Professione data scientist

I data scientist scoprono e interpretano fonti ricche di dati, gestiscono grandi quantità di dati, ne aggregano le fonti, garantiscono la coerenza degli insiemi di dati e creano visualizzazioni per contribuire alla loro comprensione. Costruiscono modelli matematici che utilizzano dati, presentano e comunicano informazioni e conoscenze sui dati agli specialisti e agli scienziati nella loro squadra e, se necessario, a un pubblico non specializzato e raccomandano modalità di applicazione dei dati.

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Tipo di personalità

• Investigativo / Realistico

Conoscenze

• Statistica

  Lo studio della teoria, dei metodi e delle pratiche della statistica, quali la raccolta, l’organizzazione, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati. Si occupa di tutti gli aspetti relativi ai dati, tra cui la pianificazione della loro raccolta in termini di progettazione di indagini ed esperimenti al fine di prevedere e programmare le attività.

• Linguaggi di interrogazione

  Il campo dei linguaggi informatici standardizzati per il recupero di informazioni da un database e di documenti contenenti le informazioni necessarie.

• Classificazione delle informazioni

  Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.

• Tecniche di rappresentazione visiva

  Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.

• Estrazione di informazioni

  Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.

• Estrazione di dati

  I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.

• Elaborazione analitica online

  Gli strumenti online che analizzano, aggregano e presentano dati multidimensionali che consentono agli utenti di estrarre e visualizzare dati da specifici punti di vista in modo interattivo e selettivo.

• Modelli di dati

  Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.

• Linguaggio di interrogazione resource description framework

  I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).

Competenze

• Stabilire processi di dati

  Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.

• Normalizzare dati

  Ridurre i dati alla loro forma di base precisa (forme normali) al fine di ottenere risultati come la riduzione al minimo della dipendenza, l’eliminazione della ridondanza e l’aumento della coerenza.

• Sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati

  Creare un software personalizzato per l’elaborazione dei dati, selezionando e utilizzando il linguaggio di programmazione informatico appropriato, affinché un sistema TIC produca risultati richiesti sulla base dei dati inseriti previsti.

• Costruire sistemi di raccomandazione

  Costruire sistemi di raccomandazione basati su serie di dati di grandi dimensioni utilizzando linguaggi di programmazione o strumenti informatici per creare una sottoclasse di sistemi di filtraggio delle informazioni che cerchi di prevedere la valutazione o la preferenza che un utente esprime per un articolo.

• Creare rappresentazioni visive di dati

  Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.

• Correggere i dati

  Individuare e correggere i dati corrotti provenienti da set di dati, garantire che i dati diventino e rimangano strutturati in base alle linee guida.

• Risultati del rapporto di analisi

  Produrre documenti di ricerca o fornire presentazioni per comunicare i risultati di un progetto di ricerca e analisi realizzato, indicando le procedure e i metodi di analisi che hanno portato ai risultati, nonché le potenziali interpretazioni dei risultati.

• Gestire sistemi di raccolta dei dati

  Sviluppare e gestire metodi e strategie utilizzati per massimizzare la qualità dei dati e l’efficienza statistica nella raccolta dei dati, al fine di garantire che i dati raccolti siano ottimizzati per l’ulteriore elaborazione dei dati.

• Interpretare i dati attuali

  Analizzare i dati attuali e aggiornati raccolti da fonti quali dati di mercato, pubblicazioni scientifiche, richieste dei clienti e questionari, al fine di valutare lo sviluppo e l’innovazione nei settori di competenza.

• Raccogliere dati TIC

  Raccogliere dati attraverso la progettazione e l’applicazione di metodi di ricerca e prelevamento di campioni.

• Gestire campioni di dati

  Raccogliere e selezionare una serie di dati di una popolazione mediante una procedura statistica o altra procedura definita.

• Mettere in atto processi di controllo qualità dei dati

  Applicare tecniche di analisi, convalida e verifica della qualità dei dati per verificarne l’integrità.

• Eseguire calcoli matematici analitici

  Applicare metodi matematici e utilizzare tecnologie di calcolo per eseguire analisi e individuare soluzioni a problemi specifici.

• Progettare schemi di database

  Redigere uno schema di database seguendo le norme del sistema di gestione di data base relazionali (RDBMS) al fine di creare un gruppo di oggetti organizzato in modo logico quali tabelle, colonne e processi.

Source: Sisyphus ODB