AxL PILLS: DATA SCIENTIST

News · Maggio 10, 2018

VI SVELIAMO IL LAVORO DEL FUTURO IN 5 PUNTATE
PUNTATA 2

 

Continua la nostra indagine, e dopo avervi parlato del machine learning engineer oggi vi presentiamo il data scientist.

Come spesso accade, anche l’anno 2017 si era chiuso con delle previsioni sul futuro.
Questa volta non si trattava solo di pubblicare letture astrologiche sul 2018, o spunti sulla moda e le prossime tendenze in fatto di stile, ma una vera e propria classifica con le cinque professioni che potrebbero diventare le più richieste nel giro di qualche anno.
LinkedIn, infatti, ha voluto porre l’accento sulle ricerche di competenze svolte dai suoi utenti prendendo in considerazione le professioni che hanno registrato un incremento in questi ultimi cinque anni.
La rivista di economia e finanza Forbes ha poi raccolto e pubblicato tutti i dati svelando quali sono ad oggi le professioni maggiormente al centro dell’attenzione, quelle che sicuramente resisteranno o che, addirittura, cresceranno in maniera esponenziale e che cambieranno il mondo del lavoro.

AxL Pills sarà il vostro manuale del futuro pronto all’uso!

 

Data Scientist, ecco chi è e cosa fa

Il data scientist è, letteralmente, lo scienziato dei dati: sa leggere, analizzare, interpretare i big data, ossia quei dati importanti e “di peso” che possono fornire alle aziende spunti e indicazioni sulle direzioni manageriali da tracciare e seguire.
Il data analyst evolve nel data scientist perché, oltre a conoscenze di analisi di dati, utilizza tecniche di machine learning, crea nuovi algoritmi e adopera con cura i big data.
Quindi il data scientist conosce approfonditamente la matematica, l’informatica e la statistica, materie che gli permettono di comprendere a fondo gli algoritmi e che, unite a soft skills, completano il profilo di un data scientist ideale.

 

Le competenze trasversali

Soft skills, le competenze trasversali appunto; un data scientist deve essere curioso, creativo, originale, ma anche flessibile (nella tecnologia è fondamentale), e molto, molto paziente!
Essere comunicativi aiuta invece ad avere una panoramica completa sulla gestione di tutte le competenze, tra cui quella dell’empatia verso il prodotto e la sua conoscenza.
Saper lavorare in gruppo, per finire, è importantissimo perché solo così il data scientist sa accogliere dei feedback e può condividere il proprio sapere con gli altri.

 

Dove studia il data scientist?

In Italia chi vuole diventare un data scientist trova varie università che propongono corsi di data science: l’Università di Milano-Bicocca è la seconda in Italia a istituire questo corso di laurea, dopo La Sapienza di Roma; la Bocconi di Milano offre un corso triennale in Economics, Management and Computer Science e da settembre sarà attivo il corso di laurea specialistica in Data science & business.

Potrebbe essere la vostra professione di domani?