Come diventare data scientist: studi, certificazioni e corsi

Nell’era digitale odierna, i dati sono diventati una delle risorse più preziose per le aziende e le organizzazioni. La capacità di raccogliere, analizzare e interpretare enormi volumi di informazioni è fondamentale per prendere decisioni strategiche, ottimizzare processi e ottenere un vantaggio competitivo. In questo contesto, emerge la figura del data scientist, un professionista sempre più richiesto e considerato protagonista ormai non troppo del futuro all’interno delle aziende.

Ma come diventare data scientist? Qual è il percorso formativo, quali competenze sono necessarie e quali opportunità offre questa carriera?

Questo articolo si propone come una guida completa per tutti coloro che aspirano a intraprendere questa professione in Italia. L’obiettivo è fornire una roadmap chiara per orientarsi nel mondo della data science.

Cos’è e cosa fa un data scientist?

Il data scientist è un professionista specializzato nell’analisi e nell’interpretazione di grandi quantità di dati, spesso complessi e non strutturati, noti come big data. La sua missione principale è trasformare dati grezzi in conoscenza utile e informazioni strategiche che possano guidare l’innovazione e supportare i processi decisionali all’interno di un’organizzazione. Questa figura agisce come un ponte tra il mondo dei dati e le esigenze del business, utilizzando competenze tecniche avanzate per estrarre valore nascosto nelle informazioni.

Le responsabilità principali di un data scientist includono diverse fasi cruciali del ciclo di vita dei dati:

Acquisizione e preparazione dei dati: Il processo inizia con l’identificazione delle fonti di dati rilevanti (interne o esterne) e la loro raccolta. Segue una fase fondamentale di data preparation, che comprende l’esplorazione, la pulizia, la trasformazione e l’organizzazione dei dati grezzi per renderli idonei all’analisi. Questa preparazione è essenziale per garantire l’affidabilità dei risultati successivi.
Analisi avanzata e modellazione: Utilizzando metodi statistici, tecniche di machine learning ed intelligenza artificiale (AI), il data scientist esegue analisi esplorative per identificare pattern, trend, correlazioni o anomalie significative. Sviluppa ed implementa modelli predittivi e algoritmi avanzati per rispondere a specifiche domande di business o prevedere scenari futuri.
Utilizzo di strumenti e tecnologie: Per svolgere queste analisi, il data scientist padroneggia diversi strumenti tecnici: linguaggi di programmazione come Python e R, linguaggi per interrogare database come SQL, piattaforme per la gestione di big data (ad esempio, Apache Spark, Hadoop) e librerie specifiche per il machine learning (come Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Interpretazione e comunicazione dei risultati: Un aspetto cruciale del ruolo è la capacità di interpretare i risultati delle analisi e comunicarli in modo chiaro ed efficace a un pubblico non tecnico, come manager e stakeholder aziendali.

Questo spesso avviene attraverso la data visualization, creando grafici, report e dashboard interattive (utilizzando strumenti come Tableau o Power BI) che rendano le informazioni complesse facilmente comprensibili e utilizzabili per prendere decisioni informate. La capacità di storytelling con i dati è fondamentale.
Monitoraggio e aggiornamento dei modelli: I modelli predittivi devono essere costantemente monitorati e aggiornati per mantenere la loro accuratezza e rilevanza nel tempo, adattandosi ai cambiamenti nei dati o nelle condizioni di business.

Per eccellere in questo ruolo, sono necessarie competenze diversificate:

Competenze Tecniche: Solida conoscenza di programmazione (Python, R, SQL sono fondamentali ), matematica e statistica avanzata , algoritmi di machine learning e deep learning , tecnologie big data , strumenti di data visualization e gestione di database.
Competenze Trasversali (Soft Skills): Spiccate capacità di problem-solving per affrontare sfide complesse , pensiero critico per valutare dati e modelli , eccellenti doti comunicative e di storytelling per presentare i risultati , curiosità intellettuale e una forte propensione all’apprendimento continuo, data la rapida evoluzione del settore e capacità di lavorare in team. È utile anche una certa comprensione delle dinamiche di business per contestualizzare le analisi.

È importante distinguere il data scientist dal data analyst. Sebbene entrambi lavorino con i dati, il Data Analyst si concentra tipicamente sull’analisi di dati storici per generare report e dashboard che descrivono performance passate, utilizzando strumenti come Excel, SQL e software di visualizzazione.

Il Data Scientist, invece, impiega tecniche più avanzate, come il machine learning, per costruire modelli predittivi e prescrittivi, richiedendo competenze più profonde in programmazione, statistica e modellazione algoritmica. Questa differenza nella profondità e nel tipo di tecniche analitiche utilizzate giustifica la distinzione tra i ruoli e sottolinea la necessità di una preparazione più avanzata per aspirare a diventare data scientist.

Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati complessi ad un pubblico non tecnico non è semplicemente una soft skill desiderabile, ma una responsabilità centrale. Il valore delle analisi sofisticate si concretizza solo quando queste informano le decisioni aziendali. Senza la capacità di tradurre la complessità tecnica in linguaggio di business comprensibile, supportato da visualizzazioni efficaci, il lavoro tecnico rischia di rimanere fine a se stesso. Pertanto, coltivare attivamente le abilità comunicative è tanto importante quanto affinare le competenze tecniche.

Cosa bisogna studiare per diventare data scientist?

Intraprendere la carriera di data scientist richiede generalmente una solida base formativa in discipline quantitative. Sebbene non esista un unico percorso universitario obbligatorio, alcuni corsi di laurea forniscono le fondamenta teoriche e pratiche più adatte a sviluppare le competenze necessarie.

I percorsi accademici più comuni in Italia per chi aspira a questo ruolo includono lauree triennali e magistrali in:

Statistica: Fornisce le basi matematiche e metodologiche essenziali per l’analisi dei dati e la modellazione.
Matematica: Offre un rigore analitico e competenze nel ragionamento astratto, utili per comprendere e sviluppare algoritmi complessi.
Informatica (Computer Science): Dà solide basi di programmazione, algoritmi, strutture dati e gestione di sistemi informatici.
Ingegneria: In particolare Ingegneria Gestionale o Ingegneria Informatica, che combinano competenze tecniche e analitiche con una visione dei processi aziendali.
Fisica: Sviluppa forti capacità analitiche e di modellazione matematica.
Economia: Soprattutto percorsi con un forte orientamento quantitativo (econometria, finanza quantitativa) possono essere un buon punto di partenza, spesso da integrare con competenze informatiche più specifiche.

Indipendentemente dal titolo di studio specifico, i corsi dovrebbero coprire materie fondamentali come: Statistica e Probabilità, Algebra Lineare, Calcolo Differenziale e Integrale, Linguaggi di Programmazione (in particolare Python e R), Algoritmi e Strutture Dati, Gestione di Database (SQL), principi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale.

La varietà dei percorsi di studio consigliati (da matematica a ingegneria, da informatica a economia) riflette la natura intrinsecamente multidisciplinare della data science. Questa professione richiede una combinazione unica di rigore statistico-matematico, abilità computazionali e comprensione del dominio applicativo o del contesto di business.

Nessun percorso di laurea tradizionale copre perfettamente tutti questi aspetti. Chi proviene da studi matematico-statistici potrebbe dover integrare le proprie conoscenze informatiche e di business, mentre chi ha una formazione informatica potrebbe necessitare di approfondire la statistica e l’analisi.

Di conseguenza, è vantaggioso cercare percorsi di studio interdisciplinari o pianificare attivamente di colmare eventuali lacune attraverso corsi elettivi, master specialistici o formazione continua post-laurea.

Quale laurea è necessaria per diventare data analyst?

Il percorso formativo per diventare data analyst può essere leggermente diverso e, in alcuni casi, considerato più accessibile rispetto a quello del data scientist. Mentre il data scientist necessita spesso di una preparazione avanzata in modellazione statistica e machine learning, il data analyst si concentra maggiormente sull’analisi descrittiva e diagnostica dei dati storici, sulla creazione di report e dashboard e sull’utilizzo di specifici strumenti di Business Intelligence (BI).

I percorsi di laurea tipici per un data analyst includono spesso discipline come:

Economia: In particolare Economia Aziendale e Management, che fornisce una buona comprensione del contesto aziendale.
Statistica: Offre le basi quantitative per l’analisi dei dati. Corsi come Statistica e Big Data sono molto pertinenti.
Ingegneria Gestionale: Combina competenze analitiche e di processo.

Il focus per un data analyst è spesso sull’acquisizione di competenze pratiche nell’uso di strumenti come Excel a livello avanzato, SQL per l’interrogazione di database, e piattaforme di data visualization e Business Intelligence come Tableau e Power BI.

Considerando le competenze richieste e i percorsi formativi, il ruolo di data analyst può rappresentare un valido punto di ingresso nel mondo dei dati. Le competenze fondamentali richieste (SQL, gestione dati, visualizzazione) sono in gran parte sovrapponibili a quelle di base per un data scientist.

Iniziare come data analyst permette di acquisire esperienza pratica con i dati reali, comprendere le sfide aziendali e costruire un portfolio. Successivamente, è possibile integrare questa esperienza con studi più avanzati in machine learning e statistica per effettuare una transizione verso il ruolo di data scientist. Questo approccio incrementale può essere una strategia efficace per chi non possiede ancora un background accademico avanzato o preferisce un inserimento più graduale nel settore.

Quali certificazioni di data science servono per lavorare?

Oltre alla formazione accademica, le certificazioni professionali possono giocare un ruolo significativo nel percorso per diventare data scientist. Sebbene raramente siano un requisito assoluto, possono rappresentare un valore aggiunto importante sul curriculum vitae.

Esistono diverse tipologie di certificazioni data science riconosciute:

Certificazioni legate a piattaforme in Cloud:
- Microsoft Azure: Come Azure Data Scientist Associate o Data Analyst Associate. Microsoft offre percorsi formativi gratuiti e a pagamento per prepararsi.
- Amazon Web Services (AWS): Diverse certificazioni legate a dati, analytics e machine learning.
- Google Cloud Platform (GCP): Certificazioni come Professional Data Engineer o Professional Machine Learning Engineer. Avere una certificazione cloud sul CV è considerato prezioso da molti professionisti del settore.
Certificazioni legate a Tecnologie o Software Specifici:
- SAS: Offre certificazioni come SAS Certified Advanced Analytics Professional o SAS Certified Big Data Professional, che richiedono il superamento di esami specifici e validano competenze nell’uso degli strumenti SAS per l’analisi avanzata e la gestione dei big data.
- Cloudera: Propone la Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst, focalizzata sull’analisi dei dati nell’ecosistema Cloudera.
- IBM: Offre l’IBM Data Science Professional Certificate attraverso piattaforme come Coursera, accessibile anche a chi non ha conoscenze pregresse di programmazione.
- Dell EMC: Proponeva l’EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA).
Certificazioni Generali o Indipendenti dalla Piattaforma:
- Open Certified Data Scientist (Open CDS): Una certificazione basata sull’esperienza e sulle competenze dimostrate, indipendente da specifici vendor.
Certificazioni Rilasciate da Enti Formativi: Molti corsi online, bootcamp e business school rilasciano attestati o certificazioni al completamento dei loro programmi. Esempi includono:
- Coursera, edX, DataCamp: Offrono certificati per singoli corsi o percorsi di specializzazione.
- SDA Bocconi: Propone un Professional Certificate in Data Science online.
- Data Masters: Rilascia una certificazione al termine dei propri corsi, come il Data Scientist Starter Kit.

Le certificazioni funzionano principalmente come “segnali” di competenze acquisite. Dimostrano che un candidato ha investito tempo per apprendere e validare la conoscenza di uno strumento o una tecnica specifica, il che è utile per i datori di lavoro. Tuttavia, la capacità di applicare concretamente quelle competenze, dimostrata attraverso progetti pratici, esperienza lavorativa e un portfolio solido, rimane l’elemento più critico per la valutazione di un candidato. Le certificazioni, quindi, sono più efficaci quando integrano, e non sostituiscono, l’esperienza pratica e una solida base formativa.

Come diventare data scientist senza laurea?

Sebbene il percorso accademico tradizionale sia la via più comune per diventare data scientist, specialmente per la profondità teorica richiesta , è possibile intraprendere questa carriera anche senza una laurea, anche se presenta delle sfide aggiuntive. In un settore in cui le competenze pratiche e l’esperienza reale sono sempre più valorizzate , esistono percorsi alternativi per acquisire le abilità necessarie.

Ecco alcune strategie per diventare data scientist senza laurea:

Bootcamp e corsi intensivi: Si tratta di programmi formativi immersivi, della durata tipica di alcuni mesi (da 2 a 7 mesi, a tempo pieno o parziale), progettati per insegnare rapidamente le competenze pratiche più richieste dal mercato.

Molti bootcamp si focalizzano su Python, SQL, machine learning, data visualization e includono la realizzazione di progetti pratici. Esistono diverse scuole che offrono questi percorsi, noi di Data Masters offriamo un percorso completo pensato anche per chi parte da zero.
Corsi Online e autoapprendimento: Piattaforme come Coursera, DataCamp , edX offrono una vasta gamma di corsi, dai fondamentali di Python e statistica fino a specializzazioni avanzate in machine learning e deep learning. Questo percorso richiede grande disciplina, motivazione e capacità di strutturare il proprio apprendimento.
Costruzione di un Portfolio di Progetti: Questo è forse l’elemento più cruciale per chi non ha una laurea. Un portfolio solido, che includa progetti di analisi dati, sviluppo di modelli di machine learning e visualizzazioni, è la prova tangibile delle proprie capacità.

È fondamentale dimostrare di saper applicare le conoscenze teoriche a problemi reali o realistici, magari utilizzando dataset disponibili pubblicamente (es. Kaggle ) o partecipando a competizioni di data science.
Acquisire Esperienza in Ruoli Correlati: Un’altra strategia consiste nell’iniziare la carriera in ruoli affini che richiedono competenze di base sui dati, come Data Analyst, BI Developer, o persino Software Engineer. Una volta inseriti nel mondo del lavoro, è possibile apprendere sul campo, cercare opportunità per applicare tecniche di data science e gradualmente transitare verso ruoli più specifici.
Networking: Partecipare a community online, meetup, conferenze ed eventi di settore può essere molto utile per imparare da altri professionisti, rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e scoprire opportunità lavorative.

Quali sono le opportunità di lavoro per data scientist?

Le opportunità di lavoro per data scientist in Italia e nel mondo sono numerose e in continua crescita. La crescente consapevolezza del valore strategico dei dati rende questa figura professionale indispensabile in un’ampia varietà di settori. Il processo decisionale basato sui dati è ormai cruciale in ambito aziendale, governativo e accademico, alimentando una domanda destinata a crescere ulteriormente.

I data scientist trovano impiego in quasi tutti i settori economici, tra cui:

Tecnologia: Grandi aziende tech (come Google, Amazon, Facebook ) e startup innovative sono tra i principali datori di lavoro, utilizzando la data science per ottimizzare prodotti, personalizzare esperienze utente e sviluppare nuove tecnologie. Amazon, ad esempio, ricerca attivamente data scientist con competenze specifiche; per approfondire, è possibile consultare la guida su come diventare un data scientist in Amazon.
Finanza, Banche e Assicurazioni: Settori che utilizzano la data science per la gestione del rischio, la prevenzione delle frodi, il trading algoritmico e la personalizzazione dei servizi finanziari.
Sanità e Farmaceutica: Applicazioni in ricerca clinica, scoperta di farmaci, medicina personalizzata, ottimizzazione dei processi ospedalieri. Johnson & Johnson è un esempio di grande azienda del settore che investe in data science.
E-commerce e Retail: Per analisi del comportamento dei clienti, ottimizzazione dei prezzi, gestione delle scorte, sistemi di raccomandazione e marketing personalizzato.
Consulenza: Società di consulenza strategica e tecnologica assumono data scientist per supportare i clienti in progetti di trasformazione digitale e analisi dei dati.
Telecomunicazioni: Per analisi delle reti, ottimizzazione dei servizi, gestione della clientela (churn prediction).
Manifatturiero: Ottimizzazione della produzione, manutenzione predittiva, controllo qualità.
Marketing e Pubblicità: Analisi delle campagne, segmentazione del pubblico, misurazione del ROI.
Pubblica Amministrazione: Analisi per politiche pubbliche, ottimizzazione dei servizi, gestione delle risorse.
Ricerca e Accademia: Università e centri di ricerca impiegano data scientist per progetti di ricerca avanzata.

L’ambiente di lavoro è tipicamente un ufficio, ma con una crescente diffusione del lavoro da remoto o ibrido. La collaborazione è frequente, sia con altri specialisti dei dati (data engineer, data analyst) sia con team di business, ingegneri software o ricercatori.

È utile osservare che il termine “data scientist” è ampio e il campo si sta diversificando. Emergono ruoli più specializzati come Machine Learning Engineer (focalizzato sull’implementazione e l’ottimizzazione di modelli ML ), Data Engineer (responsabile della costruzione e manutenzione delle pipeline e delle infrastrutture dati ), AI Specialist , o specialisti in aree come Natural Language Processing (NLP) o Computer Vision. Man mano che si acquisisce esperienza, considerare una specializzazione in un’area di alta domanda può favorire ulteriormente le prospettive di carriera.

Quanto guadagna un data scientist?

Lo stipendio di un data scientist in Italia è generalmente competitivo, riflettendo l’alta domanda e le competenze specialistiche richieste. Tuttavia, la retribuzione può variare significativamente in base a diversi fattori. Per avere un’idea più precisa di quanto guadagna un data scientist, è utile considerare le fasce salariali in base all’esperienza, pur tenendo presente che si tratta di stime medie.

I principali fattori che influenzano lo stipendio sono:

Esperienza: È il fattore più determinante. I professionisti con più anni di esperienza possono aspettarsi retribuzioni notevolmente superiori rispetto alle figure junior.
Localizzazione geografica: Esistono differenze salariali tra le diverse regioni e città italiane. Poli economici come Milano e Roma tendono ad offrire stipendi mediamente più alti rispetto ad altre aree, anche a causa del maggior costo della vita e della concentrazione di grandi aziende.
Dimensione e tipo di azienda: Le grandi aziende, le multinazionali e le società operanti in settori ad alta tecnologia o finanza spesso offrono retribuzioni più elevate rispetto a realtà più piccole.
Settore industriale: I settori come finanza, banche, assicurazioni e tecnologia tendono a offrire stipendi mediamente più alti.
Competenze specifiche: La padronanza di competenze particolarmente richieste (es. deep learning, specifiche piattaforme cloud, NLP avanzato) può influenzare positivamente la retribuzione.

Basandosi sui dati disponibili da diverse fonti (siti di annunci di lavoro, survey salariali, articoli di settore), è possibile delineare delle fasce indicative di Retribuzione Annua Lorda (RAL) per i data scientist in Italia:

Livello Esperienza	Stipendio Annuo Lordo (RAL) Mediano/Range (Italia)
Junior (0-3 anni)	€30.000 – €40.000
Mid (3-5+ anni)	€40.000 – €50.000
Senior (5/7+ anni)	€50.000 – €75.000+

È fondamentale, quando si valutano le offerte o si negozia lo stipendio, ricercare benchmark specifici per la propria esperienza, il settore, la localizzazione e le dimensioni dell’azienda, piuttosto che basarsi unicamente sulle medie nazionali. Per ulteriori dettagli sugli stipendi, è possibile consultare l’articolo dedicato: quanto guadagna un data scientist.

Corsi per diventare un data scientist

La data science è un campo in continua e rapida evoluzione, il che rende l’apprendimento continuo non solo consigliabile, ma essenziale per rimanere competitivi e aggiornati sulle nuove tecniche e tecnologie. I corsi per diventare un data scientist rappresentano un mezzo efficace per acquisire le competenze necessarie, sia per chi inizia da zero sia per chi desidera specializzarsi o aggiornarsi.

Esistono diverse opzioni formative:

Percorsi universitari: Come discusso in precedenza, lauree e master in discipline STEM forniscono una solida base teorica.
Bootcamp intensivi: Programmi full-time o part-time focalizzati sull’acquisizione rapida di competenze pratiche.
Corsi online: Piattaforme come Coursera, edX, DataCamp offrono moduli specifici o percorsi strutturati su vari argomenti della data science.

Data Masters si inserisce in questo panorama offrendo percorsi formativi progettati specificamente per fornire competenze pratiche e immediatamente spendibili nel mondo del lavoro. L’offerta formativa è pensata per accompagnare gli studenti nel loro percorso, indipendentemente dal livello di partenza.

Tra i corsi principali offerti da Data Masters per chi aspira a diventare data scientist:

Data Scientist Starter Kit: Questo è il punto di partenza ideale, un corso “all-in-one” progettato anche per chi non ha competenze pregresse in statistica, matematica o programmazione. Copre i fondamenti di Python per la Data Science, l’uso delle librerie essenziali come NumPy, Pandas (per manipolazione dati), SciKit-Learn (per machine learning) e Matplotlib/Seaborn (per data visualization). Include numerose esercitazioni pratiche e un progetto finale per consolidare le competenze acquisite.
Corsi su Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Data Masters offre anche corsi per approfondire aree specifiche e ad alta richiesta come AI e ML.
- Corsi per acquisire competenze sulle AI: Un catalogo che include diverse opzioni per approfondire l’Intelligenza Artificiale, come corsi sulla Generative AI o sull’AI Act.
- Corsi per machine learning: Il corso “Machine Learning per Tutti” è un’introduzione accessibile ai concetti fondamentali del ML, ideale per chi vuole capire le basi di questa tecnologia senza prerequisiti tecnici. Per chi cerca una formazione più completa, Data Masters offre anche Masterclass avanzate.

La necessità di coprire sia le fondamenta che le aree di specializzazione suggerisce un approccio all’apprendimento per fasi. Iniziare con corsi fondamentali che costruiscano una solida base è il primo passo. Successivamente, in base ai propri interessi e alle richieste del mercato, è possibile approfondire aree specifiche attraverso corsi più avanzati o specializzati.

Conclusione

Diventare data scientist è un percorso stimolante che richiede impegno, curiosità e una combinazione di competenze tecniche e analitiche. La domanda per questi professionisti è alta in Italia e a livello globale, offrendo opportunità di carriera gratificanti in una vasta gamma di settori.

Come delineato in questa guida, esistono molteplici strade per raggiungere questo obiettivo: percorsi accademici tradizionali (lauree e master in discipline STEM), certificazioni professionali per validare competenze specifiche, e percorsi alternativi basati su bootcamp, corsi online e, soprattutto, sulla costruzione di un solido portfolio di progetti pratici.

Indipendentemente dal percorso scelto, le competenze chiave da sviluppare includono la programmazione (Python, R, SQL), la statistica, il machine learning, la data visualization e la capacità di comunicare efficacemente i risultati. L’apprendimento continuo è fondamentale in questo campo dinamico.

AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.