Data Science all’università: da Excel a Python, come costruire le competenze giuste

Negli ultimi anni, la Data Science è diventata una delle discipline più richieste nel mondo accademico e professionale. Le aziende di ogni settore cercano figure in grado di interpretare i dati e trasformarli in decisioni strategiche. Per questo motivo, le università stanno ripensando i propri percorsi formativi, passando da strumenti tradizionali come Excel a linguaggi di programmazione avanzati come Python.

Ma come si costruiscono davvero le competenze giuste in Data Science? E quale ruolo giocano i diversi strumenti, dal foglio di calcolo ai linguaggi di programmazione?

Excel: il punto di partenza per tutti

Per molti studenti e professionisti, Excel rappresenta la porta d’ingresso al mondo dei dati. La sua interfaccia intuitiva, le formule e le funzioni preimpostate consentono di acquisire familiarità con concetti fondamentali come tabelle, grafici e statistiche di base.

Nell’ambito accademico, Excel rimane uno strumento prezioso soprattutto per:

• Analisi descrittive rapide: calcolo di medie, varianze, percentuali.

• Creazione di grafici: utile per visualizzare dataset semplici.

• Gestione di database piccoli: filtri, ordinamenti, tabelle pivot.

Tuttavia, Excel mostra limiti evidenti quando i dati diventano numerosi o quando servono analisi più sofisticate. Ed è proprio qui che entra in gioco Python.

Python: il linguaggio della Data Science

Python è oggi considerato il linguaggio di riferimento per la Data Science. Grazie alla sua sintassi semplice e all’enorme quantità di librerie disponibili, permette di lavorare in modo efficiente su dataset complessi. Alcune librerie fondamentali sono:

• Pandas: per la manipolazione e l’analisi dei dati.

• NumPy: per i calcoli numerici e matriciali.

• Matplotlib e Seaborn: per la visualizzazione avanzata.

• Scikit-learn: per il machine learning.

Per uno studente universitario, imparare Python significa sviluppare competenze spendibili sul mercato del lavoro, in quanto quasi tutte le aziende che si occupano di analisi dati, intelligenza artificiale o statistica applicata lo utilizzano quotidianamente.

Dal foglio di calcolo al codice: un percorso graduale

Non si tratta di abbandonare Excel, ma di considerarlo come la base di partenza per arrivare a strumenti più potenti. Un percorso formativo efficace potrebbe seguire queste tappe:

• Competenze di base con Excel: acquisire dimestichezza con i dati e le logiche statistiche.

• Transizione a Python: comprendere la programmazione e l’automazione delle analisi.

• Introduzione al Machine Learning: applicare modelli predittivi ai dati reali.

• Progetti pratici: analizzare dataset complessi per sviluppare capacità di problem solving.

Le università che adottano questo approccio permettono agli studenti di sviluppare una visione completa: dalle basi dell’analisi dati fino alle tecniche più avanzate di intelligenza artificiale.

Le competenze richieste dal mercato del lavoro

Il mondo del lavoro richiede figure capaci di coniugare competenze tecniche e capacità analitiche. Secondo i dati più recenti, le competenze chiave per un data scientist sono:

• Programmazione (Python, R, SQL).

• Statistica e probabilità.

• Visualizzazione dei dati.

• Capacità comunicative: saper tradurre numeri in decisioni.

• Pensiero critico: individuare pattern e anomalie nei dati.

Gli studenti che uniscono conoscenze teoriche a capacità pratiche hanno quindi un forte vantaggio competitivo.

Il futuro della Data Science all’università

Molti atenei italiani stanno aggiornando i corsi di laurea in economia, ingegneria, statistica e informatica per includere moduli di Data Science. Non si parla più solo di fogli di calcolo, ma di progetti concreti su dataset reali e di laboratori di programmazione.

In prospettiva, le università giocheranno un ruolo centrale nel formare i professionisti che guideranno la transizione digitale delle imprese. La sfida sarà trovare il giusto equilibrio tra teoria e pratica, tra strumenti semplici come Excel e strumenti avanzati come Python.

Passare da Excel a Python non significa rinnegare il passato, ma costruire un percorso di crescita che unisce basi solide a competenze avanzate. Per chi studia Data Science all’università, questo percorso è ormai imprescindibile: solo così sarà possibile affrontare le sfide di un mercato del lavoro sempre più orientato ai dati.