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Esperti di big data cercasi: dove studiare la nuova scienza degli analisti e qualche consiglio per una brillante carriera

In un articolo dell’ottobre del 2012 pubblicato sull’Harvard Business Review, il giornale ufficiale dell’omonima e celebre università di Boston, la professione dell’esperto di big data venne definita “la più sexy del XXI secolo”. I data scientist o, per dirla in italiano, gli scienziati dei dati sono infatti al centro dei desideri delle grande imprese che si contendono i servizi di questi professionisti, figure ormai autorevoli che ricoprono spesso ruoli aziendali chiave con bagagli di esperienze cross mediali che spaziano dall’informatica (in particolare la programmazione), al marketing passando per la statistica. Le loro conoscenze sono considerate merce preziosa anche perché è proprio dall’analisi automatizzata, prescrittiva, predittiva e descrittiva della sempre più crescente mole di dati prodotti dagli utenti di internet, dai sensori IoT integrati nei prodotti consumer, dalle interazioni che i clienti hanno con i canali di contatto (centralini, blog, mail, etc), dai dati demografici e geo spaziali e dalle app mobili che derivano le moderne strategie di marketing e i più efficaci modelli da applicare al mercato. In tempi di rivoluzione digitale saper dominare le informazioni che vengono generate nel web attraverso le ricerche di google, le scelte di e commerce (come ad esempio gli acquisti di Amazon) e l’interazione con i social media (solo per citare alcuni pezzi dell’immenso puzzle composto dal comportamento degli utenti nel web) trasmette una potentissima chiave di lettura del comportamento dei consumatori capace di influenzare milioni di persone. Non è un caso che anche la politica si sia dotata di gabinetti d’esperti di big data per settare le proprie campagne elettorali, a volte purtroppo anche in maniera illecita come dimostra il recente scandalo di Facebook-Cambridge Analytica.

Anche le grandi aziende di scommesse e i maggiori casinò, sia dal vivo che online, sono da sempre alla ricerca di esperti di numeri e statistiche e oggi i nuovi scienziati dei big data, specializzati in questo particolare settore, sono ricercatissimi.
Forse non tutti sanno che l’industria dell’azzardo è stata pioniera nell’uso dei big data. Ad esempio quasi tutte le più grandi vincite alle slot che hanno di fatto marcato la storia dei casinò sono state il frutto di macchine a jackpot progressivo, programmate naturalmente da addetti ai lavori con un’esperienza tecnica nell’uso di machine learning e nella padronanza di tutti quegli strumenti scientifici di analisi e programmazione oggi alla base dei meccanismi che regolano i big data.

Ma gli impieghi per i nuovi scienziati dei dati sono davvero molteplici e ad esempio la moderna sanità si avvale della loro consulenza per snocciolare le informazioni dei pazienti e delineare percorsi di cura e parametri diagnostici sempre più efficaci e attendibili. Naturalmente anche nel settore assicurativo e bancario esistono enormi opportunità d’impiego dal momento che i data scientist sono fondamentali nella prevenzione delle frodi e nell’analisi dei dati dei correntisti. Gli algoritmi, i report e la riorganizzazione dei dati attraverso lo sviluppo di formule e codici matematici che favoriscano i calcoli consentono alle grandi aziende di non essere travolte dalle informazioni, estremamente variegate e sempre più copiose, che acquisiscono e di avere una visione più chiara nella mole di dati raccolti in un mondo ormai sempre più interconnesso a livello globale.

Da qualche anno per conseguire un diploma che consenta di lavorare in questo interessante ambito non c’è più bisogno di andare all’estero e le maggiori università italiane stanno svezzando decine di data scientist con lauree – sia triennali che magistrali – e master di primo e secondo livello. Ad esempio l’università degli studi di Milano Bicocca propone un corso triennale di Statistica e gestione delle informazioni mentre l’Università degli studi della Campania Luigi Vanvitelli di Caserta è stata pioniera in questo settore di studi visto che già dall’anno accademico 2018 il suo dipartimento di Matematica e Fisica era stato il primo ad offrire un corso di laurea triennale in Data Analytics. Percorsi magistrali sono offerti nelle maggiori università italiane da Nord a Sud, ad esempio alla Bocconi di Milano c’è un corso in Data Science and Business Analytics mentre alla Sapienza di Roma c’è un corso di specialistica in Data Science. Anche per quanto riguarda i Master di primo e secondo livello ormai c’è l’imbarazzo della scelta dall’Università degli studi di Torino all’Università degli Studi di Bari Aldo Moro.

Quello del data scientist è un sapere multidisciplinare che accorpa conoscenze che variano dall’informatica, alla statistica, all’economia, al giornalismo ed è alimentato da competenze che affinano il senso critico degli studiosi attraverso l’apprendimento automatizzato fondamentale per individuare fonti autorevoli, nodi critici e cluster.

Attualmente il mercato è mosso da una crescente brama di specialisti in questo campo e anche un neolaureato con un impiego junior può già ambire ad uno stipendio che oscilla tra i 30.000 e i 35.000 euro lordi annui mentre i data scientist più navigati possono arrivare a guadagnare cifre davvero considerevoli considerando anche la scarsa competizione nel mercato e la carenza di specialisti con una provata esperienza sul campo.

Oggi, a differenza di qualche anno fa quando il termine data scientist ancora non esisteva e si muovevano i primi passi di questa scienza ricca e complessa, non è più possibile prescindere da un percorso accademico per diventare degli analisti di data qualificati e prima di cimentarsi in questo percorso formativo bisogna confrontarsi seriamente con i propri limiti e prendere consapevolezza che ci si ritroverà ad affrontare un percorso di studio e lavorativo a stretto contatto con numeri, statistiche, dati e formule matematiche. Inoltre per ambire a ruoli aziendali chiave bisognerà cercare di tenersi continuamente aggiornati e seguire le nuove tendenze studiando gli ultimi software sempre più complessi e sofisticati.

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