Cosa fa un Data Scientist e quanto guadagna

Il data scientist è una delle figure professionali più ricercate nel panorama lavorativo moderno, soprattutto per la crescente importanza dei dati nel processo decisionale aziendale. Ma esattamente cosa fa un data scientist? Quali competenze sono necessarie per intraprendere questa carriera e quali sono le prospettive economiche? In questo articolo risponderemo a queste domande, esplorando a 360 gradi il percorso di formazione e carriera per diventare un esperto di dati.

Chi è e di cosa si occupa un data scientist

Il data scientist è un professionista che combina competenze tecniche e analitiche per estrarre elementi utili dai dati. Il suo lavoro, in poche parole, consiste nel trasformare grandi quantità di informazioni grezze in insight strategici, capaci di guidare il management nelle decisioni aziendali.

I principali compiti del data scientist includono:

• analisi dei dati avanzata, anche con il supporto dell’intelligenza artificiale, per individuare trend, anomalie o correlazioni utili;
• sviluppo di modelli predittivi e algoritmi avanzati basati su tecnologie come il machine learning, che supportino la pianificazione strategica;
• gestione e pulizia dei dati attraverso l’uso di tool specializzati come Python, R, SQL e software per i big data;
• interpretazione e visualizzazione dei risultati per renderli comprensibili a manager e stakeholder dell’organizzazione.

Quanto guadagna un data scientist

Lo stipendio per un data scientist varia notevolmente in base all’esperienza, al settore e alla localizzazione geografica. Analizziamo le fasce salariali principali.

Un professionista alle prime armi, con meno di 3 anni di esperienza, può aspettarsi una retribuzione netta annua compresa tra i 30.000 e i 40.000 euro. Lo stipendio di un data scientist junior è influenzato, infatti, dalla crescente richiesta di figure entry level nel mercato, soprattutto nelle startup e nelle aziende di medie dimensioni.

Con oltre 5 anni di esperienza, lo stipendio di un data scientist senior può arrivare fino a 70.000-90.000 euro all’anno, soprattutto se impiegato in grandi aziende o multinazionali. In alcuni casi, i profili estremamente qualificati superano i 100.000 euro, specialmente nel settore bancario o tecnologico.

Competenze chiave del data scientist

Per intraprendere questa carriera, è necessario sviluppare un mix di competenze tecniche, analitiche e trasversali.

Analisi dei dati e utilizzo dei tool più comuni

Un data scientist deve padroneggiare strumenti avanzati come:

• linguaggi di programmazione, quali Python e R;
• sistemi per la gestione dei database (DBMS) come MySQL, Access e Oracle;
• piattaforme per i big data, tra cui Hadoop e Spark;
• tool per la visualizzazione dei dati, ad esempio Tableau e Power BI.

Capacità di problem solving e pensiero critico

Oltre alle competenze tecniche, un data scientist deve dimostrare una spiccata capacità di identificare e risolvere problemi complessi legati ai dati, individuando soluzioni innovative ed efficaci.

È fondamentale anche saper interpretare i risultati con un approccio critico, analizzandone l’impatto e garantendo che le decisioni data-driven siano solide e orientate agli obiettivi aziendali. Questa combinazione di pensiero analitico e strategico rappresenta un elemento distintivo per eccellere nella professione.

Come si diventa un data scientist

Diventare data scientist richiede indubbiamente una buona dose di impegno, ma soprattutto una formazione mirata. Quali sono, quindi, gli step da seguire?

1. Formazione accademica: in primis, una laurea in materie scientifiche come matematica, statistica, informatica o ingegneria, aiuta ad acquisire le basi necessarie per affrontare tutte le sfide connesse a questa professione.
2. Corsi specialistici e certificazioni: esistono poi numerosi corsi online e master che permettono di acquisire competenze avanzate. Investire nella formazione specifica oggi è più che mai fondamentale. Se vuoi conoscere meglio cos’è la data science e incrementare le tue competenze nell’ambito, Data Masters ti propone i migliori corsi sulla data science, oltre che tantissimi corsi online sull’intelligenza artificiale, fondamentali per operare con successo nel settore.
3. Esperienza pratica: lo sviluppo di progetti personali e la partecipazione a competizioni di data science sono modi eccellenti per costruire un portfolio competitivo.

Prospettive di lavoro per un data scientist

Il futuro della data science è estremamente promettente. La crescente digitalizzazione e l’importanza dei dati stanno generando una domanda sempre maggiore di esperti in grado di interpretarli.

Le prospettive occupazionali sono tante:

• come dipendente in svariati settori, dalla finanza alla sanità, passando per telecomunicazioni e marketing, dove la richiesta di professionisti è molto elevata;
• ma anche come freelance o consulente, grazie alla crescente richiesta di competenze analitiche nelle piccole e medie imprese e nelle pubbliche amministrazioni.

Le opportunità di crescita nel settore della data science sono tangibili e non è raro che si possa fare carriera, raggiungendo ruoli manageriali di prestigio, come chief data officer o lead data scientist.

Abbiamo visto, dunque, come diventare data scientist e quanto questa strada rappresenti una straordinaria opportunità per chi nutre una passione per i dati e la tecnologia. Se anche tu sei interessato, ricorda che con una formazione adeguata e un’esperienza pratica solida, è possibile intraprendere un percorso professionale ricco di soddisfazioni in un settore dinamico, stimolante e in costante espansione.