Data Scientist: come “addomesticare” i Big Data

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“E da grande cosa farai?”. Quante volte, ancora piccini, ci siamo sentiti rivolgere questa domanda… Se i mestieri più quotati alla fine del secolo scorso potevano essere il calciatore e la ballerina, oggi potrebbero giungere risposte inaspettate.
Quale adulto non si sorprenderebbe se, posta a un bimbo la consueta interrogazione, si sentisse rispondere: “Io voglio fare il Data Scientist!”.
E la scelta non potrebbe essere più oculata, tale da assicurare una brillante carriera lavorativa: il Data Scientist è infatti una tra le professioni destinate a una maggiore espansione nel prossimo futuro.
Non servono competenze particolari per accorgersi di quanto sempre più digitali e Big siano i dati che ci circondano: secondo le ricerche il 90% di essi è stato creato solo negli ultimi due anni e la crescita non conosce soste.

Questa accelerazione del processo di digitalizzazione ha coinvolto tutti i settori dell’industria, che hanno a disposizione enormi quantità di dati, archiviati così come sono stati ricavati. L’esigenza allora è quella di classificarli, trattarli opportunamente, analizzarli e saperne estrarre indicazioni strategiche, tali da orientare e sostenere le scelte dei soggetti economici interessati, in tutti i settori e a qualsiasi livello o dimensione.
Ecco allora che diventa necessaria la figura di un professionista specifico, il Data Scientist appunto, una sorta di addomesticatore di dati, ipertecnologico e più che mai attualizzato aruspice capace di configurare scenari futuri “leggendo” Big Data.

Il noto economista statunitense Hal Varian l’ha definita “la professione più sexy dei prossimi dieci anni”, ovvero secondo il significato inglese la più interessante e accattivante… Certamente la definizione delle caratteristiche di questo nuovo manager è ancora confusa.
Fa riflettere, a tal riguardo, l’analisi di Data Science Central che, su un campione Linkedin, ha enumerato 105 modi diversi di definire professioni legate a “Data Science” o “Analytics”: il più utilizzato è “Data Scientist”, poi “Business Analyst”, “Analyst”, “Data Analyst”, “Statistician”, “Business Intelligence manager” o “Analytics specialist”.
Questo perché il Data Scientist è una figura che riassume in sé molte competenze. Conosce la matematica, la statistica e l’informatica, inoltre possiede creatività e propensione alla comunicazione, ovvero al saper efficacemente trasmettere gli esiti della propria riflessione sui dati raccolti e analizzati.
E se non è ancora perfettamente a fuoco il profilo del Data Scientist, immaturo appare anche il mercato che dovrebbe servirsene. In effetti, se USA e Regno Unito hanno avviato da anni percorsi di formazione per questa figura, in Italia da poco si avverte il bisogno di impiegare personale specializzato nell’utilizzo dei Big Data come supporto alla determinazione delle strategie aziendali.

Nello scenario attuale inoltre la domanda di questa professionalità supera la disponibilità di risorse umane adeguatamente formate e anche il numero di aziende organizzate per sfruttare le opportunità offerte dai Big Data è passibile di un forte potenziamento nel futuro.
Per questo, se mai sentirete vostro figlio o vostra figlia esprimere il desiderio di diventare Data Scientist, incentivate senza indugi questa loro scelta.
Potrebbero diventare un eroico Teseo o una determinata Arianna che, con intelligenza e preparazione, affrontano il vasto e intricato labirinto dei Big Data, trovando, dopo aver riportato a più miti consigli tali temibili “creature digitali”, la giusta direzione per aiutare gli operatori economici a districarsi all’interno della crescente complessità globale.

approfondimenti

Per saperne di più

 

– Wired.it
– Ilsole24ore.com
– Corrierecomunicazioni.it
– Rainews.it
– Technopolismagazine.it
– Panorama.it

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