Data Analyst: ruolo, cosa fa e competenze

Il ruolo del Data Analyst: saper interpretare i dati

Il Data Analyst è un professionista che si occupa della raccolta, gestione e analisi dei dati al fine di ricavarne informazioni strategiche. L’obiettivo principale di un Data Analyst è quello di trasformare i dati grezzi in insight comprensibili, supportando così le decisioni aziendali. Per farlo, utilizza tecniche di data mining, statistica e strumenti di visualizzazione per presentare i risultati in modo efficace e accessibile.

Le competenze principali di un Data Analyst comprendono sicuramente la padronanza di linguaggi di programmazione come Python, R e SQL, essenziali per l’elaborazione dei dati. Inoltre, deve saper utilizzare strumenti di analisi e visualizzazione come Tableau, Power BI ed Excel avanzato. Un Data Analyst deve possedere solide basi di statistica, capacità di interpretazione dei dati e un forte pensiero critico per trarre in ogni occasione le giuste conclusioni. Infine è importante la capacità di comunicare chiaramente i risultati, per presentare le analisi ai decision maker.

Il Data Analyst lavora in vari ambiti, tra cui marketing, finanza, sanità, e-commerce, retail e tecnologia. Le aziende moderne, spinte dalla necessità di prendere decisioni basate su dati concreti, richiedono sempre più frequentemente le competenze di data analysis per ottimizzare processi, prevedere tendenze di mercato e migliorare l’efficienza operativa. Il Data Analyst può operare sia in grandi multinazionali che in startup, oppure come consulente indipendente per diversi progetti.

Diventare data analyst richiede una formazione specifica. Possedere un background in matematica, statistica, economia o informatica è molto importante. Sono anche importanti corsi di specializzazione e certificazioni in data analysis, nell’uso di tool come Python e software di visualizzazione. Le esperienze pratiche attraverso stage, progetti personali o tirocini sono infine essenziali per sviluppare competenze concrete.

Cosa fa un 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.

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.

FAQ

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