventare data scientist richiede un percorso formativo e professionale multidisciplinare. Le competenze più importanti includono:

  • Buona padronanza di matematica e statistica, per interpretare correttamente i dati.
  • Programmazione con linguaggi differenti, tra cui Python e Go, per sviluppare modelli e automatizzare processi.
  • Conoscenza dei database relazionali e non relazionali, per gestire grandi quantità di dati.
  • Machine learning, per costruire sistemi predittivi e intelligenti.

 

A queste competenze tecniche si affiancano le soft skill come saper collaborare con team interdisciplinari, comunicare con chiarezza i risultati delle analisi e tradurli in soluzioni utili ed efficaci per il management.

Il contesto attuale e il ruolo strategico del data scientist

Le aziende di oggi operano in mercati caratterizzati da un’enorme complessità di dati e da una continua evoluzione tecnologica. In questo scenario, il data scientist è colui che ha le competenze per collegare la disponibilità dei dati con le esigenze decisionali del business. Gli algoritmi predittivi permettono infatti alle imprese non solo di anticipare rischi, ma anche di riconoscere opportunità e migliorare l’efficienza dei processi, rendendo questa figura professionale indispensabile per ogni organizzazione che voglia competere in un contesto dominato dai big data.

In Orbyta le attività di analisi dei dati riguardano progetti che spaziano dall’ottimizzazione dei processi alla progettazione di modelli predittivi su larga scala, fino alla realizzazione di applicazioni personalizzate basate sull’intelligenza artificiale.