La Carriera del Futuro è nell’Analisi dei Dati
Non è esagerato affermare che la scienza dei dati (Data Science) sta compiendo progressi sorprendenti nei molteplici domini della tecnologia, dell’economia e del commercio.
Se questo è il caso, non sorprende che le opportunità di lavoro per i data scientist saranno ampiamente aperte. Ed è così. Diverse proiezioni indicano con certezza che nei prossimi cinque anni la domanda di data scientist raggiungerà una nuova altezza.
I dati saranno sempre più importanti per le Aziende
Tuttavia, è anche evidente che la domanda è molto più alta dell’offerta. La scienza dei dati richiede abilità molto sofisticate e specializzate che combinano attaccamento appassionato ai computer, matematica e capacità analitiche da parte di coloro che sono nel mestiere. L’assenza di un numero adeguato di persone con queste caratteristiche perpetua il divario domanda-offerta.
Il mondo ha raggiunto uno stadio in cui ogni organizzazione immaginabile sta diventando basata sui dati. I primi cinque — Google, Amazon, Facebook (ora Meta), Apple, Microsoft — sono inevitabilmente basati sui dati. Ma non sono gli unici. Il processo decisionale basato sui dati è parte integrante di quasi tutte le organizzazioni in competizione. I set di dati vengono personalizzati a un ritmo rapido.
Ecommerce & Dati: ecco le Figure Professionali del Futuro
Nell’ambito dello shopping, dal nostro atto di ricerca di alcuni articoli specifici alla selezione finale di uno fino all’atto di pagare l’acquisto, un’azienda come Amazon tiene meticolosamente traccia delle nostre preferenze e decisioni. Di conseguenza, personalizza i dati e invia informazioni solo su quegli articoli che sono legati alla ricerca specifica dei singoli clienti. Il processo è vantaggioso sia per l’azienda che per i clienti. Si aggiunge al profitto del primo e avvantaggia il consumatore in termini di acquisto di beni a un prezzo inferiore al previsto, come durante la vendita. Ma i set di dati estendono anche il loro impatto benefico ben oltre. Ha i suoi impatti positivi nella sfera della salute, rendendo le persone consapevoli dei problemi di salute critici e degli elementi relativi alla salute. Può avere un effetto positivo sull’agricoltura fornendo informazioni utili agli agricoltori sulla produzione e la consegna di cibo efficienti. Quindi è chiaro che il mondo ha bisogno di data scientist e questo rende le loro prospettive di lavoro davvero molto brillanti. Quindi esploriamo alcune delle migliori carriere nella scienza dei dati che attendono aspiranti data scientist per fornire una gestione dei dati efficace nelle organizzazioni.
I Lavori del Futuro: ecco quali saranno
Fatta questa premessa sulla potenza dal punto di vista commerciale dei dati, è bene sapere che le Aziende si stanno da tempo organizzando con dei reparti interni – anche in rmoto – che gestiscano direttamente tutta questa immensa e preziosissima mole di dati generata dagli utenti che visitano i siti web, gli ecommerce e acquistano su di essi.
Ecco perché secondo il NY Times quanto espresso dalla piattaforma di AI Posizioni Aperte – che analizza e seleziona i lavori in base ad un algoritmo – nei prossimi anni ci sarà una forte richiesta di tre tipolgie di lavori in particolare. Vediamo quali sono.
Data scientist
Stipendio medio: 100.000 € all’anno
Ruolo e responsabilità: un data scientist è necessario per identificare preziose fonti di dati per automatizzare i processi di raccolta e creare modelli predittivi con algoritmi di apprendimento automatico. È essenziale sapere come estrarre approfondimenti significativi attraverso più processi e sistemi per aiutare nel processo decisionale.
Data Architect
Stipendio medio: 90.000 € all’anno
Ruolo e responsabilità: un lavoro essenziale di un architetto di dati è costruire e mantenere un database identificando soluzioni strutturali e di installazione. Il dipendente è noto per la formulazione di strategie di dati organizzativi per convertire i requisiti aziendali in requisiti tecnici.
Machine Learning Engineer
Stipendio medio: 120.000 € all’anno
Ruolo e responsabilità: un ingegnere dei dati si concentra sullo sviluppo, la costruzione e il test di architetture con acquisizioni di dati. Il dipendente stabilisce le basi di un database e la sua architettura. L’esperienza è necessaria per gestire sistemi di elaborazione su larga scala per supportare il team di data science senza causare alcun disturbo.