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Data Scientist: The Sexiest
Job of the 21st Century
Dott. Nicola Procopio
Studiare Statistica all’UniCal
Quando laurearsi in Statistica crea occupazione dell’era della digitalizzazione dei dati
https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/
21 maggio 2018
Mi Presento
● Nicola Procopio
● 33 anni
● Senior Data Scientist @
● Dal 2004 al 2009 studente del C.d.L. in
Statistica UniCal
● Lettore bulimico
● Innamorato della Calabria
● Appassionato di birre artigianali
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● Ciclista mooooolto amatoriale
Chi è il Data Scientist?
“Data scientists use their data and analytical ability to find and interpret rich data sources; manage large amounts of data
despite hardware, software, and bandwidth constraints; merge data sources; ensure consistency of datasets; create
visualizations to aid in understanding data; build mathematical models using the data; and present and communicate the
data insights/findings. They are often expected to produce answers in days rather than months, work by exploratory
analysis and rapid iteration, and to produce and present results with dashboards (displays of current values) rather than
papers/reports, as statisticians normally do.”
Nguyen, Thomson. "Data scientists vs data analysts: Why the distinction matters"
Competenze
Analytics:
● i background più comuni
sono Matematica e
Statistica (32%), Informatica
(19%), Ingegneria (16%);
● SAS o R (preferito).
Informatiche:
● Python;
● Hadoop;
● SQL e Databases;
● Dati non strutturati.
Non tecniche:
● Curiosità intellettuale;
● Senso degli affari, per
sviluppare business basati
sui dati;
● Doti di comunicazione.
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Gli Studi
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2010 2011 2012 2013 2014 2015 2017
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Forniamo soluzioni innovative di Data Analytics e Cognitive
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  • 2. Mi Presento ● Nicola Procopio ● 33 anni ● Senior Data Scientist @ ● Dal 2004 al 2009 studente del C.d.L. in Statistica UniCal ● Lettore bulimico ● Innamorato della Calabria ● Appassionato di birre artigianali ● Spesso con le cuffie in testa ● Ciclista mooooolto amatoriale
  • 3. Chi è il Data Scientist? “Data scientists use their data and analytical ability to find and interpret rich data sources; manage large amounts of data despite hardware, software, and bandwidth constraints; merge data sources; ensure consistency of datasets; create visualizations to aid in understanding data; build mathematical models using the data; and present and communicate the data insights/findings. They are often expected to produce answers in days rather than months, work by exploratory analysis and rapid iteration, and to produce and present results with dashboards (displays of current values) rather than papers/reports, as statisticians normally do.” Nguyen, Thomson. "Data scientists vs data analysts: Why the distinction matters" Competenze Analytics: ● i background più comuni sono Matematica e Statistica (32%), Informatica (19%), Ingegneria (16%); ● SAS o R (preferito). Informatiche: ● Python; ● Hadoop; ● SQL e Databases; ● Dati non strutturati. Non tecniche: ● Curiosità intellettuale; ● Senso degli affari, per sviluppare business basati sui dati; ● Doti di comunicazione. http://www.kdnuggets.com/2014/11/9-must-have-skills-data-scientist.html
  • 4. Gli Studi Perchè ti sei iscritto a Statistica? Qual è stato il tuo percorso? Cosa hai fatto durante la tesi? Cosa ti ha lasciato l’UniCal? Studi Statistica, e dopo che puoi fare? Le materie studiate ti sono servite?
  • 5. Il Post Laurea 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2017 “Che monotonia il posto fisso” Mario Monti ...per ora mi sono divertito tantissimo!!!
  • 6. 250 + dipendenti 4 sedi in Italia 50 + clienti Forniamo soluzioni innovative di Data Analytics e Cognitive Computing per aiutare i decision maker nell’esplorazione e comprensione di “complesse costellazioni di dati”. Chi è e Cosa fa Integriswww.integris.it
  • 8. Nicola Procopio nicola.procopio@integris.it Grazie a VOI per l’attenzione per avermi invitato Domande?nicoprocopio.blogspot.it