Con l’avvento della tecnologia e di internet, siamo entrati nell’era dei big data. Un settore fiorente anche a livello lavorativo; infatti sono tante le offerte di lavoro per la richiesta di professionisti in grado di analizzare ed estrarre dati.
Questo boom ha tuttavia generato anche tanta confusione sulla denominazione delle qualifiche professionali. Conoscete, ad esempio, la differenza tra Data Scientist e Data Analyst? Scopriamo queste due figure.
Data Scientist e Data Analyst: differenze
Cosa distingue un Data Scientist da un Data Analyst? Entrambi si occupano di analisi dati e statistiche, di scrivere query, di trasformare i dati nel formato corretto per l’analisi e interpretazione, tuttavia la leadership è diversa:
- un Data Analyst riceve indicazioni dal team aziendale e cerca una soluzione, un Data Scientist formula le domande che aiuteranno l’impresa ad evolvere e raggiungere la soluzione.
- un Data Analyst generalmente non si occupa di programmazione avanzata, ma lavora su database SQL o simili, né trasforma i dati in uno scenario di business su cui intervenire.
- il Data Scientist, invece, deve avere invece una forte capacità di visualizzazione dei dati e la capacità di convertirli in una storia. Al Data Scientist sono richieste capacità di estrapolare dati da database MySQL, gestire tabelle pivot in Exce e gli Analytics, base di ingegneria del software, competenze statistiche e metodi di machine learning.
Come diventare Data Scientist?
Questa è una professione multidisciplinare che richiede, oltre alla laurea in ambito economico-scientifico, di conseguire master, corsi di specializzazione e certificazioni. La scelta del Master per diventare Data Scientist deve essere ponderata e ricadere su elevati standard di qualità. Ad esempio, l’Unicusano ha attivato il Master di I livello in ‘Data Science: information & knowledge management per Data Scientist’ per fornire ai laureati conoscenze e competenze in linea con il mercato del lavoro.
Le materie oggetto di studio del Master in data Scientist sono:
- Basi di Dati
- Big Data, Business Intelligence & Data Warehouse
- Data Mining & Machine Learning
- Semantica ed ontologie per la gestione delle informazioni
- Text Mining & Natural Language Processing
- Digital Marketing & Web Analytics
- Gestione dei dati e dei processi attraverso piattaforme collaborative
- Metodi e tecnologie per la gestione di progetti data-driven innovativi
- Trattamento e gestione dei dati e delle informazioni: aspetti legali ed etici
- Project Management nell’ambito della Data Science
- Processi di comunicazione, promozione e divulgazione nella Data Science
Come diventare Data Analyst?
Nonostante questo professionista sia molto ricercato nelle aziende, in Italia esistono ancora pochi percorsi formativi specifici per questo settore. Per far fronte a questa esigenza, l’Università Niccolò Cusano ha attivato il Master in Data Analyst rivolto sia a professionisti che vogliono riqualificarsi sia ai neolaureati che vogliono specializzarsi nella Business Intelligence e nella gestione dei Big Data.
Cosa si studia per diventare Data Analyst? Il piano di studi del master Unicusano prevede:
- Elementi di economia aziendale
- Fondamenti e Tecniche di Business Intelligence
- BigData
- Web Data Analytics
- Customer & Marketing Analytics
- Statistica e analisi dei dati
- Project Management
- Progettazione di un piano di analisi: BI Analysis, Text Analysis, Sentimental Analysis
- Realizzazione della presentazione delle analisi
- Project Work finale
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***Articolo a cura di Michela Crisci***
