Data Scientist: chi è, cosa fa, quali sono le sue competenze e quanto guadagna

Data Scientist: cosa fa, competenze e guadagno

Iniziare con i primi passi nel mondo del lavoro vuol dire anche interfacciarsi con le nuove professioni. Mestieri che, fino a qualche tempo fa, non esistevano nemmeno e che invece adesso con l’avanzare della tecnologia e con il cambiamento a cui è sottoposto ogni giorno il pianeta in cui viviamo sono essenziali. Uno di questi è il Data Scientist. Ma cosa fa esattamente?

Cosa fa un Data Scientist?

Quando si parla di Data Scientist si fa riferimento a una figura professionale che deriva dai campi dell'analisi statistica e del data mining. Una qualifica piuttosto recente e di cui si è parlato per la prima volta solo nel 2002 grazie a un articolo pubblicato dall'International Council for Science. Ma per la professione vera e propria di Data Scientist abbiamo dovuto aspettare il 2008, anno che ha segnato la svolta grazie a una una rapida ascesa di questo mestiere.

Coloro che decideranno di intraprendere la professione di Data Scientist avranno la possibilità di sviluppare strategie per l'analisi dei dati, preparare i dati per l'analisi, esplorare, analizzare e visualizzare i dati. Contemporaneamente potranno dare vita a dei modelli di dati tramite l'utilizzo di linguaggi di programmazione quali Python e R e implementarli nelle varie applicazioni.

Tutto ciò vuol dire che è una figura lavorativa che collabora con altri professionisti come, per esempio, un'analista aziendale, un ingegnere informatico, un architetto IT e uno sviluppatore di applicazioni: ognuno con un ruolo diverso ma tutti indirizzati al raggiungimento dello stesso risultato.

Per andare più nel dettaglio: il compito principale del Data Scientist è quello di saper gestire i Big Data, ovvero i tantissimi dati che possono essere sia strutturati che non strutturati, con l’obiettivo di ottenere le indicazioni utili per l’attività e il successo dell’organizzazione per cui lavora.

Quali competenze deve avere un Data Scientist?

Dalle premesse che abbiamo appena fatto è piuttosto evidente che un Data Scientist deve avere una profonda preparazione. Molto spesso la sua formazione va anche oltre la laurea magistrale in quanto deve possedere delle competenze che riguardano:

• conoscenza approfondita di data mining e software per l’analisi dei dati;
• metodi statistici e modelli predittivi;
• strumenti di visualizzazione;
• “soft skill” come curiosità, comunicazione chiara, problem solving e lavoro di squadra.

Ciò vuol dire che deve dimostrare di avere delle competenze sia tecniche che non. Per diventare un Data Scientist, infatti, è necessaria una formazione trasversale: non è previsto che si segua sempre e solo un preciso corso di formazione.

Quali studi scegliere

Quello che però potrebbe agevolare la realizzazione del desiderio di diventare un Data Scientist è avere un background di studi in ambito statistico, informatico, ingegneristico, matematico o economico: è molto meglio essere una persona con una naturale attitudine ai numeri.

Coloro che fanno i Data Scientist possiedono sempre una laurea, nella maggior parte dei casi magistrale, e in certe situazioni sono persino Dottori di Ricerca, e quindi hanno terminato un Dottorato.

In molte circostanze sono anche persone che hanno frequentato corsi di specializzazione aggiuntivi, quindi al di fuori dell’ambito universitario.

Allo stesso tempo è bene sapere che la formazione di un Data Scientist non si può mai definire del tutto conclusa: le tecnologie con cui deve avere a che fare durante il suo lavoro quotidiano sono in continua evoluzione e aggiornamento, e automaticamente anche lui deve esserlo come loro.

Quanto è pagato un Data Scientist?

Al giorno d’oggi la figura del Data Scientist è altamente richiesta in quelle aziende in cui i dati con cui si ha a che fare sono tantissimi, luoghi di lavoro che di consuguenza hanno bisogno di sviluppare un’infrastruttura interna necessaria per gestirli.

Tra i settori in cui i Data Scientist sono più richiesti troviamo:

• finanza: si occupano anche di rilevazione di frodi, sicurezza e compliance;
• eCommerce: fanno sì che le aziende migliorino il loro servizio clienti e seguono le tendenze utili per sviluppare servizi o prodotti su misura;
• pubblica amministrazione: aiutano ad offrire un servizio in linea con le esigenze dei cittadini;
• social media: migliorano i servizi offerti e partecipano alla creazione delle campagne pubblicitarie;
• sanità, ricerca scientifica, telecomunicazioni e molto altro ancora.

Ma la verità è che la lista degli ambiti in cui sono richiesti i Data Scientist non finisce sicuramente qui. Ogni settore produttivo, infatti, non può più fare a meno delle strategie che vengono disegnate sulla base delle indicazioni fornite dai dati.

Stipendio medio

Per quanto riguarda i guadagni, non possiamo ovviamente fornire uno stipendio preciso e universale dal momento che a incidere sono numerosi fattori.

Quel che però possiamo dire con certezza è che Secondo il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti i posti di lavoro per la figura di Data Scientist aumenteranno dell’11% entro il 2024.

Al contempo, secondo il report “50 Best Jobs in America” di Glassdoor, attualmente è la migliore posizione lavorativa in ogni settore per opportunità di lavoro e guadagno (si parla di approssimativamente 110.000 dollari l'anno come salario d’ingresso).

Su scala internazionale la media dello stipendio per un Data Scientist è di 70.000 dollari annui.

Nel nostro paese, come del resto e purtroppo anche in altri settori, il salario per un Data Scientist è decisamente più basso. O almeno questo è ciò che riporta un’indagine effettuata dal sito di ricerca di lavoro Jobbydoo: la retribuzione media in Italia si attesta sui 39.000 euro l’anno.

Tale stipendio va a diminuire per le figure junior, ossia con pochi anni di esperienza: difficilmente supera i 27.000 euro. Diversa la situazione per i Data Scientist Project Manager che possono arrivare anche a 124.000 euro all’anno. Per loro, tra le altre cose, lo stipendio prevede, oltre alla quota fissa, anche una parte variabile (bonus) che si può percepire con l’ottenimento di specifici obiettivi.

Possiamo concludere che considerando che anche i settori più tradizionali hanno e avranno sempre più bisogno dei Data Scientist, forse non è poi una brutta idea decidere di fare questa professione.

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