Master | 21 Settembre 2017
Come diventare Data Scientist e lavorare con i Big Data

Come diventare Data Scientist e lavorare con i Big Data

Tra le nuove professioni si sente sempre più spesso parlare di analista dei dati; ma di cosa si tratta, cosa fa esattamente e come diventare Data Scientist professionista?

Partiamo da una premessa.

Dispositivi e software sempre più avanzati hanno totalmente rivoluzionato le nostre abitudini quotidiane al punto che non riusciamo più a vivere senza.

L’utilizzo del web, dei social network e di tutti gli strumenti ad essi connessi genera un immenso archivio di dati che raccontano abitudini, gusti e tendenze; dai dati si possono estrapolare importanti informazioni sui comportamenti umani ed è per questo motivo che l’analisi dei cosiddetti Big Data rientra tra le strategie operative aziendali.

Comprese le potenzialità nascoste dietro i Big Data, sempre più aziende manifestano l’esigenza di assumere figure professionali specializzate, in grado di maneggiare, ma soprattutto di interpretare, i dati, per estrapolare informazioni fondamentali per i processi di decision making.

Il lavoro del Data Scientist risponde perfettamente a tale esigenza.

In uno scenario occupazionale catastrofico, soprattutto per i giovani neo-laureati, emerge finalmente una buona notizia:  il Data Scientist è una figura ricercatissima sul mercato del lavoro.

E’ ormai qualche anno che la domanda di professionisti risulta in costante crescita; ed è ormai accertato il fatto che esiste un gap da colmare tra domanda e offerta.
Ciò significa che la richiesta supera di gran lunga la reale disponibilità di profili esperti, e significa anche che le prospettive occupazionali in tale settore sono più che buone.

Ti basti pensare che ad avere bisogno di un esperto nella gestione dei dati non sono soltanto le grandi multinazionali ma anche le piccole e medie aziende.

Prima di spiegarti cosa fa un Data Scientist facciamo un passo indietro.

Un po’ di storia…

Per quanto il termine inglese faccia decisamente più scena, la figura che ci apprestiamo ad analizzare altro non è che lo scienziato dei dati.

Si tratta di un profilo tutt’altro che nuovo; l’analisi dei dati provenienti da indagini sociali è in realtà una disciplina che esiste da più di due secoli e che potremmo identificare nella statistica.

Ciò che è cambiato a partire dagli anni ’90 in poi, con lo sviluppo di internet, è il formato dei dati, disponibili prevalentemente in digitale, la mole e le numerose e differenti fonti dalle quali provengono.

L’esigenza delle aziende è quindi quella di raccoglierli, metterli insieme, interpretarli e trasformarli in informazioni utili.

Facile a questo punto comprendere i motivi per i quali il Data Scientist è diventato indispensabile nel processo di definizione delle strategie aziendali; è altrettanto semplice comprendere le potenzialità dei dati ai fini di quella che potremmo definire ‘acquisizione di vantaggi competitivi’, sul mercato in generale ma nel settore di riferimento in particolare.

Cosa fa il Data Scientist

E’ stata definita la professione più sexy del XXI secolo, ma quali sono i motivi di tanto appeal?

Il primo è sicuramente l’ottimo potenziale in termini di opportunità di occupazione, un dettaglio che nell’attuale momento di crisi non può assolutamente essere trascurato.

Quello che però rende irresistibilmente affascinante la professione è la sua parte operativa, ovvero l’attività di analisi dei dati.

Volendo sintetizzare in una frase la professionalità in oggetto potremmo dire che: il Data Scientist è colui che si occupa di raccogliere, elaborare, analizzare, ma soprattutto di interpretare, enormi quantità di dati, così da fornire al management dell’azienda indicazioni utili per la definizione delle strategie operative.

Attraverso l’Analisi dei Big Data un professionista è in grado di realizzare una mappatura del comportamento degli utenti/clienti al fine di intercettare bisogni, preferenze e tendenze.
L’attività risulta particolarmente utile anche per prevedere le eventuali scelte future del potenziale target di riferimento.

I requisiti

Prima di addentrarci nel percorso formativo, e più in dettaglio del corso per diventare Data Scientist, scopriamo quali sono i requisiti per essere considerati professionisti.

Un Data Analyst professionista deve possedere capacità multidisciplinari; deve innanzitutto possedere una solida preparazione a indirizzo informatico. Sono inoltre indispensabili skills che rientrano nel campo della statistica, della matematica e dell’economia.

Tra i requisiti che esulano dall’aspetto tecnico-operativo è importante che figurino spiccate capacità di comunicazione. Un Data Scientist deve saper raccontare i risultati ottenuti dall’analisi dei numeri; deve essere in grado di interagire e comunicare in maniera efficace con i responsabili delle divisioni, nelle aziende di grandi dimensioni, o con la stessa proprietà, nelle piccole aziende.
E’ evidente che deve essere capace di adeguare la comunicazione all’interlocutore, che cambia a seconda delle dimensioni e della tipologia di azienda.

Non devono mancare curiosità, creatività, flessibilità, ma anche il non essere convenzionali nei ragionamenti rientra tra i requisiti di un buon analista dei dati.

master in data scientist

Come specializzarsi

Dopo aver evidenziato i requisiti essenziali per diventare un Data Scientist è tempo di parlare di formazione.

Non esiste un percorso specifico, ma esiste tuttavia l’esigenza di acquisire le competenze necessarie per operare nell’ambito dei Big Data con professionalità e competenza.

Si parte da una laurea, preferibilmente ad indirizzo scientifico, per arrivare a una specializzazione post-laurea specifica nel settore dell’analisi dei dati.

Scegliere un master dagli elevati standard qualitativi è importante ai fini di un più rapido inserimento nel mondo del lavoro.

Proprio per agevolare l’ingresso dei giovani neo-laureati sul mercato professionale l’Università Telematica Niccolò Cusano ha attivato il master in ‘Data Science: information & knowledge management per Data Scientist’.

Si tratta di un corso post-laurea di I livello, afferente alla facoltà di Ingegneria Informatica, che mira a fornire ai corsisti una base di competenze interdisciplinari sulla Data Science.
In particolare il master intende formare professionisti in grado di operare nell’ambito della progettazione e lo sviluppo di algoritmi informatici; profili in grado di comprendere, analizzare e gestire le informazioni e gli aspetti economici-giuridici correlati alla Data Science.

Il piano di studio del master in Data Scientist prevede l’approfondimento dei seguenti argomenti:

  • Basi di Dati
  • Big Data, Business Intelligence & Data Warehouse
  • Data Mining & Machine Learning
  • Semantica ed ontologie per la gestione delle informazioni
  • Text Mining & Natural Language Processing
  • Digital Marketing & Web Analytics
  • Gestione dei dati e dei processi attraverso piattaforme collaborative
  • Metodi e tecnologie per la gestione di progetti data-driven innovativi
  • Trattamento e gestione dei dati e delle informazioni: aspetti legali ed etici
  • Project Management nell’ambito della Data Science
  • Processi di comunicazione, promozione e divulgazione nella Data Science

Per il corsista è previsto un impegno annuale complessivo di 1500 ore, per un totale di 60 crediti formativi universitari.

Il costo annuo del master è di 2.500,00 euro da corrispondere in due rate di pari importo.

Per i laureati, da meno di 24 mesi, in discipline ingegneristiche ed economico-giuridiche, per tutti i laureati Unicusano e per i dipendenti della Pubblica Amministrazione è prevista una quota d’iscrizione ridotta pari a 2.200,00 euro.

Per rendere il corso accessibile a tutti Unicusano mette a disposizione la modalità formativa e-learning, o a distanza che dir si voglia.
Ciò significa che i corsisti possono frequentare il master a distanza e seguire le lezioni online, senza vincoli di orario.

Sbocchi lavorativi per un Data Analyst

Iniziamo con il sottolineare che l’esigenza di avvalersi di un professionista della Data Science riguarda sia il settore pubblico che quello privato.

Un altro dato interessante riguarda lo stipendio medio che raggiunge cifre più che interessanti fuori dai confini del nostro Paese.

Le opportunità di lavoro si concretizzano negli ambiti più svariati del mercato, da quello del commercio a quello sanitario, da quello delle telecomunicazione a quello finanziario.

Siamo sicuri che con questo post abbiamo chiarito i tuoi dubbi sulla professione del Data Scientist; non ti resta che iniziare a specializzarti e approfittare delle numerose offerte di lavoro nell’ambito della Data Science.

Per qualsiasi dubbio puoi contattare il nostro staff attraverso il modulo di contatto che trovi cliccando qui!

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