Data analyst: chi è, cosa fa e quali sono gli strumenti necessari
Il mondo dei dati sta crescendo a una velocità sorprendente, con oltre 2,5 quintilioni di byte generati ogni giorno. Infatti, questa esplosione di informazioni ha reso il data analyst una delle figure più richieste nel mercato del lavoro attuale. Ma cosa fa realmente un data analyst al di là delle definizioni standard?
- Percorso di studio per diventare data analyst
- Evoluzione del ruolo del data analyst
- Framework e strumenti indispensabili
- Certificazioni che fanno la differenza
- Settori e specializzazioni di nicchia per i data analyst
Percorso di studio per diventare data analyst
Innanzitutto, per intraprendere la carriera di data analyst, è necessario considerare il percorso formativo più adatto. La maggior parte delle aziende richiede una laurea triennale in ambiti specifici. I percorsi universitari più rilevanti includono informatica, matematica, statistica o economia, che forniscono le basi teoriche essenziali per questa professione.
Tuttavia, negli ultimi anni sono emerse valide alternative al percorso universitario tradizionale. I certificati professionali e i bootcamp specializzati offrono una formazione mirata e pratica. Questi programmi, spesso completabili in 3-6 mesi, si concentrano sulle competenze tecniche richieste dal mercato.
Le competenze fondamentali da padroneggiare includono:
- Linguaggi di programmazione come SQL, Python e R;
- Strumenti di visualizzazione dati;
- Analisi statistica e matematica;
- Capacità di comunicazione e presentazione.
Inoltre, è importante notare che il 65% dei data analyst possiede una laurea triennale, mentre il 15% ha conseguito un master. La differenza di stipendio tra questi due livelli di istruzione è significativa, con i possessori di master che guadagnano in media €6.490,54 in più all’anno.
Evoluzione del ruolo del data analyst
Negli ultimi anni, abbiamo osservato una notevole evoluzione nel ruolo del data analyst. La professione si è trasformata da semplice analisi dei dati a una posizione strategica all’interno delle aziende.
Il ruolo si è evoluto da una funzione puramente tecnica a quella di consulente strategico, dove si combinano competenze analitiche con una profonda comprensione del business. Attualmente, il mercato richiede professionisti con un set di competenze più ampio, tra cui:
- Conoscenza approfondita di AI e machine learning;
- Capacità di visualizzazione dati avanzata;
- Competenze specifiche del settore;
- Forte etica professionale nella gestione dei dati.
Framework e strumenti indispensabili
Gli strumenti giusti fanno la differenza tra un buon analista e uno eccellente. Nel lavoro quotidiano, utilizziamo uno stack tecnologico completo che ci permette di trasformare i dati grezzi in informazioni preziose.
Il toolkit essenziale include:
- SQL per l’interrogazione dei database;
- Python o R per l’analisi statistica avanzata;
- Excel per analisi rapide e visualizzazioni di base;
- Power BI o Tableau per creare dashboard interattive.
In particolare, le piattaforme cloud stanno ridefinendo il modo in cui lavoriamo con i dati. I data warehouse moderni come Snowflake, Amazon Redshift e Google BigQuery stanno diventando sempre più popolari, permettendo di gestire grandi volumi di dati senza preoccuparsi dell’infrastruttura sottostante.
Certificazioni che fanno la differenza
Per distinguersi nel mercato del lavoro, le certificazioni giocano un ruolo fondamentale. Le più riconosciute includono:
- Google Data Analytics Professional Certificate, completabile in sei mesi;
- IBM Data Analyst Professional Certificate, che richiede circa quattro mesi di studio;
- Power BI Data Analyst Associate, particolarmente apprezzata, con un costo di circa €157,44 per l’esame.
La scelta degli strumenti giusti dipende dalle esigenze specifiche del progetto e dell’azienda. Tuttavia, è essenziale notare che il 40% delle organizzazioni prevede di aumentare l’adozione di tecnologie AI e ML nei loro processi di analisi entro il 2025.
Settori e specializzazioni di nicchia per i data analyst
Nel panorama professionale dei data analyst, vediamo sempre più opportunità di specializzazione in settori specifici. La domanda di analisti è aumentata del 28% anno su anno, creando nicchie interessanti in diversi ambiti.
I settori che offrono le migliori prospettive includono:
- Sanità: analisi dei dati dei pazienti e ottimizzazione delle cure;
- Finanza: valutazione del rischio e rilevamento delle frodi;
- E-commerce: analisi del comportamento dei consumatori;
- Telecomunicazioni: ottimizzazione della rete e prevenzione delle frodi.
La carriera del data analyst offre opportunità straordinarie per chi desidera crescere professionalmente nel mondo dei dati.
Gli stipendi continuano a crescere, specialmente per chi sceglie di specializzarsi in settori specifici come sanità o finanza. Certamente, il successo richiede dedizione all’apprendimento continuo e padronanza degli strumenti giusti, ma le ricompense professionali ed economiche ne valgono l’investimento.