Lavoro: le figure più ricercate nel settore dei big data

settore dei big data

Data scientist, data architect, insight analyst e data engineer: sono queste le figure attualmente più ricercate dalle aziende italiane secondo l’ultima analisi condotta da Hays, società leader del settore del recruiting specializzato. Una netta evoluzione del mondo del lavoro che, sempre secondo gli analisti di Hays, nei prossimi mesi arriverà a concretizzarsi in un concreto aumento della richiesta di professionisti capaci di analizzare e gestire grandi quantità di dati.

Sono sempre di più, spiegano gli autori della ricerca, gli esperti di Hays Italia, le aziende in Italia che investono in tecnologie avanzate e personale qualificato per sfruttare al massimo il potenziale dei big data. Le professioni digitali saranno sempre più valorizzate e ricercate dalle imprese e, già nel 2017, la domanda di talenti digitali aumenterà notevolmente, crescendo esponenzialmente entro il 2020.

Hays Italia ha poi stilato una classifica delle figure professionali sui cui si concentreranno le attenzioni dei recruiter nel 2017. Tra queste spicca senza ombra di dubbio il Data scientist, una figura professionale con un background accademico sicuramente molto forte (master o dottorato di ricerca) in discipline quali Statistica, Matematica, Fisica o Economia e profonde conoscenze di Data Mining e Machine Learning. Si tratta dello specialista in grado di identificare e risolvere problemi altamente complessi legati al business, utilizzando tool di analisi avanzati tra cui programmi di statistica come Python, R o Spark, in modo da fornire alle aziende gli strumenti necessari per affrontare con successo sfide sempre più complesse.

Un altro lavoro che va per la maggiore è il data architect, colui che crea soluzioni di successo per affrontare al meglio lo scenario dei big data; e poi l’insight analyst, che utilizza strumenti di analisi statistica per ricavare, da grandi quantità di dati, informazioni a supporto delle strategie di acquisizione e fidelizzazione dei clienti. Dal punto di vista tecnico, gli insight analyst hanno competenze su uno o più strumenti di analisi statistica come sql, sas e spss. Tuttavia, molte aziende sono sempre più interessate al contributo che i linguaggi di programmazione Phyton e R possono fornire in tema di profondità dell’analisi.

Infine troviamo il data engineer, la figura ultra-specializzata che si occupa di raccogliere, archiviare e lavorare i dati prodotti da un’azienda per facilitarne l’analisi. Inizialmente questo compito prevedeva l’utilizzo di database relazionali per gestire dati archiviabili sotto forma di tabelle, ma, con l’avvento dei big data, le strutture tradizionali per la gestione dei dati si sono rivelate insufficienti per un lavoro sempre più complesso.

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