Come diventare un Data Scientist

Che cos'è esattamente la scienza dei dati e perché è così popolare al giorno d'oggi?
Come puoi capire se studiare per diventarlo è la scelta di carriera giusta per te?

Cos'è la scienza dei dati?

Il termine scienza dei dati ha suscitato un certo scalpore negli ultimi anni. Dopo essersi guadagnato il titolo di "lavoro più sexy del 21° secolo", molte persone al giorno d'oggi stanno prendendo in considerazione la possibilità di intraprendere una carriera in questo campo.

Per cominciare, definiamo cos'è la scienza dei dati. Come suggerisce il nome, la scienza dei dati è un campo di ricerca dedicato alla raccolta, all'analisi e all'interpretazione dei dati. Funziona come qualsiasi altra scienza, utilizzando un metodo di ricerca chiaramente definito per estrarre nuove conoscenze da vari materiali di partenza.

La particolarità è la natura di questi materiali di partenza: i big data. Grazie a sviluppi tecnologici in costante aumento, come il cloud computing e lo storage, le aziende di tutto il mondo possono ora raccogliere enormi quantità di dati a prezzi accessibili e con relativa facilità.

Tutte queste nuove ricchezze offrono un valore reale alle aziende. Possono usarle per capire meglio chi sono i loro clienti, a cosa sono interessati e quali sono i modi migliori per farli tornare.

Ma rappresentano anche una vera e propria sfida. Come si fa a navigare tra enormi quantità di dati, provenienti da migliaia o addirittura milioni di transazioni? Come si fa a determinare quali informazioni sono importanti e come si fa a dare un senso e a imparare qualcosa da dettagli sparsi e apparentemente casuali?

Ebbene, è qui che entra in gioco la parte scientifica. Entrano in gioco i data scientist, esperti nell'estrarre dalle sabbie dei database aziendali artefatti di informazioni aziendali preziose e fruibili. Un po' come Indiana Jones, ma con più capacità di programmazione e meno avventure che mettono a rischio la vita (si spera).

Lavorare come data scientist

Cosa fanno i data scientist?

I data scientist sono i mediatori tra i dati grezzi raccolti e i vari stakeholder che hanno bisogno di imparare qualcosa da essi. Agiscono come traduttori, interpretando le domande aziendali in comandi digitali che estraggono informazioni chiare dai database e, allo stesso modo, presentando informazioni chiare dalle montagne di dati che raccolgono.

I loro strumenti sono una combinazione di capacità matematiche, competenze statistiche e conoscenza dei linguaggi di programmazione. Ma per eccellere davvero, i dati scientist hanno bisogno di alcune soft skills fondamentali: la curiosità, la capacità di fare domande pertinenti, la pazienza di cercare sempre nuovi modi di interpretare i dati, la volontà di imparare costantemente nuove competenze e argomenti e, cosa forse più importante, buone capacità di comunicazione.

Perché alla fine della giornata, per le aziende, gli enti governativi o gli istituti di ricerca, i dati sono uno strumento per prendere decisioni consapevoli. Quindi, i data scientist devono lavorare a stretto contatto con i diversi membri dell'organizzazione per cui lavorano e aiutarli a ottenere le risposte che cercano dalla grande quantità di dati a loro disposizione.

Più un data scientist è bravo a presentare i suoi risultati in modo chiaro e semplice, più è facile per gli stakeholder e i manager capire cosa fare con quei risultati. Ecco perché la capacità di lavorare bene con gli altri e di comunicare in modo chiaro è l'ingrediente segreto per una carriera di successo nel campo della scienza dei dati.

Data scientist vs Data analyst vs Data Engineer

Se hai una certa familiarità con la scienza dei dati, potresti aver sentito parlare anche di analisi e ingegneria dei dati. Si tratta di tre ruoli diversi e distinti, tutti legati alla raccolta e all'analisi dei dati, ma ognuno dei quali si occupa di aspetti diversi.

Poiché la scienza dei dati è un campo ancora relativamente giovane, la distinzione tra tutti e tre è a volte un po' confusa. Ma per rendere le cose più chiare, ecco una suddivisione delle differenze:

Data Analyst

Si tratta del ruolo in cui spesso iniziano i data scientist. Gli analisti di dati sono responsabili degli aspetti più basilari della raccolta e dell'interpretazione dei dati. Di solito lavorano all'interno di unità aziendali più grandi, come le vendite o il marketing, e ricevono compiti o domande specifiche su cui concentrarsi.

Data Scientist

Di solito più esperti degli analisti di dati, i data scientist hanno il compito non solo di elaborare i dati, ma anche di automatizzare le attività di raccolta dei dati e di esplorare nuove opzioni per ottenere approfondimenti dal database con cui lavorano. Tendono a lavorare in modo più indipendente e a riferire direttamente ai dirigenti dell'azienda.

Data Engineer

Tendono a provenire da un background di programmazione/computer science. Sono i responsabili dell'infrastruttura che permette ai data scientist e agli analyst di fare le loro magie, costruendo e mantenendo una solida struttura per database complessi.

Il ruolo che finirai per ricoprire dipende dal tuo background, dalle tue passioni, dalla tua esperienza e dai tuoi interessi, oltre che dalle esigenze del tuo datore di lavoro. Considerando la dinamicità del settore della ricerca sui dati e le varie opportunità di sviluppare costantemente nuove competenze al suo interno, è probabile che il tuo ruolo cambi e si evolva con il progredire della tua carriera.

E' questo il bello della scienza dei dati: le possibilità sono praticamente infinite.

Perché dovrei lavorare come Data Scientist?: Se te lo stai chiedendo, non devi far altro che guardare i dati. Negli ultimi anni, la scienza dei dati è stata descritta come la scelta di carriera più promettente sia da LinkedIn che da Glassdoor. Questo settore offre ottimi stipendi (a sei cifre per i data scientist esperti in posizioni senior), un'ampia gamma di ruoli in alcune delle migliori aziende al mondo e buone opportunità di avanzamento professionale nel prossimo futuro.
La domanda di data scientist continua a essere elevata e si prevede che rimanga tale, il che significa che si tratta di una valida scelta di transizione professionale, in cui puoi essere sicuro che i posti di lavoro non si esauriranno quando avrai terminato il tuo percorso di studi. Il settore è in costante crescita e lo è già da un po': il numero di posizioni di data science nel mondo è aumentato di ben il 650% nell'ultimo decennio e si prevede che crescerà di quasi il 30% entro il 2026.
Come faccio a sapere se la scienza dei dati è la carriera giusta per me?: Ora che sai cos'è la scienza dei dati e cosa sono i data scientist, è il momento della domanda da un milione di dollari: la scienza dei dati è la strada giusta per te?
Beh, dipende. Imparare tutte le competenze professionali necessarie per una carriera in questo campo richiede tempo, impegno e perseveranza, ma è sicuramente possibile quasi per tutti. Se non hai paura della matematica, delle statistiche o di lavorare con i computer e ti impegni davvero, non c'è motivo per non avere successo.
Se provieni da un background matematico, statistico o informatico, il passaggio alla scienza dei dati è più facile. La maggior parte dei data scientist proviene da una formazione statistica o informatica, poiché questi campi condividono naturalmente molti aspetti con la scienza dei dati.
Ma anche se non è il tuo caso, la scienza dei dati può essere comunque un'ottima opzione di carriera. Avere un background economico o manageriale - sia negli studi che nell'esperienza professionale - è un ottimo punto di partenza.
Inoltre, molti laureati in studi umanistici trovano che il passaggio alla scienza dei dati sia attraente e naturale; la capacità di pensare fuori dagli schemi e di apprendere rapidamente nuovi argomenti che questo background offre, tendono a tradursi bene in un ambiente di scienza dei dati.
Alla fine, solo tu puoi rispondere a questa domanda. Sì, la scienza dei dati offre grandi prospettive di carriera e stipendi remunerativi per i professionisti esperti. Ma richiede una base di competenze matematiche, statistiche e di programmazione, e il lavoro in sé è tecnico, impegnativo e a volte frustrante, quando ti troverai a lottare per estrarre informazioni preziose da alcuni dati.
Ma se sei disposto a impegnarti per imparare una nuova professione e non ti sottrai alle sfide, studiare per diventare data scientist è un'ottima scelta di carriera grazie a molti fattori: prospettive di lavoro, stipendi, crescita prevista e molti settori diversi in cui puoi lavorare.
Se non sei ancora sicuro che la scienza dei dati sia adatta a te, ma vuoi provare, ti offriamo un periodo di prova gratuito di 4 settimane per i nostri programmi di studio in scienza dei dati. Contatta i nostri study advisor per maggiori dettagli.

La tua carriera nella scienza dei dati

Hai deciso che la scienza dei dati è la carriera dei tuoi sogni? Fantastico. Ora vediamo come puoi raggiungere questo obiettivo e quali sono i passi da compiere per diventare un data scientist di successo.

Come iniziare

Cosa devi sapere prima di iniziare

Prima di tutto, devi considerare il tuo background attuale. Hai già studiato per ottenere una laurea o hai frequentato un corso online? Se sì, si trattava di settori vicini alla scienza dei dati?

Se la risposta è sì, puoi sfruttare questa esperienza a tuo vantaggio e dedicare meno tempo alla tua formazione professionale. A seconda delle tue conoscenze, potresti aver bisogno di imparare solo un nuovo linguaggio di programmazione o di migliorare le tue competenze statistiche e matematiche.

Se la risposta è no, e questo sarà il tuo primo studio o un campo di specializzazione completamente nuovo, allora non scoraggiarti. Sì, devi imparare una nuova abilità, ma vedila in questo modo: un mondo nuovo ed eccitante ti sta aspettando per essere esplorato!

Studia la scienza dei dati online

Il primo passo per diventare un data scientist è... (rullo di tamburi...)

Imparare la scienza dei dati.

Scherzi a parte, non c'è modo di evitarlo: la scienza dei dati è una disciplina unica nel suo genere, con una serie specifica di strumenti e, a prescindere dal tuo background o dalle tue conoscenze esistenti, se non provieni da questo campo, dovrai acquisire alcune nuove competenze.

Data la sua attuale popolarità, c'è un'ampia gamma di opzioni formative in circolazione. A seconda delle tue preferenze, puoi seguire un corso online, partecipare a un bootcamp o seguire la vecchia strada e prendere dei libri di informatica.

Un'altra opzione, preferita da molti, è quella di conseguire un titolo universitario riconosciuto in data science o in un campo simile, come business intelligence. Alla IU offriamo sia un Bachelor che un Master in data science, che puoi studiare completamente online.

Qualunque sia il percorso formativo che sceglierai, preparati a lavorare sodo e a impegnarti per portarlo a termine. I ruoli nel settore della scienza dei dati sono ben retribuiti, ma per arrivarci dovrai lavorare sodo, sviluppare le tue competenze e costruirti professionalmente. Non è una passeggiata, ma se sei pronto a impegnarti, riuscirai a raggiungere i tuoi obiettivi.

Pratica, pratica, pratica

Non devi aspettare la fine dei tuoi studi o della tua formazione per iniziare a lavorare su un progetto di data science. Per assimilare davvero tutti questi nuovi termini e tecniche, l'esperienza pratica è fondamentale.

Quindi inizia a lavorare su progetti di scienza dei dati il prima possibile, per vedere come funzionano le cose al di fuori della classe o del corso virtuale. Ci sono molti modi per farlo: esercizi pratici come parte dei tuoi studi, progetti online gratuiti e schede di esercizi online.

Cercando di applicare ciò che impari fin dalle prime fasi del tuo processo di apprendimento, puoi risparmiare tempo prezioso - ed evitare frustrazioni - perché ti aiuterà a scoprire cosa funziona meglio per te. Studiare da solo è efficiente per te? Oppure hai bisogno di più supporto e consigli? Forse ti piacerebbe collaborare con altri aspiranti data scientist?

Se aspetti la fine del tuo percorso formativo per iniziare a mettere in pratica ciò che hai imparato, potresti renderti conto di aver passato molto tempo a lavorare nel modo sbagliato per te. Quindi fai un favore a te stesso: supera le tue insicurezze e fai pratica, pratica, pratica!

Ottieni il tuo certificato

Una volta terminati gli studi e completato il corso o la laurea, avrai un certificato o diploma di laurea che potrai aggiungere al tuo CV o al tuo profilo LinkedIn e condividere con potenziali datori di lavoro.

Anche se non è necessariamente indicativo delle tue effettive competenze, avere un certificato di un corso o di una laurea completati con successo dimostra ai datori di lavoro che possiedi le conoscenze e gli strumenti di base per lavorare nel settore. Questo è un altro vantaggio dello studio della scienza dei dati in un formato strutturato: se studi in modo indipendente, dovrai lavorare di più per dimostrare le tue capacità ai potenziali datori di lavoro e creare un portfolio del tuo lavoro per compensare il fatto di non avere un certificato riconosciuto.

Iniziare a lavorare: Networking e stage

Imparare la scienza dei dati - fatto.

Fare esperienza lavorando su progetti personali - fatto.

Avere un certificato di laurea - in tasca.

E adesso? Come fare per trovare il tuo primo lavoro e avere il titolo di "data scientist" sul tuo curriculum?

Nel mercato del lavoro di oggi, dove la concorrenza è agguerrita ma le opportunità sono disponibili su scala globale, devi essere proattivo quando cerchi di costruire la tua carriera. Il semplice invio di innumerevoli candidature non è sufficiente; devi trovare un modo per distinguerti dalla massa.

È qui che entra in gioco una buona rete professionale. Essere in contatto con persone che lavorano nel campo della scienza dei dati o che ricoprono ruoli simili nelle aziende per cui vorresti lavorare è un'ottima risorsa da sfruttare. Non preoccuparti se non conosci personalmente nessuno nel settore: puoi iniziare a trovare i data scientist della tua zona, contattarli e creare una relazione online.

Circondati di persone che lavorano nel settore, in modo che quando si presenterà l'opportunità di fare uno stage o di lavorare a un progetto come junior, ne verrai a conoscenza tempestivamente e avrai persone nella tua rete che potranno raccomandarti a potenziali datori di lavoro.

E sii pronto per queste opportunità: creati un portfolio di progetti che puoi condividere e accetta uno o due stage. Costruisci la tua esperienza nel mondo reale, crea connessioni e ottieni un feedback prezioso dai mentori nella fase iniziale della tua carriera.

Investi sulle tue capacità, conoscenze e connessioni durante i tuoi primi passi, e raccogli i frutti in seguito.

Salire di livello e progredire: Prospettive di carriera

Hai superato lo stage e hai trovato il tuo primo lavoro? Ben fatto. Ora sei un data scientist (o analista) a tutti gli effetti.

Ma il lavoro non si ferma qui. Il settore della scienza dei dati è in continua espansione e sviluppo e, se vuoi davvero fare carriera, dovrai crescere anche tu.

Mantieni sempre la curiosità verso nuove idee, tecnologie e modi per migliorare. Non smettere mai di imparare nuove tecniche e metodi. Man mano che acquisisci esperienza e capisci meglio quali aspetti del settore ti interessano di più, puoi pianificare i tuoi prossimi passi. Forse ti piacerebbe lavorare di più su progetti infrastrutturali e passare al ruolo di ingegnere? O forse sei più incline alle responsabilità manageriali?

Qualunque sia la tua scelta, tieni presente che la costruzione di una carriera è un processo proattivo che dura tutta la vita. Non aspettare che le opportunità ti si presentino: creati le tue occasioni. Investi su te stesso, aggiornati e fai in modo che le tue competenze siano a prova di futuro.

Forse anche un Master in data science, o, se sei interessato a passare a una posizione manageriale, un MBA con una specializzazione in Big Data può portare la tua carriera a nuove entusiasmanti vette.

Perché la scienza dei dati è un'ottima scelta

Ora che hai una tabella di marcia per la tua carriera nella scienza dei dati e sai come diventare uno scienziato dei dati, riassumiamo e rafforziamo la tua decisione di intraprendere questo entusiasmante percorso di carriera. Potrai tornare su questi punti ogni volta che avrai bisogno di una motivazione in più durante il tuo percorso formativo, in modo da non perdere mai di vista il tuo obiettivo.

A prova di futuro

Il mondo del lavoro moderno ha visto alcuni cambiamenti drammatici negli ultimi anni. La pandemia ha costretto molti di noi ad adattarsi, a cambiare il modo di lavorare e di pensare al lavoro e a esplorare nuove opportunità. Per alcuni, questo ha significato l'adozione di competenze digitali per stare al passo con un panorama professionale in continua evoluzione. La necessità di pianificare il futuro e di sviluppare una carriera che sia il più possibile resistente alle crisi globali non è mai stata così urgente e chiara.
Ecco perché una carriera nella scienza dei dati è un'ottima scelta. Non solo perché è il lavoro più sexy del 21° secolo - perché, ehi, cosa c'è di più sexy della sicurezza del lavoro, giusto? - ma anche perché offre un percorso che può affrontare le principali turbolenze globali con relativa facilità. È un lavoro che può essere svolto in remoto, da qualsiasi parte del mondo, quindi le opportunità su scala globale sono alla tua portata e il trasferimento diventa molto più facile.
Inoltre, la scienza dei dati è in costante crescita e si prevede che continuerà a crescere nel prossimo futuro. La domanda è elevata e c'è ancora un divario tra la quantità di data scientist qualificati e le posizioni aperte nel settore: in altre parole, non ci sono abbastanza data scientist sul mercato in questo momento. Non è il massimo per le aziende, ma è molto positivo per te.
Stipendio

Questa enorme domanda da parte della aziende significa che i data scientist qualificati ed esperti possono aspettarsi di essere pagati molto bene - stipendi a sei cifre sono comuni per i professionisti di livello senior ed esecutivo.
E poiché i dati sono utilizzati in una così ampia varietà di settori e sono così cruciali per prendere le giuste decisioni aziendali a livello manageriale, i data scientist esperti possono scegliere di specializzarsi in settori meglio pagati (tecnologia, automotive, ecc.) e avere un percorso più diretto verso le posizioni manageriali, grazie alle loro strette relazioni con i decision maker. Sfrutta questo aspetto a tuo vantaggio!
Impara qualcosa di nuovo ogni giorno

Ok, i soldi sono ottimi, ci sono molti posti di lavoro e grandi prospettive per il futuro. Ma che dire del lavoro vero e proprio? La quotidianità?
Ebbene, c'è molto da amare anche in questo. Quello del data scientist è un ruolo affascinante, che ha un'influenza reale sul modo in cui viviamo la nostra vita: dagli algoritmi che ci consigliano cosa guardare o comprare, alle informazioni mediche che possono aiutare a combattere le pandemie. Le possibilità sono infinite, così come i dati con cui lavorerai: dovrai quindi essere creativo, innovativo, metodico e perseverante per ottenere le risposte alle domande che tu o il tuo team dovrete porvi.
Può essere una scelta di carriera entusiasmante, con enormi soddisfazioni professionali, perché ti troverai di fronte a sfide sempre nuove e dovrai raccogliere tutte le tue competenze per vincerle. Una volta che ci sarai riuscito, sarai in grado di guidare i tuoi colleghi attraverso il labirinto delle informazioni e di fornire elementi vitali per il processo decisionale, dando forma al funzionamento della tua azienda e dei tuoi prodotti.
La scienza dei dati è così grande che ha fatto sembrare sexy persino la statistica. La statistica! Cosa c'è da non amare?

Un parere da chi sta studiando scienza dei dati

Tocca con mano un'esperienza concreta di chi sta attualmente studiando scienza dei dati guardando la testimonianza Francesco, uno studente del Master in Data Science della IU.

E se vuoi, puoi anche chattare direttamente con i nostri studenti che stanno studiando un Bachelor o un Master in Data Science.

Scopri i nostri corsi di laurea in Data Science

Studia una laurea in Scienza dei dati Studia un Master in Scienza dei Dati

Consulenza personale

Hai domande?

Hai bisogno di supporto nello scegliere il giusto programma o modello di studio per te?

+49 (0)30 220 272 80 *Disponibile dal Lunedì al Venerdì 10:00 - 20:00 CEST
Scrivi un'email
Videochiamata di consulenza personale
Live chat
I nostri Study Advisor parlano:

Domande frequenti

Le domande più frequenti su come diventare un Data Scientist

Qual è il ruolo di un Data Scientist?: Il ruolo di un Data Scientist è quello di dare un senso ai dati aziendali: ottenere risposte su come i clienti interagiscono con i siti web o i prodotti, quali tendenze possono essere identificate nelle transazioni e quali possono essere migliorate, e un'infinità di altre opzioni.
I Data Scientist aiutano le aziende a prendere decisioni aziendali migliori, perché forniscono loro intuizioni chiare da analizzare e su cui lavorare. Svolgono un ruolo nello sviluppo dei prodotti, nelle vendite, nel marketing e in qualsiasi altro settore che lavori a stretto contatto con grandi quantità di dati o che li produca.
Che titolo di studio è richiesto per diventare Data Scientist?: Una prima opzione, preferita da molti, è quella di conseguire una laurea riconosciuta in Data Science o in un campo simile, come la Business Intelligence. Noi della IU offriamo sia un Bachelor che un Master in Data Science, che puoi studiare completamente online.
Non è necessario conseguire una laurea per intraprendere una carriera nella Data Science. Molti Data Scientist si sono formati da soli o hanno partecipato a qualche forma di aggiornamento professionale.
Tuttavia, avere una laurea ti pone in una posizione di partenza migliore rispetto a chi non ha una laurea. Potrai acquisire maggiore esperienza, sviluppare migliori competenze e avere un punto di partenza migliore per la ricerca di uno stage o del primo lavoro.
Se decidi di conseguire una laurea, le opzioni sono varie e si basano sulle tue preferenze e sul tuo background. Puoi conseguire una laurea in Matematica, Informatica o Statistica e poi conseguire un Master in Data Science.
Oppure puoi conseguire un Bachelor in Data Science, ed entrare a far parte del settore appena ti laurei.
Qual è il percorso per diventare Data Scientist?: Per diventare un Data Scientist, devi innanzitutto sviluppare le giuste competenze. Devi scegliere il percorso di studi più adatto a te: in modo indipendente, attraverso bootcamp o upskilling, oppure attraverso un'università.
Durante i tuoi studi, dovrai acquisire o migliorare le tue conoscenze matematiche e statistiche, nonché imparare alcuni linguaggi di programmazione per l'analisi e la visualizzazione dei dati.
Non è sempre così: a volte puoi trovare lavoro senza fare uno stage o addirittura prima di completare gli studi. Ma questo è il processo abituale per la maggior parte dei nuovi Data Scientist, quindi è bene essere preparati.
Chiunque può diventare un Data Scientist?: Sì!
Tutti possono diventare Data Scientist. Tutto ciò di cui hai bisogno è duro lavoro, pazienza, dedizione, forza di volontà e il giusto approccio di apprendimento per raggiungere i tuoi obiettivi.
Ma se proprio non ti piace la matematica o la statistica, probabilmente dovresti prendere in considerazione un altro percorso di carriera.
Come iniziare una carriera nella scienza dei dati?: Inizia a sviluppare le tue competenze e a costruire il tuo profilo. Cerca un percorso di studi, come una laurea o un corso di specializzazione, che si concentri sulle competenze pratiche, in modo da poter costruire un interessante portfolio di lavori ancora prima di laurearti.
Un altro strumento importante è la tua rete, quindi cerca di costruirla il prima possibile. Connettiti con altri Data Scientist, con persone che lavorano nelle aziende per cui vorresti lavorare, con i tuoi insegnanti, con i tuoi compagni di corso... usa tutte le risorse che hai a disposizione.
E infine, sii paziente ma costante. La richiesta di Data Scientist è alta, quindi se hai le conoscenze, le capacità e il portfolio di lavori che lo dimostrano, troverai un ottimo lavoro.