Impara la Data Science - Infografica

Dopo essere stata definita dall’Harvard Business Review il “lavoro più sexy del XXI secolo” nel 2012, Glassdoor l’ha indicata come “il miglior lavoro dell’anno” per il 2016.

Tuttavia, l’atteggiamento nei confronti dei data scientist è cambiato notevolmente in quei quattro anni: nel 2012 la maggior parte degli articoli cercava di spiegare chi è un data scientist e cosa fa esattamente. All’epoca, una breve ricerca su Google delle parole “How to become a data scientist” mostrava che il concetto aveva significati diversi per persone diverse. Nel 2016, questa ricerca ti restituisce ancora una varietà di articoli e un’ampia gamma di opinioni sull’argomento. Tuttavia, mentre il data scientist un tempo era una figura che poteva effettivamente esistere, sempre più articoli ora si concentrano sul spiegare perché il data scientist è un unicorno. 

Perché sono ancora pochi quelli che soddisfano le alte aspettative fissate, anche se la definizione di data scientist non è fissa. Le offerte di lavoro mostrano che le aziende cercano persone con capacità comunicative, creatività, ingegno, curiosità, competenze tecniche, … Il modo in cui a volte vengono descritte queste capacità fa sembrare impossibile per le persone diventare data scientist.

Con la domanda che supera l’offerta, è in aumento la tendenza verso team di data science piuttosto che singoli data scientist e, con essa, un rinnovato forte focus sul cosa e sul come della data science. Tuttavia, proprio come la definizione di data scientist, anche la definizione di data science è sfaccettata, e ci sono molti consigli là fuori per chi vuole imparare la data science. Queste informazioni, però, possono dipendere dal settore, dal contesto e dalla persona.