Data Science: il Paradigma Università – Impresa

SAS University Edition: La risposta alla carenza di Data Scientists nella partnership tra il leader tecnologico e la comunità accademica

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È stata definita dall’Harvard Business Review, la professione più sexy del XXI secolo. È la figura del Data Scientist.

Anche se l’affermazione può far sorridere, c’è una logica ed è tutta nell’elemento umano. Sicuramente c’è molta tecnologia nel campo della Data Science, ma i risultati che può fornire la fanno apparire come una forma di stregoneria. In un mondo sempre più caratterizzato da Social Network, IoT e Big Data, il Data Scientist è la persona in grado di dare un significato ai numeri. Il problema è che oggi pochi sono in grado di farlo, in quanto implica competenze che non si trovano spesso insieme. Richiede una rigorosa competenza nell’analisi dei dati e, allo stesso tempo, creatività per scoprire modelli e tendenze. Deve essere in grado di passare dal dettaglio al quadro generale.

Per le aziende di tutto il mondo, la caccia a questi professionisti è già iniziata perché, senza queste competenze, gli investimenti in IoT e Analytics non porteranno al risultato atteso: comprendere cosa stia accadendo oggi e prevedere cosa potrà accadere domani.

Secondo alcuni analisti, l’identikit del data scientist comporterebbe non meno di otto competenze di base e sicuramente tra queste ci sono informatica e statistica. Dalla posizione di leader tecnologico, SAS Italy – la business unit italiana di SAS Institute – ha dato il via al progetto SAS University Edition, finalizzato a sostenere il mondo accademico nella formazione sugli strumenti di Analytics dell’azienda. Il progetto SAS University è inserito all’interno del programma AnalyticsU ed è pensato per invertire il gap di competenze.

Ci siamo chiesti quale sia stata la risposta delle università italiane. Se abbiano raccolto la sfida e come abbiano adattato la loro offerta a questo scenario.

Abbiamo intervistato il prof. Massimo Attanasio, docente di Statistica Sociale all’Università di Palermo.

Prof. Attanasio, lei si occupa di statistica sociale. Qui c’è una buzzword: “sociale”. Ma sappiamo che questa disciplina esisteva prima che scoppiasse il fenomeno social network. La prima domanda che desidero porle è: se e come l’avvento dei Big Data abbia allargato range, obiettivi e aspettative di questo ambito accademico.

M.A: Per noi statistici, buona parte del lavoro è ancora basato su Small Data e sull’inferenza classica, costituita da campioni piccoli e grandi, comunque sempre campioni. Per pensare in termini Big Data, è indispensabile un cambio di paradigma. Noi, attraverso una serie di progetti e collaborazioni con aziende ed enti, stiamo affrontando questo tema molto attuale con casi di studio pratici. D’altra parte ritengo che questo argomento dovrà diventare assolutamente trasversale a tutti i corsi di studio.

I nuovi strumenti di analisi – in particolare gli Analytics – pensati specificamente per i Big Data, quanto incontrano le esigenze metodologiche dell’ambito scientifico della statistica di oggi?

M.A: Nella nostra e nelle altre facoltà c’è un vasto utilizzo del linguaggio open source R ma, d’altra parte, siamo utenti delle soluzioni SAS da oltre vent’anni. Rispetto a R, SAS si rivela un ambiente più intuitivo ed efficace. Nella maggior parte dei casi, le sue funzionalità ready-to-use sono più che sufficienti per affrontare il lavoro di routine. Per le esigenze della ricerca e delle relative pubblicazioni scientifiche, invece è opportuno approfondirne l’ambiente di programmazione per sfruttarne appieno la potenza.

Ci può dire qualcosa sulle modalità d’introduzione e utilizzo della piattaforma SAS nei suoi corsi? Oltre al software, ha avuto a disposizione documentazione utile a fini didattici? Come siete stati supportati da SAS in questo percorso? 

M.A: Come accennavo prima, SAS è presente in facoltà da molto tempo. L’anno scorso abbiamo organizzato una giornata di approfondimento con la dott.ssa Cinzia Gianfiori (SAS Academic Program manager), che ha avuto un grande successo. Da questo spunto è nata l’idea di mettere a disposizione degli studenti, che ne intravedono la valenza per la loro futura professione, un master che li porti alla certificazione. Da SAS abbiamo sempre avuto risposte puntuali.

Quali ambiti della statitistica – in particolare quella sociale – sono stati oggetto di lavoro presso la vostra facoltà? Ci può raccontare qualche caso pratico in cui SAS si è rivelato particolarmente efficace?

M.A: Con SAS abbiamo completato una ricerca sulla mobilità territoriale realizzata sui dati dell’ASN [l’archivio degli iscritti al sistema universitario italiano offerto dal MIUR, che contiene dati su immatricolazioni, iscrizioni e lauree di tutti gli atenei. n.d.r.], che sono di fatto Big Data.

Il Dipartimento di Matematica Attuariale, che utilizza da sempre il software R, sta estendendo le proprie competenze anche agli Analytics di SAS, per poter collaborare con l’IVASS [Istituto per la Vigilanza sulle Assicurazioni che garantisce la stabilità del mercato assicurativo, n.d.r]. L’Ente mette a disposizione del progetto i Big Data delle assicurazioni sui sinistri, che vengono correlati con le informazioni relative alla mobilità universitaria del Miur.

Poi c’è una collaborazione col sistema bancario, che ha connotazioni fortemente sociali, in quanto ha a che fare con le caratteristiche individuali dei clienti e le loro transazioni.

Si parla oggi con molta insistenza della carenza, per le aziende che intraprendono la strada della digital transformation, di skill per l’analisi sui dati. I data scientists (ecco un altra buzzword). Qualcuno ha definito questo mestiere, come il più sexy del momento (e del futuro). I vostri corsi formano effettivamente data scientists?

M.A: Con la prof. Ornella Giambalvo, abbiamo lanciato un Master per Big Data Scientists, rivolto ai laureati magistrali in statistica e in altri corsi di laurea (come Economia e Finanza e Ingegneria Informatica), dove SAS è assolutamente protagonista. Il corso, che sta avendo un grande successo, punta alla sintesi fra studio dei fondamenti della data science e lavoro sul campo in progetti concreti rivolti all’uso creativo dei Big Data per l’innovazione. Si tratta di un percorso a forte vocazione professionale che coinvolge oltre a SAS, Unicredit e Istat. Inoltre, in tutti i corsi di laurea magistrale è stata inserita la materia Big Data. Ritengo che il Data Scientists che proviene da una formazione statistica, rispetto a chi ha una background prevelentemente informatico, abbia una marcia in più dove sia necessario trarre conclusioni dalle relazioni che si esistono tra le variabili.

Ringraziando il prof. Attanasio, concludiamo con un dato: l’ecosistema dei dispositivi connessi genera più di 2,5 quintilioni di byte al giorno. Questa enorme massa di informazioni avrà un impatto significativo sui processi di business e la Data Science assumerà un ruolo sempre più centrale. L’uso creativo di questi dati consentirà alle aziende, in ogni settore di mercato, di ottimizzare molti aspetti della loro attività, creando un’ondata di nuove idee in grado di rivoluzionare ogni settore e creare nuovi rami del sapere che avranno un profondo impatto sull’umanità.

Scarica SAS University Edition

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