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I dati rappresentano oggi il focus di molte delle nuove professioni del XXI secolo. Tra queste vi è senza dubbio il data science, una figura che ha il compito di sviluppare modelli concreti impiegabili in diversi ambiti e in grado di fornire risultati concreti.

Per diventare un data scientist devi assolutamente possedere competenze tecniche, conoscere appositi linguaggi di programmazione (ad esempio Python) e strumenti di machine learning (scikit learn per citarne uno).

Ricoprire questo ruolo significa non solo ideare ma anche costruire, implementare e integrare i modelli all’interno dei processi aziendali. Infatti, l’obiettivo principale del data scientist è quello di elaborare i dati e metterli a disposizione degli altri team, così che questi ultimi possano operare in modo efficiente e mirato.

Come data scientist devi avere un approccio pragmatico che ti consenta di risolvere problemi e fornire risultati concreti. Data la necessità di saper utilizzare diversi strumenti e algoritmi alcuni dei percorsi accademici più rilevanti per questa professione sono: scienze statistiche e informatica.

L’analista dei dati o data analyst è un figura di grande rilievo nei modelli di business adottati dalla imprese. Analizzare i dati è la base di partenza per riuscire a offrire ai clienti prodotti e servizi che rispondano alle loro esigenze.

Il data analyst è una figura specializzata che opera all’interno di un team dedicato e che svolge diversi compiti, spesso mettendosi al servizio degli altri team dell’azienda. I processi decisionali a ogni livello non possono infatti prescindere da dati analizzati a fondo e nel modo corretto.

I compiti dell’analista dei dati riguardano l’intero ciclo vita del prodotto, dalla fase di ideazione al monitoraggio dei risultati. Come data analyst il tuo obiettivo principale è identificare dettagliatamente ciò di cui i clienti hanno bisogno e fornire analisi dei dati ai vari team (marketing, vendite, prodotto, ecc.) così che possano interpretarle secondo le proprie conoscenze tecniche e di settore.

Sebbene si tratti di un ruolo al servizio degli altri, il tuo obiettivo come data analyst è anche quello di rendere i vari team con cui ti interfacci i più indipendenti possibile col passare del tempo.

L’ingegnere dei dati è uno dei protagonisti delle strategie per la gestione dei dati nelle grandi aziende. Per diventare un data engineer è necessario conoscere e saper utilizzare svariate tecnologie specifiche come AWS, Snowflake, Apache Airflow e linguaggi di programmazione, tra cui Python è imprescindibile.

Per quanto riguarda il titolo di studi, i percorsi più affini per diventare un data engineer sono quelli scientifici come informatica, matematica, ingegneria o scienze statistiche. Tuttavia, spesso e volentieri i corsi di studio dedicati al lavoro con i dati vengono offerti soltanto durante i percorsi magistrali o in appositi master altamente specializzanti.

Come data engineer tra i tuoi compiti rientra la progettazione dell’intero sistema di elaborazione dati aziendale; dalla raccolta dei dati, passando per l’archiviazione fino ad arrivare all’analisi e al monitoraggio.

Trattandosi di una figura centrale nei processi aziendali moderni, in qualità di ingegnere dei dati devi interfacciarti con team di lavoro di altri reparti ed essere in grado di comunicare in maniera chiara e semplice anche con i colleghi che non posseggono competenze tecniche di elaborazione dati.

Il machine learning engineer è una figura molto richiesta ovunque si impieghino strumenti di automatizzazione dei processi con il supporto dell’intelligenza artificiale, spesso abbreviata usando l’acronimo IA o AI (artificial intelligence).

Attraverso una stretta collaborazione con figure quali il data scientist e il data engineer, come machine learning engineer persegui l’obiettivo di ideare, sviluppare e creare dei modelli funzionali per la tua azienda.

Nel settore tecnologico-finanziario i progetti possono riguardare, ad esempio, la creazione di ecosistemi di machine learning all’avanguardia in grado di migliorarsi nel tempo e capaci di svolgere svariate funzioni: dalla prevenzione delle frodi alla ricerca di determinate informazioni su documenti di vario genere.

Per diventare machine learning engineer hai bisogno di competenze tecniche. Devi saper lavorare con i dati e usare diversi linguaggi di programmazione. Alle cosiddette hard skill si aggiungono poi qualità caratteriali come la capacità di risolvere problemi, di ascoltare il punto di vista altrui e la curiosità, specialmente rivolta alle innovazioni tecnologiche.