BSc Data Science
Data Scientist SUP
sviluppare, analizzare, valutare, pronosticare
Che cosa fa un/una data Scientist SUP?
Parole chiave come Big Data e intelligenza artificiale caratterizzano l’attuale era dell’informazione. L’uso quotidiano di servizi come i social media, la navigazione mobile e la digitalizzazione delle transazioni fa ormai parte della vita quotidiana. In questi processi vengono prodotte grandi quantità di dati, sulla base dei quali le aziende prendono decisioni strategiche. I data Scientist sviluppano o valutano gli strumenti per l’analisi dei dati. Il loro compito è creare un database strutturato sulla base di dati grezzi non strutturati (Big Data), e di analizzarla.
All’inizio di ogni ciclo di dati, i Data Scientist preparano i dati grezzi non strutturati e li inseriscono in uno schema speciale. Estraggono i dati rilevanti, scartano quelli non importanti e mappano i diversi valori. Di seguito convertono il set di dati selezionati nel corrispondente formato. Per la valutazione utilizzano metodi moderni di data mining e di machine learning, i cosiddetti “advanced analytics”, per poter stimare gli effetti che determinati cambiamenti avranno in futuro. I professionisti sviluppano complessi algoritmi matematici (ad es. clustering, regressione lineare, reti neurali, alberi decisionali) per identificare le relazioni causa-effetto e creare modelli di previsione quantitativi. Di seguito, i Data Scientists verificano i loro modelli con test ed esercitazioni, per assicurarsi che le loro previsioni siano affidabili.
Cosa e per cosa?
- Affinché gli impiegati del negozio online sappiano quali prodotti i loro clienti cercano sul sito e che possano dedurre dove dovrebbero ampliare la gamma di prodotti, il Data Scientist analizza i dati e fa proposte fondate.
- Affinché il commerciante online possa rendere la sua pubblicità sempre più personalizzata e farla arrivare ai potenziali clienti nel momento giusto, la data scientists gi offre algoritmi intelligenti.
- Affinché possa analizzare il suo database in modo ottimale, il Data Scientist sviluppa nuovi metodi.
- Affinché il negozio online possa togliere dall’assortimento i prodotti che vengono spesso restituiti e che quindi causano costi aggiuntivi, la Data Scientist analizza i dati relativi ai prodotti restituiti e risponde a tutte le domande importanti.
Fatti
- Ammissione
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a) Aver completato una formazione professionale di base AFC in una professione correlata al corso di laurea con un diploma di maturità professionale tecnica o commerciale, oppure un diploma di maturità specializzata in un settore correlato al corso di laurea con esperienza lavorativa, oppure
b) diploma di maturità liceale o di un istituto tecnico superiore e un anno di esperienza lavorativa nel settore di studio scelto, altrimenti
c) esame professionale APF o formazione di scuola tecnica superiore EPS nel campo della tecnologia, dell'economia o dell'informatica aziendale con una maturità professionale riconosciuta a livello federale. - Formazione
- 3 anni di studio a tempo pieno, almeno 4 anni di studio a tempo parziale o diploma di laurea con pratica integrata (per chi ha una maturità liceale, è possibile studiare presso la ZHAW). La formazione può essere completata anche come CAS, DAS o NDS HF.
- Aspetti positivi
- In futuro, le aziende si troveranno sempre più spesso a dover progettare servizi e prodotti basati sui dati. Oggi non conta più solo chi riesce a raccogliere il maggior numero di dati, ma chi li valuta meglio: I big data diventano smart data grazie alle competenze dei Data Scientists.
- Aspetti negativi
- Le previsioni dei Data Scientists non si avverano sempre.
- Buono a sapersi
- I Data Scientists lavorano ovunque vengano generate grandi quantità di dati e ovunque le aziende abbiano interesse a imparare da questi dati e a ottimizzare i processi per attirare ancora meglio l’attenzione dei clienti. Lavorano, ad es. nel settore sanitario, nella gestone dei rischi presso le assicurazioni, nel settore energetico, nella logistica, nell’e-commerce o nell’industria online.
TOP 10 richiesto
Percorsi di carriera: Data Scientist SUP
Specializzazione nella personalizzazione dei prodotti, nella gestione delle relazioni con i clienti o nella consulenza sui rischi.
Master of Advanced Studies (MAS) in Business Process Engineering oppure in Business Administration and Engineering
Master of Science (SUP) in Data Science, Master of Science (SUP) in Computer Science
Data Scientist SUP
Attestato federale capacità (AFC) con maturità professionale tecnica o commerciale o titolo equivalente (vedi ammissione)