Data Scientist: L'identikit

Argomenti in primo piano:

1. Chi è il Data Scientist?
2. Il Data Scientist e il settore energetico
3. Cosa fa il Data Scientist?
4. Data Analyst e Data Scientist: le differenze
5. Come si diventa un Data Scientist

Interpretare i dati per conoscere il futuro limitando rotture e stop alla produzione. Il lavoro del data scientist pur basandosi sulla raccolta di dati provenienti da processi in corso o già esauriti è fortemente orientato al futuro. Ce lo spiega Daniela Patelli, Data Scientist per Geoside, in una intervista dedicata al suo lavoro.

Un’intervista raccolta sul campo che ci permette di approfondire meglio questa figura che vediamo diventare sempre più importante in ambito energetico. Analizziamola per punti.

Chi è il Data Scientist?

Il Data Scientist è un esperto in analisi dei dati che utilizza tecniche avanzate di statistica, matematica e programmazione per estrarre informazioni significative da quanto raccolto. Si tratta, quindi, di un professionista in grado di acquisire, elaborare e interpretare dati complessi, utilizzando modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico con l’obiettivo di costruire previsioni attendibili.

Il Data Scientist e il settore energetico

Machine Learning e AI stanno rivoluzionando il settore energetico perché sono in grado di fornire una previsione sempre più accurata dei volumi di consumo. Avere un approccio data driven, infatti, consente di normalizzare tali consumi rispetto alle variabili di contorno fornendo così previsioni sempre più precise. La raccolta e l’analisi dei big data però risulta altrettanto importanti nei processi di ottimizzazione ed efficientamento. Un esempio è costituito dall’applicazione di machine learning in ottica predittiva che analizzando processi precedenti fornisce indicazioni di cambiamenti e problematiche che possono portare a futuri guasti o interruzioni. Questo consente di agire in maniera tempestiva sul problema.

Savemixer - il sistema integrato di energy intelligence messo a punto da Geoside - agisce proprio in questo modo: consente di analizzare i dati energetici per creare la baseline di riferimento e un modello ideale basato sulla situazione attuale messo a punto proprio grazie al lavoro sulle analisi dei Data Scientist. Ottenuto questo modello sarà più facile intervenire su comportamenti in atto e individuare gli interventi impiantistici maggiormente necessari. A questo link l’approfondimento.

Cosa fa il Data Scientist?

Una materia complessa, come quella dei big data, richiede la capacità di lavorare su una molteplicità di compiti come:

• Estrazione e pulizia dei dati

La prima fase del processo di analisi dati coinvolge l'acquisizione di dati grezzi e la loro preparazione per l’analisi. Questo può richiedere l’uso di strumenti e tecniche per individuare i dati davvero necessari e trasformarli in un formato utilizzabile.

• Esplorazione e visualizzazione dei dati

Analizza i dati per identificare pattern, anomalie e tendenze e li inserisce in grafici capaci di riassumerli.

• Costruzione di Modelli Predittivi

Utilizzando tecniche di machine learning e statistica, costruisce modelli che possono fare previsioni o classificare i dati in base a criteri predeterminati.

• Interpretazione dei risultati

Al termine del lavoro di analisi, il Data Scientist deve fornire un quadro complessivo dei dati raccolti che sia facilmente intellegibile. Questi infatti diventeranno la base scientifica per decisioni strategiche, che spaziano dalla gestione manageriale dei mercati all’ottimizzazione dei processi.

Data Analyst e Data Scientist: le differenze

Due ruoli simili soprattutto per quanto riguarda il punto di partenza, ma con alcune differenze chiave. Il Data Analyst si concentra principalmente sull’interpretazione e la visualizzazione dei dati esistenti per rispondere a domande specifiche. I Data Analyst sono in grado di estrarre informazioni significative dai dati, ma tendono a lavorare su set di dati strutturati e utilizzano meno frequentemente tecniche di machine learning avanzate.

Il Data Scientist invece va oltre l’analisi dei dati e utilizza tecniche avanzate di statistica e machine learning per scoprire pattern, costruire modelli predittivi e fornire soluzioni più complesse ai problemi aziendali.

Come si diventa un Data Scientist

Diventare un Data Scientist richiede una combinazione di istruzione formale e pratica che solitamente prende avvio da un percorso accademico in statistica, matematica, informatica o ingegneria. Attualmente sono molte le università che offrono programmi di laurea e master indirizzati proprio all’analisi dei Big Data. A questo si aggiunge l’apprendimento continuo sul campo: l’analisi dei dati, grazie anche all’applicazione dei nuovi modelli di machine learning e di AI, è infatti una materia in costante mutamento.