Quanto guadagna un data scientist?

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I dati sono i diamanti grezzi del nuovo millennio, ed oggi più che mai vi è una vera corsa da parte delle aziende per potersi accaparrare i migliori data scientist per la finanza. 

In questo articolo vedremo come questa nuova professione possa fare la differenza da qui a pochissimi anni e scopriremo quanto guadagna un data scientist in Italia.

Che cosa è la Data Science?

Partiamo dai dati, oggi, i dati sono la risorsa più preziosa al mondo e, proprio come i diamanti grezzi, hanno però bisogno di essere affinati, estrapolati ed elaborati per ottenere valore.

La data science è una disciplina che accorpa diversi altri campi, tra cui statistica, matematica e informatica.

In poche parole tutto ciò che concerne metodi e argomenti scientifici può, in un certo senso, far parte della data science.

Perché la data science è così importante?

Negli ultimi anni ci siamo tutti resi conto di quanto i dati siano importanti.

Che si tratti di social o di “semplici” aziende, ogni business è fondato sul peso e sul valore dei dati raccolti.

Migliorando, la tecnologia ha permesso di raccogliere sempre più dati, a tal punto che è diventato praticamente impossibile sapere con esattezza da dove questi derivino.

Ecco perché si è ritenuto necessario creare una nuova figura professionale all’altezza: il data scientist.

Chi è e cosa fa e quanto guadagna un data scientist?

Rispondere a questa domanda non è per niente facile!

L’esperto partirà dal raccogliere i dati dai vari strumenti che ha  a disposizione come software ERP e CRM, banche dati, Web Analytics, Social Media, documenti elettronici ecc…

Riassumendo, potremmo che il data scientist sia l’unico, vero interprete della data economy e del business cosiddetto data-driven.

Si tratta di uno dei ruoli più importanti dell’era digitale.

Un data scientist, normalmente, deve saper:

  • gestire i Big Data;
  • trarre informazioni e indicazioni dai dati raccolti;
  • preparare analisi e report;
  • suggerire possibili strategie da intraprendere

Inoltre, il suo ruolo è spesso accompagnato da tecnologie in rapida diffusione come:

  1. Analytics;
  2. Intelligenza Artificiale
  3. Machine Learning

Si tratta di una figura esperta, un professionista le cui competenze spaziano in diversi settori e permettono di avere conos cenza accurata su più fronti.

Quali sono le competenze di un data scientist?

Innanzitutto, il data scientist deve avere alle spalle una formazione che va oltre la laurea magistrale, poiché le competenze possono richieste possono essere diverse, tra cui:

  • data mining;
  • conoscenza di software per eseguire analisi dei dati;
  • conoscenza di metodi statistici e modelli predittivi;
  • uso di strumenti di visualizzazione
  • data wrangling e data munging;
  • elaborazione report

e molto altro ancora.

Nello specifico, si parla di data wrangling come la capacità di passare dei dati da un formato ad un altro (si pensi ad Excel e ai grafici).

Data munging, invece, consiste nella “pulizia” dei dati e nella conversione di questi in un report che risponda a determinate richieste e/o esigenze.

Per non parlare poi delle soft skill più comuni, tra cui la curiosità, il problem solving e la capacità di saper lavorare in un team.

Insomma, siamo evidentemente di fronte ad una figura di grande rilievo e con un background di notevole spessore.

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fonte datasciencecentral.com

 

Scopri tutti i lavori che potrai fare come data scientist

Data science per la finanza

In che modo una professione come quella del data scientist può essere abbinata alla finanza?

Questa volta la risposta è semplice.

Quando si parla di finanza, infatti, non si può non parlare di dati.

Capire e analizzare correttamente le misurazioni dei mercati e dei capitali, specie in un momento così altalenante come quello attuale, è una delle priorità del Data scientist per la finanza.

In poche parole, l’evoluzione “finanziaria” del Data Scientist.

Perché è così importante?

Perché un data scientist per la finanza è l’unica figura in grado non solo di analizzare i dati e capirne il passato; ma soprattutto può in qualche modo “prevedere” e capire gli andamenti del futuro.

E offrire quindi suggerimenti utili per i processi decisionali sia in ambito finanziario che in ambito aziendale.

Analizzando correttamente i dati, infatti, il data scientist per la finanza può:

  • capire cosa è successo prima;
  • analizzare quanto raccolto e distinguere tra dati utili e dati inutili;
  • stilare un report;
  • suggerire eventuali strategie e azioni di manvora.

Stiamo parlando in poche parole di un professionista che può cambiare le sorti del luogo in cui lavora.

Non può sorprendere, quindi, se una figura del genere riscuote un grande successo anche a livello economico.

Quanto guadagna un data scientist in Italia: Lo stipendio medio

Ma quanto guadagna un data scientist in Italia?

Lo stipendio medio di una figura del genere può variare a seconda della dimensione dell’azienda per cui lavora, nonché per la sua esperienza e per il Paese in cui lavora.

In Italia, infatti, si va da un minimo di €32.500 all’anno per le figure junior ad un massimo di €50.000 per le figure un po’ più senior.

Diverso è invece il caso dei data scientist per la finanza, per cui si possono raggiungere anche gli €80.000 annui.

Come al solito, il livello aumenta nel caso di Paesi esteri, come ad esempio gli USA.

Qui uno stipendio medio di un data scientist si aggira intorno ai $90.000, con punte massime di anche $110.000.

Insomma, come vedi la paga può variare notevolmente.

Probabilmente, però, la  forte richiesta di data scientist da parte di sempre più aziende farà salire ancora di ulteriormente il range salariale .

Non resta che approfittarne e farsi trovare preparati!

Cosa studiare per fare il data scientist

Anche in questo caso, il percorso di studi può cambiare a seconda della specializzazione che si è scelta.

Come accennato prima, studi universitari specializzati di matematica, ingegneria o statistica sono praticamente requisiti imprescindibili.

Nel caso di un financial data specialist, però, potrebbe essere utile anche una laurea in Economia e Commercio, nonché studi di approfondimento sulla finanza.

Per questo motivo, noi di Metaskill abbiamo pensato ad un Master full-time Data Scientist per la finanza dedicato proprio a tutti coloro che hanno in mente di ottenere una qualificazione ulteriore.

Se sei alla ricerca di un Master professionalizzante in ambito Big Data, allora è molto probabile che il nostro nuovo corso di studi faccia al caso tuo.

Grazie a questo Master potrai finalmente candidarti per posizioni da Data Scientist, sia in ambito finance che non, e superare persino i colloqui più ardui.

Ciò sarà possibile tramite:

  • l’intervento di docenti pluripremiati, come ad esempio… ;
  • un corso fatto su misura per tutti, con lezioni live e registrate (e la possibilità di rivederle quante volte vuoi e dove vuoi);
  • numerose lezioni di pratica realizzate in sede e anche presso aziende convenzionate.

Conclusioni

Il Data Scientist è stato definito uno dei  lavori piu richiesti del momento proprio per la sua complessità e al tempo stesso la possibilità di offrire accesso a praticamente tutto.

Se è vero che i dati sono le “i diamanti del futuro”, conoscerli e gestirli al meglio come fa un Data Scientist potrebbe essere un ottimo vantaggio.

Davide Cassaghi

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