Data Analyst

Data Analyst: competenze e mansioni nel dettaglio

Il ruolo del Data Analyst: saper interpretare i Big Data

In un contesto aziendale moderno, profondamente segnato dall’interconnessione digitale e dalla massiccia produzione di dati, la figura del Data Analyst (o Analista Dati) è un ruolo che sta progressivamente conquistando la scena nel mondo delle professioni IT.

Un Data Analyst è un professionista che utilizza competenze avanzate in SQL e Python per estrarre, elaborare e analizzare set di dati complessi, trasformando le informazioni grezze in analisi dettagliate e insights che supportano le decisioni strategiche in ambito aziendale.

Questi esperti di business intelligence e data science sono indispensabili per convertire grandi quantità di dati grezzi in informazioni chiare e comprensibili1, che possono guidare le decisioni aziendali su basi concrete e oggettive.

Senza un’analisi dati approfondita, anche i Big Data rimangono semplicemente un insieme caotico di numeri e fatti privi di significato.

Invece, grazie alle competenze avanzate in data analysis, visualizzazione dei dati e data analytics, un Data Analyst consente alle organizzazioni di capire meglio il comportamento dei clienti, ottimizzare i processi interni, scoprire nuove opportunità di mercato, anticipare i trend futuri e, in definitiva, prendere decisioni basate su dati solidi e affidabili.

Cosa fa il Data Analyst

Sebbene il ruolo possa variare a seconda del settore industriale e dell’azienda, i principali compiti del Data Analyst sono:

  • Raccogliere dati da diverse fonti, quali database aziendali, risorse esterne o feed di social media.
  • Pulire e preparare i dati (data cleaning e preprocessing)2, attività spesso chiamata “pre-lavorazione dei dati“, per rimuovere errori, duplicati, e incongruenze nei dati.
  • Analizzare i dati, attraverso tecniche statistiche e strumenti specifici, per identificare pattern, tendenze e relazioni nei dati.
  • Creare report e visualizzazioni dei dati, per presentare i risultati ai referenti di business, attraverso grafici, tabelle e dashboard.
  • Fornire insight e consigli, basandosi sui risultati, per supportare le decisioni aziendali, dalle strategie di marketing alla pianificazione operativa.
  • Implementare modelli di machine learning, per fare previsioni o identificare pattern complessi nei dati.

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Le competenze dell’esperto di Data Analysis

Un Data Analyst deve avere una serie di competenze tecniche che possono variare leggermente, a seconda dell’industria o del settore specifico. Le più comuni sono:

  • Solide competenze nell’ambito della data science, in particolare nella raccolta, organizzazione ed interpretazione dei dati.
  • Conoscenza dei linguaggi di programmazione, soprattutto Python e R, per manipolare i dati e applicare tecniche statistiche.
  • Competenza in database SQL e NoSQL, per eseguire query complesse e manipolare grandi set di dati.
  • Conoscenza di strumenti di data analytics come Excel, SAS, SPSS per l’analisi dei dati.
  • Competenza in statistica, in concetti come test di ipotesi, probabilità o regressione.
  • Conoscenza degli strumenti di big data analytics, per estrarre informazioni da enormi moli di dati.
  • Conoscenza degli strumenti di visualizzazione dei dati, come Tableau, Power BI, o Qlik, per visualizzare i dati in modo efficace.
  • Familiarità con le tecniche di machine learning e con strumenti come TensorFlow o Scikit-Learn.
  • Conoscenza delle piattaforme di big data come Hadoop, Spark o altri strumenti di data mining.
  • Conoscenza di librerie per la manipolazione dei dati come Pandas in Python o dplyr in R.

Data la rapida evoluzione tecnologica, inoltre, la formazione continua è fondamentale in questo campo; i professionisti più lungimiranti sono quelli che restano sempre aggiornati sulle ultime tecniche, strumenti e trend.

Oltre alle competenze tecniche, il data Analyst deve possedere anche una serie di competenze trasversali o soft skills:

  • Pensiero Analitico. Capacità di vedere le relazioni tra vari dati e informazioni, e di utilizzare queste relazioni per fare analisi e previsioni.
  • Curiosità. L’abilità di fare domande, esplorare nuovi concetti e cercare nuovi modi per risolvere i problemi.
  • Problem solving.
  • Comunicazione.
  • Precisione.
  • Teamworking.

Come diventare Data Analyst

Per diventare un Data Analyst di successo, innanzitutto è fondamentale avere una solida base in matematica e statistica, oltre a conoscenze approfondite di linguaggi di programmazione come Python o R, e di strumenti di database come SQL.

La curiosità e la passione per i dati sono altrettanto importanti.

In Egovaleo, ho avuto il privilegio di incontrare molti professionisti straordinari nel campo dell’analisi dei dati.

Ricordo un candidato, laureato in fisica, che, nonostante avesse iniziato la sua carriera in un settore completamente diverso, era così affascinato dai dati che dedicava gran parte del suo tempo libero a imparare Python e a giocare con set di dati pubblici.

Questa passione lo ha portato a realizzare progetti personali impressionanti, che hanno catturato la nostra attenzione durante il processo di selezione.

La sua storia è un chiaro esempio di come, con determinazione e impegno, si possa entrare a far parte di questo settore dinamico e in costante evoluzione.

Se cerchi un’opportunità professionale, inviaci pure il tuo CV per una valutazione.

FAQ

Cosa fa un Data Analyst?

Il Data Analyst è un professionista che utilizza competenze avanzate in SQL e Python per estrarre, elaborare e analizzare set di dati complessi, trasformando le informazioni grezze in analisi dettagliate e insights che supportano le decisioni strategiche in ambito aziendale.

Come si diventa Data Analyst?

Per diventare un Data Analyst, generalmente si inizia con una laurea in campi come statistica, matematica, informatica o economia. È fondamentale avere una buona padronanza di strumenti e linguaggi di programmazione come SQL, Python o R, e comprendere le tecniche di analisi e visualizzazione dei dati. L’esperienza pratica, che si può ottenere attraverso stage o progetti personali, è altrettanto importante.

Si può diventare Data Analyst senza laurea?

Senza una laurea, diventare uno specialista in data analytics è più complicato, ma non impossibile. Occorrerà seguire corsi di formazione specifici e costruire le competenze fondamentali: database, SQL, Phyton o R e le tecniche di analisi e visualizzazione dei dati. Saranno importanti, a questo fine, anche stage o progetti pratici sul campo.

Dove si lavora come Data Analyst?

I Data Analyst sono impiegati prevalentemente in settori come IT, finanza, e-commerce e sanità, dove analizzano set di dati complessi, lavorando in aziende di varie dimensioni, startup tecnologiche, istituzioni finanziarie, oppure come freelance in progetti specifici.

Qual è la differenza tra Data Scientist e Data Analyst?

Il Data Scientist si specializza in modellazione predittiva e machine learning, elaborando dati complessi per scoprire trend futuri, mentre il Data Analyst si focalizza sull’analisi di dati esistenti, utilizzando strumenti statistici per estrarre insights e supportare le decisioni aziendali.

Fonti
1.What is data analysis? Examples and how to get started, zapier.com
2.Cos’è big data analytics? Ecco tutto ciò che serve sapere sull’analisi dei dati, www.zerounoweb.it

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