A che cosa serve un master in Big Data Analytics?

Un master in Big Data Analytics rappresenta, al giorno d’oggi, la via di accesso più importante per diventare un data scientist. I percorsi formativi che possono essere seguiti da coloro che desiderano divenire professionisti dei big data, in realtà, sono diversi: per individuare il migliore, anche in base alle proprie aspettative, non si può fare a meno di scoprire le competenze richieste. Che si parli di data scientist, di data analyst o di data engineer, il concetto è sempre lo stesso: tra le capacità fondamentali ci sono quelle che riguardano la produzione di visualizzazioni di base, la gestione di tabelle pivot in Excel, l’estrazione di dati a partire da database MySQL e la gestione degli analytics. Lo scenario, però, è in costante evoluzione, e nel corso del tempo può diventare sempre più complesso.

Che cosa fa un data scientist

La figura del data scientist è richiesta in tutte quelle imprese che si trovano a dover maneggiare e gestire una mole di dati sempre più elevata e in costante crescita: proprio per questo motivo tali aziende necessitano di uno o più specialisti che possano semplificare e agevolare lo sviluppo dell’infrastruttura che dovrà essere impiegata per la gestione dei dati stessi. Molte imprese sono ancora agli inizi in questo senso: ecco perché quel che serve loro è un esperto di ingegneria software di base, così che i vari processi possano essere avviati.

Il dato è il prodotto

Se scopri il master in Big Data Analytics di Bologna Business School, puoi renderti facilmente conto del fatto che lo scenario economico attuale comprende un gran numero di aziende per cui i dati stessi sono i prodotti da gestire, da acquisire e da vendere: si parla di imprese orientate al dato, in cui l’attività di machine learning è molto significativa. Le competenze necessarie per chi intende lavorare in un contesto di questo tipo hanno a che fare con la fisica, con la statistica e con la matematica. Non possono essere trascurate, poi, le imprese che pur non considerando i dati come prodotti si trovano nella condizione di dover pianificare il proprio futuro sul significato dei dati. In questo caso, non ci si può accontentare di data scientist che abbiano delle competenze di base, ma occorrono dei professionisti con skill più mirate.

Le competenze richieste a un data scientist

Il calcolo multivariata e l’algebra lineare rientrano tra le competenze di cui non può fare a meno un data scientist: esse ono indispensabili nel momento in cui coloro che operano con i dati ritengono utile sviluppare le proprie implementazioni in house. Le competenze statistiche, a loro volta, hanno un valore non trascurabile, anche perché permettono di capire quali sono le tecniche più adatte a favorire il conseguimento degli obiettivi che ci si propone. Le basi di ingegneria del software non sono un plus di cui si può fare a meno, ma un punto di partenza inevitabile: non è concepibile che un data scientist non sia in grado di fronteggiare SQL o un altro linguaggio database o che non abbia dimestichezza con Python, R o altri linguaggi di programmazione statistica.

Ancora, ricoprono un ruolo ben significativo le tecniche di machine learning, che emergono in tutta la propria importanza nei contesti che vengono definiti data-driven e in tutti i casi in cui devono essere maneggiati dati in quantità consistenti. I data scientist, in questi casi, hanno a che fare con i classificatori random forest, con gli algoritmi k-nearest neighbor per il riconoscimento dei pattern e con molti altri strumenti che devono essere analizzati con attenzione per verificare la loro aderenza ai contesti a cui sono destinati.