{"id":1926,"date":"2018-11-26T11:23:14","date_gmt":"2018-11-26T10:23:14","guid":{"rendered":"https:\/\/reteinformaticalavoro.it\/blog\/blog\/2018\/11\/26\/data-scientist\/"},"modified":"2021-12-06T15:45:48","modified_gmt":"2021-12-06T14:45:48","slug":"data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reteinformaticalavoro.it\/blog\/data-scientist\/","title":{"rendered":"Come si diventa Data Scientist ed esperti di Big Data in Italia"},"content":{"rendered":"

\u201cLa professione pi\u00f9 sexy del 21esimo secolo\u201d. Cos\u00ec, gi\u00e0 qualche anno fa, definiva il data scientist<\/strong> un articolo della Harvard Business Review<\/a>, intendendo per \u201csexy\u201d l\u2019avere qualit\u00e0 rare e sempre pi\u00f9 richieste: esattamente come i data scientist, costosi da assumere e difficili da trattenere. Una figura che, continuava l\u2019articolo, \u00e8 come \u201cun ibrido tra un hacker di dati, un analista, un comunicatore e un consulente fidato. Una combinazione estremamente potente e rara.\u201d<\/p>\n

Con una definizione cos\u00ec, si capisce perch\u00e9 quella dell\u2019\u201cesperto di dati\u201d sia una tra le professioni informatiche<\/a> pi\u00f9 ambite. Ma che cosa sono esattamente i big data e che cosa vuol dire fare il data scientist?<\/p>\n

Che cosa sono i big data e a che cosa servono<\/strong><\/h3>\n

\u201cBig data\u201d, ovvero \u201cgrandi dati\u201d, informazioni in grande quantit\u00e0.<\/p>\n

Viviamo in un modo pieno di dati che noi stessi produciamo<\/strong>, come sottolinea \u201cData Never Sleeps 6.0\u201d, il rapporto annuale che mostra, con un\u2019efficace infografica<\/a>, quante informazioni vengono generate su Internet ogni minuto: per esempio, quasi 13 milioni di messaggi testuali inviati, pi\u00f9 di 49 mila foto postate su Instagram, 3 milioni e 800 mila ricerche su Google e 1111 pacchi spediti da Amazon.
\nUna mole enorme e crescente di dati, che rappresentano una grande ricchezza per le aziende, perch\u00e9, se adeguatamente raccolti e analizzati, permettono di ricavare modelli di comportamento e di definire e applicare strategie aziendali.<\/p>\n

Per capire a che cosa servono i big data<\/strong>, \u00e8 utile la descrizione di Bigdata4innovation<\/a> del percorso data driven<\/em>, ovvero delle diverse fasi di analisi dei dati:<\/p>\n

– l\u2019analisi descrittiva<\/strong>, che rappresenta, anche graficamente, una realt\u00e0 (per esempio un processo aziendale);<\/p>\n

– l\u2019analisi predittiva<\/strong>, che esamina i dati attraverso appositi modelli matematici per tracciare i possibili sviluppi futuri della realt\u00e0 analizzata;<\/p>\n

– l\u2019analisi prescrittiva<\/strong>, che, basandosi sulle due fasi precedenti, utilizza strumenti specifici per fornire indicazioni strategiche e soluzioni operative utili per gestire processi decisionali;<\/p>\n

– l\u2019analisi automatizzata<\/strong>, che, sempre sulla base delle analisi precedenti, attiva azioni definite da precise regole.<\/p>\n

Attraverso le diverse modalit\u00e0 di analisi, le aziende possono dunque ottenere dai big data indicazioni preziose per esaminare i propri processi, per individuarne le criticit\u00e0 e per attuare soluzioni migliorative, per prevedere le prestazioni di un prodotto o servizio o i comportamenti dei consumatori.<\/p>\n

Il data scientist: chi \u00e8 e che cosa fa<\/strong><\/h3>\n

Per raccogliere e analizzare i big data e per sapere che cosa farne ci vuole un o una data scientist, una figura che, come dicevamo, non \u00e8 facilmente definibile, perch\u00e9 riassume in s\u00e9 molte competenze diverse.<\/p>\n

Un articolo di CIO.com<\/a>, un sito di informazione dedicato ai Chief Information Officer, elenca le abilit\u00e0 essenziali per svolgere il lavoro di data scientist<\/strong>:<\/p>\n

    \n
  1. \u00e8 capace di pensiero critico<\/li>\n
  2. sa programmare in diversi linguaggi<\/li>\n
  3. eccelle in matematica e statistica<\/li>\n
  4. conosce l\u2019intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning<\/li>\n
  5. possiede capacit\u00e0 comunicative e di storytelling (per raccontare che cosa mostrano i dati)<\/li>\n
  6. sa realizzare architetture di dati<\/li>\n
  7. conosce l\u2019ingegneria dei sistemi, l\u2019analisi dei rischi, la gestione dei processi<\/li>\n
  8. ha doti di problem solving e di intuizione<\/li>\n<\/ol>\n

    Un mix di competenze non facile da conquistare, ma di sicuro interesse sul mercato del lavoro.<\/p>\n

    Dove studiare data science in Italia<\/strong><\/h3>\n

    Il percorso per diventare data scientist inizia all\u2019universit\u00e0, con una laurea triennale in materie scientifiche (generalmente in informatica, matematica o ingegneria), perch\u00e9 i corsi in data science sono quasi tutti magistrali. Esiste per il momento un\u2019unica laurea triennale in Data Science<\/strong>, inaugurata nel 2018, all\u2019Universit\u00e0 della Campania<\/a> di Caserta.<\/p>\n

    Per le lauree di secondo livello, invece, c\u2019\u00e8 ampia scelta tra i corsi attivati dagli atenei di tutta Italia.
    \nOffrono una laurea magistrale in Data Science<\/strong> le universit\u00e0 di     Milano Bicocca<\/a>, Padova<\/a>, Trento<\/a>, Roma La Sapienza<\/a>; il corso di Milano \u00e8 in italiano con alcuni insegnamenti in inglese, tutti gli altri invece sono interamente in lingua inglese.<\/p>\n

    Altre lauree magistrali sono mirate a precisi ambiti di applicazione della scienza dei dati, come l\u2019economia:\u00a0 Data Science and Economics<\/a> alla Statale di Milano, Data Science and Business Analytics<\/a> alla Bocconi, Data Science and Business Informatics<\/a> a Pisa, Data Science, Business Analytics e Innovazione<\/a> a Cagliari. Tranne quest\u2019ultimo, tutti i corsi sono in inglese.<\/p>\n

    Hanno invece un taglio pi\u00f9 statistico e informatico le lauree magistrali Stochastics and Data Science<\/a> a Torino e Data Science and Scientific Computing<\/a> a Trieste (entrambe in inglese) e Informatica Applicata (Machine Learning e Big Data)<\/a> a Napoli Parthenope (in italiano). Dal 2018 anche l\u2019Universit\u00e0 dell\u2019Aquila ha attivato il corso di Data Science Applicata<\/a> (in inglese).<\/p>\n

    Infine, ci sono anche due master universitari<\/strong> in Data Science, entrambi in italiano: uno di primo livello a Roma Tor Vergata<\/a>, l\u2019altro di secondo livello a Bari<\/a>.<\/p>\n

    Naturalmente i corsi di laurea, anche magistrale, non sono un punto di arrivo, ma solo di partenza: chi vuole diventare data scientist sa che la formazione e l\u2019aggiornamento continui saranno sempre parte integrante di questa professione.<\/p>\n

    La Redazione<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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