Competenze in ambito dati più richieste
Il futuro dell’industria dei dati sembra promettente. A livello globale, si prevede che il mercato dei big data raggiungerà i 103 miliardi di dollari entro il 2027. E con un numero crescente di aziende che costruiscono il proprio business sui dati, c’è un ampio bisogno di persone che sappiano gestirli, analizzarli e presentarli. Per questo, solide competenze sui dati sono essenziali per chiunque voglia entrare nel settore.
I professionisti dei dati sono molto richiesti fin dall’ascesa dei big data. Poiché questa tendenza non mostra segnali di rallentamento, abbiamo evidenziato alcune delle competenze più richieste nel settore.
1. Competenze in Python
Python è un popolare linguaggio di programmazione open-source e una competenza imprescindibile per i professionisti dei dati. Nel 2017, Forbes ha riportato che Python ha registrato un tasso di crescita del 456% rispetto all’anno precedente, un balzo spiegato in parte dall’applicabilità del linguaggio all’industria dei dati.
Per l’analisi dei dati, Python è difficilmente battibile. La sintassi intuitiva del linguaggio consente di creare e gestire sistemi di dati con facilità e velocità.
Inoltre, con così tante persone che utilizzano il linguaggio per lavorare con i dati, sono disponibili molti pacchetti e framework pronti all’uso, il che significa che raramente serve partire da zero. La popolare libreria pandas, ad esempio, contiene numerosi strumenti per manipolare, analizzare e rappresentare strutture e set di dati complessi.
Generiamo un’enorme quantità di dati e la necessità di organizzarli e manipolarli non è mai stata così importante. Fare data analytics con Python è semplicemente logico, uno dei motivi per cui è una parte centrale dello stack tecnologico di molte aziende.
Python è anche un’ottima scelta per le visualizzazioni dei dati, sia semplici che interattive. Anche qui, l’ampia gamma di librerie e pacchetti offre moltissime opzioni.
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2. Competenze in SQL e NoSQL
Sebbene SQL esista dagli anni ’60, la sua importanza non può essere sottovalutata, né la sua attualità. Secondo una ricerca di Emsi, nel solo maggio 2021 c’erano 217.968 offerte di lavoro uniche che menzionavano SQL.
SQL sta per Structured Query Language. Questo elemento essenziale dell’industria dei dati ha un compito importante: ci permette di comunicare e porre domande (query) ai database relazionali. Puoi pensare a SQL sia come a un linguaggio sia come a un tipo di database.
Con così tanti dati nel mondo, servono modi efficaci per archiviarli ed estrarre informazioni quando necessario. I database sono una soluzione di riferimento nelle aziende di tutte le dimensioni e in tutti i settori.
Abbiamo sia database relazionali o SQL, strutturati in base alle relazioni tra i punti dati, sia database non relazionali o NoSQL, meno strutturati e in grado di gestire grandi quantità di dati complessi.
Per emergere nell’industria dei dati, devi saper gestire entrambi i tipi di database e usare SQL e le sue varianti per interrogarli e raccogliere informazioni.
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3. Competenze in R
Potenza statistica, R è il linguaggio preferito della ricerca accademica in tutto il mondo. È anche ampiamente utilizzato nell’industria dei dati, grazie alla sua flessibilità e versatilità nei compiti legati ai dati.
Creato inizialmente da statistici per il calcolo statistico, R può essere utilizzato per esplorare, modellare e visualizzare i dati. Può anche gestire, archiviare e analizzare dati ed eseguire modellazione statistica.
R è il linguaggio di elezione per molti machine learning engineer, data scientist e analyst. Di conseguenza, esiste una pletora di pacchetti e librerie che supportano i professionisti dei dati nel loro lavoro ed estendono le capacità di R. Nel 2017, ad esempio, Revolution Analytics segnalava oltre 10.000 pacchetti sul Comprehensive R Analysis Network (CRAN)—un repository pubblico di strumenti per R.
Al momento della stesura (giugno 2022), R detiene la pole position nei dati nel Technology Index di Pluralsight, che aggrega miliardi di punti dati mensilmente per rivelare i tassi di crescita e la popolarità di vari strumenti e competenze tecnologiche.
Non solo richieste, ma le competenze in R sono anche tra le più pagate nell’IT e nei dati.
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4. Competenze in data visualization
I dati custodiscono segreti, e sta ai professionisti dei dati estrarli e trasformarli in un formato comprensibile a tutti.
Le visualizzazioni sono rappresentazioni grafiche dei dati; ci aiutano a condensare informazioni complesse in qualcosa di agile e facile da leggere. In fondo, una dashboard ben presentata o un report ricco di grafici hanno un impatto molto maggiore rispetto a righe e colonne di numeri.
Le visualizzazioni ci aiutano anche a individuare differenze tra variabili e a scoprire pattern non evidenti in un formato tabellare, rendendole uno strumento utile per l’analisi.
Poiché aziende di tutte le dimensioni e settori hanno bisogno di persone che sappiano comunicare efficacemente insight dai dati, la domanda di competenze in data visualization è in costante aumento.
I professionisti dei dati usano diversi strumenti per comunicare i risultati in formato visivo, tra cui Python, R, Tableau, Power BI e fogli di calcolo.
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5. Competenze in machine learning e NLP (Natural Language Processing)
Si prevede che il mercato globale del machine learning raggiungerà l’impressionante cifra di 209 miliardi di dollari entro il 2029, e la domanda di persone con queste competenze sta aumentando di conseguenza.
Statistiche del 2020 mostrano che l’82% delle organizzazioni aveva bisogno di persone con capacità di machine learning, mentre solo il 12% riteneva sufficiente l’offerta di professionisti del settore.
Nell’attuale mondo data-driven, è difficile trovare un settore che non si affidi al machine learning in un modo o nell’altro. Che si tratti di prevedere il ROI, stimare i fabbisogni di inventario futuri o prevedere il comportamento dei consumatori, il machine learning lavora dietro le quinte.
Il Natural Language Processing (NLP), un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), è anch’esso in crescita nell’industria dei dati. I testi contengono una grande quantità di informazioni utili e le tecnologie di text mining basate su NLP aiutano i professionisti a trovare rapidamente ciò che cercano.
Significa anche che i nostri computer possono analizzare il testo e organizzare i dati in modo significativo, aiutando i professionisti dei dati a analizzare efficacemente enormi quantità di dati testuali.
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6. Competenze in Amazon Web Services (AWS) e cloud computing
Poiché le organizzazioni pubbliche e private raccolgono e archiviano più dati che mai, serviva un modo intelligente per gestire questa massa di informazioni, che non richiedesse enormi server in sede (o i relativi costi di manutenzione).
I servizi cloud sono la soluzione di riferimento per molte realtà. Prodotti digitali come Amazon Web Services (AWS) consentono ai clienti di raccogliere una quantità di informazioni senza precedenti in data lake e offrono anche strumenti integrati che agevolano l’analisi.
I professionisti dei dati che vogliono allineare le proprie competenze alla domanda dovrebbero investire nella conoscenza del cloud computing. Secondo Statista, AWS è il servizio cloud più popolare al mondo, con una quota di mercato del 33% nel Q1 2022.
Oltre ad AWS, è utile conoscere le basi di Microsoft Azure e Google Cloud Platform, che detengono rispettivamente quote di mercato del 21% e del 10%.
Ovviamente, non si tratta solo di conoscere i sistemi utilizzati dalle aziende. Si tratta anche di saper scalare la tua architettura e i tuoi sistemi dati, cosa che il cloud permette di fare. Non puoi, ad esempio, far stare un dataset molto grande in un ambiente locale, o potresti aver bisogno di più potenza hardware di quella che il tuo dispositivo può fornire.
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7. Competenze in ETL (Extract, Transform, Load)
Le competenze di data engineering sono molto ricercate. Il Tech Job Report 2020 di DICE ha mostrato che il data engineering è stato il lavoro in più rapida crescita, superando persino la data science. Extract, transform, and load (ETL) è una competenza di data engineering che ci aiuta a elaborare in modo efficiente i big data.
Con competenze ETL nel tuo arsenale tecnico, puoi costruire le pipeline di dati necessarie per raccogliere dati, trasformarli nel formato richiesto e quindi caricarli nei sistemi di archiviazione.
ETL significa saper raccogliere dati da una serie di fonti, sia strutturate che non strutturate, e renderli utilizzabili e leggibili—qualcosa di cui tutte le aziende hanno bisogno per competere in un panorama data-driven.
In un sondaggio Cord del 2022 su 1.600 professionisti dei dati, ETL è stata indicata come una competenza “primaria”.
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8. Competenze in statistica
Anche se non serve un Master o un dottorato in statistica o matematica per lavorare con i dati, è importante una solida comprensione di alcuni concetti chiave.
La statistica, come disciplina, riguarda la raccolta, l’organizzazione, l’analisi e l’interpretazione delle informazioni, quindi è evidente la forte sovrapposizione tra la statistica matematica e le pratiche della data science.
Comprendere determinati principi e tecniche statistiche consente ai professionisti dei dati di costruire modelli matematici e statistici “robustificati” e di comprendere correttamente i dati che stanno analizzando.
Se vuoi rafforzare le tue abilità matematiche, punta ad avere una conoscenza operativa di significatività, probabilità, test d’ipotesi e regressione.
Il pensiero bayesiano—una scuola di pensiero basata sul principio di calcolare e aggiornare le probabilità sulla base di nuove evidenze o dati—è utile anche per chi lavora con tecnologie di AI.
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9. Competenze in AI
Saper usare e mettere a punto strumenti basati sull’AI può trasformare i professionisti dei dati in vere e proprie potenze analitiche, in grado di raccogliere e analizzare enormi set di dati molto più velocemente rispetto a chi lavora senza assistenza AI.
ZDNet riporta che ogni mese ci sono circa 10.000 offerte di lavoro in AI e data science, con molte aziende alla ricerca di persone che comprendano le soluzioni pronte all’uso e abbiano una conoscenza più approfondita di deep learning e reti neurali.
L’intelligenza artificiale è un vasto campo che comprende tutti gli strumenti e le tecnologie che simulano l’intelligenza umana, inclusi pilastri del settore come machine learning e NLP.
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Ruoli diversi richiedono competenze diverse
Le competenze sui dati che abbiamo trattato sopra sono utili per tutti i professionisti, ma alcuni ruoli richiederanno una conoscenza approfondita di determinate abilità.
Per esempio, non puoi essere un machine learning engineer senza una solida comprensione del machine learning. Allo stesso modo, non otterrai un lavoro come database administrator senza una buona conoscenza operativa di SQL e NoSQL. D’altra parte, probabilmente non avrai bisogno di competenze ETL avanzate per un ruolo entry-level da data analyst.
Quali competenze sono quindi più importanti in ciascun ruolo? Dai uno sguardo all’infografica qui sotto:
Conclusione
L’industria dei dati è in piena espansione e i professionisti dei dati sono richiesti in tutto il mondo. Ottenere il lavoro dei tuoi sogni nel settore dei dati è una questione di sviluppare le competenze tecniche di base che i datori di lavoro cercano - dai un’occhiata alle ultime offerte di lavoro su DataCamp Jobs per saperne di più.
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