Come assumere data scientist e data analyst

Perché è così difficile assumere data scientist? 

Tra le molte difficoltà che le aziende incontrano quando assumono data scientist e analyst, emergono tre trend principali: il divario tra domanda e offerta di lavoro, la scarsa specificità delle posizioni in ambito data e un processo di selezione inadeguato. Il problema, in sostanza, si riduce a tre fattori. 

1. Domanda di talenti data 

Per cominciare, la domanda di talenti data supera di gran lunga l’offerta di candidati qualificati. Questo problema si ripercuote sull’intero processo di assunzione, catalizzandone molte criticità. È una semplice questione di domanda e offerta: non ci sono abbastanza candidati per coprire l’aumento costante delle posizioni disponibili. C’è però molto interesse e hype attorno ai lavori nei dati. Per esempio, i data scientist si sono classificati terzi nella lista di Glassdoor “50 Best Jobs in America for 2022” e incentivi come stipendi elevati (tra 75.000 e 120.000 dollari in media per data analyst e data scientist) hanno attirato l’interesse di molti. Tuttavia, questo crea un altro problema: le aziende stanno scegliendo tra candidati interessati al ruolo, ma non necessariamente quelli giusti per la data science. Quantità invece di qualità. 

2. Annunci di lavoro poco specifici

Ora le aziende attingono da un ampio bacino di candidati, molti dei quali non adatti al ruolo. Ma il ruolo viene pubblicizzato in modo corretto? Spesso no. Un annuncio generico attira candidature dello stesso tipo. Perché succede? Gli annunci per posizioni data sono spesso vaghi perché l’azienda non comprende appieno cosa sia la data science e non sa distinguere tra i diversi ruoli e i rispettivi requisiti. C’è ancora molta ambiguità su cosa includa la data science e quale esperienza o competenze servano per ricoprire un ruolo. I recruiter devono cercare la giusta combinazione di competenze tecniche e di business richieste rispettivamente ad analyst e scientist. Senza una corretta comprensione dei ruoli per cui si assume, come può un’azienda costruire i migliori team data? 

3. Processo di selezione inadeguato

In assenza di una comprensione di base della data science, il processo di selezione spesso manca il bersaglio. Per cominciare, le aziende usano ancora LinkedIn Messenger e altre piattaforme di messaggistica come strumento principale per contattare i candidati. Sebbene sia una via comune per fare headhunting, non è la più efficace per trovare data scientist. Con così tante posizioni aperte, i candidati sono sommersi da messaggi simili e le probabilità che la tua azienda si distingua sono basse. 

Questo ci porta al problema successivo: i responsabili delle assunzioni non sanno come valutare i data scientist. Quantificare l’esperienza in data science non è così semplice e spesso ci si concentra su un solo tipo di competenza a scapito dell’altro. Il background accademico viene privilegiato rispetto all’esperienza pratica. Si dà enfasi alle competenze scientifiche e matematiche, mentre si trascurano problem solving e soft skill, tra cui visione di business, gestione del cliente e data storytelling. Queste esperienze e competenze sono cruciali per la data science, ma vengono trascurate nel processo di selezione. Ciò significa anche che i candidati senior non vengono distinti da quelli con molta meno esperienza. 

Come assumere data scientist e data analyst

Reclutare per ruoli data è diventato sempre più impegnativo. Con una scarsità di talenti qualificati e un processo di valutazione che richiede tempo, trovare i candidati giusti può sembrare una salita ripida. In questa sezione, esploriamo lo stato attuale delle assunzioni per ruoli data e offriamo consigli generali su come migliorare la tua strategia di recruiting.

1. Comprendi lo squilibrio tra domanda e offerta

La domanda di professionisti dei dati continua a crescere, spinta dal ruolo sempre più centrale dei dati in settori come finanza, sanità e intrattenimento. Secondo le ricerche, il mercato globale della big data analytics potrebbe raggiungere i 924,39 miliardi di dollari entro il 2032. Tuttavia, l’offerta di data scientist e analyst qualificati non tiene il passo. Le aziende devono riconoscere questo squilibrio e adeguare le aspettative, sapendo che trovare il candidato perfetto può richiedere tempo, impegno e soluzioni creative.

2. Sii specifico nelle job description

Uno degli errori più comuni è pubblicare job description vaghe che attirano una valanga di candidature non idonee. Per evitarlo, definisci chiaramente competenze ed esperienza richieste. Distingui tra i vari ruoli data—come data scientist, data analyst, data engineer e machine learning engineer—e adatta di conseguenza gli annunci. Questa specificità aiuterà ad attrarre candidati davvero adatti alla posizione. Dai un’occhiata alle nostre guide sulle job description per data analyst e per data scientist.

3. Snellisci il processo di selezione

Il processo di assunzione per ruoli data spesso fallisce per una scarsa comprensione delle competenze necessarie. Evita di affidarti solo ai canali tradizionali come LinkedIn, che potrebbero non raggiungere efficacemente i candidati migliori. Considera invece piattaforme specializzate o recruiter con una profonda conoscenza del settore data science. Inoltre, assicurati che la valutazione bilanci competenze tecniche e soft skill come problem solving, visione di business e data storytelling.

4. Dai priorità all’esperienza pratica

Quando valuti i candidati, privilegia chi ha esperienza pratica rispetto a background puramente accademici. La data science è un campo operativo e le capacità di risolvere problemi reali spesso valgono più della teoria. Cerca candidati che abbiano dimostrato le proprie abilità tramite progetti, stage o contributi a community open source.

In che modo DataCamp può aiutare durante il processo di assunzione?

Sebbene le sfide nel reclutare data scientist e data analyst possano sembrare notevoli, le organizzazioni possono adottare misure per snellire il processo e assicurarsi di trovare i talenti giusti. Anche se DataCamp al momento non offre funzionalità di recruiting, mette comunque a disposizione strumenti potenti per migliorare la tua strategia di assunzione puntando su upskilling e sviluppo interno.

Investi nell’upskilling del team esistente

La domanda di professionisti dei dati spesso supera l’offerta disponibile. Invece di fare affidamento solo sul reclutamento esterno, valuta di sfruttare l’ampia libreria di corsi e progetti di DataCamp per reskilling e upskilling dei tuoi dipendenti. Sviluppando competenze di data science e analytics all’interno del team, puoi colmare il gap di talenti e creare un bacino di candidati qualificati dall’interno dell’organizzazione.

Personalizza la formazione per ruoli data specifici

Una delle insidie più comuni nelle assunzioni è la mancanza di chiarezza sulle competenze richieste. DataCamp offre percorsi di apprendimento specializzati che possono essere adattati alle esigenze specifiche del tuo business. Che tu voglia sviluppare expertise in data analysis, machine learning o data engineering, puoi creare programmi di formazione personalizzati per dotare il team delle competenze precise richieste dai ruoli.

Rendi più efficiente la valutazione dei candidati

Valutare i candidati per ruoli data può essere complesso, soprattutto quando bisogna considerare sia competenze tecniche sia soft skill. Utilizzando la piattaforma di DataCamp, puoi impostare assessment e progetti mirati che simulano compiti reali. Questo ti consente di valutare in modo più efficace le capacità di candidati esterni o interni, assicurandoti che possiedano il giusto mix di competenze tecniche e problem solving.

Sfrutta il programma di certificazione di DataCamp

Il rigoroso processo di certificazione di DataCamp garantisce che i learner siano ben preparati alle esigenze dei ruoli data. Puoi trarre vantaggio dalle certificazioni dando priorità ai candidati che hanno completato i corsi di DataCamp. Queste certificazioni sono un indicatore affidabile della competenza in diverse discipline di dati, analytics e AI.

Promuovi una cultura di apprendimento continuo

La data science evolve costantemente e per restare al passo serve un apprendimento continuo. Incoraggia il tuo team a sfruttare le opportunità in DataCamp, tra cui nuovi corsi, progetti e risorse della community. Questo impegno nell’apprendimento lungo tutto l’arco della vita non solo rafforza le capacità del team, ma rende anche la tua organizzazione più attraente per i talenti migliori che valorizzano crescita e sviluppo.

Concentrandoti sull’upskilling e creando un solido programma di formazione interna con DataCamp, puoi attenuare le difficoltà del recruiting in un mercato competitivo. Dai al tuo team la possibilità di crescere dall’interno e trasforma il processo di assunzione da rincorsa reattiva a vantaggio strategico. Inizia gratis oggi stesso.