Come diventare Data Scientist nel 2026

Cosa fa un Data Scientist? 

Abbiamo dedicato un intero articolo a capire la data science. Lì esploriamo il ruolo che può ricoprire un data scientist. In sostanza, i data scientist lavorano per comprendere e analizzare a fondo i dati al fine di fornire insight azionabili. 

In ambito aziendale, collaborano con più team per costruire le basi di un’analisi solida. Ciò significa sviluppare strategie per acquisire, raccogliere e pulire dati da varie fonti. Dopo aver organizzato ed esplorato questi dati, possono costruire soluzioni e comunicare i risultati al resto dell’azienda. 

I data scientist lavorano spesso con altri professionisti, tra cui data engineer, analisti, architetti IT, sviluppatori di applicazioni e stakeholder di business.

Data Analyst vs Data Scientist: qual è la differenza?

Abbiamo una guida completa che confronta data analyst e data scientist. In sintesi, sebbene entrambi i ruoli lavorino con i dati, differiscono per ambito e responsabilità:

• I data analyst in genere interpretano dati esistenti per fornire insight azionabili. Possono usare modelli e strumenti più semplici.
• I data scientist hanno un ruolo più ampio, spesso formulando le domande a cui bisogna rispondere. Derivano insight usando strumenti e modelli avanzati, compresi gli algoritmi di machine learning.

Perché diventare Data Scientist? 

Ci sono molte ragioni per cui scegliere una carriera nella data science. È un settore estremamente gratificante, che offre un ambiente mentalmente stimolante e sfidante. I data scientist devono restare al passo con le ultime tendenze e sviluppi tecnologici, lavorando spesso in contesti dinamici. 

Quindi, se sei curioso, hai una mente analitica e ti piace lavorare con dati e tecnologia, diventare data scientist potrebbe fare per te. 

Inoltre, ci sono molte opportunità di lavoro per i data scientist talentuosi. I dati di Statista mostrano che il mercato dei big data è destinato a crescere in modo significativo nei prossimi anni: si prevede un valore di 103 miliardi di dollari nel 2027 rispetto ai 90 miliardi dell’anno scorso, nel 2025. 

Allo stesso modo, il Bureau of Labour Statistics degli Stati Uniti prevede un aumento del 36% dei posti di lavoro nella data science tra il 2023 e il 2033, ben al di sopra della media nazionale del 4%. 

Questa crescita si riflette nella popolarità delle carriere in data science, con organizzazioni come U.S. News & World Report che classificano i data scientist come il quarto miglior lavoro nella tecnologia, il sesto migliore nei lavori STEM e l’ottavo in assoluto. 

Se non sei ancora convinto, potrebbe attirarti lo stipendio medio di un data scientist. Con una mediana di oltre 125.000 $ all’anno, è chiaro che la domanda di data scientist è accompagnata da pacchetti retributivi generosi. 

Come l’AI sta rimodellando il ruolo del data scientist

L’ascesa della generative AI dal 2023 ha cambiato le attività quotidiane dei data scientist. Gli assistenti AI ora scrivono boilerplate code, preparano query SQL e producono visualizzazioni preliminari in pochi secondi — spostando il valore del ruolo verso la definizione dei problemi, il giudizio statistico, la valutazione degli output dei modelli e la costruzione di sistemi AI, più che sul solo modeling e reporting.

Due implicazioni pratiche per chi inizia:

1. Le aspettative per i junior sono aumentate. I datori di lavoro si aspettano sempre più spesso che i nuovi data scientist siano produttivi con gli strumenti di AI dal primo giorno. Saper fare prompting, valutare e integrare LLM non è più opzionale.
2. Il mercato si è biforcato. Le assunzioni per ruoli specializzati in AI/ML stanno crescendo rapidamente, mentre i ruoli di data scientist puramente tradizionali sono diventati più competitivi. Acquisire presto competenze in GenAI è il modo più diretto per distinguersi.

La buona notizia: i data scientist che combinano competenze classiche (statistica, sperimentazione, comunicazione) con lavori di AI applicata sono molto richiesti.

Quali qualifiche servono a un Data Scientist?

C’è dibattito sul fatto che una laurea sia necessaria per diventare data scientist. Molti professionisti sono entrati nel settore per altre vie, ma un titolo universitario può essere utile. 

Molti graduate program e posizioni cercano persone con qualifiche in informatica, data science, matematica, statistica, ingegneria e persino fisica. Tuttavia, alcuni programmi formano chiunque abbia una laurea per diventare data scientist. 

Tratteremo le competenze esatte più avanti, ma conoscere linguaggi di programmazione come Python, R, SQL e/o Julia può essere utile. 

Altri possono puntare sull’autoapprendimento, acquisendo competenze ed esperienza nel proprio tempo libero e impressionando i datori di lavoro in fase di colloquio. Ad esempio, il nostro percorso Data Scientist with Python può aiutarti a imparare tutte le competenze necessarie per iniziare una carriera nella data science. 

Puoi anche ottenere la certificazione come data scientist con DataCamp e dimostrare le tue conoscenze ai potenziali datori di lavoro. 

Quali competenze servono a un Data Scientist? 

In un articolo separato abbiamo trattato in dettaglio le 15 principali competenze dei data scientist per il 2026, quindi qui ne facciamo un riepilogo. In sostanza, per avere successo in data science servono varie hard e soft skill. 

Hard skill

Queste sono le competenze tecniche da sviluppare per diventare un data scientist a pieno titolo: 

• Python e R
• Statistica e matematica
• SQL e NoSQL
• Data visualization
• Machine learning
• Deep learning
• Natural language processing
• Generative AI e LLM (progettazione dei prompt, RAG, valutazione)
• Sviluppo assistito da AI (strumenti come Copilot, Claude, Cursor)
• Big data
• Cloud computing
• Fondamenti di MLOps

Soft skill 

Oggi spesso chiamate “power skill” o “human skill”, sono capacità trasversali non specifiche del ruolo ma comunque necessarie. Per un data scientist includono: 

• Comunicazione 
• Storytelling 
• Pensiero critico 
• Business acumen 
• Problem solving 
• Lavoro di squadra 

Qual è lo stipendio medio di un Data Scientist? 

Abbiamo trattato in dettaglio gli stipendi nella data science in un articolo separato, con una ripartizione in base a vari fattori. In breve: 

• I dati sugli stipendi medi variano tra le fonti. Ad esempio, nel 2025 negli USA, Glassdoor indicava una media annua di 163.952 $, mentre PayScale stimava 101.261 $.
• I manager in data science sono generalmente i più pagati, con stipendi da 77.706 $ a 236.019 $ all’anno, secondo Indeed.
• Data scientist e data engineer tendono ad avere stipendi simili, da 90.987 $ a 244.116 $ all’anno per i scientist e da 81.356 $ a 196.140 $ all’anno per gli engineer. 
• La dimensione aziendale conta: le aziende con oltre 1.000 dipendenti pagano una mediana tra 90.000 $ e 110.000 $ l’anno, rispetto a circa 80.000 $ per le aziende medie (26–1.000 dipendenti) e 60.000 $ per piccole aziende e startup (2–25 membri).

Come diventare Data Scientist 

A questo punto, probabilmente non vedi l’ora di iniziare il tuo percorso per diventare data scientist. Ma da dove partire? Qui sotto abbiamo evidenziato otto passaggi da seguire per diventare data scientist da zero. 

Come abbiamo già discusso, i requisiti esatti dipenderanno da vari fattori, ma questi sono alcuni degli step più comuni: 

1. Impara data wrangling, data visualization e reporting 

Nel percorso per diventare data scientist, incontrerai spesso dataset grandi e complessi. Per dare un senso a queste informazioni (per te e per gli altri) devi sapere come gestirle. Qui entrano in gioco le competenze di data wrangling: pulisci, organizzi e trasformi dati grezzi in un formato da cui poter analizzare e trarre conclusioni. 

Puoi usare vari strumenti per fare wrangling, ma librerie come pandas in Python sono spesso la scelta più comune. Dai un’occhiata al nostro cheat sheet su data wrangling in Python con pandas per saperne di più. 

Per presentare i tuoi dati con impatto, devi padroneggiare reporting e data visualization. Puoi approfondire alcuni dei migliori strumenti di visualizzazione disponibili, per avere diverse opzioni a seconda del tuo obiettivo finale. 

2. Lavora su statistica, matematica e machine learning 

Pur non essendo obbligatoria una laurea in queste materie, serve una conoscenza operativa di questi ambiti. In generale, è utile coprire aree come calcolo, algebra lineare e statistica. Vale però la pena chiarire il perché vuoi imparare queste cose. 

Ad esempio, studiare il calcolo ti aiuta a creare algoritmi di ottimizzazione per il machine learning, anche se in Python e R esistono funzioni che se ne occupano. Più nello specifico, capire un tema come la discesa del gradiente aiuta a misurare il cambiamento nell’output di una funzione quando modifichi gli input, utile per affinare i modelli di machine learning. 

Se vuoi ripassare l’algebra lineare, il nostro corso Linear Algebra for Data Science in R ti aiuta a lavorare con vettori e matrici, risolvere equazioni matrice-vettore, eseguire analisi di autovalori/autovettori e usare l’analisi delle componenti principali per ridurre la dimensionalità su dataset reali. Tutte aree utili per matematica applicata e data science. 

3. Impara a programmare 

Nel nostro articolo sui migliori linguaggi di programmazione per data scientist, esploriamo in dettaglio i linguaggi che vale la pena imparare oggi. Date versatilità e diffusione, due scelte ovvie per i data scientist sono Python e R. 

Ovviamente, lavorare con i dati significa anche lavorare con i database, quindi SQL è un altro linguaggio essenziale. Per fortuna è relativamente semplice una volta che hai imparato Python e R. 

Julia è una buona scelta dopo aver imparato Python, R e SQL. Julia è costruito da zero per la data science, quindi è veloce e intuitivo. Se inizi a lavorare con dataset molto grandi, potresti aver bisogno di altri linguaggi, ma fino ad allora questi quattro saranno sufficienti.

Con un linguaggio come Java hai un’opzione open source nota per efficienza e prestazioni. Per la data science, la Java Virtual Machine offre un framework solido ed efficiente per strumenti big data popolari come Hadoop, Spark e Scala. 

Altri linguaggi utili per la data science con dataset molto grandi includono Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB e SAS. 

4. Comprendi i database 

Abbiamo menzionato SQL nel punto precedente ed è il caso di ribadirlo. I database relazionali consentono di archiviare rapidamente ed efficientemente dati strutturati. Quando raccogli e organizzi i dati, spesso SQL sarà il tuo strumento preferito. 

SQL ti permette di gestire dati strutturati, interrogare database, fare wrangling, preparare e sperimentare con i dati e altro ancora. Inoltre, SQL è spesso usato insieme a Python, con librerie come SQLite, PostgreSQL e MySQL che aiutano a collegare diverse fonti di dati. Inizia con lo skill track SQL Fundamentals.

5. Impara a lavorare con i big data  

Abbiamo già accennato al fatto che, come data scientist, lavorerai spesso con dataset di grandi dimensioni. In un’epoca in cui tutto e tutti producono più dati che mai, questi dataset sono sempre più enormi e più difficili da raccogliere, mantenere ed elaborare. 

Eppure un data scientist competente può estrarre insight nuovi e dettagliati da questi dataset giganteschi. Imparare a usare piattaforme cloud come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud può dare una marcia in più alla tua carriera. Allo stesso modo, strumenti come Apache Spark aiutano nell’elaborazione, analisi e nel machine learning sui big data. 

Puoi imparare i fondamenti dei big data con PySpark con il nostro corso, che copre gli elementi essenziali quando si lavora con grandi quantità di dati per l’analisi.  

6. Fai esperienza, esercitati e incontra altri data scientist 

Come in ogni carriera, per diventare data scientist servono tanta esperienza ed esercizio. Fortunatamente ci sono molti modi per entrare nelle community, lavorare su progetti e sviluppare le tue competenze. 

Per esempio, DataCamp DataLab offre un notebook collaborativo nel cloud che ti permette di analizzare dati, collaborare con altri e condividere insight. DataLab è pensato per portarti dall’imparare la data science al farla. Include anche dataset integrati, così puoi analizzare dati in pochi minuti.

Puoi inoltre applicare le tue conoscenze a vari progetti di data science, risolvendo problemi reali direttamente dal browser. 

7. Fai uno stage o candidati per un lavoro 

Dopo aver sviluppato tutte le competenze citate sopra, vorrai applicarle in contesti più professionali. Quando ti senti pronto per soddisfare le aspettative del ruolo, puoi iniziare a candidarti per stage o posizioni aperte. 

Dai un’occhiata alla nostra guida completa su come candidarti per lavori in data science e distinguerti dagli altri candidati. Probabilmente ti servirà un portfolio piuttosto completo che mostri un ventaglio di competenze, e dovrai anche prepararti al colloquio da data scientist in anticipo. 

8. Segui e interagisci con la community 

Se vuoi diventare data scientist, dovrai restare aggiornato su un settore in rapido movimento. Non c’è modo migliore per farlo che partecipare a una community spesso generosa e appassionata. 

Oltre a social come LinkedIn, Twitter, Discord e Reddit, puoi seguire siti di nicchia, blog e leader della data science. Cerca persone interessate ai tuoi stessi ambiti, chiedi consigli, contribuisci alle discussioni e partecipa a ciò che accade. E, naturalmente, ascolta il podcast DataFramed per notizie dal settore raccontate da professionisti dei dati.

Percorsi formativi per diventare Data Scientist

Diventare data scientist è un percorso che può iniziare da diverse basi formative. Come abbiamo detto, una laurea in data science, informatica o in un’area correlata è spesso il primo passo. Ma, in pratica, ci sono più strade per acquisire le competenze necessarie:

1. Corsi online e certificazioni: partire da risorse online come i track di data science di DataCamp è un ottimo modo per acquisire le competenze di cui hai bisogno. Oltre a costruire conoscenze in varie aree, puoi anche lavorare per diventare data scientist certificato con la nostra certificazione riconosciuta.
2. Laurea triennale. Una laurea in data science, informatica, statistica o in un campo correlato fornisce solide basi.
3. Laurea magistrale. Una magistrale in data science può essere utile per chi vuole specializzarsi o acquisire competenze avanzate.
4. Bootcamp di data science: i bootcamp offrono una formazione intensiva per acquisire rapidamente competenze pratiche. Puoi leggere di più sui migliori bootcamp di data science e su alcune alternative nel nostro articolo dedicato. 

Quanto tempo ci vuole per diventare Data Scientist? 

Il tempo necessario dipende dal tuo punto di partenza, dal background e dallo stile di apprendimento. Per i principianti assoluti, arrivare a essere pronti per il lavoro richiede di solito 6–12 mesi di studio costante e pratica sul campo. Se hai già basi in matematica, programmazione o analytics, potresti accelerare questa tempistica.

Chi segue un percorso accademico tradizionale — come una laurea triennale o magistrale — può impiegare 2–5 anni per costruire le fondamenta. Tuttavia, molti data scientist hanno iniziato più rapidamente grazie a autoapprendimento, bootcamp e certificazioni.

Qualunque sia la strada, la chiave è il progresso costante nelle competenze core (come Python, statistica e machine learning), il lavoro su progetti e il coinvolgimento nella community di data science.

Roadmap per Data Scientist: una timeline di 6–12 mesi

Ecco una roadmap semplificata per guidare il tuo percorso per diventare data scientist. Anche se le tempistiche variano, questo piano presume che tu parta da zero e studi part-time:

Mesi 1–2: Crea le fondamenta

• Impara Python e/o R per l’analisi dei dati
• Padroneggia le basi di data wrangling e visualizzazione
• Comprendi statistica e probabilità fondamentali

Mesi 3–4: Potenzia le competenze core

• Approfondisci SQL e i database relazionali
• Studia algebra lineare, calcolo e statistica avanzata
• Inizia a esplorare concetti e algoritmi di machine learning

Mesi 5–6: Lavora con dati reali

• Impara a usare strumenti per big data come Spark e piattaforme cloud (AWS, GCP)
• Applica le competenze in progetti pratici usando dataset reali
• Inizia a costruire un portfolio su piattaforme come GitHub o DataCamp DataLab

Mesi 7–8: Certificati e preparati al lavoro

• Sostieni una certificazione professionale (es. Data Scientist Certification di DataCamp)
• Esercitati con i colloqui tecnici e crea un résumé che metta in risalto i progetti
• Inizia a fare networking e candidarti per stage o ruoli entry-level

Mesi 9–12: Approfondisci la specializzazione

• Esplora aree come NLP, deep learning o business analytics
• Contribuisci a progetti open source o partecipa a hackathon
• Resta aggiornato con podcast, blog e coinvolgimento nella community

Considerazioni finali

Il percorso per diventare data scientist è tanto entusiasmante quanto gratificante. Con la data science che permea ogni settore e industria, il ruolo del data scientist non è mai stato così cruciale. Che tu sia spinto dalla curiosità intellettuale, dalla prospettiva di uno stipendio allettante o dal desiderio di prendere decisioni d’impatto basate sui dati, una carriera nella data science offre possibilità infinite.

Come abbiamo visto in questa guida completa, esistono molte strade per entrare in questo campo dinamico. Dalla formazione accademica in informatica o statistica all’autoapprendimento tramite corsi online, track e certificazioni come quelle offerte da DataCamp, il percorso può essere adattato alle tue esigenze e preferenze. 

Il mercato del lavoro per i data scientist è in piena espansione, con una crescita significativa prevista nei prossimi anni. Questa crescita riguarda non solo il numero di opportunità, ma anche la varietà di ruoli e specializzazioni. Che tu ti veda come data wrangler, machine learning engineer o business intelligence analyst, c’è una nicchia per te.

Quindi, se sei analitico, ami risolvere problemi e ti affascina il potere dei dati, non c’è momento migliore per diventare data scientist. Inizia oggi con il nostro career track Data Scientist with Python.