17 luglio 2025
Storie di successo: dal master a Exhibitions Manager con Giacomo Pietro Lamborizio
Classe 1995 e originario di Borgoratto Alessandrino, in provincia di Alessandria,
...In un'era dominata dai big data e dall'innovazione tecnologica, le competenze dei data scientist sono diventate sempre più cruciali nel settore finanziario. I data scientist sono in questi anni diventati la chiave per trasformare i flussi di dati in informazioni preziose, supportando le decisioni strategiche e mantenendo un vantaggio competitivo. Cerchiamo di capire qual è il loro segreto.
Il data scientist in ambito finanziario è un professionista che combina competenze tecniche, analitiche e di business. Tra i suoi compiti principali troviamo:
Negli Stati Uniti, ad esempio, il salario medio di un data scientist si aggira intorno ai sei cifre, con alcune posizioni di alto livello che possono superare i $200,000 all'anno. Questo riflette la crescente domanda di professionisti in grado di estrarre valore dai dati e di tradurre le analisi in azioni tangibili per l'azienda.
Per intraprendere una carriera da data scientist nel settore finanziario, non esiste un unico percorso di studi prescritto. Molti professionisti provengono da background accademici in matematica, statistica, informatica o ingegneria, e spesso possiedono lauree STEM o master in Data Science, Business Analytics o Finanza Quantitativa. Alcuni provengono da studi in economia o finanza e scelgono di specializzarsi ulteriormente attraverso master post-laurea o altri corsi di formazione specifici.
Il futuro della data science si prospetta come un periodo di notevole sviluppo e diffusione attraverso diverse industrie, consolidando il suo ruolo essenziale nell'architettura sociale ed economica mondiale. L'avanzamento e l'integrazione di tecnologie all'avanguardia quali intelligenza artificiale, machine learning e deep learning, potenzieranno significativamente il campo della data science. Questi strumenti, sempre più sofisticati, saranno capaci di processare vasti volumi di dati in tempo reale, facilitando lo sviluppo di sistemi autonomi con capacità decisionali migliorate e previsioni di grande precisione.
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