Il boom di internet degli anni novanta ha rivoluzionato la quotidianità di tutti noi, l’economia, le strategie di marketing e il mondo del lavoro.
L’utilizzo del web ha generato una grossa mole di dati e informazioni la cui raccolta si è rivelata, per aziende e imprese, il metodo più efficiente per raggiungere obiettivi concreti, attraverso l’individuazione di un target prestabilito.
Le strategie di inbound marketing, infatti, funzionano perché costruite su misura del potenziale cliente, basandosi sui suoi interessi, valori e caratteristiche.
La raccolta di queste informazioni ha permesso quindi di raggiungere mete considerevoli in poco tempo e con un buon ritorno sull’investimento.
La difficoltà, però, è riuscire a ricavare da quest’enorme mole di dati un’informazione che sia utile e concreta.
Questa necessità viene soddisfatta dal lavoro di una figura professionale oggi diventata indispensabile in svariati settori: il data scientist, o statistico.
L’importanza che questo ruolo ha ottenuto nel tempo, mette la professione dello statistico tra i primi posti della richiesta da parte di aziende, enti pubblici e privati, industrie farmaucetiche e molti altri campi.
Perché questa figura professionale è così richiesta? Cosa fa il data scientist e qual è il percorso per intraprendere questa carriera?
Cos’è la statistica
La statistica è la disciplina che consente di prendere decisioni in situazioni di incertezza e permette di evitare di incorrere in errori e in scelte sbagliate.
Questo metodo scientifico viene messo in atto per spiegare e comprendere un fenomeno attraverso la raccolta di dati e l’analisi degli stessi.
Le metodologie della statistica vengono utilizzate in una vasta gamma di settori, dalla politica all’economia, dall’ambiente al marketing, dalla ricerca alla medicina.
Cosa fa un data scientist
Il data scientist è la figura professionale che si occupa della gestione, analisi e interpretazione di dati numerici e informazioni.
L’analisi di questi dati serve a dare informazioni utili per prevedere un fenomeno o avere una visione chiara e reale della situazione in esame.
Il lavoro di uno specialista in statistica viene richiesto per estrapolare informazioni utili dall’infinità di dati messi a disposizione dagli utenti ai fini della ricerca (in svariati settori) o, come abbiamo già detto, per individuare esigenze e bisogni che serviranno da base per la realizzazione di strategie di marketing e di advertising.
L’attività del data scientist è un percorso strutturato che comprende:
- Individuazione del fenomeno da analizzare
- Raccolta delle informazioni su campioni statistici (gruppi di individui accumunati da alcune caratteristiche d’interesse)
- Identificazione delle variabili
- Definizione delle metodologie più efficaci per la raccolta di dati (questionari, interviste ecc.)
- Elaborazione dei dati (tramite software e programmi specifici)
- Realizzazione di previsioni
- Pubblicazione dei risultati
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Requisiti di un data scientist
Per intraprendere una carriera in questo settore non basta avere delle buone capacità matematiche.
Il data scientist si presenta come una figura multitasking dal momento che le sue competenze vengono applicate ai più sviariati settori.
A seconda del campo in cui sceglierai di lavorare, infatti, dovrai acquisire una serie di nozioni indispensabili che abbiano a che fare con quel contesto.
Più in generale, possiamo dire che per diventare un data scientist dovrai avere:
- Ottima conoscenza in campo informatico: deve avere dimestichezza con l’uso di computer e sistemi informatici, hardware e software. Richiesta una buona base di programmazione.
- Conoscenze di matematica e di economia.
- Buone capacità comunicative: il suo lavoro comprende la condivisione dei risultati, la partecipazione a convegni e la comunicazione con un team di lavoro. Il data scientist deve saper adeguare la comunicazione al tipo di interlocutore, soprattutto con chi non è specializzato nel settore.
- Flessibilità mentale e abilità di problem solving.
Sbocchi lavorativi e campi di applicazione
Oggi la professione di data scientist è fortemente richiesta.
Uno statistico ha la possibilità di lavorare in svariati settori: dallo statistico ambientale che valuta l’impatto di opere sul territorio e verifica la qualità delle risorse ambientali, allo statistico industriale che è incaricato di cooperare per il miglioramento dei prodotti e gestisce le informazioni utili alla realizzazione di strategie di vendita.
Particolare interesse è focalizzato sulla figura dello statistico programmatore.
La statistica e l’informatica sono infatti, ad oggi, le due discipline più richieste dal mondo del lavoro.
Poiché la maggior parte dei dati e delle informazioni si muovono in rete (internet o reti aziendali) la figura dello statistico programmatore è particolarmente richiesta per occuparsi dell’elaborazione e l’ottimizzazione di programmi informatici e per lavorare con pacchetti statistici e utilizzare software specifici.
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Come diventare un data scientist
Per intraprendere una carriera in questo settore non esiste un percorso specifico e standard.
Partire dal conseguimento di una laurea in statistica, informatica e matematica è un buon trampolino di lancio e aumenta le possibilità di trovare impiego.
In verità, la professione dello statistico è oggi detta "la professione più sexy del XXI secolo" e il primo motivo che gli ha conferito questa definizione è l’alto tasso di possibilità lavorativa nel settore.
Tra le tante professioni, quella del data scientist presenta una grandissima richiesta da parte di enti pubblici e privati tanto da superare le figure specializzate in questo campo.
Ciò significa un’elevata possibilità di trovare lavoro appena conclusi gli studi.
Si deve anche dire, però, che il percorso formativo non può fermarsi allo studio universitario.
Dopo aver conseguito la laurea, fondamentale è continuare a impelementare le proprie competenze seguendo corsi e master che ti permetteranno di specializzarti sempre di più e di acquisire nozioni che possano esserti utili in tutti i settori in cui viene richiesta la tua attività.
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I corsi e i master di Geeks Academy, Lacerba e Tag Innovation School e altri offrono la possibilità di apprendere nozioni di programmazione lato front-end, back-end e full-stack, in ambito Data Science tramite l’utilizzo di Python, per avviarsi alla professione di Data Analyst e molto altro.
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A prescindere dal settore professionale che sceglierai di perseguire è fondamentale che tu capisca se vuoi essere un lavoratore dipendente o indipendente.
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