E’ stato più volte definito uno dei mestieri più sexy e richiesti dei prossimi anni, ma sul data scientist le idee nel quotidiano sono piuttosto fumose.
Questa semplice infografica spiega in modo chiaro alcuni punti fondamentali di un corretto approccio all’utilizzo dei dati da parte di uno specialista della materia.

Vi trovate in accordo con questa sintesi? Io sì, e aggiungo qualche commento.
Rispetto al primo punto, trovo importante la sottolineatura sul capire i temi analitici che possono portare vero valore, e non semplicemente accumulare informazioni in quantità che finiscono per generare rumore.
I punti tre e quattro chiariscono invece come da un lato è necessario ampliare il numero e la varietà di fonti che oggi sono disponibili per trovare nuove prospettive di business ma, allo stesso tempo, la qualità del dato diventa addirittura più importante,
Infine mi piace evidenziare che il software è una chiave centrale, il che spiega tutti gli investimenti oggi in corso in questo ambito e la competizione delle grandi organizzazioni sui dati, ma che alla fine a fare la differenza sono le capacità di interpretazione dell’individuo.
Individuo che infine deve avere la capacità di raccontare, anche grazie all’ausilio di tool di data visualization, il senso di quanto hanno “scoperto” nei dati.
febbraio 21, 2017 at 3:52 PM
Gianluigi, ottima infografica….. nelle ultime settimane, per professione e per interesse, sto ragionando su questo tema. Aggiungo uno spunto… coincide con data anlyst? a mio avviso no… grossolanamente, il DScientist più legato alla “costruzione” e “strutturazione” del dato, il DAnalyst più coinvolto, appunto, nell’analisi e nella costruzione dei tool di analisi e di lettura del dato… che ne pensi?
febbraio 22, 2017 at 8:36 PM
Ciao, la differenza è sottile, e in Italia direi che il dubbio non si pone causa scarsa diffusione. La tua distinzione detto questo ci sta.