Data Scientist: chi è, cosa fa e come intraprendere questa carriera

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Introduzione

L’evoluzione del mercato e delle tecnologie ha portato alla nascita e allo sviluppo, spesso estremamente rapido, di tutta una serie di figure professionali che richiedono competenze sempre più specialistiche: è il caso del Prompt Engineer o del Cyber Security Specialist, che abbiamo analizzato negli articoli dedicati, e ora lo vediamo anche approfondendo il ruolo del Data Scientist. Definito da Harvard Business Review come “il lavoro più sexy del XXI secolo”^[1], il Data Scientist è diventato una delle professioni più richieste, complici la digitalizzazione massiva, l’esplosione dei dati e la necessità per le aziende di ricavare valore concreto da queste informazioni.

In un contesto dominato dall’incertezza e dalla complessità, la capacità di prendere decisioni data-driven è ormai un asset strategico per qualsiasi organizzazione. Non sorprende quindi che le imprese – piccole e grandi, tradizionali o tech – siano alla costante ricerca di professionisti in grado di trasformare i dati in intuizioni strategiche.

Data Scientist: cos’è

Il Data Scientist è un professionista specializzato nel campo della data science, un ambito multidisciplinare che si concentra sul ricavare conoscenze e insight utili da dati strutturati e non strutturati. Con l’aumento esponenziale della quantità e della complessità dei dati in vari settori – tra cui sanità, finanza e intrattenimento – il Data Scientist svolge un ruolo fondamentale nell’analizzare grandi dataset per costruire modelli predittivi, prescrittivi e descrittivi, utili per supportare i processi decisionali e la risoluzione di problemi.

Modelli predittivi: utilizzano i dati storici per fare previsioni su eventi futuri.
Modelli prescrittivi: suggeriscono azioni ottimali basate sui dati, indicando cosa fare per ottenere un determinato risultato.
Modelli descrittivi: analizzano i dati passati per identificare pattern e tendenze, aiutando a comprendere cosa è successo.

Quindi il lavoro del Data Scientist è alla base di applicazioni essenziali, che spaziano dalle raccomandazioni personalizzate sulle piattaforme di streaming (quando dopo la visione di un film o una serie tv si viene invitati a vedere un contenuto simile) all’analisi predittiva nella cura dei pazienti (dove i dati vengono utilizzati per prevedere l’evoluzione delle condizioni dei pazienti e ottimizzare i trattamenti).

Il ruolo del Data Scientist si contraddistingue per una combinazione unica di competenze che includono analisi statistica, programmazione e conoscenza del dominio di riferimento. Questi professionisti utilizzano strumenti avanzati di analisi, algoritmi di machine learning e tecniche di data visualization (la tecnica di rappresentare visivamente i dati, attraverso grafici, mappe, diagrammi e dashboard, per renderli più comprensibili, interpretabili e utili nelle decisioni) per identificare pattern e tendenze, trasformando dataset (un insieme di dati organizzati in un formato strutturato, solitamente sotto forma di tabelle, righe e colonne, dove ogni riga rappresenta un’osservazione e ogni colonna un attributo o una variabile) complessi in insight chiari e utilizzabili per orientare le strategie aziendali. Poiché le aziende si affidano sempre più ad approcci guidati dai dati per mantenere il vantaggio competitivo, la domanda di Data Scientist qualificati è in costante crescita, rendendo questa figura una delle più strategiche nel mercato del lavoro attuale.

Tuttavia, la data science non è priva di sfide e controversie^[2]. I Data Scientist si confrontano spesso con problemi legati alla qualità dei dati, alla privacy e ai bias algoritmici, fattori che possono compromettere l’integrità delle analisi e sollevare implicazioni etiche rilevanti. Inoltre, mentre le organizzazioni cercano di implementare soluzioni basate sui dati, si discute ancora molto sulle competenze realmente necessarie per esercitare efficacemente questa professione, dando origine a dibattiti sui percorsi formativi e sullo sviluppo professionale nell’ambito.

Data Scientist: cosa fa

Le responsabilità di un Data Scientist sono varie e sfaccettate, riflettendo la natura interdisciplinare del ruolo.

Raccolta e preparazione dei dati

Il Data Scientist inizia il suo lavoro raccogliendo dati da diverse fonti, inclusi database, web scraping (una tecnica automatizzata per estrarre dati da siti web e consiste nell’accedere alle pagine web, raccogliere informazioni specifiche, come testo, immagini o link, e salvarle in un formato strutturato, come un file CSV o un database, per successiva analisi o utilizzo) e API (Application Programming Interface, sono un insieme di regole e strumenti che permettono a diversi software di comunicare tra loro).

Questo primo passo è cruciale, poiché la qualità e la rilevanza dei dati raccolti influenzano direttamente i risultati delle analisi.

Dopo la raccolta dei dati, si dedica al data wrangling: la pulizia e il preprocessing dei dati, cioè la preparazione, per garantirne l’accuratezza, la coerenza e la prontezza per l’analisi. Questo processo spesso comporta la gestione di valori mancanti, la rimozione di outlier (valore anomalo) e incongruenze nel dataset.

Analisi esplorativa dei dati (Exploratory Data Analysis – EDA)

Una volta preparati i dati, il Data Scientist li analizza per scoprire pattern, tendenze e relazioni. Ciò comporta l’applicazione di tecniche statistiche per riassumerli e ottenere i primi insight, che fungono da base per il successivo sviluppo dei modelli.

Modellazione e Machine Learning

Una delle principali responsabilità di un Data Scientist è costruire e implementare modelli predittivi utilizzando algoritmi di machine learning. Questo include la selezione degli algoritmi appropriati, l’addestramento dei modelli su dati storici e la validazione delle loro performance.

Il Data Scientist deve avere una comprensione approfondita delle diverse tecniche di machine learning e saperle applicare efficacemente per risolvere problemi aziendali specifici.

Data Visualization

Il Data Scientist è responsabile della presentazione dei risultati in modo accessibile. Utilizza tecniche di data visualization per creare grafici, diagrammi e dashboard che aiutano le parti interessate, inclusi i pubblici non tecnici, a comprendere gli insight complessi derivanti dai dati. Una visualizzazione efficace è essenziale per trasmettere le implicazioni dei dati e supportare i processi decisionali basati sui dati.

Documentazione e comunicazione

La documentazione gioca un ruolo cruciale nel lavoro di un Data Scientist. È infatti previsto che documenti meticolosamente i processi, comprese le metodologie utilizzate, i modelli sviluppati e gli insight ottenuti, garantendo che il suo lavoro sia trasparente e riproducibile per futuri riferimenti.

Inoltre, sono necessarie forti competenze comunicative, poiché il Data Scientist deve collaborare con team interfunzionali e spiegare i risultati ottenuti a vari stakeholder, inclusi dirigenti e leader aziendali.

Apprendimento continuo

Vista la rapida evoluzione della data science, i professionisti di questo campo sono chiamati a impegnarsi nell’apprendimento continuo per stare al passo con nuovi strumenti, tecnologie e metodologie. Questo impegno verso l’apprendimento permanente è vitale per adattarsi alle esigenze mutevoli del settore e mantenere un vantaggio competitivo.

Competenze necessarie

Diventare un buon Data Scientist richiede una combinazione di competenze tecniche e soft skill^[3][4].

Competenze tecniche

Statistica e matematica: fondamentali per costruire modelli e interpretare i risultati.
Programmazione: la conoscenza di linguaggi come Python e R è indispensabile per analizzare dati e sviluppare algoritmi.
Machine learning e deep learning (è una sottocategoria del machine learning che si basa su reti neurali artificiali complesse, in grado di apprendere e prendere decisioni in modo simile al cervello umano): comprendere e applicare tecniche di apprendimento automatico per la costruzione di modelli predittivi.
Big Data: familiarità con strumenti e ambienti come Apache Hadoop, Apache Spark, SQL (Structured Query Language, un linguaggio di programmazione per l’archiviazione e l’elaborazione di informazioni in un database relazionale), NoSQL (conosciuti anche come database dedicati, sono progettati per modelli di dati specifici e archiviano i dati in schemi flessibili che scalano facilmente per le applicazioni moderne) e cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure).

Competenze trasversali

Problem solving: saper affrontare situazioni complesse con un approccio analitico e creativo.
Comunicazione: capacità di spiegare risultati complessi in modo chiaro e accessibile anche a chi non è tecnico.
Teamwork: lavorare efficacemente in squadra è essenziale in ambienti data-driven.

Formazione e corsi

La strada per diventare Data Scientist può partire da diversi percorsi accademici. Le lauree più comuni sono in Informatica, Matematica, Statistica, Fisica, Ingegneria (soprattutto gestionale o informatica).

Tuttavia, esistono anche percorsi alternativi grazie a corsi online^[5]: piattaforme come Coursera, edX, Udemy e DataCamp offrono percorsi ben strutturati per sviluppare competenze specifiche.

Molto apprezzati sono anche i master in data science offerti da università italiane e internazionali, così come i bootcamp che, grazie a un approccio pratico e orientato al lavoro, promettono di formare un professionista più velocemente rispetto ad un percorso tradizionale.

A volte ci sono master focalizzati su una determinata area come quello dell’Università Sapienza di Roma in data science per la Pubblica Amministrazione: l’obiettivo è migliorare la gestione dei dati pubblici, ottimizzare i servizi e le politiche pubbliche, e promuovere decisioni basate su evidenze. Il programma prevede corsi di formazione, workshop e collaborazioni pratiche, con l’intento di sviluppare capacità analitiche che possano supportare l’innovazione, l’efficienza e la trasparenza nel settore pubblico.

Come diventare Data Scientist

Per avviare una carriera come Data Scientist, è consigliabile seguire alcuni step chiave.

Formazione tecnica: acquisire basi solide in statistica, programmazione e machine learning.
Progetti personali: sviluppare casi studio, partecipare a sfide su piattaforme come Kaggle o GitHub, mostrare concretamente le proprie competenze.
Certificazioni: ottenere credenziali riconosciute (es. Microsoft Certified Data Scientist, Google Cloud Professional Data Engineer).
Esperienza pratica: per i giovani professionisti, l’apprendistato può rappresentare un ottimo punto di partenza. Molte aziende offrono percorsi di formazione, stage retribuiti o contratti di apprendistato dedicati a chi vuole iniziare nel mondo della data science.
Networking: entrare in community, partecipare a meetup, hackathon e conferenze per rimanere aggiornati e farsi conoscere nel settore.

Stipendio e prospettive di carriera

In Italia, lo stipendio di un Data Scientist junior parte da circa 30.000€ lordi annui, ma può crescere rapidamente con l’esperienza, arrivando a oltre 60.000€ per profili senior e ben oltre in ambito internazionale. Negli Stati Uniti e in altri Paesi europei, le retribuzioni possono superare i 100.000€.

Le prospettive di crescita sono molto interessanti perché un Data Scientist può specializzarsi ulteriormente finendo per ricoprire ruoli diversi^[6]: vediamone alcuni.

Data Engineer: focus sull’infrastruttura e la gestione dei dati.
Machine Learning Engineer: focus sull’implementazione di modelli in produzione.
AI Specialist: esperto in intelligenza artificiale e deep learning.

Lavoro Data Scientist: settori più richiesti

Il Data Scientist trova applicazione in quasi tutti i settori, ma scopriamo quali sono i più dinamici e ricettivi.

Finanza: per la valutazione del rischio, l’individuazione di frodi e l’ottimizzazione dei portafogli.
E-commerce e Retail: per analizzare il comportamento degli utenti, gestire le scorte e personalizzare l’offerta.
Healthcare e HealthTech: per l’analisi dei dati clinici, la ricerca medica e la diagnostica predittiva.
Big Tech e Startup: dove l’innovazione è guidata dai dati e ogni decisione è supportata da insight analitici.

AI e data science

L’intelligenza artificiale è ormai parte integrante della data science. Machine learning, deep learning, NLP (Natural Language Processing, si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano: l’obiettivo è permettere ai computer di comprendere, interpretare, generare e rispondere al linguaggio naturale, come il testo scritto o il parlato) e computer vision (si occupa di insegnare ai computer a “vedere” e comprendere le immagini e i video, proprio come farebbe l’occhio umano) sono strumenti quotidiani per il Data Scientist. L’integrazione tra IA e analisi dei dati permette non solo di descrivere la realtà, ma anche di prevedere scenari futuri e automatizzare decisioni complesse.

Non è un caso che le aziende che investono in IA siano anche quelle che più cercano professionisti in ambito data science, creando un circolo virtuoso tra tecnologia e competenze.

Conclusione

Il Data Scientist è una figura chiave per le aziende moderne: analizza dati, costruisce modelli predittivi e trasforma numeri in decisioni strategiche. Per intraprendere questa carriera servono solide competenze tecniche, ma anche soft skill e curiosità continua.

Chi vuole diventare Data Scientist può partire da un percorso accademico o formarsi attraverso master, corsi online e bootcamp. L’importante è mettersi in gioco, costruire un portfolio, partecipare a progetti pratici e coltivare relazioni nella community.

In un mondo che si muove sempre più verso l’analisi predittiva e l’automazione intelligente, il Data Scientist non è solo un lavoro del futuro: è già una professione del presente.