Data Science: cosa si studia e sbocchi lavorativi
La facoltà di Data Science rappresenta uno dei percorsi accademici più richiesti e strategici nel contesto attuale, poiché i dati sono diventati il nuovo “oro” digitale. I dati sono ovunque e in quantità mai viste prima: dai social media alle aziende, dalle applicazioni sanitarie ai governi. La scienza dei dati si occupa di raccogliere, organizzare, analizzare e interpretare questi dati per ottenere informazioni utili e prendere decisioni basate su evidenze concrete. Chi si specializza in questo ambito impara a gestire grandi quantità di dati, a estrapolarne modelli utili e a utilizzare questi modelli per risolvere problemi complessi in vari settori economici, scientifici e sociali.
Cosa si studia a Data Science
Il corso di laurea in Data Science è un percorso interdisciplinare che combina competenze in statistica, informatica, matematica e machine learning. Questo corso fornisce agli studenti una formazione completa su come raccogliere, analizzare e interpretare dati complessi provenienti da diverse fonti. Gli studenti di Data Science imparano a utilizzare strumenti avanzati per l’elaborazione dei dati e a sviluppare modelli predittivi che possono essere applicati in contesti aziendali, scientifici o tecnologici.
Tra le principali materie di studio nel corso di Data Science troviamo:
- Matematica e statistica: la base della Data Science è una solida conoscenza della statistica e della matematica applicata, che consentono di modellare e comprendere i dati. Gli studenti imparano a utilizzare metodi statistici per l’analisi dei dati, le distribuzioni di probabilità e l’inferenza statistica. Questi strumenti sono fondamentali per analizzare dataset complessi e trarre conclusioni utili.
- Programmazione: un data scientist deve essere in grado di programmare e utilizzare linguaggi di programmazione specifici come Python, R e SQL. Questi linguaggi permettono di scrivere algoritmi per raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati, di interfacciarsi con database e di sviluppare modelli predittivi.
- Machine learning: una delle aree più importanti della Data Science è il machine learning, ovvero la capacità di creare algoritmi che possono “imparare” dai dati e fare previsioni senza essere esplicitamente programmati. Gli studenti imparano a sviluppare modelli di regressione, classificazione, clustering e deep learning, utilizzati in molte applicazioni come la previsione di comportamenti, l’identificazione di pattern nascosti e la creazione di sistemi di raccomandazione.
- Big data: con la crescita esponenziale dei dati generati quotidianamente, una delle sfide principali è saper gestire dataset molto grandi, che non possono essere trattati con strumenti tradizionali. Gli studenti di Data Science studiano le tecniche di gestione e analisi dei big data, utilizzando strumenti come Hadoop e Spark, e si confrontano con i concetti di cloud computing e distribuzione dei dati.
- Data visualization: oltre a saper analizzare i dati, è essenziale comunicarli in modo efficace. Per questo, uno dei moduli del corso si concentra sulla visualizzazione dei dati, insegnando agli studenti come creare grafici e dashboard interattive utilizzando strumenti come Tableau o Matplotlib, che rendono i dati comprensibili anche a chi non ha una formazione tecnica.
- Database e gestione dei dati: gli studenti apprendono le basi della gestione dei database relazionali e non relazionali. Imparano a interrogare database utilizzando SQL, ma anche a lavorare con NoSQL, che è più adatto per gestire dati non strutturati, come quelli provenienti dai social media.
- Etica e privacy dei dati: l’uso massiccio dei dati solleva questioni etiche e legali. Gli studenti affrontano anche argomenti come la protezione dei dati personali, la GDPR e le problematiche legate alla privacy, imparando a gestire in modo responsabile i dati sensibili.
Oltre alle lezioni teoriche, i corsi di Data Science includono progetti pratici, tirocini e collaborazioni con aziende. Questo approccio pratico permette agli studenti di applicare le conoscenze acquisite su problemi reali, preparandoli per affrontare sfide concrete nel mondo del lavoro.
Cosa fare dopo Data Science
Una volta completato il percorso di studi in Data Science, gli studenti sono pronti per entrare in un mercato del lavoro altamente dinamico e in continua evoluzione. I dati sono considerati fondamentali in quasi tutti i settori, il che rende la figura del data scientist molto richiesta e ben remunerata.
Ecco alcuni dei principali sbocchi lavorativi per chi si laurea in Data Science:
- Data scientist: il ruolo più diretto e ricercato è quello del data scientist, una figura specializzata che si occupa di raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati per prendere decisioni strategiche. I data scientist sono impiegati in vari settori, dalle aziende tecnologiche alle banche, dalle aziende sanitarie al marketing, per migliorare le prestazioni e ottimizzare i processi aziendali.
- Data analyst: simile al data scientist, ma con un focus più mirato sull’analisi e l’interpretazione dei dati esistenti piuttosto che sulla creazione di nuovi modelli predittivi. Il data analyst si occupa di estrarre informazioni significative dai dati per guidare il processo decisionale aziendale.
- Machine learning engineer: questa figura si occupa di sviluppare e implementare modelli di machine learning che possano essere utilizzati in vari contesti, come il riconoscimento vocale, la guida autonoma, i sistemi di raccomandazione o le previsioni finanziarie. Il machine learning engineer collabora spesso con i programmatori e gli sviluppatori per creare sistemi automatizzati basati sui dati.
- Business intelligence analyst: lavora con i dati aziendali per produrre report che aiutano i manager a prendere decisioni informate. Questa figura si concentra sull’ottimizzazione delle performance aziendali e sull’interpretazione dei dati a livello strategico, utilizzando strumenti di business intelligence.
- Data engineer: i data engineer si occupano di costruire le infrastrutture necessarie per raccogliere e gestire grandi quantità di dati. Sono responsabili della progettazione e dell’implementazione di database e sistemi di elaborazione dei dati, garantendo che i dati siano disponibili per i data scientist e altri utenti dell’organizzazione.
- Analista del rischio: nei settori finanziario e assicurativo, gli analisti del rischio utilizzano modelli predittivi per valutare e gestire i rischi associati a investimenti, prestiti o polizze assicurative. Questa figura gioca un ruolo cruciale nel prendere decisioni strategiche e ridurre l’incertezza nei mercati finanziari.
- Consulente di data science: molti data scientist scelgono la carriera da libero professionista, offrendo consulenze a organizzazioni che hanno bisogno di migliorare la loro gestione dei dati. I consulenti di data science possono lavorare in vari settori, dalle start-up alle multinazionali, per ottimizzare i processi interni e aumentare l’efficienza.
- Ricercatore accademico: per chi è interessato a continuare la propria formazione, il percorso di ricerca accademica è un’opzione valida. I laureati in Data Science possono proseguire con dottorati di ricerca in ambiti come l’intelligenza artificiale, il machine learning o la statistica, contribuendo allo sviluppo di nuove tecniche e algoritmi.
Dove studiare Data Science
In Italia, il corso di laurea magistrale in Data Science è offerto da diverse università, spesso come prosecuzione naturale di percorsi triennali in informatica, statistica o ingegneria. Questi corsi magistrali, generalmente di durata biennale, forniscono competenze avanzate in analisi dei dati, machine learning, intelligenza artificiale e gestione dei big data. Essendo una disciplina emergente e molto richiesta, l’accesso a questi corsi è solitamente a numero programmato, con un test di ammissione che varia a seconda dell’università.
Ecco alcune delle principali università italiane che offrono corsi di laurea magistrale in Data Science:
- Università di Milano-Bicocca: l’Università di Milano-Bicocca offre la laurea magistrale in Data Science con un focus sull’integrazione tra analisi dei dati e applicazioni pratiche nei settori scientifico, economico e sociale. Il corso si concentra su big data, machine learning, e visualizzazione dei dati, preparando gli studenti a lavorare in vari ambiti industriali.
- Università degli Studi di Trento: Trento offre un corso magistrale in Data Science che integra conoscenze teoriche e applicative nel campo dell’analisi dei dati. Il programma copre machine learning, intelligenza artificiale e data mining, con particolare attenzione all’utilizzo di tecnologie avanzate e alla collaborazione con l’industria.
- Politecnico di Milano: il Politecnico di Milano offre il corso di laurea magistrale in Data Science and Engineering, un programma che forma professionisti capaci di affrontare problemi complessi legati all’analisi dei dati in ambito ingegneristico e tecnologico. Il corso ha un approccio multidisciplinare che combina informatica, statistica e business intelligence.
- Sapienza Università di Roma: la Sapienza propone la laurea magistrale in Data Science, che si distingue per il suo focus sull’analisi statistica e computazionale dei big data, con applicazioni in settori come la finanza, la sanità e l’industria. Il corso prevede anche laboratori pratici e tirocini aziendali.
- Università di Bologna: l’Università di Bologna offre una laurea magistrale in Data Science orientata all’analisi dei dati per la risoluzione di problemi complessi nel campo delle scienze sociali, economiche e aziendali. Il corso include insegnamenti su machine learning, statistica avanzata e visualizzazione interattiva dei dati.
Questi corsi di laurea magistrale preparano gli studenti a diventare esperti di Data Science, fornendo competenze avanzate che permettono di affrontare le sfide della gestione e analisi dei dati in diversi contesti professionali.