{"id":24449,"date":"2017-09-21T18:39:35","date_gmt":"2017-09-21T16:39:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/?p=24449"},"modified":"2017-09-26T10:25:34","modified_gmt":"2017-09-26T08:25:34","slug":"come-diventare-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unicusano.it\/blog\/didattica\/master\/come-diventare-data-scientist\/","title":{"rendered":"Come diventare Data Scientist e lavorare con i Big Data"},"content":{"rendered":"

Tra le nuove professioni si sente sempre pi\u00f9 spesso parlare di analista dei dati<\/strong>; ma di cosa si tratta, cosa fa esattamente e come diventare Data Scientist professionista?<\/p>\n

Partiamo da una premessa.<\/p>\n

Dispositivi e software sempre pi\u00f9 avanzati hanno totalmente rivoluzionato le nostre abitudini quotidiane al punto che non riusciamo pi\u00f9 a vivere senza.<\/p>\n

L\u2019utilizzo del web, dei social network e di tutti gli strumenti ad essi connessi genera un immenso archivio di dati<\/strong> che raccontano abitudini, gusti e tendenze; dai dati si possono estrapolare importanti informazioni sui comportamenti umani ed \u00e8 per questo motivo che l\u2019analisi dei cosiddetti Big Data<\/strong> rientra tra le strategie operative aziendali.<\/p>\n

Comprese le potenzialit\u00e0 nascoste dietro i Big Data, sempre pi\u00f9 aziende manifestano l\u2019esigenza 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.<\/p>\n

Il lavoro del Data Scientist<\/strong> risponde perfettamente a tale esigenza.<\/p>\n

In uno scenario occupazionale catastrofico, soprattutto per i giovani neo-laureati, emerge finalmente una buona notizia:\u00a0 il Data Scientist \u00e8 una figura ricercatissima sul mercato del lavoro.<\/p>\n

E\u2019 ormai qualche anno che la domanda di professionisti risulta in costante crescita; ed \u00e8 ormai accertato il fatto che esiste un gap da colmare tra domanda e offerta.
\nCi\u00f2 significa che la richiesta supera di gran lunga la reale disponibilit\u00e0 di profili esperti, e significa anche che le prospettive occupazionali in tale settore sono pi\u00f9 che buone.<\/p>\n

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Ti basti pensare che ad avere bisogno di un esperto nella gestione dei dati<\/strong> non sono soltanto le grandi multinazionali ma anche le piccole e medie aziende.<\/p>\n

Prima di spiegarti cosa fa un Data Scientist<\/strong> facciamo un passo indietro.<\/p>\n

Un po\u2019 di storia\u2026<\/h2>\n

Per quanto il termine inglese faccia decisamente pi\u00f9 scena, la figura che ci apprestiamo ad analizzare altro non \u00e8 che lo scienziato dei dati.<\/p>\n

Si tratta di un profilo tutt\u2019altro che nuovo; l\u2019analisi dei dati provenienti da indagini sociali \u00e8 in realt\u00e0 una disciplina che esiste da pi\u00f9 di due secoli e che potremmo identificare nella statistica.<\/p>\n

Ci\u00f2 che \u00e8 cambiato a partire dagli anni \u201990 in poi, con lo sviluppo di internet, \u00e8 il formato dei dati, disponibili prevalentemente in digitale, la mole e le numerose e differenti fonti dalle quali provengono.<\/p>\n

L\u2019esigenza delle aziende \u00e8 quindi quella di raccoglierli, metterli insieme, interpretarli e trasformarli in informazioni utili.<\/p>\n

Facile a questo punto comprendere i motivi per i quali il Data Scientist \u00e8 diventato indispensabile nel processo di definizione delle strategie aziendali<\/strong>; \u00e8 altrettanto semplice comprendere le potenzialit\u00e0 dei dati ai fini di quella che potremmo definire \u2018acquisizione di vantaggi competitivi\u2019, sul mercato in generale ma nel settore di riferimento in particolare.<\/p>\n

Cosa fa il Data Scientist<\/h2>\n

E\u2019 stata definita la professione pi\u00f9 sexy del XXI secolo, ma quali sono i motivi di tanto appeal?<\/p>\n

Il primo \u00e8 sicuramente l\u2019ottimo potenziale in termini di opportunit\u00e0 di occupazione<\/strong>, un dettaglio che nell\u2019attuale momento di crisi non pu\u00f2 assolutamente essere trascurato.<\/p>\n

Quello che per\u00f2 rende irresistibilmente affascinante la professione \u00e8 la sua parte operativa, ovvero l\u2019attivit\u00e0 di analisi dei dati.<\/p>\n

Volendo sintetizzare in una frase la professionalit\u00e0 in oggetto potremmo dire che: il Data Scientist \u00e8 colui che si occupa di raccogliere, elaborare, analizzare, ma soprattutto di interpretare, enormi quantit\u00e0 di dati, cos\u00ec da fornire al management dell\u2019azienda indicazioni utili per la definizione delle strategie operative.<\/p>\n

Attraverso l\u2019Analisi dei Big Data un professionista \u00e8 in grado di realizzare una mappatura del comportamento degli utenti\/clienti al fine di intercettare bisogni, preferenze e tendenze.
\nL\u2019attivit\u00e0 risulta particolarmente utile anche per prevedere le eventuali scelte future del potenziale target di riferimento.<\/p>\n

I requisiti<\/h2>\n

Prima di addentrarci nel percorso formativo, e pi\u00f9 in dettaglio del corso per diventare Data Scientist<\/strong>, scopriamo quali sono i requisiti per essere considerati professionisti.<\/p>\n

Un Data Analyst professionista deve possedere capacit\u00e0 multidisciplinari; deve innanzitutto possedere una solida preparazione a indirizzo informatico<\/strong>. Sono inoltre indispensabili skills che rientrano nel campo della statistica, della matematica e dell\u2019economia.<\/p>\n

Tra i requisiti che esulano dall\u2019aspetto tecnico-operativo \u00e8 importante che figurino spiccate capacit\u00e0 di comunicazione<\/strong>. Un Data Scientist deve saper raccontare i risultati ottenuti dall\u2019analisi 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 propriet\u00e0, nelle piccole aziende.
\nE\u2019 evidente che deve essere capace di adeguare la comunicazione all\u2019interlocutore, che cambia a seconda delle dimensioni e della tipologia di azienda.<\/p>\n

Non devono mancare curiosit\u00e0, creativit\u00e0, flessibilit\u00e0, ma anche il non essere convenzionali nei ragionamenti rientra tra i requisiti di un buon analista dei dati.<\/p>\n

\"master<\/a><\/p>\n

Come specializzarsi<\/h2>\n

Dopo aver evidenziato i requisiti essenziali per diventare un Data Scientist \u00e8 tempo di parlare di formazione.<\/p>\n

Non esiste un percorso specifico, ma esiste tuttavia l\u2019esigenza di acquisire le competenze necessarie per operare nell\u2019ambito dei Big Data con professionalit\u00e0 e competenza.<\/p>\n

Si parte da una laurea, preferibilmente ad indirizzo scientifico, per arrivare a una specializzazione post-laurea<\/strong> specifica nel settore dell\u2019analisi dei dati.<\/p>\n

Scegliere un master dagli elevati standard qualitativi \u00e8 importante ai fini di un pi\u00f9 rapido inserimento nel mondo del lavoro.<\/p>\n

Proprio per agevolare l\u2019ingresso dei giovani neo-laureati sul mercato professionale l\u2019Universit\u00e0 Telematica Niccol\u00f2 Cusano ha attivato il master in ‘Data Science: information & knowledge management per Data Scientist’<\/a>.<\/p>\n

Si tratta di un corso post-laurea di I livello, afferente alla facolt\u00e0 di Ingegneria Informatica, che mira a fornire ai corsisti una base di competenze interdisciplinari sulla Data Science.
\nIn particolare il master intende formare professionisti in grado di operare nell\u2019ambito 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.<\/p>\n

Il piano di studio del master in Data Scientist<\/strong> prevede l\u2019approfondimento dei seguenti argomenti:<\/p>\n