Data Scientist e Machine Learning Engineer: di cosa si occupano?
In attesa di parlarne insieme a DS&AI Parma durante il 3° incontro targato “The Job After Reload”, approfondiamo queste nuove figure professionali tra le più richieste dal mercato.
La Data Science, o scienza dei dati, è l’insieme di più discipline scientifiche (da matematica a statistica, da scienza dell’informazione a informatica) grazie alle quali è possibile estrapolare risorse utili e valore da una grande grande mole eterogenea di dati, provenienti da diverse fonti (data warehouse, sensori, web, ecc…) e inerenti un determinato campo o settore di intervento. L’obiettivo ultimo è quindi risolvere in maniera analitica problemi complessi e sviluppare soluzioni e modelli utili anche a fini aziendali e commerciali.
Il/la Data Scientist è la figura di esperto/a che si occupa di interpretare ed estrarre conoscenza e informazioni di valore dai dati durante la fase di analisi propria della disciplina del Data Science. I compiti del/la Data Scientist vanno dall’analisi della problematica o di un dato mercato, alla pulizia e alla convalida dei dati raccolti, all’attivazione dei famosi algoritmi che estraggono i dati ritenuti rilevanti fino alla loro interpretazione e comunicazione.
Nella pratica, questa figura possiede hard (data mining, software per l’analisi dei dati, metodi statistici e modelli predittivi, data visualization, etc.) e soft skills (comunicazione, problem solving, etc.), necessarie per la rielaborazione di grandi set di dati, dai big data fino ai database aziendali. Queste rielaborazioni sono indispensabili a intercettare trend ed elaborare i report che manager e imprenditori utilizzeranno per indirizzare sviluppi e investimenti aziendali (approccio data driven).
Il Machine Learning (ML), o apprendimento automatico, è un ramo dell’intelligenza artificiale in cui vengono definiti algoritmi con lo scopo di identificare pattern (modelli ricorrenti) nei dati. Gli algoritmi di machine learning costruiscono un modello basato su dati campione (training data) con l’obiettivo di effettuare previsioni o prendere decisioni senza essere stati esplicitamente programmati per farlo.
Le applicazioni del Machine Learning sono infinite e usate comunemente. Oggi siamo circondati da applicazioni intelligenti e molto spesso non ce ne rendiamo nemmeno conto. Dai sistemi di raccomandazione (che ci guidano nell’acquisto di prodotti simili o affini a quelli che abbiamo nel carrello o che abbiamo comprato), al riconoscimento ottico automatico (usato dagli autovelox per identificare la targa di un veicolo) al riconoscimento facciale.
Nella sua applicazione ai problemi aziendali, il maching learning viene anche definito analisi predittiva: l’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di machine learning per prevedere risultati futuri basandosi sui dati storici.
Il/la Machine Learning Engineer è la figura che si occupa di progettare e creare algoritmi di intelligenza artificiale in grado di apprendere e fare previsioni disciplinate dal Machine Learning.
Un/a ingegnere/a ML in genere lavora all’interno di un team più ampio, collaborando con data scientist, amministratori, analisti di dati, ingegneri di dati e architetti di dati o anche IT, sviluppo software, vendita o sviluppo Web, a seconda delle dimensioni dell’organizzazione di provenienza.
A differenza del Data Scientist, che analizzerà i dati e ne raccoglierà i relativi approfondimenti, un/a machine learning engineer si occuperà della scrittura di codice e sulla distribuzione di prodotti di machine learning.
Le competenze richieste per questa professione sono in prevalenza altamente specializzate e hard (matematica, statistica avanzata, ingegneria del software e programmazione), ma come ormai sempre più spesso accade, tornano sempre utili capacità analitiche, problem solving e lavoro in team.
Data Scientist e Machine Learning Enegineer sono e saranno figure sempre più cruciali all’interno di quelle aziende che vorranno essere o rimanere protagoniste dell’attuale e futura arena competitiva.
Durante l’incontro gratuito Data Science & Machine Learning | Il ruolo dell’AI nel futuro del lavoro, approfondiremo le competenze richieste dal mercato del lavoro in questi specifici settori e l’evoluzione del mercato del recruitment insieme agli speaker:
- Aldo Razzino, CEO di Open Search Group e Open Data Playground, un gruppo dove unisce e integra una rete di competenze e servizi legati al recruitment e al coinvolgimento dei profili STEM, per cui è Headhunter esperto per il mondo dei dati, Data Philanthropist per la risoluzione di problemi sociali ed Executive Industry Advisor per centri di ricerca e Università. Open Data Playground è il primo prodotto proprietario del gruppo: una piattaforma di hackathon e data challenge per risolvere problemi concreti di business e corporate social responsibility.
- Michele Vitali, co-fondatore di DS&AI Parma, la prima community nata a Parma per promuovere temi come Data Science, Machine Learning e Intelligenza Artificiale sul territorio organizzando eventi, talk, corsi e workshop.
Vi aspettiamo giovedì 21 aprile alle 17.00 a Officine On/Off, per regitrarsi basta cliccare qui sotto!
