I migliori lavori di data science del futuro

La data science è la chiave del nostro futuro. Per questo motivo, chi è interessato a lavorare nel settore è fortunato. Il campo è in rapida espansione e in continua evoluzione, soprattutto perché i dati incidono e influenzano la maggior parte degli aspetti della nostra vita quotidiana.

Se ti interessa lavorare nella data science, è importante restare al passo con le ultime tendenze del settore proiettate nel futuro. Le nuove tecnologie sono sempre in crescita e all’orizzonte non mancano le opportunità di carriera.

In questo articolo, esploreremo:

• Le diverse professioni della data science e i lavori più interessanti del futuro

• I diversi fattori che influenzano la direzione dei futuri lavori di data science

• Le competenze importanti per una carriera nella data science.

Entriamo subito nel vivo!

Lo stato attuale dei lavori nella data science

Attualmente, ci sono tre sottoinsiemi chiave nella data science in cui rientra la maggior parte dei lavori. L’occupazione in ciascuno di questi ambiti è elevata e si prevede che crescerà ancora da oggi fino al 2030.

Questi sottoinsiemi si concentrano su diverse nicchie, come la raccolta, l’analisi, la modellazione e la reportistica dei dati. Diamo una rapida occhiata a ciascuno di questi ruoli chiave:

Data Analyst

I data analyst sono una delle professioni più rilevanti del settore. Raccolgono dati dai database, li organizzano e li studiano per trarre conclusioni relative all’argomento in esame.

Attraverso la raccolta e l’interpretazione, i data analyst arrivano a conclusioni su ciò che i dati esprimono. Con questi insight, sono nella posizione ideale per risolvere problemi e aiutare le aziende a diventare più solide.

Data Scientist

Questo ruolo viene spesso confuso con quello del data analyst. Tuttavia, essere un data scientist richiede un approccio più orientato alle soluzioni, che spesso comporta lo sviluppo di nuovi modelli e metodi di analisi.

I data scientist sono spesso impiegati da un’organizzazione per individuare tendenze e fornire consulenza sulla strategia aziendale.

Data Engineer

Le infrastrutture dati che elaborano dati grezzi e li trasformano in qualcosa di comprensibile sono progettate e mantenute dai data engineer. Questi professionisti preparano il terreno affinché data scientist e analyst possano lavorare in modo efficiente.

Per creare e gestire questi sistemi, i data engineer necessitano di solide competenze di programmazione e devono essere proficienti in diversi linguaggi.

Fattori che influenzano i lavori futuri nella data science

Il futuro della data science è luminoso e in costante evoluzione. I progressi tecnologici e la crescente diffusione dell’uso dei dati nelle aziende sono elementi chiave delle tendenze future.

Progressi tecnologici

Con l’ascesa dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del cloud computing, i professionisti qualificati stanno diventando sempre più abili nel lavorare con i dati.

Questi progressi consentono alle aziende di ottenere analisi dati più efficaci ed efficienti a costi sempre più accessibili.

Esplosione dei dati

Ogni giorno, le persone comuni creano una quantità enorme di dati attraverso canali come Facebook e Google. Allo stesso tempo, la maggior parte delle aziende oggi utilizza i dati per strategie più efficaci.

Con questa generazione di dati in continua crescita, aumenta anche la disponibilità di lavori per chi sa elaborare e interpretare tali dati.

Molte aziende impiegano propri data analyst, data scientist o data engineer per gestire e interpretare i dati fondamentali per il corretto funzionamento delle loro operazioni.

Privacy dei dati ed etica

Lo sviluppo tecnologico rapido ha reso ancora più importanti le discussioni su come proteggere e usare responsabilmente i dati.

In poche parole: etica dei dati e regole sulla privacy possono essere molto complesse da gestire!

Molte aziende non considerano questi fattori, finendo per violare standard accettabili.

Per questo motivo, cresce la necessità di esperti in privacy dei dati ed etica, profondi conoscitori degli standard e con competenze multidisciplinari.

6 migliori lavori futuri nella data science

Il bacino dei lavori nella data science è già ampio e si prevede una crescita del 36% entro il 2030.

Crescita dei lavori per data scientist - fonte

A quel punto, tecnologie come l’IA potrebbero iniziare a ridurre la necessità del coinvolgimento umano nella data science.

Fino ad allora, l’uso dell’IA sta dando vita a nuove carriere nel campo della data science, come quelle illustrate di seguito:

1. Responsabile etico dell’IA

L’uso dell’intelligenza artificiale comporta molte implicazioni etiche.

Molte aziende stanno scegliendo di assumere responsabili etici dell’IA che monitorano e guidano l’uso di questa tecnologia per garantire che gli standard etici siano sempre rispettati e mantenuti.

In questo ruolo, è fondamentale trovare un equilibrio per assicurarsi che l’uso dell’IA serva correttamente gli interessi di consumatori, cittadini e azienda. Scopri di più sull’etica dell’IA in un articolo a parte.

2. Data Translator

I data translator sono il collegamento tra i dati grezzi e il processo decisionale.

Sono esperti di raccolta, interpretazione e modellazione dei dati e sono in grado di comprendere a fondo gli aspetti più tecnici della data science.

Non solo: sono anche abili nella strategia aziendale. I data translator supportano le decisioni applicando la loro ampia gamma di competenze per assicurarsi che l’azienda funzioni nel modo più efficace possibile.

3. Esperto di privacy dei dati

Non solo i dati di consumatori e cittadini devono essere protetti: anche i dati riservati di un’azienda sono altrettanto vitali. Per questo motivo, le aziende assumono esperti di privacy dei dati per fornire consulenza sulla sicurezza delle informazioni.

Un esperto di privacy dei dati garantisce la sicurezza delle informazioni sensibili di personale, clienti e partner.

La conoscenza delle pratiche e delle leggi sulla protezione dei dati è indispensabile per questo ruolo, così come una solida conoscenza dell’IT e dei software pertinenti.

4. Amministratore di database

Con la crescita delle aziende, si accumulano informazioni che devono essere organizzate per mantenerle efficienti e sicure.

Gli amministratori di database sono le persone responsabili della gestione dei database e di garantirne la costante disponibilità.

Il funzionamento fluido del tuo database garantisce che le informazioni corrette siano sempre accessibili in qualsiasi momento.

Sono inoltre responsabili della stesura e dell’applicazione delle policy relative all’uso del database affinché la sua integrità resti intatta.

5. Machine Learning Scientist

Questo ruolo è meno focalizzato sui dati in sé e pone invece maggiore enfasi sugli algoritmi che usano i dati o sull’ingegneria del software impiegata per elaborarli.

I compiti specifici di uno specialista di machine learning possono essere piuttosto vari, anche se tendono a essere fortemente orientati alla ricerca.

Per avere successo in questo ruolo, servono competenze nel deployment dei modelli e una profonda conoscenza dell’intelligenza artificiale. Scopri di più sul machine learning e su come iniziare la tua carriera nel settore in un post dedicato.

6. Machine Learning Engineer

Questo ruolo è incentrato sulla creazione di algoritmi e dataset. È anche una professione strettamente collegata a quella del machine learning scientist. Tuttavia, i machine learning engineer sono più pratici e meno orientati alla ricerca.

Sviluppo di algoritmi, oltre a test e manutenzione, sono attività chiave in questo ruolo.

Di conseguenza, una formazione in informatica e ingegneria del software è necessaria per avere successo come machine learning engineer. Scopri come diventare machine learning engineer in un post dedicato.

Competenze necessarie per i lavori futuri nella data science

Poiché le tendenze future della data science sono in gran parte orientate all’IA, noterai che alcune delle competenze in questa sezione servono a garantirti rilevanza nel settore e longevità professionale.

Altre competenze qui elencate sono più familiari e le hai sempre dovute includere nella tua lettera di presentazione quando ti candidi per lavori nella data science:

• Ingegneria del software e coding. La padronanza di linguaggi come Python, nonché l’ingegneria dei dati e la modellazione, sono competenze necessarie per molte carriere nei lavori futuri di data science.

• Analisi dei dati. Saper individuare un’esigenza, così come i dati rilevanti per soddisfarla, è una competenza richiesta dalla maggior parte dei lavori nella data science. Vale per i ruoli di oggi e per quelli di domani. Scopri di più sull’analisi dei dati in questo corso di DataCamp.

• Comunicazione orale e scritta. Saper riportare in modo efficace le tue scoperte, sia oralmente sia per iscritto, è un requisito di quasi ogni ruolo nel campo della data science.

• Conoscenza delle leggi sulla privacy dei dati. La privacy dei dati sta diventando sempre più importante man mano che la quantità di dati prodotti ogni giorno continua a crescere. Anche la consapevolezza pubblica sulla privacy aumenta, incrementando l’esigenza per le aziende di rispettare le normative. In quest’area è generalmente necessaria una consulenza esperta.

• Informatica. La conoscenza dell’informatica è essenziale per creare sistemi che elaborino i dati in modo efficace. I machine learning engineer sono tra i ruoli che richiederanno conoscenza e padronanza dell’informatica.

• Conoscenza dell’etica. La conoscenza dell’etica è fondamentale per la raccolta e la valutazione etica dei dati di consumatori e cittadini. L’uso dei dati ha un grande potenziale per impattare positivamente o negativamente la vita delle persone. Le aziende che trattano dati devono cercare una consulenza esperta su come farlo in modo etico.

Considerazioni finali

La natura dei lavori nella data science cambia e si adatta costantemente, come abbiamo visto con la rapida comparsa delle tecnologie di intelligenza artificiale.

La fluidità di questa tecnologia ha reinventato la data science e il modo in cui si lavora nel settore.

Con questa evoluzione stanno emergendo nuove carriere nella data science, nonostante i timori di un possibile cambio di rotta indotto dall’IA entro il 2030.

Quello che è chiaro, al momento, è l’importanza dell’apprendimento continuo e dell’adattabilità per chi vuole restare rilevante nel campo della data science!

Inizia oggi la tua carriera con il career track Data Scientist with Python di DataCamp, che copre tutte le competenze essenziali per avere successo come data scientist.