Data Miner
Estrazione e strutturazione di grandi volumi di dati grezzi per alimentare decisioni analitiche ad alto impatto
Tendenza nella maggior parte dei paesi. I valori del tuo paese sono nella scheda Stipendi, formazione, mercato del lavoro.
Informazioni sulla professione
Il Data Miner opera nell'ecosistema della scienza dei dati, applicando algoritmi di estrazione e tecniche statistiche avanzate su dataset di grandi dimensioni.
Utilizza strumenti come Python, R, SQL, Hadoop e piattaforme cloud per identificare pattern nascosti, anomalie e correlazioni significative. Collabora quotidianamente con data scientist, analisti di business, ingegneri dei dati e stakeholder aziendali per trasformare dati non strutturati in informazioni azionabili, contribuendo direttamente alle strategie operative e commerciali dell'organizzazione.
Competenze
Competenze tecniche
- Utilizzo di Python e R per analisi statistica avanzata
- SQL avanzato per interrogazioni su database relazionali e colonnari
- Esperienza con framework di big data come Hadoop e Spark
- Implementazione di algoritmi di machine learning supervisionato e non
- Strumenti ETL come Apache Airflow per processi automatizzati
- Piattaforme cloud: AWS S3, Google BigQuery e Azure Data Lake
- Visualizzazione dati tramite Tableau, Power BI e Matplotlib
- Gestione della data quality e governance con Great Expectations
Competenze trasversali
- Rigoroso metodologico nell'interpretazione dei risultati
- Eccellente capacità di sintesi nella comunicazione con non tecnici
- Autonomia nella gestione di progetti analitici complessi
- Pensiero critico nell'identificazione di bias nei dataset
- Adattabilità rapida a nuove tecnologie e ambienti di dati
Compiti
- Estrarre dataset complessi da una varietà di fonti rispettando standard di qualità
- Applicare algoritmi di clustering e regressione su dataset di oltre 10 milioni di record
- Pulire e normalizzare i dati, mantenendo il tasso di errore sotto l'1% prima delle analisi
- Costruire pipeline ETL automatizzate con Apache Spark, riducendo i tempi di elaborazione del 30%
- Analizzare pattern comportamentali e anomalie, generando report settimanali per il management
- Sviluppare modelli predittivi con scikit-learn, valutati con metriche come AUC e F1-score
- Documentare metodologie di estrazione e trasformazione dati con standard di data governance
- Collaborare con team BI per integrare risultati in dashboard Tableau aggiornate in tempo reale
- Monitorare la qualità dei dati estratti attraverso test automatici con Great Expectations
- Ottimizzare query SQL complesse, riducendo i tempi di esecuzione del 40% su PostgreSQL
Ambienti di lavoro
- Grandi aziende con infrastrutture dati distribuite e complesse
- Startup tecnologiche in fase di scaling dei dati e innovazione
- Società di consulenza in data analytics per soluzioni personalizzate
- Istituti di ricerca e università avanzate in analisi dati
- Settore finanziario e assicurativo per gestione di grandi volumi
- Retail e e-commerce con volumi transazionali elevati e dinamici
Possibili evoluzioni
- Evoluzione verso Data Scientist per l'analisi avanzata dei datiVedi la scheda →
- Ruolo come Machine Learning Engineer per sviluppare modelli innovativiVedi la scheda →
- Progressione a Analytics Engineer per ottimizzare pipeline di dati
- Diventare Data Architect per progettare architetture dati complesse
- Crescita verso Chief Data Officer per guidare strategie aziendali
- Sviluppo come BI Developer per creare dashboard interattive
Profilo ricercato
Domande frequenti
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