Data scientist

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.

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 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.

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

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 che superino i confini disciplinari e funzionali.

Coinvolgere il pubblico nelle attività scientifiche e di ricerca e promuovere il loro contributo in termini di conoscenze, tempo o risorse impiegate.

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.

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.

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

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.

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

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

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

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

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.

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

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 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.

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

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

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

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.

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 quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.

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.

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.

Avere riguardo per gli altri e curare le relazioni tra colleghi. Ascoltare, dare e ricevere feedback e rispondere in modo empatico, anche in un contesto professionale che comporta leadership e supervisione del personale.

Padroneggiare le lingue straniere per poter comunicare in una o più lingue straniere.