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.
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.
- • 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.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
Colore più intenso: segnalato allo stesso modo per più anni consecutivi.
I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.
In carenza: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus e altri 6.
Carenza più duratura: Austria, 3 anni.
Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.
Informazioni sulla fonte›
Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.
Esplora altro
Trova il tuo percorso professionale e scopri la scienza dietro i nostri consigli.
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.
Ti piacciono le attività che richiedonoPensiero analitico?
Ti piacciono le attività che richiedonoIntegrità?
Ti piacciono le attività che richiedonoRiconoscimento?
Prospettive future per data scientist
The outlook for data scientist reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
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.
Come potrebbe cambiaredata scientistcon la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Come potrebbe cambiaredata scientistcon la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo
Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.
Ciò che dipende ancora dalle persone
- interagire professionalmente negli ambienti di ricerca e professionali
- valutare le attività di ricerca
- gestire i diritti di proprietà intellettuale
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- gestire pubblicazioni aperte
- dimostrare competenze disciplinari
- gestire dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili
Attività più esposte all'automazione
- gestire campioni di dati
- raccogliere dati TIC
- sintetizzare le informazioni
Segni vitali e vettori di IA
Vettori di esposizione AI
0-100%Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva
Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Dettagli tecnici
NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.
Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.
Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo
Tecnologia digitale
Una giornata tipo dadata scientist
09 09:00 · Mattina costruire sistemi di raccomandazione
10 10:30 · Metà mattina sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati
12 12:00 · Mezzogiorno gestire i diritti di proprietà intellettuale
14 14:00 · Pomeriggio gestire sistemi di raccolta dei dati
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio normalizzare dati
17 17:00 · Conclusione progettare schemi di database
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
-
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).
- analisi empirica
- analisi quantitativa
- creazione di modelli matematici
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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 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.
-
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.
-
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
Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo
Scopri se questo ruolo si adatta al tuo DNA professionale
Partecipa alla valutazione gratuita Career DNA per vedere comedata scientistsi allinea ai tuoi interessi, al tuo stile di lavoro e al tuo percorso futuro. In meno di 10 minuti riceverai un segnale di idoneità personalizzato e una tabella di marcia su cosa fare dopo.
Scansiona per continuare sul cellularePercorsi de crescita e ruoli simili
Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.
Dove si adattadata scientist?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
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.
- Data Scientist — c’è carenza in Europa?
- Sì. Nell’edizione ELA/EURES 2025 è stata segnalata carenza in 10 dei 14 paesi europei che hanno valutato questo gruppo professionale: Austria, Belgio, Bulgaria, Cipro e altri 6. Austria la segnala da 3 anni consecutivi. Queste valutazioni sono pubblicate per gruppo professionale e non per singola qualifica.
- Data Scientist — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
- 112.590 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 69.490 a 163.350 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.