Negli ultimi dieci anni il data scientist è passato dall'essere una figura di nicchia a uno dei profili più ricercati nel mercato del lavoro moderno. La crescente centralità dei dati nei processi decisionali ha trasformato radicalmente competenze, responsabilità e percorsi di carriera associati a questo ruolo.
Per un giovane laureato o neolaureato magistrale, comprendere come si sta evolvendo il ruolo del data scientist è fondamentale per costruire un percorso di formazione post laurea efficace e allineato alle reali esigenze delle aziende.
Chi è il Data Scientist oggi: una definizione aggiornata
In origine il data scientist veniva descritto come una sorta di "ibrido" tra statistico, programmatore e esperto di business. Questa definizione, sebbene ancora parzialmente valida, è oggi riduttiva. Oggi il data scientist è:
- uno specialista nella trasformazione dei dati in valore per l'azienda;
- una figura in grado di progettare, sviluppare e validare modelli di analisi e predizione;
- un professionista capace di dialogare con il management e le altre funzioni aziendali per supportare decisioni strategiche;
- sempre più spesso, un facilitatore nell’adozione dell’intelligenza artificiale in azienda.
La grande novità rispetto al passato è che il data scientist non è più confinato ai soli reparti IT o di Business Intelligence, ma è presente in quasi tutte le funzioni aziendali: marketing, vendite, operations, HR, finanza, supply chain, ricerca e sviluppo.
Dall'era dei Big Data all'era dell'AI: come è cambiato il ruolo
La prima fase: il data scientist come esperto di Big Data
La prima grande ondata di richiesta di data scientist è arrivata con la diffusione dei Big Data. Le aziende hanno iniziato a raccogliere grandi quantità di informazioni da fonti eterogenee (web, mobile, IoT, social media) e avevano bisogno di professionisti in grado di:
- gestire grandi volumi di dati non strutturati;
- sviluppare modelli statistici per estrarre insight;
- implementare algoritmi di machine learning tradizionale (regressione, classificazione, clustering, recommendation).
In questa fase il focus era principalmente tecnico: servivano competenze solide in programmazione (soprattutto in Python e R), database, statistica e strumenti di Big Data (Hadoop, Spark, ecc.).
La seconda fase: centralità del Machine Learning e della Data Governance
Con la maturazione delle piattaforme di analisi, il ruolo del data scientist si è spostato verso:
- la costruzione di modelli di machine learning più sofisticati, integrati direttamente nei processi aziendali;
- l’attenzione crescente alla qualità dei dati (Data Quality) e alla governance (Data Governance);
- la collaborazione con figure emergenti come il data engineer e il data analyst.
Il data scientist ha iniziato a lavorare in team multidisciplinari, dove la distinzione tra chi prepara i dati (data engineer), chi li analizza (data scientist) e chi li interpreta per il business (data analyst, business translator) è diventata più marcata.
L'attuale fase: AI, Deep Learning e Generative AI
Oggi siamo entrati in una nuova fase, caratterizzata dall’esplosione dell’intelligenza artificiale (AI), del deep learning e, più di recente, della Generative AI (chatbot avanzati, modelli linguistici di grandi dimensioni, generazione di immagini, audio e video).
In questo contesto, il ruolo del data scientist si sta ulteriormente evolvendo:
- non è più solo un costruttore di modelli, ma un architetto di soluzioni AI integrate nei processi aziendali;
- deve conoscere non solo gli algoritmi, ma anche i principi di AI governance ed etica (bias, fairness, trasparenza);
- collabora strettamente con figure come il ML engineer e l’MLOps specialist per portare i modelli in produzione e mantenerli nel tempo;
- è sempre più coinvolto nella valutazione dell’impatto dell’AI su processi, persone e organizzazione.
Il data scientist moderno non è solo un esperto di dati, ma un abilitatore di trasformazione digitale che utilizza AI e analytics per cambiare il modo in cui le aziende prendono decisioni e creano valore.
Competenze chiave del Data Scientist nel mercato del lavoro moderno
Per posizionarsi in modo competitivo nel mercato del lavoro attuale, un aspirante data scientist deve sviluppare un mix articolato di competenze, che vanno ben oltre la sola programmazione.
Competenze tecniche (hard skills)
- Statistica e probabilità: basi solide di inferenza statistica, test d’ipotesi, regressione, analisi delle serie storiche.
- Machine Learning: algoritmi di classificazione, regressione, clustering, riduzione della dimensionalità, sistemi di raccomandazione.
- Deep Learning: reti neurali, reti convoluzionali (CNN), reti ricorrenti (RNN, LSTM), transformer, modelli pre-addestrati.
- Linguaggi di programmazione: soprattutto Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) e, in alcuni contesti, R.
- Gestione e manipolazione dei dati: SQL, basi di dati relazionali e non relazionali, data wrangling, ETL.
- Strumenti cloud: familiarità con piattaforme come AWS, Azure o Google Cloud per l’analisi e il deploy di modelli.
Competenze di business e comunicazione
Una delle principali evoluzioni del ruolo del data scientist riguarda la capacità di creare un ponte tra dati e decisioni. Per questo sono sempre più richieste:
- Comprensione dei processi aziendali: marketing, vendite, finanza, operations, a seconda del settore;
- Data storytelling: saper presentare risultati complessi in modo chiaro e concreto, anche a interlocutori non tecnici;
- Orientamento all’impatto: capacità di collegare i progetti di data science a KPI e obiettivi di business misurabili;
- Soft skill: comunicazione, lavoro in team, capacità di negoziazione e gestione delle aspettative.
Competenze emergenti: etica, governance e MLOps
Con la diffusione di sistemi di AI sempre più pervasivi, il data scientist deve sviluppare anche competenze in:
- AI Ethics e Responsible AI: comprensione di bias algoritmico, trasparenza, explainable AI;
- Data Governance: gestione del ciclo di vita del dato, conformità normativa (es. GDPR), sicurezza dei dati;
- MLOps: principi base di integrazione continua, monitoraggio delle performance dei modelli, gestione del retraining.
Opportunità di formazione post laurea per aspiranti Data Scientist
Per un giovane laureato che desidera intraprendere una carriera nel mondo dei dati, la formazione post laurea rappresenta oggi un passaggio quasi imprescindibile, sia per la complessità delle competenze richieste, sia per la forte competitività del mercato.
Master universitari e master professionalizzanti
I master in Data Science, Data Analytics e Artificial Intelligence sono tra i percorsi più richiesti e rappresentano una soluzione ideale per strutturare un profilo professionale completo. In genere offrono:
- un curriculum multidisciplinare che integra statistica, informatica, machine learning e competenze di business;
- laboratori pratici con dataset reali e casi studio aziendali;
- opportunità di stage o project work in azienda;
- contatti diretti con professionisti del settore e potenziali datori di lavoro.
Nella scelta di un master, è importante valutare:
- l’allineamento dei contenuti alle tecnologie e agli strumenti effettivamente utilizzati sul mercato (Python, cloud, framework di ML);
- la presenza di docenti provenienti dal mondo aziendale e non solo accademico;
- il network di aziende partner e il tasso di placement dei diplomati.
Corsi specialistici e certificazioni
Accanto ai master, stanno assumendo sempre più rilevanza anche:
- corsi intensivi su temi specifici (ad esempio deep learning, NLP, computer vision, MLOps);
- certificazioni cloud (AWS, Azure, Google Cloud) con focus su data e AI;
- percorsi di upskilling e reskilling per laureati in discipline non strettamente quantitative (es. economia, scienze sociali, giurisprudenza) che desiderano entrare nel mondo dei dati.
Questi percorsi sono particolarmente utili per aggiornare rapidamente le competenze in funzione dell’evoluzione tecnologica e per distinguersi nel curriculum con titoli riconosciuti a livello internazionale.
Progetti, portfolio e competenze dimostrabili
Uno degli aspetti più apprezzati dai recruiter nel campo della data science è la capacità di dimostrare concretamente le competenze acquisite. Per questo, oltre alla formazione formale, è strategico:
- sviluppare un portfolio di progetti (ad esempio su GitHub) che mostri codice, analisi e risultati;
- partecipare a competizioni online (es. Kaggle) per misurarsi su problemi reali;
- collaborare a progetti di ricerca applicata o tesi in partnership con aziende.
Questi elementi possono fare la differenza in fase di selezione, soprattutto per posizioni entry-level, dove l’esperienza lavorativa è ancora limitata.
Principali sbocchi professionali per il Data Scientist
L’evoluzione del ruolo del data scientist ha ampliato in modo significativo gli sbocchi professionali disponibili. Oggi un laureato con una solida formazione in data science può candidarsi a diverse posizioni, anche con denominazioni differenti.
Ruoli core nell’area Data & AI
- Data Scientist: progetta e sviluppa modelli di analisi e predizione, lavorando a stretto contatto con il business.
- Machine Learning Engineer: si concentra sugli aspetti di ingegneria del software e MLOps, portando i modelli in produzione.
- Data Analyst / Business Data Analyst: focalizzato sull’analisi descrittiva, la reportistica e il supporto alle decisioni operative e tattiche.
- Data Engineer: progetta e gestisce le infrastrutture dati (data warehouse, data lake, pipeline di ingestion e trasformazione).
- AI Specialist / AI Engineer: sviluppa e integra soluzioni di intelligenza artificiale, spesso con focus su deep learning e applicazioni avanzate.
Ruoli ibridi orientati al business
Accanto alle posizioni più tecniche, stanno emergendo ruoli ibridi, particolarmente interessanti per chi possiede una doppia anima quantitativa e manageriale:
- Business Translator: figura ponte tra data team e management, traduce i bisogni di business in casi d’uso data-driven.
- Product Manager Data & AI: gestisce prodotti e servizi basati su dati e algoritmi, definendone roadmap e priorità.
- Data Strategist: supporta la definizione della strategia dati dell’azienda, identificando opportunità di innovazione tramite analytics e AI.
Settori di applicazione
Quasi tutti i settori economici stanno investendo in data science e AI, offrendo opportunità di carriera molto diversificate:
- Finance e Banking: risk management, credit scoring, antifrode, robo-advisory, ottimizzazione dei portafogli.
- Retail ed e-commerce: recommendation system, pricing dinamico, analisi del comportamento del cliente, omnicanalità.
- Manifatturiero e Industry 4.0: manutenzione predittiva, ottimizzazione della produzione, controllo qualità automatizzato.
- Sanità e pharma: analisi di dati clinici, diagnosi assistita da AI, ricerca farmaceutica, medicina personalizzata.
- Telco e media: analisi dei consumi, churn prediction, personalizzazione dei contenuti.
- Pubblica amministrazione: smart city, analisi dei servizi pubblici, politiche basate sui dati.
Questa ampiezza di applicazioni consente ai giovani professionisti di specializzarsi in settori specifici, combinando competenze di data science con una profonda conoscenza del dominio.
Prospettive di carriera e crescita professionale
Le prospettive di carriera per un data scientist sono oggi tra le più dinamiche nel panorama delle professioni qualificate. L’evoluzione tipica, a grandi linee, può includere:
- Junior Data Scientist: primi 1-3 anni, forte focus sull’esecuzione tecnica, sotto la guida di profili senior.
- Data Scientist / Senior Data Scientist: maggiore autonomia nella gestione dei progetti, responsabilità nella scelta dei modelli e nella relazione con il business.
- Lead Data Scientist / Data Science Manager: coordinamento di team, definizione di roadmap progettuali, interfaccia con il top management.
- Head of Data, Chief Data Officer, Head of AI: ruoli executive, responsabili della strategia dati e AI a livello aziendale.
In parallelo, sono possibili percorsi di specializzazione laterale, ad esempio verso ruoli di:
- esperto di AI applicata in uno specifico settore (es. sanità, finanza);
- responsabile di MLOps e piattaforme AI in contesti enterprise;
- consulente indipendente o imprenditore nel campo delle soluzioni data-driven.
Come prepararsi concretamente a questa evoluzione
Per sfruttare al meglio le opportunità offerte dall’evoluzione del ruolo del data scientist, un giovane laureato può seguire alcune linee guida strategiche:
- Costruire fondamenta solide in matematica, statistica, programmazione e machine learning.
- Scegliere un percorso post laurea (master, scuole di specializzazione, corsi avanzati) che integri teoria, pratica e contatto con le aziende.
- Sviluppare un portfolio con progetti significativi, preferibilmente legati a problemi reali.
- Coltivare competenze di business e capacità di comunicazione, sempre più determinanti nei ruoli senior.
- Mantenersi aggiornati sulle evoluzioni dell’AI (in particolare Generative AI e MLOps), partecipando a community, conferenze e corsi di aggiornamento.
In un contesto in cui il ruolo del data scientist è in costante trasformazione, la capacità di apprendere in modo continuo e di adattarsi a nuovi strumenti e paradigmi diventa un fattore competitivo decisivo.
Conclusioni: perché puntare oggi su una carriera da Data Scientist
L’evoluzione del mercato del lavoro moderno sta confermando il data scientist come una delle figure chiave della trasformazione digitale. La progressiva integrazione di dati e intelligenza artificiale in tutti i processi aziendali fa sì che:
- la domanda di professionisti qualificati in data science resti alta e in crescita;
- gli sbocchi professionali siano diversificati, sia in ruoli tecnici che manageriali;
- le opportunità di formazione post laurea siano sempre più numerose e strutturate;
- le prospettive di carriera a medio-lungo termine risultino particolarmente interessanti, anche in termini di responsabilità e remunerazione.
Per i giovani laureati che desiderano lavorare a cavallo tra tecnologia, analisi e strategia, investire in un percorso avanzato di formazione in Data Science e AI rappresenta oggi una scelta altamente strategica, in grado di aprire le porte a carriere dinamiche, internazionali e ad alto impatto sul futuro delle organizzazioni.
