Come si diventa data scientist: lauree, competenze e mercato del lavoro

Il data scientist è il professionista che trasforma grandi quantità di dati grezzi in informazioni utili per le decisioni aziendali. In concreto, raccoglie e pulisce i dati, li esplora per individuare pattern e tendenze, costruisce modelli predittivi usando tecniche di machine learning e algoritmi di intelligenza artificiale, e poi comunica i risultati in modo comprensibile ai manager e agli stakeholder che non hanno un background tecnico. Questo ultimo aspetto — la capacità di raccontare i dati — è spesso considerato tanto importante quanto le competenze tecniche stesse.

Il lavoro si svolge in contesti molto diversi: grandi aziende e multinazionali che usano i dati per ottimizzare processi e strategie, istituti finanziari e assicurativi che li applicano alla gestione del rischio e alla prevenzione delle frodi, startup tecnologiche dove il data scientist contribuisce direttamente allo sviluppo del prodotto, società di consulenza che offrono questo tipo di analisi a clienti esterni, strutture sanitarie dove i dati alimentano la ricerca clinica e i sistemi diagnostici. Il settore finanziario, tecnologico e healthcare è in assoluto quello che offre le retribuzioni più alte.

Non esiste una laurea obbligatoria per diventare data scientist, ma ci sono percorsi che costruiscono le basi più solide. I corsi di laurea più seguiti da chi oggi lavora in questo ruolo sono Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica e Fisica, tutti percorsi che forniscono le fondamenta di algebra lineare, calcolo, probabilità e programmazione su cui si costruiscono poi le competenze specialistiche. Anche Economia può essere un punto di partenza valido, soprattutto per chi vuole lavorare in ambito finanziario o aziendale, a condizione di integrare le competenze quantitative e informatiche.

Alcune università italiane — tra cui quelle di Milano, Bologna, Roma, Torino, Venezia e Salerno — offrono già corsi di laurea triennale o magistrale specifici in Data Science o in ambiti affini come Intelligenza Artificiale e Big Data. Sono ancora una minoranza rispetto all’offerta complessiva, ma il numero sta crescendo e chi vuole formarsi direttamente in questo campo può trovare percorsi dedicati. In alternativa, il percorso più comune rimane la laurea in Informatica o Statistica seguita da un master specialistico in Data Science, che permette di acquisire le competenze applicative in modo strutturato e spesso con un periodo di stage integrato.

Al di là del titolo di studio, il mercato del lavoro valuta i data scientist in modo molto concreto, guardando alle competenze dimostrabili. Le più richieste nel 2025 sono la programmazione in Python (il linguaggio dominante nel settore) e in R per l’analisi statistica, la conoscenza di SQL per la gestione dei database, la padronanza di librerie di machine learning come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn, e la capacità di lavorare su piattaforme cloud come AWS, Google Cloud o Microsoft Azure. Le certificazioni su queste piattaforme sono considerate un valore aggiunto concreto dai recruiter.

Altrettanto importanti sono le competenze in data visualization — saper rappresentare i risultati con strumenti come Tableau, Power BI o le librerie grafiche di Python — e una solida base di statistica inferenziale, fondamentale per costruire modelli affidabili e interpretarne i limiti. Chi arriva da percorsi non tecnici può colmare queste lacune attraverso bootcamp intensivi, corsi online certificati e, soprattutto, costruendo un portfolio di progetti concreti che dimostrino le competenze in modo pratico.

Il portfolio è spesso il discriminante più importante nelle prime fasi della carriera. Partecipare a competizioni di data science — come quelle che si trovano su piattaforme come Kaggle — sviluppare progetti personali su dataset pubblici, contribuire a progetti open source o completare corsi con output certificabili sono tutti modi per costruire un profilo credibile anche senza anni di esperienza lavorativa. Gli stage e i tirocini curriculari giocano un ruolo fondamentale per chi vuole accelerare l’ingresso nel mercato.

La formazione continua è strutturalmente necessaria in questo campo, più che in molte altre professioni, perché gli strumenti e i paradigmi evolvono rapidamente. Chi lavora come data scientist deve essere disposto ad aggiornarsi in modo sistematico, seguendo l’evoluzione del machine learning, dei Large Language Model e delle architetture dati. Per capire come l’intelligenza artificiale sta già trasformando il mercato del lavoro e quali competenze stanno diventando più strategiche, può essere utile leggere l’analisi sui lavori più esposti all’AI generativa.

Le retribuzioni per questa figura sono tra le più alte nell’ambito delle lauree scientifiche, con differenze significative legate all’esperienza, al settore e alla dimensione dell’azienda. In Italia, un profilo junior con zero-due anni di esperienza parte da una RAL di circa 27.000-32.000 euro lordi all’anno. Con tre-sei anni di esperienza si sale in modo rilevante, attestandosi tra i 40.000 e i 70.000 euro. I profili senior con oltre cinque anni di esperienza in grandi aziende o multinazionali possono superare i 90.000 euro, e in alcuni settori — bancario, tecnologico, farmaceutico — si arriva oltre i 100.000 euro per posizioni di responsabilità.

Il divario con i mercati internazionali è però marcato: in Germania e nel Regno Unito i profili junior partono già da 50.000 euro, e in Svizzera o negli USA le retribuzioni per posizioni senior sono strutturalmente superiori a quelle italiane. Questo contribuisce a spiegare perché il gruppo di informatica e tecnologie ICT sia tra quelli con la quota più alta di laureati italiani che lavorano all’estero, secondo i dati AlmaLaurea. Sul piano della stabilità contrattuale, la domanda di data scientist supera stabilmente l’offerta, e la modalità di lavoro è prevalentemente ibrida o full-remote, con un buon equilibrio tra vita professionale e personale rispetto ad altre professioni ad alta specializzazione.

Diventare data scientist non richiede necessariamente di essere stato il migliore in matematica al liceo, ma richiede una genuina curiosità per i numeri, la disponibilità a imparare strumenti in continua evoluzione e la capacità di stare a proprio agio nell’incertezza — perché lavorare con i dati reali significa spesso trovare pattern in situazioni disordinate e incomplete.

Chi ha queste caratteristiche e investe nella formazione giusta trova davanti a sé un mercato del lavoro tra i più favorevoli disponibili oggi in Italia e, ancora di più, a livello internazionale. Chi invece è attratto principalmente dagli stipendi senza una curiosità genuina per il lavoro con i dati tenderà ad abbandonare la formazione prima di completarla o a non riuscire a costruire quel portfolio concreto che fa la differenza nelle selezioni.