Chi sono e cosa fanno i data scientist?

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

L’espressione data scientist è apparsa per la prima volta nel 2008. Con il passare del tempo, il termine è entrato a far parte del linguaggio comune fino a definire oggi una delle figure professionali più richieste nel mercato del lavoro

Il data scientist è esperto di data science e big data e si occupa dello sviluppo di modelli e strategie sulla base dei dati di cui dispone, con lo scopo di ottenere informazioni utili al business aziendale.

I dati trattati dal data scientist possono essere:

  • human generated, tutti i dati rilasciati da un utente su una piattaforma social o su qualsiasi altro sito attraverso il login;
  • machine generated, i dati prodotti da sorgenti quali sensori Gps, IoT, centrali di monitoraggio, ecc...
  • business generated, cioè un mix tra dati human generated e dati machine generated, che si traducono informazioni utilizzabili.

 

Gran parte de lavoro di un data scientist consiste nell’analizzare, tradurre e interpretare la mole di dati a sua disposizione, attraverso l’uso di particolari tecniche e linguaggi di programmazione, per comprendere i trend e sviluppare modelli predittivi.

Gli scienziati dei dati lavorano all'interno di tre domini: esplorazione, sperimentazione e apprendimento automatico

L'esplorazione dei dati avviene quando un data scientist utilizza statistiche e tecniche di visualizzazione per trovare modelli nei dati

La sperimentazione dei dati consiste nell'applicare metodi di progettazione degli esperimenti per sviluppare e testare ipotesi in condizioni controllate. I test A/B e multivariati sono esempi di sperimentazione dei dati

Infine, con l'apprendimento automatico applica algoritmi per costruire modelli e fare previsioni. I modelli predittivi e il clustering sono esempi di apprendimento automatico in azione.

Nell'ambito del marketing le attività di un data scientist sono:

  • misurare per determinare l'impatto delle iniziative di marketing e delle campagne pubblicitarie;
  • ottimizzare per consigliare modifiche alle tattiche o alla spesa per migliorare i risultati;
  • sperimentare per progettare ed eseguire test che identifichino eventuali problemi;
  • segmentare per identificare gruppi e sottogruppi di clienti e potenziali clienti;
  • modellare per creare modelli predittivi per migliorare i tassi di risposta;
  • presentare per comunicare messaggi derivati ​​dai dati e ispirare decisioni migliori.

Le principali competenze che deve avere un data scientist sono la capacità di organizzare, analizzare e valutare grandi quantità di dati (big data); la conoscenza dei principali database management system (DBMS) e degli strumenti di business intelligence; le competenze in analisi statistica, in tematica e ontologia per la gestione delle informazioni; la conoscenza di linguaggi di programmazione.

Per diventare data scientist i titoli di studio consigliati sono una laurea in data science, informatica, statistica, matematica, ingegneria informatica. La formazione di un data scientist è trasversale e comprende solide competenze in informatica e programmazione, tecniche e metodi di statistica, machine learning, data mining e data visualization, oltre che conoscenze di base di economia, marketing e organizzazione aziendale.

Un data scientist deve avere dimestichezza con i linguaggi di programmazione statistica (ad esempio R o Python) e i linguaggi per database (come SQL), e la capacità di utilizzare i software per data management, data exploration & visualization. Completano il profilo la conoscenza dei tools di business intelligence (BI), dei principi del project management e degli aspetti legali ed etici legati alla gestione dei dati e delle informazioni, per esempio per quanto riguarda il trattamento di dati sensibili e le norme sulla privacy.

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

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