{"id":49643,"date":"2017-12-20T07:00:31","date_gmt":"2017-12-20T06:00:31","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/data-scientist-parte-2\/"},"modified":"2021-03-31T10:32:21","modified_gmt":"2021-03-31T08:32:21","slug":"data-scientist-parte-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/data-scientist-parte-2\/","title":{"rendered":"Il Data Scientist: una nuova figura professionale – parte 2"},"content":{"rendered":"

Il Data Scientist: l’avvento di una nuova figura professionale<\/h2>\n

Nell\u2019articolo precedente abbiamo visto come l\u2019elevata mole di dati che caratterizza la nostra epoca e l\u2019esigenza sempre pi\u00f9 urgente, per rimanere al passo con la competitivit\u00e0 del business, di analizzarli per estrapolare pattern e indicazioni utili al processo decisionale, abbia determinato il profilarsi di una nuova figura professionale, il Data Scientist, in grado di dare un senso ai Big Data.<\/p>\n

L’acquisizione del dato in s\u00e9 \u00e8 una semplice commodity ottenuta attraverso strumenti informatici o meno, mentre la manipolazione dei file di testo, la comprensione delle operazioni vettoriali, il pensare per algoritmi sono attivit\u00e0 che richiedono un background pi\u00f9 complesso e non unicamente informatico. L’estrazione di significato dai dati grezzi richiede infatti una conoscenza di strumenti e metodi che provengono dalla matematica e dalla statistica.<\/p>\n

Data Scientist: quali competenze?<\/h2>\n

Il Data Scientist si caratterizza pertanto per la presenza di capacit\u00e0 sia scientifiche (conoscenza delle tecnologie informatiche, di matematica e di statistica, competenza nel trattare i dati) sia umane (la curiosit\u00e0, la comunicazione, la propensione a sperimentare, la creativit\u00e0, la sistematicit\u00e0, la capacit\u00e0 di adattarsi, la capacit\u00e0 di imparare velocemente, la flessibilit\u00e0).<\/p>\n

In realt\u00e0 analizzare ed interpretare dati non \u00e8 un\u00a0nuovo mestiere, in quanto l\u2019analisi dei dati \u00e8 nota come\u00a0statistica, tuttavia negli ultimi quarant\u2019anni, e con l\u2019accelerazione dell\u2019ultimo decennio, \u00e8 avvenuta una mutazione del contesto, che costringe a ridefinire ruoli e professioni. Fino ai primi anni \u201890, gli\u00a0analisti di dati\u00a0dovevano porsi il problema di quali dati raccogliere, quali interviste commissionare, come codificarle e renderle disponibili per un software che le analizzasse con l\u2019obiettivo di trarre conoscenza e previsioni utilizzando il\u00a0minor numero di dati possibili. Dagli anni \u201990 in poi, con la prima ondata di Internet e del commercio elettronico in particolare, la situazione si \u00e8 profondamente modificata: molte delle informazioni, per esempio riguardanti la relazione col cliente, sono\u00a0gi\u00e0 disponibili\u00a0in formati digitali. Talvolta \u00e8 dato\u00a0strutturato, talvolta no; di fronte a questa abbondanza di dati, la statistica\u00a0tradizionale\u00a0ha faticato a ribaltare il suo paradigma di analisi, mentre la\u00a0Computer Science, molto pi\u00f9 vicina al reale svolgimento dei fatti, ha proposto metodi e algoritmi adatti a indagare dati in quantit\u00e0 assolutamente inusuale per gli statistici, generando nuove discipline note come Data Mining e\u00a0Machine Learning. Il processo di\u00a0digitalizzazione che ha investito tutti i settori industriali nell\u2019ultimo decennio ha ampliato ulteriormente queste necessit\u00e0. La capacit\u00e0 di analizzare e interpretare dati del\u00a0Data Scientist lo pone quindi come una figura professionale centrale e richiesta nel mondo aziendale grazie ai vantaggi competitivi generabili da dati solo memorizzati, ma non realmente analizzati.<\/p>\n

Alcuni esempi<\/h2>\n

A titolo di esempio basti pensare ai dati prodotti dalla sensoristica delle automobili, che in massima parte sono analizzati solo dopo il guasto dalla apparecchiatura di diagnostica del meccanico o in occasione di manutenzioni programmate; un\u2019analisi dei dati basata su un approccio di Machine Learning con l\u2019applicazione di algoritmi customizzati per l\u2019applicazione di manutenzione predittiva per tutte le auto dello stesso modello, porterebbe enormi benefici economici, di sicurezza ed affidabilit\u00e0 dei mezzi.<\/p>\n

Nella nostra esperienza abbiamo efficacemente sviluppato applicazioni simili a quanto descritto per il settore automotive, nel mondo produttivo, con\u00a0 l\u2019analisi dei dati rilevati da sensori applicati a macchinari quali turbine,\u00a0 presse e impianti di filtraggio allo scopo di impostare una manutenzione predittiva customizzata sulla macchina e di\u00a0 studiare la qualit\u00e0 del prodotto finale in funzione delle variabili di processo. Applicazioni simili potrebbero essere sviluppate anche nel campo assicurativo per la predisposizione di profili di rischio personalizzati.<\/p>\n

smeup e Data Scientist<\/h2>\n

smeup mette a disposizione una soluzione completa che integra la competenza trasversale del Data Scientist con due software sviluppati proprio per queste tematiche: R, programma specifico per l\u2019implementazione degli algoritmi di Machine Learning e Qlik, che grazie alla sua potenza di calcolo e versatilit\u00e0, offre cruscotti finali con KPI, grafici e tabelle, pronti per l\u2019attivazione del processo decisionale.<\/p>\n

Per leggere la prima parte dell’approfondimento sul Data Scientist clicca qui:\u00a0L\u2019esplosione delle Big Data Analytics e il Data Scientist \u2013 parte 1
\n<\/a>Approfondisci anche la terza parte relativa al Data Scientist:\u00a0Il Data Scientist\/Data Analyst nelle diverse realt\u00e0 aziendali \u2013 parte 3<\/a><\/p>\n

Sara Pea
\n<\/strong>Specialista Business Intelligence – smeup
\n<\/em>My LinkedIn Profile<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Scopri di pi\u00f9!<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":52579,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7165],"tags":[3758,3759,4301,4302,3913,3773,3834],"class_list":["post-49643","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-scientist","tag-big-data","tag-big-data-analytics","tag-computer-science","tag-data-mining","tag-machine-learning","tag-qlik","tag-qlik-sense"],"acf":[],"yoast_head":"\nIl Data Scientist: una nuova figura professionale nel mondo dei dati<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L\u2019elevata mole di dati che caratterizza la nostra epoca ha determinato l'avvento del Data Scientist, in grado di dare un senso ai Big Data.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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