Profilo professionale

data scientist

Istantanea

Sei appassionato di numeri e hai la capacità di trasformare i dati in informazioni preziose? Il ruolo di data scientist è quello che fa per te: un professionista chiave per interpretare le tendenze, prevedere risultati e guidare decisioni strategiche basate sui dati.

Riepilogo

Il data scientist, a livello di Career Band 5 (Leadership & Strategy), è responsabile dell'esplorazione e dell'interpretazione di complesse fonti di dati. Gestisce grandi volumi di dati, assicurandone la coerenza e l'integrità, e li trasforma in visualizzazioni chiare e comprensibili. Costruisce modelli matematici avanzati per l'analisi predittiva e fornisce raccomandazioni concrete basate sui risultati, comunicando efficacemente sia a colleghi specialisti che a un pubblico più ampio.

Principali responsabilità:
  • • Identificare e acquisire dati da diverse fonti, garantendone la qualità e l'affidabilità.
  • • Sviluppare e implementare modelli statistici e di machine learning per l'analisi dei dati e la previsione di tendenze.
  • • Creare visualizzazioni e report chiari e concisi per comunicare i risultati dell'analisi a stakeholder di diversi livelli.
82%
Resilienza Punteggio

Sei appassionato di numeri e hai la capacità di trasformare i dati in informazioni preziose? Il ruolo di data scientist è quello che fa per te: un professionista chiave per interpretare le tendenze, prevedere risultati e guidare decisioni strategiche basate sui dati.

Tecnologia digitale Laurea triennale 19% Esposizione all'IA
Inizia valutazione DNA carriera
Controllo rapido della vestibilità

data scientistpotrebbe andarti bene?

Rispondi a tre domande veloci. Questa non è una valutazione completa: è un teaser per aiutarti a decidere se confrontare il tuo profilo.

Progresso0/3

Ti piacciono le attività che richiedonoPensiero analitico?

Ti piacciono le attività che richiedonoIntegrità?

Ti piacciono le attività che richiedonoRiconoscimento?

NexFuture

Prospettive future per data scientist

Le prospettive per data scientist sono eccezionalmente stabili. Sebbene gli strumenti di IA aiuteranno con i compiti quotidiani, il nucleo di questo ruolo si basa sul giudizio umano, risultando in un punteggio di resilienza elevato di 81,8%.

Come vengono calcolati questi punteggi?

L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.

Gioca al futuro

Come potrebbe cambiaredata scientistcon la crescita dell'adozione dell'IA?

Il giudizio umano, la fiducia e il contesto rimangono forti protettori di questo ruolo.

Si stima una trasformazione significativa a livello di attività in 19 anni (circa il 2045) nello scenario „Previsto“ selezionato.
82%
Resilienza
Rischio dell'automazione
EXP26%
Bordo umano
MOAT79%
2026
2036
2050
Velocità di adozione dell'IA:

Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo

Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.

Di proprietà umana 82% Di proprietà umana
Ciò che dipende ancora dalle persone

Questo ruolo rimane fortemente guidato dall'uomo, dovecostruire sistemi di raccomandazionedipende dalla fiducia, dalle sfumature e dal giudizio del mondo reale.

Il vantaggio umano Per stare al passo in questo ruolo, concentrati su classificazione delle informazioni e elaborazione analitica online. Queste abilità incentrate sull'uomo sono le più difficili da replicare per l'IA nei prossimi 20 anni.
Assistere 44% Assistere
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota

È più probabile che l'intelligenza artificiale assista attività di supporto comesviluppare applicazioni di elaborazione dei dati, documentazione, ricerca e coordinamento del flusso di lavoro.

Automatizzare 19% Automatizzare
Attività più esposte all'automazione

La pressione sull'automazione appare selettiva piuttosto che ampia, con il segnale più forte attualmente proveniente daIA generativa.

Analisi dettagliata

Segni vitali, vettori di IA e megatrend

Mostra di più

Segni vitali

Vettori di esposizione AI

0-100%
IA generativa 44,4%

Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni

Software cognitivo 23,1%

Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi

IA/Apprendimento automatico 8%

Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva

Automazione robotica e fisica 0%

Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori

Segnali di megatendenza

0-100%
Spostamento demografico 90%
Cambiamento spaziale 31%
Trasformazione digitale 11%
Transizione verde 6%
Pressione regolamentare 3%
Cambiamento geopolitico 0%

Punteggi derivati dal modello. Indica l'esposizione strutturale alle megatendenze, non la domanda diretta.

Dettagli tecnici
Metodologia: NexFuture v2.0 Fonti: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aggiornato: mag 2026

NexFuture v2.0 combina i profili di capacità e attività di O*NET con le distribuzioni dei gruppi di competenze ESCO e sei segnali di megatendenze globali. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consultare il White Paper della metodologia NexFuture per i dettagli completi.

Un giorno nella vita

Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo

Tecnologia digitale

Giorno nella vita

Una giornata tipo dadata scientist

09
09:00 · Mattina
costruire sistemi di raccomandazione
Costruire sistemi di raccomandazione basati su serie di dati di grandi dimensioni utilizzando linguaggi di programmazione o strumenti informatici per creare una sottoclasse di sistemi di filtraggio delle informazioni che cerchi di prevedere la valutazione o la preferenza che un utente esprime per un articolo.
10
10:30 · Metà mattina
sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati
Creare un software personalizzato per l’elaborazione dei dati, selezionando e utilizzando il linguaggio di programmazione informatico appropriato, affinché un sistema TIC produca risultati richiesti sulla base dei dati inseriti previsti.
12
12:00 · Mezzogiorno
gestire i diritti di proprietà intellettuale
Occuparsi dei diritti privati che tutelano i prodotti dell'intelletto da violazioni illecite.
14
14:00 · Pomeriggio
gestire sistemi di raccolta dei dati
Sviluppare e gestire metodi e strategie utilizzati per massimizzare la qualità dei dati e l’efficienza statistica nella raccolta dei dati, al fine di garantire che i dati raccolti siano ottimizzati per l’ulteriore elaborazione dei dati.
15
15:30 · Nel tardo pomeriggio
normalizzare dati
Ridurre i dati alla loro forma di base precisa (forme normali) al fine di ottenere risultati come la riduzione al minimo della dipendenza, l’eliminazione della ridondanza e l’aumento della coerenza.
17
17:00 · Conclusione
progettare schemi di database
Redigere uno schema di database seguendo le norme del sistema di gestione di data base relazionali (RDBMS) al fine di creare un gruppo di oggetti organizzato in modo logico quali tabelle, colonne e processi.

L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.

Software e tecnologie & Aree di conoscenza
Software e tecnologie
Amazon RedshiftAngoss KnowledgeSEEKERApache HadoopApache PigApache SparkAptech Systems GAUSSAutomatic Forecasting Systems AutoboxC++Camfit Data Limited MicrofitCommon business oriented language COBOLCytel StatXactDataDescription DataDeskEconometric Software LIMDEPExtensible markup language XMLFormula translation/translator FORTRANGraphPad Software GraphPad PrismIBM DB2IBM SPSS AmosIBM SPSS AnswerTreeIBM SPSS Statistics
Aree di conoscenza
  • classificazione delle informazioni

    Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.

  • elaborazione analitica online

    Gli strumenti online che analizzano, aggregano e presentano dati multidimensionali che consentono agli utenti di estrarre e visualizzare dati da specifici punti di vista in modo interattivo e selettivo.

  • estrazione di dati

    I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.

  • estrazione di informazioni

    Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.

  • linguaggi di interrogazione

    Il campo dei linguaggi informatici standardizzati per il recupero di informazioni da un database e di documenti contenenti le informazioni necessarie.

  • linguaggio di interrogazione resource description framework

    I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).

Competenze trasversali
  • analisi empirica
  • analisi quantitativa
  • creazione di modelli matematici
Competenze essenziali
condurre ricerche accademiche o di mercato
  • gestire dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili

    Produrre, descrivere, archiviare, conservare e (ri)utilizzare dati scientifici sulla base dei principi FAIR (reperibilità, accessibilità, interoperabilità e riutilizzabilità), facendo in modo che i dati siano aperti quanto più possibile e chiusi quanto necessario.

  • svolgere ricerca scientifica

    Impegnarsi nella concezione o nella creazione di nuove conoscenze formulando quesiti di ricerca, ricercando, migliorando o sviluppando concetti, teorie, modelli, tecniche, strumentazione, software o metodi operativi e utilizzando tecniche e metodi scientifici.

  • applicare i principi di etica della ricerca e di integrità scientifica nelle attività di ricerca

    Applicare alla ricerca scientifica i principi etici fondamentali e la normativa pertinente, compresi gli aspetti attinenti all'integrità della ricerca. Svolgere, valutare o documentare le attività di ricerca evitando illeciti quali dichiarazioni non rispondenti al vero, falsificazioni e plagio.

  • promuovere l'innovazione aperta nella ricerca

    Applicare tecniche, modelli, metodi e strategie che contribuiscono alla promozione dell'innovazione attraverso la collaborazione con persone e organizzazioni esterne all'organizzazione.

  • integrare la dimensione di genere nella ricerca

    Tenere conto, nell'intero processo di ricerca, delle caratteristiche biologiche e delle specificità sociali e culturali in evoluzione proprie delle donne e degli uomini (genere).

  • svolgere ricerche interdisciplinari

    Svolgere ricerche che superino i confini disciplinari e funzionali.

gestire, raccogliere e archiviare dati digitali
  • normalizzare dati

    Ridurre i dati alla loro forma di base precisa (forme normali) al fine di ottenere risultati come la riduzione al minimo della dipendenza, l’eliminazione della ridondanza e l’aumento della coerenza.

  • utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati

    Raccogliere, elaborare e analizzare dati e informazioni pertinenti, conservare e aggiornare correttamente i dati e rappresentare le cifre e i dati utilizzando grafici e diagrammi statistici.

  • stabilire processi di dati

    Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.

  • utilizzare banche dati

    Utilizzare strumenti software per la gestione e l’organizzazione di dati in un ambiente strutturato composto da attributi, tabelle e rapporti, al fine di interrogare e modificare i dati memorizzati.

  • correggere i dati

    Individuare e correggere i dati corrotti provenienti da set di dati, garantire che i dati diventino e rimangano strutturati in base alle linee guida.

  • mettere in atto processi di controllo qualità dei dati

    Applicare tecniche di analisi, convalida e verifica della qualità dei dati per verificarne l’integrità.

comporre testi tecnici o accademici
  • redigere documenti scientifici o accademici e documentazione tecnica

    Redigere e modificare testi scientifici, accademici o tecnici su diversi argomenti.

  • diffondere i risultati presso la comunità scientifica

    Rendere pubblici i risultati scientifici con qualsiasi mezzo appropriato, compresi conferenze, seminari, convegni e pubblicazioni scientifiche.

  • pubblicare ricerche accademiche

    Svolgere ricerche accademiche, presso un'università o un istituto superiore o autonomamente, nel proprio settore di competenza e pubblicarle in libri o riviste accademiche al fine di apportare un contributo al proprio settore e di ottenere un accreditamento accademico personale.

  • redigere pubblicazioni scientifiche

    Presentare l’ipotesi, le risultanze e le conclusioni della vostra ricerca scientifica nel vostro settore di competenza in una pubblicazione professionale.

programmare sistemi per computer
  • sviluppare software open source

    Impiegare e produrre software open source. Conoscere i principali modelli open source, i regimi di licenza e le pratiche di codifica comunemente adottate nella produzione di software open source.

  • costruire sistemi di raccomandazione

    Costruire sistemi di raccomandazione basati su serie di dati di grandi dimensioni utilizzando linguaggi di programmazione o strumenti informatici per creare una sottoclasse di sistemi di filtraggio delle informazioni che cerchi di prevedere la valutazione o la preferenza che un utente esprime per un articolo.

  • sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati

    Creare un software personalizzato per l’elaborazione dei dati, selezionando e utilizzando il linguaggio di programmazione informatico appropriato, affinché un sistema TIC produca risultati richiesti sulla base dei dati inseriti previsti.

raccogliere informazioni da fonti fisiche o elettroniche
  • gestire campioni di dati

    Raccogliere e selezionare una serie di dati di una popolazione mediante una procedura statistica o altra procedura definita.

  • raccogliere dati TIC

    Raccogliere dati attraverso la progettazione e l’applicazione di metodi di ricerca e prelevamento di campioni.

  • sintetizzare le informazioni

    Leggere criticamente, interpretare e riassumere informazioni nuove e complesse provenienti da fonti diverse.

gestire informazioni
  • gestire i dati della ricerca

    Produrre e analizzare dati scientifici derivanti da metodi di ricerca qualitativi e quantitativi. Archiviare e mantenere i dati nelle banche dati di ricerca. Sostenere il riutilizzo dei dati scientifici e conoscere i principi di gestione dei dati aperti.

  • gestire sistemi di raccolta dei dati

    Sviluppare e gestire metodi e strategie utilizzati per massimizzare la qualità dei dati e l’efficienza statistica nella raccolta dei dati, al fine di garantire che i dati raccolti siano ottimizzati per l’ulteriore elaborazione dei dati.

presentare ricerche o informazioni tecniche
  • creare rappresentazioni visive di dati

    Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.

  • comunicare i risultati scientifici

    Condividere i risultati recenti e l'entusiasmo per la scienza con il grande pubblico, migliorarne le conoscenze scientifiche, così come l'apprezzamento e la comprensione della scienza, promuovere il ricorso ai risultati scientifici nella formazione delle opinioni.

monitorare gli sviluppi nel settore di competenza
  • interpretare i dati attuali

    Analizzare i dati attuali e aggiornati raccolti da fonti quali dati di mercato, pubblicazioni scientifiche, richieste dei clienti e questionari, al fine di valutare lo sviluppo e l’innovazione nei settori di competenza.

DNA delle competenze

DNA delle competenze

Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo

Caratteristiche chiave di cui hai bisogno
Pensiero analitico Integrità Riconoscimento Affidabilità Cooperazione Raggiungimento Risultato/Sforzo Varietà Adattabilità/Flessibilità Tolleranza allo stress Autocontrollo Indipendenza Innovazione Leadership Preoccupazione per gli altri Orientamento sociale
Ricompense chiave che puoi aspettarti
RisultatoCondizioni di …RiconoscimentoRelazioniSupportoIndipendenza
Progressione di carriera

Percorsi de crescita e ruoli simili

Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.

Panorama della carriera

Dove si adattadata scientist?

Questo ruolo
data scientist Questo ruolo
Percorsi di crescita

Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.

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Domande comuni

Domande frequenti

Quali sono le competenze più richieste per un data scientist a questo livello?
Oltre a una solida base in statistica, matematica e informatica, sono fondamentali capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La capacità di tradurre i risultati dell'analisi in raccomandazioni pratiche e comprensibili per il business è cruciale.
Come si applicano i 'Key Work Styles' indicati (1.C.7.b, 1.C.5.c, 1.C.5.b, 1.C.5.a, 1.C.3.a) nel lavoro quotidiano?
Questi stili di lavoro indicano un focus sulla pianificazione e organizzazione (1.C.7.b), sulla gestione dei dettagli (1.C.5.c), sull'analisi e la valutazione (1.C.5.b, 1.C.5.a) e sulla capacità di lavorare in modo sistematico (1.C.3.a). Si traducono nella capacità di strutturare progetti complessi, gestire efficacemente i dati, valutare criticamente i risultati e adottare un approccio metodico alla risoluzione dei problemi.
Quali sono le opportunità di carriera per un data scientist in Italia?
Sebbene la domanda attuale (FI demand=0.0000) sia indicata come bassa, il ruolo di data scientist rimane strategico per molte aziende. È più comune trovare opportunità di impiego, ma anche il lavoro come freelance è una possibilità crescente, soprattutto per progetti specifici o consulenze.