Data scientist: chi è e di cosa si occupa

Il crescente sviluppo delle tecnologie e l'implacabile aumento dei Big Data rendono sempre più necessario in ambito aziendale premunirsi di professionisti. Questi ultimi devono essere in grado di creare valore dai dati tramite la gestione, analisi e successiva estrapolazione di informazioni utili. L'esperto che si occupa dell'analisi di questo enorme quantitativo di dati è il Data Scientist (oppure scienziato dei dati). Leggendo questo breve tutorial si possono avere alcune informazioni su chi è e di cosa si occupa il Data scientist.

• Laurea
• Software di analisi dati

Il Data Scentist è colui che analizza un enorme insieme di dati e fonti differenti per fare scoperte. Egli cioè utilizza i dati e li analizza per poter dimostrare le proprie ipotesi. I dati possono essere strutturati oppure non strutturati. Attraverso la loro elaborazione il Data Scientist è in grado di rendere comprensibili le informazioni che sono nascoste nei dati. Successivamente egli riesce a trasformarli in una nuova conoscenza ed opportunità. In seguito dalle informazioni raccolte egli ha la possibilità di ricavare indicazioni fondamentali per lo sviluppo del business dell'azienda.

Il Data Scientist raccoglie i dati da diverse fonti. Ad esempio applicazioni di business come software ERP e CMR, banche dati, web analytics, social media, documenti elettronici, dati provenienti da sensori. Inoltre, struttura i dati eterogenei in formati organizzati ed accessibili. Quindi utilizza software per l'analisi dei dati, algoritmi, metodi statistici e strumenti di machine learning. Il Data Scientist riesce a navigare i database, ad interrogarli tramite query specifiche e ad estrarre le informazioni utili (data mining). In questo modo individua, all'interno di un gran numero di dati ininfluenti, soltanto quelle informazioni che rappresentano un valore per l'azienda.

Un'altra funzione importante del Data Scientist è quella legata alla visualizzazione dei dati (data visualization) ed alla creazione di report. Egli, dopo aver raccolto tutte le informazioni, deve essere in grado di rendere fruibili ai dirigenti dell'azienda i dati estrapolati. Con l'uso di grafici, mappe, tabelle e diagrammi il Data Scientist rende più comprensibili ed utilizzabili le proprie scoperte. Egli quindi basandosi su dati effettivi (data-driven) ha la possibilità di poter dimostrare la necessità di dover compiere determinate azioni. Il tutto mirato ad aumentare la competitività dell'azienda.