I candidati che si occupano di Data Science oggi sono più che mai ricercati a e continueranno ad esserlo anche nel prossimo futuro. Cosa comporta questo ruolo e quali sono le competenze chiave per ricoprirlo al meglio?
Un Data Scientist ha il compito di gestire un grande volume di dati non strutturati provenienti da diverse fonti: questo è uno degli aspetti che lo differenziano da un Data Analyst. Il Data Scientist, poi, ha il compito di sviluppare soluzioni utili all’azienda, ricorrendo a numerosi strumenti, come ad esempio algoritmi, intelligenza artificiale e machine learning.
Come già trattato nell’articolo i lavori in ambito tecnologico più richiesti nel 2022, le aziende sono oggi particolarmente attive nella ricerca di risorse in grado di analizzare i dati, interpretarli e di conseguenza raccogliere informazioni che l’azienda potrà poi sfruttare al meglio attraverso azioni mirate.
Le competenze chiave per un Data Scientist dipendono dallo specifico ruolo ricoperto. È possibile fare una distinzione tra tre categorie di skills principali:
Analitiche – possedere una consolidata conoscenza della matematica è una caratteristica indispensabile, mentre una Laurea o un Dottorato di ricerca in Informatica, Statistica o Ingegneria costituisce un requisito preferenziale. I Data Scientist utilizzeranno strumenti di analisi, di cui sarà importante avere padronanza. Fra questi possiamo elencare SAS, Hadoop, Hive, Apache Zeppelin, Jupyter Notebooks e Pig.
Tecniche – saper utilizzare gli strumenti di analisi già elencati è una qualità fondamentale. Oltre a questo, il candidato ideale dovrà possedere anche un’ottima (o almeno buona) conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Perl (5) e C/C++. Per l’elaborazione dei dati sarà, inoltre, fondamentale avere nozioni su intelligenza artificiale e machine learning.
Commerciali – si tratta di una categoria di skills ben distinta rispetto alle altre: nonostante vi siano alcune sovrapposizioni, essa richiede un set di competenze alquanto differente. Un’approfondita conoscenza del settore di riferimento è un requisito molto importante da possedere, unitamente alla capacità di prevedere le modalità con cui dati e informazioni saranno utilizzati. Sebbene non siano da considerare come di secondaria importanza nemmeno nelle due precedenti categorie, le soft skills rivestono qui maggior rilevanza – i candidati ideali, infatti, saranno coloro che dimostreranno un evidente acume commerciale ed ottime capacità comunicative.
Come affermato in precedenza, possedere una Laurea in Matematica o Statistica è un requisito pressoché indispensabile, mentre aver conseguito un titolo di studio di grado più elevato in un ambiti correlati rappresenta sicuramente un plus. Il mio consiglio è quello di amaturare una qualche forma di esperienza in analisi o dissertazioni scientifiche, utilizzando dati non strutturati.
Le aziende ricercheranno professionisti abili nella programmazione, pertanto conoscere uno dei linguaggi sopra elencati costituirebbe sicuramente un vantaggio competitivo. Esse, inoltre, potrebbero richiedere prova di tali conoscenze, il che significa che i candidati selezionati dovranno essere pronti a dimostrarle.
Saranno tenute in considerazione anche altre soft skills che i Data Scientist possono aver acquisito in ruoli precedenti o durante programmi di formazione, come ad esempio il pensiero critico, la risoluzione di problemi complessi, l’analisi dei rischi e l’aver lavorato all’interno di un team.
Fino a pochi anni fa le aziende assumevano Data Scientist senza avere una precisa strategia su come impiegare al meglio le loro competenze. Con la crescita esponenziale del settore tecnologico, però, oggi vediamo come esse siano molto più informate sulle diverse modalità con cui utilizzare i dati e di conseguenza hanno anche un’idea molto più chiara del ruolo che un Data Scientist può svolgere.
Naturalmente ciò ha portato anche ad un’evoluzione della tecnologia a disposizione delle aziende. La maggior parte delle piattaforme funziona in un determinato modo, ma un abile Data Scientist sarà in grado di adattarsi al progresso - il cambiamento è un elemento fondamentale del ruolo che ricopre.
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Autore: Mark Standen, Direttore, Hays Enterprise Technology Intelligent Automation - UK e Irlanda
Mark è il Direttore del progetto Intelligent Automation di Hays Enterprise Technology; dei suoi 20 anni di esperienza in Technology Staffing, 6 l’hanno visto alla guida di servizi e soluzioni di Intelligent Automation, sia nell’ambito della consulenza sia per la ricerca di talenti.
