Gli analisti dei dati rientrano tra le nuove figure professionali più richieste dal mondo del lavoro. In un contesto economico e sociale che è caratterizzato dalla presenza di software e di device sempre più avanzati, l’impiego dei social network e di Internet porta con sé una mole di dati quasi infinita: dati che raccontano i nostri bisogni, i nostri comportamenti e le nostre preferenze, e che anche per questo motivo devono essere gestiti e organizzati da chi li raccoglie. Da essi, infatti, è possibile estrarre un vasto assortimento di informazioni: è qui che entra in gioco l’analisi dei big data, che costituisce una delle strategie operative più rilevanti per le aziende.
Le imprese ormai hanno capito che dietro i big data si celano delle potenzialità immense che vale la pena di sfruttare: ecco, quindi, che richiedono professionisti specializzati che abbiano le competenze necessarie per interpretare, utilizzare e maneggiare i dati, che si riveleranno molto preziosi nell’ambito dei processi di decision making. Un esperto di data science a Bologna, a Milano, a Cagliari o in qualsiasi altra parte del mondo vanta capacità e skills che sono decisamente richieste al giorno d’oggi.
La formazione di un data scientist
Ma qual è il percorso che è necessario seguire se si è interessati a diventare un data scientist? A dir la verità non esiste una via di accesso univoca, fermo restando che è molto importante acquisire tutte quelle competenze che sono fondamentali per agire con successo nel mondo dei big data. E se il diploma di laurea dovrebbe essere a indirizzo scientifico – ma non è un vincolo da cui non si può derogare – ciò che conta è soprattutto la specializzazione post-laurea, che ovviamente deve riguardare l’analisi dei dati. Si rende indispensabile, dunque, un master che garantisce un inserimento veloce nel mondo del lavoro.
Che cosa fa un data analyst
Le capacità che sono richieste a un data analyst professionista sono numerose e multidisciplinari: la preparazione di natura informatica, però, è pressoché imprescindibile, insieme con le skills che hanno a che fare con gli ambiti dell’economia, della matematica e della statistica. Al di là della dimensione più prettamente operativa e tecnica, inoltre, è importante tenere in considerazione altri requisiti, relativi – per esempio – alla capacità di comunicazione. Un’abilità di questo tipo serve per consentire ai data scientist di raccontare e illustrare i risultati che vengono ricavati dall’esame dei numeri che vengono analizzati. Al tempo stesso, un professionista deve avere la capacità di interagire in modo appropriato con i responsabili e con la proprietà dell’azienda per la quale lavora. La comunicazione deve cambiare e adattarsi al tipo di interlocutore, il quale a sua volta varia in funzione del tipo di impresa. La flessibilità e l’inventiva sono due ulteriori doti apprezzate, insieme con la flessibilità e la curiosità; un data analyst, inoltre, deve essere in grado di addentrarsi in ragionamenti non convenzionali.
Che cosa si studia
Il piano di studio di un master in data scientist si basa su approfondimenti e tematiche che riguardano il mondo dei big data, ma non solo: si va dalla web analytics al digital marketing, passando per il machine learning e il data mining. Sono oggetto di studio anche i processi di comunicazione, di promozione e di divulgazione che sono coinvolti nella data science; inoltre, vengono affrontati e analizzati i metodi e le tecnologie per la gestione di progetti data-driven, la semantica per la gestione delle informazioni, la business intelligence e gli aspetti etici e legali che sono correlati con la gestione e il trattamento delle informazioni e dei dati. Ultimo ma non meno importante è il project management nel campo della data science.
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