La pandemia di COVID-19 ha accelerato la trasformazione digitale in tutti i settori. Di conseguenza, le organizzazioni stanno generando dati più che mai e la richiesta di data scientist non è mai stata così alta. Secondo il rapporto LinkedIn 2020 sui lavori emergenti, il Data Scientist è il terzo lavoro in più rapida crescita sul mercato (37% di crescita annuale), subito dopo altri lavori fortemente orientati ai dati come l’ingegnere di robotica e lo specialista di intelligenza artificiale. Questa crescita non sembra rallentare, con il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti che prevede 11,5 milioni di nuovi lavori nella data science entro il 2026.
In questo post del blog, diamo uno sguardo più da vicino a cosa sia la data science, ai tipi di opportunità di carriera in questo ambito e ad alcune buone pratiche per entrarci.
Che cos’è esattamente la data science
In poche parole, la data science è un campo interdisciplinare che combina programmazione, statistica, intelligenza artificiale e competenze di dominio aziendale, con l’obiettivo di estrarre insight significativi dai dati. La data science è responsabile di alcune delle applicazioni più preziose e visibili nelle nostre vite. Ecco alcuni casi d’uso su cui i data scientist lavorano regolarmente:
- Motori di raccomandazione: Una delle applicazioni più comuni della data science sono i motori di raccomandazione che vedi in app di intrattenimento come Netflix, Spotify o YouTube.
- Previsioni di serie storiche: Che si tratti di prezzi azionari, vendite o consumi energetici, i data scientist lavorano regolarmente con dati temporali e ne effettuano previsioni.
- Gestione della supply chain: I data scientist stanno reinventando la gestione della supply chain utilizzando i dati per ottimizzare la pianificazione di domanda e offerta, migliorare i processi di spedizione e altro ancora.
- Dashboard e analytics: I data scientist aiutano i decisori a prendere decisioni migliori. Un modo chiave per farlo è far emergere insight mai visti prima dai dati attraverso l’uso di dashboard.
I diversi tipi di lavori nella data science
La data science è spesso usata come termine ombrello per qualsiasi tipo di lavoro legato ai dati. Di conseguenza, esiste uno spettro di ruoli in questo ambito, tutti ugualmente entusiasmanti e importanti. Ecco i titoli di lavoro più comuni che puoi trovare nella data science e cosa significano:
- Data Scientist: I Data Scientist indagano, estraggono e riportano insight significativi emersi dai dati di un’organizzazione. Comunicano questi insight a stakeholder non tecnici e conoscono i workflow di machine learning, sapendo come ricondurli ad applicazioni di business. I data scientist utilizzano un’ampia varietà di competenze tecniche per svolgere il loro ruolo e si avvalgono di strumenti come Python, R, SQL e altro.
- Data Analyst: I Data Analyst sono responsabili dell’analisi dei dati e del reporting degli insight derivanti dalle loro analisi. Hanno una profonda comprensione del workflow di analisi dei dati e comunicano i risultati attraverso una combinazione di strumenti di coding e non, come Python, R, SQL, Tableau o Power BI.
- Machine Learning Scientist: I Machine Learning Scientist sono responsabili dello sviluppo di sistemi di machine learning su larga scala. Ricavano previsioni dai dati utilizzando modelli di machine learning per risolvere problemi come il churn dei clienti e il customer lifetime value. Sono responsabili anche della messa in produzione di questi modelli per l’uso da parte dell’organizzazione.
Sapevi che...? DataCamp sta assumendo per vari ruoli, da data scientist, esperti di machine learning fino a director of analytics. Se ti appassiona la data science ma pensi che le tue competenze tecniche non siano ancora al livello giusto, dai un’occhiata anche alle altre posizioni in prodotto, marketing e contenuti.
Come entrare nella data science
Anche se non esiste un approccio valido per tutti per entrare nella data science, ecco alcuni suggerimenti che possono indirizzarti nella direzione giusta.
- Istruzione: Per la maggior parte dei ruoli nella data science è richiesta una laurea triennale per iniziare. Ancora più importante, è fondamentale dimostrare di avere le competenze necessarie per lavorare con linguaggi di programmazione, statistica e machine learning. Le opzioni vanno dall’istruzione tradizionale ai provider di formazione online e ai bootcamp.
- Mostra un portfolio di progetti: Uno dei modi migliori per dimostrare le tue conoscenze e competenze è attraverso un portfolio di progetti. I migliori portfolio includono lavori guidati dalla passione su dataset che ti entusiasmano davvero, non su dataset molto noti come Titanic o MNIST. Dai un’occhiata alle pubblicazioni di DataCamp Workspace per vedere diversi tipi di progetti da portfolio.
- Valuta di ottenere una certificazione: Le certificazioni sono un ottimo modo per integrare il tuo portfolio e dimostrare le tue competenze. La certificazione in data science di DataCamp è molto apprezzata dai principali datori di lavoro e ti aiuterà a dimostrare la tua esperienza ai responsabili delle assunzioni.
- Fai esperienza: Un ottimo modo per convincere i recruiter delle tue competenze è dimostrare che hai già fatto quel tipo di lavoro. Puoi farlo tramite tirocini, programmi per neolaureati, incarichi temporanei, lavoro freelance e altro.
- Punta anche sulle competenze non tecniche: I laureati in discipline umanistiche non solo portano in dote ottime soft skill, ma possiedono anche pensiero critico e capacità decisionali. Lauree in Economia, Psicologia, Sociologia o anche Giornalismo contribuiscono tutte al successo in un ambito multidisciplinare come la data science. Inoltre, nell’era dell’AI etica, competenze non tecniche come empatia, ascolto attivo e pensiero creativo sono enormi risorse.
Il futuro della data science
In tutto l’articolo abbiamo visto come la data science stia diventando sempre più centrale per le organizzazioni e come questo ne alimenti la crescita. E questa tendenza non potrà che intensificarsi. C’è motivo di credere che la domanda per il titolo di “data scientist” possa diminuire nel tempo, ma la necessità di competenze sui dati no, dato che cultura del dato e upskilling sono priorità per le organizzazioni che vogliono restare competitive nell’era data-driven.
Se vuoi far parte della rivoluzione dei dati, valuta di entrare in DataCamp, oppure inizia a studiare oggi stesso e unisciti alla nostra community di oltre 9 milioni di studenti.
