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Data Scientist – Le nuove figure dell’AI

Nov 20, 2020

Data Scientist

La Data Science e il Data Scientist

Con il termine Data Science (o scienza dei dati) si intende un insieme di tecniche e metodi scientifici che hanno lo scopo di estrarre valore dal dato. In questo contesto, il Data Scientist è colui che, servendosi di tali metodologie, ricava informazioni di valore dai dati al fine di metterle a disposizione degli utilizzatori finali.

È possibile attribuire la paternità del termine “Data Science” a Peter Naur: uno tra i più illustri esponenti e pionieri dell’informatica, nonché vincitore del Premio Turing nel 2005. La scienza dei dati, tuttavia, viene ufficialmente riconosciuta come disciplina scientifica solo nel 2001 grazie agli sforzi di William Cleveland che fu in grado di identificarne gli ambiti di competenza.

Le finalità di questa disciplina si fondano sullo studio, l’interpretazione e la manipolazione del dato attraverso tecniche e metodologie provenienti da vari ambiti scientifici, come la matematica, la statistica, l’informatica e le scienze sociali. Per fare questo, la Data Science si avvale anche dell’utilizzo di sistemi tecnologici avanzati in grado di risolvere problemi statisticamente complessi.

Data Scientist: una figura sempre più preziosa e richiesta

Il Data Scientist (o scienziato dei dati) ha il compito di analizzare grandi quantità di dati (strutturati e non strutturati) al fine di ottenere informazioni utili all’azienda.

In termini metaforici, possiamo paragonare il Data Scientist a un interprete capace di rendere comprensibili linguaggi e simboli apparentemente incomprensibili, ma che in realtà celano un enorme quantità di significati e informazioni preziose.

Per interpretare i dati ed estrarne informazioni, il Data Scientist si avvale di un’ampio ventaglio di conoscenze, strumenti e algoritmi che gli consentono di identificare correlazioni tra fenomeni statistici e compiere previsioni. Parallelamente, queste figure possiedono un’approfondita conoscenza dell’azienda e del business di riferimento, indispensabili per comprendere e contestualizzare le intuizioni ricavate dai dati.

La figura del Data Scientist ha acquisito, e sta acquisendo sempre più, un ruolo di primaria importanza all’interno delle aziende che necessitano di figure in grado di comprendere e gestire i cambiamenti portati dallo sviluppo tecnologico.

In un contesto di business data-driven, una figura esperta di questo tipo è una prerogativa indispensabile per rimanere competitivi e essere realmente in grado di rispondere alle sfide e alle necessita del mercato.

È responsabilità del Data Scientist:

  • Ottenere il massimo valore dai dati identificando nuove correlazioni tra fenomeni statistici e dati di varia natura.
  • Condurre simulazioni e esperimenti attraverso strumenti e metodologie statiche, al fine di individuare causa/effetto dei fenomeni osservati.
  • Ripulire i dati e prepararli per essere processati attraverso attività di Data Quality e Data Cleaning.
  • Elaborare i dati tramite attività di Data Processing.
  • Rendere disponibili le informazioni ricavate dai dati servendosi di modalità quali la Data Visualization e il Data Storytelling.

Gli “strumenti del mestiere” del Data Scientist 

Il Data Scientist, nella sua attività, si avvale di strumenti e tools specifici che, come spiegato precedentemente, gli consento di partire dall’analisi di dati grezzi per poi procedere con la loro elaborazione, interpretazione e, infine, presentazione all’utilizzatore finale. Di seguito alcuni dei principali “strumenti del mestiere” di questo professionista:

Data Scientist

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