SAS e Regione Lombardia. Quattro licei per formare le figure chiave della rivoluzione digitale

La figura del data scientist, sempre più richiesta, deve combinare competenze analitiche a soft-skill in ambito comunicazione e team working. Così si costruisce il mestiere più sexy del 20esimo secolo. Già a partire dal liceo

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Intervista a: Elena Panzera      @PanzeraElena
HR Lead for EMEA South SAS

La seconda edizione della ricerca “Il Futuro è oggi: sei pronto?”, che ha sondato l’opinione di 2.628 studenti universitari e 168 HR Manager sull’impatto della digital transformation, ha messo in luce la situazione nelle scuole italiane evidenziando un disallineamento tra proposta formativa e richiesta del mercato del lavoro.

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Elena Panzera, HR Lead for EMEA South SAS

Dottoressa Panzera, cosa pensa del disallineamento tra scuola e lavoro?

È un tema molto caldo. I ragazzi riconoscono l’importanza della formazione on the job, ma solo una minoranza acquisisce le competenze richieste e soprattutto attraverso autoapprendimento, confronto con i coetanei e socialmedia. Difficilmente gli skill digitali derivano dal curriculum accademico e chi assume non promuove piani di formazione strutturati. Solo la sinergia tra scuola e impresa può colmare il gap. Per questo, in collaborazione con Regione Lombardia, abbiamo attivato in quattro licei scientifici il progetto SAS@School, con l’obiettivo di formare giovani data scientist.

Quali competenze deve avere un aspirante data scientist?

Non deve essere solo una figura tecnica. Sicuramente occorrono attitudini analitiche, ma anche grandi doti comunicative, utili per presentare i risultati delle analisi in forma comprensibile a colleghi e management. Una figura composita e affascinante, che non a caso l’economista Hal Ronald Varianha definito “il lavoro più sexy del ventunesimo secolo”.

Quale formazione si prospetta per il data scientist?

I corsi accademici per data scientist sono di recente attivazione e spesso organizzati da università private. Le facoltà più indicate sono Matematica, Statistica, Fisica e Ingegneria. Ma la formazione deve partire dalla scuola secondaria: da qui nasce, insieme a Regione Lombardia, SAS@School, un progetto in ambito alternanza scuola-lavoro per i futuri data scientist. Gli studenti del terzo, quarto e quinto anno dei licei scientifici aderenti, possono accedere a 200 ore di lezione ed esercitazioni pratiche su software SAS, con il supporto di tutor universitari esterni.

Un’altra iniziativa è il Job & Career Accelerator. Dopo uno stage in affiancamento con i nostri tutor, seguiamo il placement dei giovani data scientist presso SAS, aziende nostre clienti o partner. Solo nel 2016 abbiamo contribuito all’inserimento di 54 giovani nel mondo del lavoro.

Quali suggerimenti dai ai giovani che stanno per affacciarsi al mondo del lavoro?

I ragazzi dovrebbero allenare la curiosità, esplorare le opportunità a disposizione, privilegiando i corsi che prevedono la commistione tra aziende e università. Insomma, diffidare dei percorsi troppo teorici e inseguire le proprie passioni senza trascurare le competenze pratiche. L’aggiornamento continuo è una certezza, quindi avere un metodo di apprendimento diventa fondamentale. La vera sfida è combinare l’informalità dell’apprendimento digitale con una sistematizzazione informativa realmente efficace.


Data scientist, al via i progetti regionali per preparare gli studenti al mondo del lavoro.

Obiettivo: fornire la formazione di base alla professione di analista dei dati e, in particolare, all'analisi dei big data

Aprea Valentina
Valentina Aprea, Assessore all’Istruzione, Formazione e Lavoro, Regione Lombardia

Nella nuova realtà socio-tecno-economica, il sistema di istruzione e formazione sempre più deve essere in grado di anticipare e favorire l’ingresso dei giovani nel mercato del lavoro fornendo loro gli strumenti per diventare lavoratori intraprendenti (più «indipendenti» e meno «dipendenti»).

Con l’attuazione della legge regionale 30/2015, “Qualità, Innovazione ed Internazionalizzazione nei sistemi di istruzione, formazione e lavoro in Lombardia”, da me fortemente voluta, Regione Lombardia, con il progetto alternanza scuola-lavoro propone agli studenti della regione la possibilità di fare esperienze formative di alto e qualificato profilo, affinché possano acquisire competenze fondamentali per affrontare il mondo del lavoro.

In collaborazione con l’Ufficio Scolastico Regionale, stiamo svolgendo un’intensa attività di sensibilizzazione con i nostri stakeholder affinché mettano a disposizione spazi, attrezzature, competenze professionali ed esperienze per lo svolgimento di attività in alternanza, ospitando direttamente gli studenti oppure creando il necessario raccordo tra i soggetti associati e le istituzioni scolastiche interessate. Tra i numerosi protocolli di intesa sottoscritti da Regione per progetti negli ambiti ricerca scientifica e innovazione tecnologica, di particolare rilevanza è quello sottoscritto con SAS incentrato sulla professione del “data scientist”.

Obiettivo del progetto: fornire la formazione di base alla professione di analista dei dati e, in particolare, alla analisi dei ‘bigdata’, per trasmettere competenze e strumenti concreti che sono parte integrante del profilo di questa nuova figura professionale. Attualmente sono coinvolti quattro licei scientifici in provincia di Milano e Pavia. Alcune esperienze sono state già attivate, mentre altre partiranno ad aprile e nei mesi successivi.


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Regione Lombardia
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La Sfida

Colmare il gap tra scuola e lavoro coltivando giovani talenti pronti per il mondo di oggi e domani.

Il consiglio per i giovani è di diffidare dei percorsi troppo teorici e di inseguire le proprie passioni senza trascurare lo sviluppo di competenze pratiche
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Approfondimento

Come riconosci un data scientist? Le 20 domande che non dovrebbero mancare in un colloquio di lavoro.
Leggi l’articolo su SAS Insight

Vuoi diventare un data scientist? 5 consigli vincenti

Matteo Felici, 29 anni, data scientist in Quixa  @matteofelici87

  1. Conosci il tuo business
    che sia bancario, assicurativo
    o retail, la padronanza del business di riferimento dell'azienda è imprescindibile
    per un buon utilizzo dei dati
  2. Apprendi, sempre
    la data science è un ambito in continua evoluzione,
    perciò bisogna aggiornare costantemente le proprie competenze
  3. Caccia l'insight
    attenzione ai dati aziendali.
    Solo così puoi scovare quello spunto capace di portare valore all’azienda
  4. Sii collaborativo
    tramite gli analytics puoi agire
    su una vasta gamma di argomenti, per questo nei progetti bisogna coinvolgere colleghi di diverse aree aziendali
  5. Proponi nuove idee
    sperimenta senza paura di sbagliare. Per ogni progetto riuscito c’è almeno un buco nell’acqua

Articolo tratto da

Itasascom

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: Copyright © SAS Institute Inc. All Rights Reserved. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.

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