Che cos'è la scienza dei dati?
Nell'ambito della scienza dei dati, la risoluzione di problemi e la risposta a domande attraverso l'analisi dei dati è una pratica standard. Spesso gli scienziati dei dati costruiscono un modello per prevedere i risultati o scoprire i modelli sottostanti, con l'obiettivo di ottenere una migliore comprensione.
Le organizzazioni possono incorporare questi dati per agire e migliorare i risultati futuri. Esistono numerose tecnologie in rapida evoluzione che aiutano ad analizzare i dati e a costruire modelli. In un tempo straordinariamente breve, si è passati rapidamente dai desktop all'hosting di enormi magazzini paralleli con enormi volumi di dati; in questo modo, si assiste a una trasformazione palpabile dalle funzionalità analitiche all'interno dei database relazionali agli strumenti per i big data non strutturati.
L'analisi dei dati non strutturati o semi-strutturati sta diventando sempre più importante per incorporare il sentiment e altre informazioni utili scritte in linguaggio naturale nei modelli predittivi; questo spesso porta a miglioramenti significativi nella qualità e nell'accuratezza del modello.
Gli approcci analitici emergenti cercano di automatizzare le fasi di costruzione e applicazione dei modelli, rendendo la tecnologia di apprendimento automatico (ML) un'evoluzione necessaria per la moderna scienza dei dati.
I progetti di ML di successo richiedono una combinazione di algoritmi + dati + team e un'infrastruttura informatica molto potente.
Il Data Scientist è tra le prime tre professioni emergenti
Sebbene la scienza dei dati come campo esista da diversi decenni, la rapida crescita dell'intelligenza artificiale (IA) nelle aziende negli ultimi cinque anni ha generato una domanda di data scientist che supera di gran lunga la disponibilità di professionisti formati. Oggi, il 63% dei dirigenti cita la mancanza di talenti come principale ostacolo all'adozione della tecnologia AI[1]. Questa carenza di talenti è un'opportunità per gli aspiranti professionisti e una sfida per le aziende che cercano di ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.
Secondo il rapporto LinkedIn Emerging Jobs[2], per tre anni consecutivi il Data Scientist è in cima alla lista dei "lavori emergenti" e si prevede una crescita annua del 37%. Si tratta di una specializzazione che continua a crescere in modo significativo in tutti i settori, grazie all'evoluzione di lavori già esistenti e alla maggiore enfasi sui dati nella ricerca accademica.
Di quali competenze ha bisogno un Data Scientist per avere successo?
La scienza dei dati è un insieme di competenze interdisciplinari che si trovano all'intersezione tra statistica, programmazione informatica e competenze di dominio. Comprende tre aree distinte e sovrapposte:
- Statistica, per modellare e sintetizzare le serie di dati.
- Informatica, per progettare e utilizzare algoritmi per memorizzare, elaborare e visualizzare i dati.
- Competenza nel settore, necessaria per formulare le domande giuste e contestualizzare le risposte.
- Altre competenze che spesso mancano sono:
- Leadership
- Lavoro di squadra
- Comunicazione
