Le 15 principali competenze da data scientist per il 2026

L’ultima rivoluzione dell’IA ha continuato la significativa crescita dei volumi di dati che abbiamo visto negli anni precedenti. I dati ci rendono più informati e possono migliorare i processi decisionali di aziende, governi e cittadini. Ma per trasformare i dati in informazioni rilevanti, servono professionisti capaci di gestirli, analizzarli ed estrarne insight. Ed è qui che entrano in gioco le competenze di data science. 

La necessità di competenze da data scientist

Si prevede che il mercato globale del big data crescerà fino a 273,4 miliardi di dollari entro il 2026, più del doppio della dimensione di mercato prevista nel 2018. In altre parole: il big data è un grande business. Nonostante la domanda crescente, le aziende in tutto il mondo soffrono una carenza di professionisti qualificati. 

Una delle ragioni di questa carenza è la difficoltà per le aziende di trovare data scientist con il giusto set di competenze. Non c’è da sorprendersi: i data scientist sono professionisti con abilità diverse, non comunemente presenti in una singola persona. Per questo spesso vengono chiamati “unicorni”. 

Quali sono le competenze più importanti per un data scientist? È una domanda cruciale sia per chi aspira a entrare nel campo sia per i professionisti che vogliono migliorare le prospettive di carriera. 

I data scientist sono professionisti poliedrici e versatili. Data la natura delle loro responsabilità, servono un mix bilanciato di competenze tecniche e di leadership. In questo articolo tratteremo le competenze più richieste nell’industria della data science. Forniremo anche alcune risorse che possono aiutarti a sviluppare le competenze necessarie per i data scientist. 

Competenze tecniche per data scientist

Di seguito, abbiamo delineato alcune delle competenze tecniche chiave di cui i data scientist hanno bisogno per prosperare nel settore. 

1. Competenze in Python

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari, al primo posto in diversi indici di popolarità, come l’indice TIOBE e l’indice PYPL. 

Una delle ragioni della sua adozione globale è l’idoneità ai compiti di analisi dei dati. Sebbene non sia stato concepito originariamente per la data science, nel corso degli anni Python è evoluto fino a diventare il re del settore. 

Python è un pilastro centrale nello stack tecnologico di molte aziende. Con potenti librerie pronte all’uso, come pandas, NumPy e matplotlib, puoi eseguire con facilità ogni tipo di attività sui dati, dalla manipolazione e pulizia all’analisi statistica e alla visualizzazione. 

Vale anche la pena menzionare il dominio di Python nei sottodomini avanzati della data science, tra cui machine learning e deep learning. Qui, pacchetti e framework popolari come scikit-learn, Keras e TensorFlow forniscono la “magia” necessaria per costruire e addestrare algoritmi. 

Grazie alla sua sintassi intuitiva che richiama l’inglese, Python è un ottimo linguaggio da imparare per i programmatori alle prime armi.

Sviluppa le tue competenze in Python

Puoi iniziare il tuo percorso con i nostri corsi online, Introduction to Python o Introduction to Data Science with Python.

2. Competenze in R

Se Python è il re della data science, R è la regina. Sviluppato nel 1992, R è un linguaggio di programmazione open-source pensato specificamente per l’analisi statistica e computazionale. 

Ampiamente usato nella ricerca scientifica e nel mondo accademico, così come in settori come finanza e business, R ti consente di eseguire molti tipi di analisi dei dati. Ciò è dovuto principalmente alla ricca collezione di pacchetti per la data science disponibile nel Comprehensive R Archive Network (CRAN). 

Alcune delle librerie più popolari di R, come tidyr e ggplot2, fanno parte del tidyverse, una popolare raccolta di strumenti per la data science in R. 

La domanda di programmatori R è in rapida crescita. Tuttavia, rispetto agli utenti Python, il numero di data scientist con competenze in R è più limitato. Di conseguenza, i programmatori R sono tra i professionisti più pagati nell’IT e nella data science. 

Sviluppa le tue competenze in R

Se sei nuovo nella data science, prima o poi dovrai imparare a programmare. Il nostro consiglio è di iniziare scegliendo R o Python. Scopri le basi nel corso Introduction to R, poi passa al livello successivo con Intermediate R. Quindi, impara come un set dedicato di strumenti R può aiutarti a gestire e visualizzare i dati in Introduction to the Tidyverse.

3. Competenze in statistica e matematica

Non ti serve alcun background matematico per iniziare a imparare la data science, ma non andrai lontano nella tua carriera se non prendi confidenza con alcuni concetti matematici e statistici. 

Avere una buona base di statistica è fondamentale quando si scelgono e applicano le diverse tecniche sui dati disponibili, si costruiscono modelli solidi e si comprende correttamente il tipo di dati con cui si ha a che fare. 

Oltre alle basi di matematica insegnate nei comuni programmi scolastici, dovresti investire del tempo per imparare le basi di calcolo, probabilità, statistica e algebra lineare. La teoria bayesiana è inoltre un valore aggiunto se lavori con tecniche di IA e machine learning.

Sviluppa le tue competenze in statistica e matematica

Inizia senza codice con il corso Introduction to Statistics prima di passare a concetti più avanzati. DataCamp offre oltre 70 corsi incentrati su statistica e probabilità, così puoi scegliere la tua tecnologia preferita e rinfrescare le tue tecniche statistiche. 

4. Competenze in SQL 

Nonostante esista dagli anni ’60, SQL (Structured Query Language) è ancora una competenza imprescindibile per i data scientist. SQL è lo strumento standard del settore per gestire e comunicare con i database relazionali. 

I database relazionali consentono di archiviare dati strutturati in tabelle correlate tramite alcune colonne in comune. Una grande quantità di dati nel mondo, in particolare quelli proprietari delle aziende, è archiviata in database relazionali. Pertanto, SQL è una competenza indispensabile per ogni data scientist. Fortunatamente, rispetto a Python e R, SQL è un linguaggio lineare e piuttosto facile da imparare.

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Avvia le tue abilità di interrogazione su database relazionali con Introduction to SQL o impara a creare il tuo database in Introduction to Relational Databases in SQL. 

5. Competenze in NoSQL

Se SQL è lo strumento perfetto per gestire dati strutturati archiviati in tabelle con righe e colonne, le cose possono complicarsi quando si tratta di dati non strutturati. La maggior parte dei dati generati oggi (ad esempio audio, video, immagini satellitari, log di server web) è non strutturata, il che rende difficile archiviare ed elaborare tutto secondo il modello relazionale tradizionale. 

Per gestire i diversi tipi di dati non strutturati, sono disponibili altri tipi di database. Le cosiddette basi di dati NoSQL (Not only SQL) sono in grado di gestire grandi quantità di dati complessi e non strutturati. Esempi di database NoSQL sono MongoDB, Neo4j e Cassandra. 

Sviluppa le tue competenze in NoSQL

I database NoSQL sono all’avanguardia dell’innovazione nella data science. Inizia a padroneggiare questa tecnologia molto richiesta con il nostro corso su NoSQL Concepts. 

6. Competenze di visualizzazione dei dati

Una parte fondamentale del lavoro di un data scientist è comunicare i risultati dell’analisi dei dati. Solo se i decisori e gli stakeholder comprendono le conclusioni dell’analisi, i dati possono tradursi in azioni. Una delle tecniche più efficaci per raggiungere questo obiettivo è la visualizzazione dei dati.

La visualizzazione dei dati implica l’uso di rappresentazioni grafiche, come grafici, diagrammi e mappe. Queste rappresentazioni consentono ai data scientist di riassumere migliaia di righe e colonne di dati complessi e di presentarli in un formato comprensibile e accessibile.  

Il sottocampo della visualizzazione dei dati si sta evolvendo rapidamente, con importanti contributi da discipline come psicologia e neuroscienze, che aiutano i data scientist a identificare il modo migliore per comunicare informazioni attraverso i visual. 

Esistono molti strumenti per creare visualizzazioni efficaci, tra cui le librerie di Python come matplotlib, le librerie di R come ggplot2 e i software di Business Intelligence più diffusi, come Tableau e Power BI.

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Fai un’introduzione senza codice con Understanding Data Visualization o esplora l’intera gamma di corsi di visualizzazione dei dati di DataCamp. Da plotly a Power BI, troverai corsi dedicati agli strumenti e alle tecnologie che preferisci.

7. Competenze in machine learning e IA 

Machine learning e IA sono tra gli argomenti più caldi della data science. Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale focalizzato sullo sviluppo di algoritmi che imparano a svolgere compiti senza essere esplicitamente programmati.

Dai consigli di Netflix ai filtri di Instagram, il machine learning è integrato nella vita di tutti i giorni. L’uso crescente di sistemi di machine learning sta portando a una domanda sempre maggiore di data scientist con competenze in questo ambito. Statistiche del 2020 mostrano che l’82% delle aziende aveva bisogno di persone con competenze di machine learning, mentre solo il 12% riteneva sufficiente l’offerta di professionisti qualificati.

Sviluppa le tue competenze in machine learning e IA

Comprendi i fondamenti con il nostro corso Understanding Machine Learning o scopri come questa tecnologia migliora il business in Machine Learning for Business. Per l’intelligenza artificiale, dai un’occhiata allo skill track AI Fundamentals e al nostro articolo su come imparare l’IA da zero.  

8. Competenze in deep learning

Un passo oltre per chi pratica il machine learning è il deep learning. Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che si concentra su potenti algoritmi, chiamati reti neurali artificiali, ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano.

La maggior parte dei progressi dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni deriva dal deep learning. Le reti neurali sono alla base di alcune delle applicazioni più dirompenti e sorprendenti, tra cui auto a guida autonoma, assistenti virtuali, riconoscimento delle immagini e robot. 

Conoscere teoria e pratica delle reti neurali sta diventando rapidamente un fattore decisivo nell’assunzione o nella promozione dei data scientist. È però giusto dire che il deep learning è una disciplina complessa che richiede un livello avanzato di matematica e programmazione. Per questo i professionisti dei dati competenti in deep learning sono tra i più pagati nel settore.

Sviluppa le tue competenze in deep learning

Avvia il tuo percorso imparando a costruire reti neurali in alcuni dei framework più popolari per il deep learning. Prova i nostri corsi Introduction to Deep Learning with Keras e Introduction to TensorFlow in R.

9. Competenze in elaborazione del linguaggio naturale

Gli esseri umani comunicano principalmente attraverso linguaggio e testo. Non sorprende, quindi, che gran parte dei dati che raccogliamo sia in questo formato. Il natural language processing (NLP) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’estrazione di informazioni significative dal linguaggio naturale e dal testo. 

L’NLP è in crescita nel settore dei dati. Tecniche di NLP basate su machine learning e deep learning alimentano alcune delle applicazioni più diffuse, come motori di ricerca, chatbot e sistemi di raccomandazione.

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Scopri come Python può aiutarti a estrarre insight dal testo nello skill track Natural Language Processing in Python o porta le tue competenze in R al livello successivo con Introduction to Natural Language Processing in R. 

10. Competenze in Big Data

Quando si tratta di elaborare enormi quantità di dati complessi ad alta velocità, affidarsi solo a Python o R potrebbe non bastare. L’ecosistema Big Data comprende strumenti e tecnologie in rapida crescita progettati per eseguire l’analisi di big data in modo più veloce, scalabile e affidabile. Questi compiti vanno dai processi ETL e la gestione dei database all’analisi dei dati in tempo reale e alla schedulazione dei task. 

Sviluppa le tue competenze in Big Data

Impara le basi della gestione ed elaborazione distribuita dei dati con il nostro Big Data with PySpark Skill Track, oppure scopri come programmare i workflow di dati con il corso Introduction to Airflow in Python.

11. Competenze nel cloud computing

In parallelo all’evoluzione dell’ecosistema Big Data, i servizi basati su cloud stanno diventando rapidamente l’opzione di riferimento per molte aziende che vogliono sfruttare al massimo la loro infrastruttura dati. 

Il panorama del cloud computing è dominato dalle big tech, ovvero Amazon Web Services, Microsoft, Azure e Google Cloud. Questi provider offrono soluzioni su misura a seconda delle esigenze del cliente e molti strumenti per i dati che consentono di condurre il workflow di data science senza uscire dal cloud.   

Sviluppa le tue competenze in AWS e cloud computing

Approfondisci le basi con i nostri corsi no-code: Understanding Cloud Computing e AWS Cloud Concepts. Poi impara a ottimizzare i tuoi workflow in Introduction to AWS Boto in Python.

Soft skill per data scientist

Sebbene le capacità tecniche siano una parte significativa delle competenze di un data scientist, ci sono anche abilità meno tangibili di cui avrai bisogno per prosperare nel settore. 

12. Acume di business

I dati non sono altro che informazioni. Come esseri umani, il nostro corpo raccoglie costantemente informazioni attraverso i sensi. Ma per dare un senso a quelle informazioni, dobbiamo comprenderne il significato e le implicazioni. Lo stesso vale quando si analizzano grandi quantità di dati. Per scoprire informazioni significative, dobbiamo prima comprendere i dati con cui abbiamo a che fare. 

Oltre alle competenze tecniche citate, i data scientist dovrebbero avere anche una solida comprensione del settore o dell’industria in cui lavorano, che si tratti di finanza, sanità, marketing o altro. Questa conoscenza specifica del dominio è fondamentale per dare un senso ai dati e condurre analisi migliori.

13. Competenze di comunicazione

La data science non è solo matematica e programmazione; è anche presentazione e comunicazione degli insight emersi dall’analisi. Se le persone non capiscono i risultati, il tuo lavoro di scienziato non sarà prezioso per un’azienda. 

Per trasformare i dati in decisioni, i data scientist devono saper comunicare correttamente i propri insight. Inoltre, dovrebbero saper raccontare storie coinvolgenti sui dati. A tal fine, approcci e framework innovativi per la comunicazione, come lo storytelling con i dati, possono fare una grande differenza.

14. Competenze in etica dei dati

La tecnologia di per sé è neutrale. L’uso che se ne fa, no. Negli ultimi anni, alcune aziende data-driven sono finite sotto i riflettori per pratiche e applicazioni con il potenziale di impattare negativamente su persone e società. Questo ha minato la credibilità e la fiducia che i cittadini ripongono nelle aziende e, più in generale, nella tecnologia.

Per garantire che i dati abbiano impatti positivi, i data scientist dovrebbero sviluppare una consapevolezza etica. Ciò implica familiarizzare con concetti importanti, come privacy dei dati, bias degli algoritmi e feedback loop, e lavorare per sviluppare algoritmi equi, trasparenti e responsabili. Potresti anche voler approfondire l’etica dell’IA, dato che potrebbe diventare un grande tema nei prossimi anni. 

15. Consapevolezza ambientale

Il mondo è nel mezzo di una crisi climatica senza precedenti. Il cambiamento climatico e la rapida perdita di biodiversità minacciano le condizioni che rendono possibile la vita umana. Sebbene spesso omesso, il settore digitale, inclusa la data science, deve riflettere sul proprio impatto ambientale. 

Archiviare ed elaborare enormi quantità di dati e addestrare algoritmi di machine learning richiedono molta energia, con conseguenti ulteriori emissioni di CO2 in atmosfera. Ad esempio, nel 2019 è stato stimato che l’addestramento di un grande modello di deep learning possa emettere oltre 626.000 libbre di CO2 equivalente, quasi cinque volte le emissioni sull’intero ciclo di vita di un’auto americana media, incluse quelle associate alla produzione. Inoltre, i data center, dove sono archiviati ed elaborati la maggior parte dei dati, consumano anche molta acqua per raffreddare i server. 

Grafico: MIT Technology Review. Fonte: Strubell et al.

Per affrontare la crisi climatica, i data scientist dovrebbero essere consapevoli dell’impatto ambientale del proprio lavoro e, più in generale, dell’industria della data science. Questo potrebbe aiutare a ottimizzare e ridurre i consumi energetici e a sviluppare pratiche più sostenibili.

Competenze da data scientist: considerazioni finali

Questo articolo ha trattato le 15 competenze più richieste per i data scientist. Impararle tutte può essere impegnativo, persino travolgente, soprattutto se sei all’inizio del tuo percorso nella data science. Tuttavia, non c’è motivo di stressarsi. Pochissimi data scientist hanno un set di strumenti così completo. 

Dovresti iniziare imparando alcune competenze di base, tra cui Python, R e/o SQL, e i fondamenti di statistica, per poi passare progressivamente ad altri argomenti. 

Ma quali competenze da data scientist dovresti imparare dopo? Non esiste una risposta esatta. Molto probabilmente il tuo percorso dipenderà dai requisiti del tuo lavoro. Ad esempio, se finisci a lavorare per un provider cloud, probabilmente dovrai imparare competenze di cloud computing. D’altra parte, se la tua azienda si concentra sul machine learning, sai già cosa ti serve per ottenere una promozione. 

Infine, se vuoi semplicemente migliorare il tuo set di competenze, il nostro consiglio è semplice: impara quelle che ti interessano di più! Dai un’occhiata alla nostra guida su come diventare data scientist per altri consigli su come intraprendere questo percorso professionale entusiasmante. Inizia a imparare oggi con il nostro career track Data Scientist with Python.