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I NUMERI/ Lo “scienziato dei dati” che può aiutare il lavoro (anche in Italia)

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Per quanto riguarda la situazione d’oltreoceano qui vale riportare alcune stime di Tara Sinclair (“Chief Economist” di Indeed Inc.) relative alle informazioni desumibili dal più grande sito aggregatore di posti vacanti al mondo (www.indeed.com), un portale che è disponibile in oltre 150 paesi, in 28 lingue, un tipico motore di ricerca verticale, con più di 180 milioni di visitatori unici al mese. Ebbene, da questi dati si evince che, di fatto, tale professione, non solo non esisteva tre anni fa, ma adesso è riuscita addirittura ad arrivare (come si nota nel grafico a fondo pagina) a essere una delle occupazioni meglio pagate negli Stati Uniti (117.000 dollari di salario medio nel 2015).

 Nell’ambito dei software job titles, il “Data scientist” occupa, difatti, la prima posizione insieme al “Software architect”, seguiti dal “Software engineer”, dal “Mobile engineer” e dal “Mobile developer” (queste ultime tre con una retribuzione media di 102.000 dollari). I primi dieci posti di questa graduatoria sono completati dallo “UI/UX Developer” (99.000 dollari), dal “Software developer” e dal “Front end developer” (ambedue con un salario medio di 95.000 dollari), dal “Web developer” (87.000 dollari) e buon ultimo, con un certo distacco, dal “Data analyst” (62.000 dollari). 

Oltre a queste brevi notazioni, in generale, da questa graduatoria emerge come lo “scienziato dei dati” sia la professione con la crescita più veloce degli ultimi anni. È da notare, inoltre, come sia il primo che l’ultimo posto siano occupati sostanzialmente da due professioni simili (“Data scientist” e “Data analyst”) poiché non è sempre facile distinguere le specificità delle due; nel linguaggio comune, peraltro, esse sono spessissimo considerate un tutt’uno. Alcuni sottolineano, poi, che il “Data scientist” abbia, di fatto, oramai preso il posto occupato, nel recente passato, dall’altra figura professionale; altri ancora di come le retribuzioni possano lievitare, così tanto, solo per effetto dei termini gonfiati, estremamente alla moda (buzzwords), quale è sicuramente, a oggi, lo “scienziato dei dati”. 

Ciò detto, se si vogliono approfondire, comunque, le differenze tra le due professioni, si può evidenziare come gli “analisti dei dati” spesso provengono da unbackground relativo all’ambito business mentre, nell’altro caso, gli “scienziati” devono maggiormente possedere competenze relative alla computer sciencee alla statistica oltre a essere, sempre più, associati con la gestione di insiemi complessi di informazioni (Big data). Più in dettaglio, a livello di competenze/abilità possedute dai due profili, sempre dalla ricerca Indeed, si può riportare il quadro sintetico seguente, dove viene indicata la percentuale con cui alcune skills appaiono nelle relative inserzioni online (job postings).

“Data Scientist”: Data (100%); Analytics (88.8%); Statistics (80.2%); Python (60.2%); SQL (48.2%); Algorithm (44.2%); Programming (43.7%); Software(41.9%); Technical (40.1%); Java (38.9%).

“Data Analyst”: Data (97.6%); Analytics (84.0%); SQL (51.7%); Excel (46.3%); Technical (44.2%); Database (36.2%); Software (30.9%); Statistics (28.9%);Microsoft (28.2%); Applications (26.9%).

Da questo confronto, basato sulle competenze/abilità, lo “scienziato dei dati” emerge come un ruolo che comporta una gestione e una direzione strategica maggiore di quella dell’altro e la presenza di termini quali algoritmo (relativo alle tecniche di Machine learning, forse l’ambito più innovativo del 2015), statistica, linguaggi di programmazione (Java e Python, ma anche R che qui non viene menzionato) sembrano confermare tale ipotesi. A questo riguardo, e solo a titolo esemplificativo, mentre Python appare nel 60,2% delle inserzioni del “Data scientist” è presente in maniera residuale (solo nel 5,9% dei casi) nell’altro skill-set. Oppure la statistica, la quale figura nell’80% dell’una di contro al 29% dell’altra.

In definitiva, il valore di mercato dello “scienziato dei dati” sembra essere salito così tanto che alcuni consulenti, come Alex Cosmas (“Chief Scientist” di Booz Allen Hamilton) consigliano le imprese, loro clienti, di non far proprio richiesta di tale professione, quanto piuttosto di ricercare “analisti” e, in un momento successivo, formarli in maniera adeguata: “the very term pushes their value up. Advertise for analysts and train them as data scientists”.