Data scientist: chi è, cosa fa e quanto guadagna

 In Nuove professioni digitali
data scientist

Nell’era dei big data e dell’abbondanza di informazioni, diviene sempre più richiesta e centrale, soprattutto nelle startup, una figura professionale che abbia capacità di analisi e interpretazione dei dati: stiamo parlando del data scientist.

In questo articolo scoprirai chi è esattamente un data scientist, di cosa si occupa, quali sono i percorsi di formazione e gli sbocchi professionali.

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Chi è il data scientist e di cosa si occupa

In linea generale, il data scientist è un professionista che si occupa di analizzare e interpretare i dati disponibili per raggiungere specifici obiettivi, come per esempio l’individuazione di un vantaggio competitivo per l’azienda o la creazione di nuovi modelli di business sulla base delle esigenze del mercato.

Per quanto possa sembrare semplice questa professione, in realtà il data scientist deve possedere tutta una serie di competenze che gli consentano di adottare un approccio olistico al proprio lavoro. Ad esempio egli deve essere in grado di:

  • analizzare criticamente i dati con metodi scientificamente validi;
  • comprendere l’origine dei dati analizzati, individuandone eventuali distorsioni;
  • conoscere le tecnologie di acquisizione dei dati, nonché i rispettivi vantaggi e limiti prestazionali;
  • identificare problemi di business, la cui risoluzione sia possibile attraverso l’analisi dei dati;
  • comunicare con chiarezza al top management i risultati e le raccomandazioni di business che ne conseguono.

Si tratta, dunque, di una professione multidisciplinare: il data scientist deve cioè essere esperto in tutta una serie di ambiti, pur avendo una maggiore padronanza in alcuni di essi, a seconda delle proprie inclinazione e del team di cui fa parte.

 

Quanto guadagna un data scientist

La RAL di un data scientist varia molto in base all’esperienza maturata, al settore di riferimento e alla posizione ricoperta in azienda.

Se negli USA si parte da 85.000 dollari per le figure junior, arrivando anche a 170.000 per quelle senior a capo di un team o di una divisione, in Europa le RAL sono un po’ più contenute, ma non meno interessanti. Si parte dai 37.200 € in Italia per una figura junior fino ad arrivare ad oltre 100.000 per le figure senior in Svizzera.

 

data scientist quanto guadagna

D’altra parte, secondo gli analisti, nei prossimi decenni ci sarà un enorme gap tra scarsa offerta e l’abbondante domanda di data scientist: questo lascia pensare che le RAL europee, Italia inclusa, possano presto allinearsi a quelle americane.

 

I settori in cui il data scientist è più richiesto

Sebbene ogni settore abbia un proprio patrimonio di big data da analizzare, offrendo al data scientist innumerevoli sbocchi professionali, ve sono alcuni in cui la richiesta di questa figura è davvero elevata:

  • finanza – In questo campo vengono analizzati i dati su account, operazioni di credito e debito, transazioni, sicché la figura del data scientist è centrale anche per la rilevazione di frodi, la sicurezza e la conformità;
  • e-commerce – attraverso la raccolta di dati sugli acquisti dei clienti, il data scientist è in grado di indirizzare le aziende di e-commerce nel miglioramento del servizio clienti, nel riconoscimento dei trend e nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi;
  • social networking – grazie ai dati raccolti dai social network, il data scientist può supportare l’azienda nella definizione di campagne pubblicitarie targettizzate, nel miglioramento dei servizi offerti e della soddisfazione del cliente;
  • telecomunicazioni – partendo dai dati raccolti attraverso i dispositivi elettronici, il data scientist aiuta le aziende ad identificare bug, migliorare i prodotti e la soddisfazione dei clienti.

 

Come diventare data scientist: libri e corsi di formazione in Italia

Considerata la varietà di competenze richieste e l’approccio multidisciplinare, è evidente che non ci si può improvvisare data scientist. Al contrario, è fondamentale acquisire una preparazione scientifica per svolgere questa professione.

Se prima desideri approfondire l’argomento, ti consigliamo la lettura di due libri:

Se invece sei già convinto che il data scientist sia la professione adatta a te, allora ecco alcuni corsi di formazione che ti consigliamo di seguire.

 

Corso di Data Science and Business Analytics presso l’Università Bocconi di Milano

Il corso è rivolto a studenti con una spiccata inclinazione per le discipline matematiche, statistiche e computazionali e al tempo stesso interessati a lavorare con i dati. Gli studenti apprenderanno le tecniche più avanzate per estrapolare da insiemi di dati complessi informazioni rilevanti per orientare i processi decisionali delle organizzazioni in cui lavoreranno.

 

Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science presso l’Università degli studi di Torino

Il master ha l’obiettivo di formare professionisti specializzati nell’utilizzo delle tecniche di data science per tutte le aziende ed enti che posseggono, per la natura della loro Mission, grandi masse di dati. Gli studenti avranno di studiare e acquisire metodologie di data quality e data management, analisi statistica dei dati, modellazione (analytics), segmentazione e scoring.

 

Master in Data Science presso la Bologna Business School

Il master è progettato per neolaureati interessati alla gestione e all’analisi dei dati e che vorrebbero assumere un ruolo centrale per qualsiasi azienda e per la sua creazione di valore. Gli studenti avranno l’opportunità di sviluppare competenze trasversali, tra cui una solida formazione informatica, una piena comprensione degli aspetti tecnologici e una forte conoscenza delle dinamiche aziendali.

 

Corso online di Big Data e Machine learning su Lacerba.io

Il corso si pone l’obiettivo di insegnare come creare un sistema di Big data in base alle proprie esigenze, costruendo un modello previsionale di machine learning sull’andamento dell’euro-dollaro.

 

Come trovare un data scientist

Come per molte nuove professioni digitali, anche quella del data scientist presenta un profondo gap tra una domanda sempre più elevata da parte delle aziende e un’offerta ancora troppo scarsa da parte dei candidati.

Da un lato le aziende, sempre più “bisognose”, non sanno come trovare data scientist competenti e adatti a ricoprire ruoli di responsabilità o, se ci riescono, impiegano mesi di ricerca; dall’altro i candidati, nonostante il talento e l’entusiasmo, non riescono a trovare realtà dove possano davvero mettere a frutto il proprio potenziale e crescere professionalmente nel campo della data science.

Ci vorrebbe qualcuno che faccia “incontrare” aziende e candidati, garantendo la competenza e la professionalità per le prime, le opportunità di carriera per i secondi. Sarebbe magnifico, no?

In realtà, una soluzione a questo problema qualcuno l’ha già trovata.

Quel qualcuno si chiama Techyon, l’unica società di head hunting in Italia specializzata nella ricerca di profili IT, tra cui quello del data scientist. L’obiettivo? Trovare i candidati giusti per le aziende giuste.

Un obiettivo ambizioso, certo, ma Techyon può contare su un solido network di aziende, multinazionali e startup, costantemente alla ricerca di profili come quello del data scientist.

Da un lato l’esperienza e la professionalità del team permettono di supportare i candidati nelle loro scelte, presentando loro le migliori opportunità disponibili sul mercato del lavoro. Dall’altro le aziende, affidando il processo di recruitment a Techyon, hanno l’opportunità di accedere ad un fitto bacino di candidati qualificati e trovare quelli più adatti a ricoprire gli specifici ruoli, riducendo anche considerevolmente i tempi di assunzione.

In particolare, per le startup, Techyon ha creato lo Startup Recruiting Hero, un servizio di ricerca & selezione dedicato alle startup e alle scaleup, fornito in esclusiva per i lettori e i partner di Startup Geeks, per i quali siamo riusciti a riservare anche un’offerta super-esclusiva! 😉

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Showing 3 comments
  • Tommy

    Bell’articolo! Per quanto riguarda il problema di trovare le risorse, comunque, credo che il problema sia il solito, specie in Italia… RAL assolutamente inadeguate rispetto a seniority e titoli di studio e scarsa volontà delle aziende nostrane nell’investire in formazione. In sostanza, si vuole il senior e si vuole pagarlo poco… 37K per un junior può sembrare tanto rispetto alle RAL che ci sono in giro, ma se te ne vai all’estero (Irlanda, UK ecc) spunti 60K e la laurea ti viene ampiamente riconosciuta mentre qui, nonostante abbiamo una delle migliori formazioni (ho fatto colloqui agli interni in Irlanda ed erano scandalosi rispetto ai nostri universitari), ti dicono che tanto la laurea è solo un pezzo di carta…

  • Alessio Battaglino

    Ciao Tommy, sono felice che l’articolo ti sia piaciuto! 🙂

    A mio avviso, il problema che metti in luce è legato principalmente alla mentalità che domina il mercato del lavoro italiano. I dipendenti sono spesso visti come risorse da sfruttare e/o centri di costo da sostenere, piuttosto che come collaboratori da formare e in grado di generare valore per l’organizzazione. Certo, all’estero il costo della vita può essere più alto, ma in relazione a quest’ultimo le retribuzioni, in media, sono decisamente più adeguate e soddisfacenti.

    Nel caso delle nuove professioni digitali, come quella del data scientist, le RAL non sono ancora ai livelli europei, né tantomeno americani, non solo per la mentalità tipicamente italiano di cui sopra, ma anche e soprattutto perché sono ancora poche le aziende, nel contesto italiano, che hanno intercettato il trend ed hanno compreso l’importanza di assumere nuove figure come del data scientist.

    Come auspicavo nell’articolo, in futuro mi auguro che la situazione possa cambiare e che le RAL si allineino quantomeno alla media europea, non solo perché è giusto dare un adeguato riconoscimento economico ai data scientist, ma anche per dare un segnale forte ai giovani che, nei prossimi anni, dovranno scegliere un percorso universitario: è fondamentale mostrare loro che esistono percorsi universitari e lavorativi alternativi rispetto a quelli tradizionali, sempre più insoddisfacenti ed economicamente meno remunerativi.

    Grazie per il tuo commento! 😉

  • Domenico

    Molto interessante; proprio poco fa leggevo di >> https://bigprofiles.it/about-bigprofiles/
    Per un seguito: ci sono altre di startup nel settore?

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