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Cosa fa un Data Analyst: mansioni, competenze, guadagni

Cosa fa un Data Analyst: mansioni, competenze, guadagni

19 Dicembre 2023

Nell’era dei dati e del digitale, la figura del Data Analyst è diventata fondamentale per le aziende che vogliono – e che necessitano di – trasformare grandi quantità di informazioni in decisioni strategiche.

Ma cosa fa esattamente un Data Analyst?

In questo articolo, esploreremo il ruolo di questa professione chiave nel mondo dei big data, le sue mansioni e responsabilità, e cosa è necessario sapere per intraprendere questa carriera.

Data Analyst: cosa fa

Il Data Analyst è un professionista specializzato nell’interpretazione dei dati e nella conseguente estrapolazione di informazioni significative, che possano guidare le decisioni aziendali.

Questo ruolo implica la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di set di dati per identificare tendenze, pattern e insights. In un contesto aziendale, i Data Analyst lavorano a stretto contatto con i reparti di business intelligence, marketing e finanza per fornire analisi che possano influenzare strategie e operazioni.

Nei settori dove i big data giocano un ruolo cruciale, come nel marketing digitale, nell’e-commerce o nel settore finanziario, il Data Analyst svolge un compito vitale nell’interpretare enormi volumi di dati per orientare le scelte strategiche. La capacità di lavorare con dati complessi e di tradurli in informazioni comprensibili è, al giorno d’oggi, fondamentale per il successo di un’organizzazione.

Cosa fa una figura junior

Un Data Analyst junior in genere si occupa delle attività più operative di raccolta e analisi dei dati, lavorando sotto la supervisione di analisti più esperti.

Questo ruolo è una porta d’accesso iniziale nel mondo dell’analisi dei dati, offrendo l’opportunità di sviluppare competenze tecniche e di capire come i dati possano essere utilizzati per raggiungere il successo dell’azienda.

Competenze per diventare Data Analyst

Per diventare un analista dati di successo, è necessario un insieme di competenze sia tecniche (hard skills) sia interpersonali (soft skills).

Hard Skills

  • Analisi dei Dati: capacità di lavorare con grandi set di dati per estrarre informazioni utili, utilizzando strumenti come SQL, Python o R.
  • Conoscenza di Statistica e Matematica: fondamentale per l’interpretazione dei dati e l’elaborazione di modelli predittivi sul lungo termine.
  • Data Visualization: abilità nell’usare software come Tableau o Power BI per trasformare dati complessi in grafici e report chiari e comprensibili.

Soft Skills

  • Pensiero Critico: essenziale per valutare i dati e trarre conclusioni logiche.
  • Comunicazione Efficace: capacità di presentare i risultati delle analisi in modo chiaro a colleghi o stakeholder che potrebbero non avere una formazione tecnica nell’ambito.
  • Curiosità e Apprendimento Continuo: il campo del data analysis è in rapida e costante evoluzione, quindi è importante essere sempre aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.

Queste competenze, combinate con una profonda passione per il mestiere e una forte etica lavorativa, sono essenziali per eccellere come Data Analyst.

Stipendi e remunerazioni

La remunerazione per un Data Analyst può variare significativamente a seconda del livello di esperienza, dell’industria in cui si opera e della località geografica.

Quanto guadagna un/una Data Analyst junior e senior

Un Data Analyst junior, all’inizio della sua carriera, può aspettarsi uno stipendio iniziale più basso, che aumenterà con l’acquisizione di esperienza e competenze. Questo stipendio iniziale può variare in base al paese e al settore specifico, ma offre una solida base per crescita professionale e finanziaria.

Al contrario, un Data Analyst senior, con diversi anni di esperienza e competenze specialistiche, può aspettarsi un guadagno significativamente più alto. In posizioni senior o di gestione, gli stipendi possono essere ancora più elevati, specialmente se si possiedono competenze avanzate in analisi predittiva, machine learning o data science.

In generale, la carriera di Data Analyst offre prospettive di guadagno solide, con la possibilità di crescita sia in termini di competenze professionali sia di remunerazione.

Differenze principali con il data scientist

Sebbene i ruoli di Data Analyst e Data Scientist siano spesso intrecciati, esistono differenze significative tra queste due professioni.

Il Data Analyst si concentra principalmente sull’analisi dei dati esistenti per estrarre insights utili, utilizzando strumenti statistici e di visualizzazione. Il loro lavoro è spesso orientato a rispondere a domande specifiche o a risolvere problemi definiti, trasformando i dati grezzi in informazioni comprensibili per influenzare le decisioni aziendali.

D’altra parte, il Data Scientist opera in un contesto più ampio, spesso occupandosi della creazione di modelli predittivi e algoritmi avanzati. Lavorano con set di dati più complessi e si occupano di questioni come il machine learning e l’intelligenza artificiale. I Data Scientist tendono ad avere una formazione più approfondita in statistica e matematica, e le loro responsabilità possono includere non solo l’analisi, ma anche la progettazione e l’implementazione di nuove strategie di dati.

In breve, mentre il Data Analyst estrae insights dai dati, mentre il Data Scientist sviluppa modelli che possono prevedere futuri trend o comportamenti. Entrambe le professioni sono cruciali nel mondo dei big data, ma richiedono un diverso set di competenze e focus.

Diventa Data Analyst con la laurea o senza

Con la Laurea

Un percorso formativo tradizionale per diventare Data Analyst può includere una laurea in matematica, statistica, informatica o in campi correlati.

Questo tipo di formazione fornisce una solida base teorica e pratiche di analisi dei dati, oltre a conoscenze approfondite di strumenti e metodi statistici. I corsi universitari possono anche offrire l’opportunità di partecipare a progetti di ricerca o stage che possono essere preziosi per acquisire esperienza pratica.

Senza Laurea

Tuttavia, è possibile diventare Data Analyst anche senza una laurea specifica in questi campi.

Molti professionisti del settore hanno iniziato con corsi di formazione online, workshop o bootcamp che offrono un apprendimento intensivo e pratico delle competenze necessarie. Questi percorsi possono includere l’apprendimento di linguaggi di programmazione specifici come SQL, Python o R, l’uso di strumenti di data visualization come Tableau.

In entrambi i casi, l’aspetto più importante è la continua volontà di imparare e rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e strumenti nel campo dell’analisi dei dati. Il settore è in rapida evoluzione, e mantenere le competenze aggiornate è essenziale.

Se stai cercando un percorso formativo completo e ben strutturato, il nostro Corso di Data Analyst offre una formazione approfondita, combinando teoria e pratica per prepararti a una carriera di successo nel campo dell’analisi dei dati.

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