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data analyst alla scrivania che analizza dati con istogrammi e grafici a torta

Chi è il Data Analyst e come diventarlo

Il Data Analyst è una figura professionale sempre più richiesta nel mondo del lavoro, grazie alla sua capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati per supportare le decisioni aziendali. In questo articolo, esploreremo le competenze necessarie per diventare un Data Analyst, il percorso formativo da seguire e le opportunità lavorative in questo settore.

Competenze richieste per diventare un Data Analyst 

Per intraprendere la carriera del Data Analyst, è fondamentale possedere competenze avanzate in ambito matematico-statistico e informatico. Tra le principali competenze richieste troviamo la conoscenza degli strumenti di Business Intelligence, capacità di lavorare con database e archivi di dati di grandi dimensioni, conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, R o SQL, utilizzo di strumenti di data visualization come Excel, Tableau o Power BI. Inoltre, è importante avere buone capacità comunicative e organizzative, poiché il Data Analyst deve essere in grado di presentare i risultati delle sue analisi in modo chiaro e comprensibile ai non esperti.

Percorso formativo e corsi per diventare un Data Analyst 

Sebbene non esista un requisito educativo standard per diventare un Data Analyst, la maggior parte delle aziende richiede almeno una laurea in un campo correlato, come matematica, statistica, informatica o ingegneria. Tuttavia, è possibile acquisire le competenze necessarie anche attraverso l’apprendimento autonomo, grazie alle molte risorse disponibili online. Per chi desidera seguire un percorso formativo strutturato, esistono numerosi corsi per Data Analyst offerti da università e istituti di formazione, sia online che in presenza. Tra i corsi online più popolari troviamo l’IBM Data Analyst Professional Certificate offerto da Coursera, che copre argomenti come linguaggio Python, Excel e linguaggio SQL, e permette di acquisire esperienza pratica attraverso progetti e laboratori. In generale, è consigliabile scegliere corsi che offrano un approccio pratico e che permettano di lavorare su progetti reali, in modo da acquisire esperienza diretta nell’analisi dei dati e nella risoluzione di problemi concreti.

Come l’intelligenza artificiale sta cambiando questa professione

L’intelligenza artificiale (AI) e in particolare i modelli di linguaggio di apprendimento profondo come gli LLM (Large Language Models) stanno trasformando il campo dell’analisi dei dati, apportando modifiche significative al ruolo del Data Analyst. Grazie all’avanzamento delle tecnologie AI, gli analisti ora possono interagire con i dati in modi precedentemente impensabili, utilizzando il linguaggio naturale per interrogare, analizzare e visualizzare dati. Gli LLM, come GPT (Generative Pre-trained Transformer), permettono agli utenti di formulare domande o comandi in linguaggio naturale, rendendo l’analisi dei dati accessibile anche a chi non possiede competenze tecniche avanzate. Ad esempio, un direttore marketing potrebbe chiedere direttamente al sistema: “Mostrami le vendite per regione dell’ultimo trimestre”, e l’IA tradurrebbe questa richiesta in una query SQL, eseguendola e presentando i dati in un formato facilmente comprensibile, come un grafico o una tabella. Questa semplificazione nell’interfaccia tra utente e dati non solo accelera i processi decisionali, ma democratizza anche l’accesso all’analisi dei dati, permettendo a vari settori aziendali di ottenere informazioni preziose senza la necessità di competenze tecniche specifiche. Per i Data Analyst, questo significa che una parte delle loro funzioni tradizionali può essere automatizzata, permettendo loro di concentrarsi su compiti più avanzati e strategici, come la costruzione di modelli predittivi, l’interpretazione di dati complessi e la definizione di strategie dati più efficaci. Allo stesso tempo, la necessità di competenze trasversali, come la comunicazione e la gestione del cambiamento, diventa ancora più cruciale per facilitare l’integrazione di queste tecnologie avanzate nelle pratiche aziendali quotidiane e per garantire che le informazioni siano interpretate e utilizzate in modo corretto ed etico (tema sempre più scottante vista l’importanza crescente che sta guadagnando nelle nostre vite l’attenzione alla privacy).

Diventare Data Analyst: l’importanza dell’esperienza pratica 

L’esperienza pratica è fondamentale per diventare un Data Analyst di successo. Durante il percorso formativo, è importante cercare opportunità di stage o tirocini presso aziende o organizzazioni che operano nel settore di interesse. Questo permette di applicare le competenze apprese durante i corsi e di acquisire una conoscenza diretta delle sfide e delle dinamiche del mondo del lavoro. Inoltre, lavorare su progetti personali o partecipare a competizioni di analisi dei dati, come Kaggle, può essere un ottimo modo per mettersi alla prova e per costruire un portfolio di progetti che dimostri le proprie abilità ai potenziali datori di lavoro.

L’importanza del networking per lo sviluppo professionale di un Data Analyst

Il networking è un aspetto cruciale per la crescita professionale di un Data Analyst. Partecipare a conferenze, workshop e eventi del settore può aiutare a creare relazioni con altri professionisti e a rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie. Inoltre, iscriversi a gruppi e forum online dedicati all’analisi dei dati può essere utile per scambiare idee, risorse e opportunità lavorative. Per quanto riguarda lo sviluppo professionale, è importante continuare a migliorare le proprie competenze e a rimanere aggiornati sulle nuove tecnologie e metodologie. Seguire corsi avanzati, ottenere certificazioni aggiuntive e leggere pubblicazioni del settore sono tutte attività che possono contribuire a mantenere un alto livello di competenza nel campo dell’analisi dei dati.

Opportunità di lavoro e stipendio del Data Analyst 

Il mercato del lavoro offre molte opportunità per i Data Analyst, sia in aziende di grandi dimensioni che in piccole e medie imprese. I settori in cui la domanda di Data Analyst è più alta includono la finanza, il marketing e la sanità. In termini di stipendio, un Data Analyst in Italia può aspettarsi di guadagnare una cifra compresa tra 30.000 e 60.000 euro all’anno, a seconda dell’esperienza, delle competenze e del settore in cui opera. Con l’aumento dell’esperienza e delle responsabilità, è possibile progredire verso ruoli più avanzati, come Data Scientist o Business Intelligence Analyst, che offrono stipendi più elevati e maggiori opportunità di crescita professionale.

Data Analyst: lavoro in grande evoluzione

La figura del Data Analyst, pilastro imprescindibile nella comprensione e nel sfruttamento dei dati, sta vivendo una metamorfosi data dalla continua evoluzione tecnologica. L’integrazione sempre più marcata dell’Intelligenza Artificiale nei processi di analisi sta sì semplificando alcune funzioni tradizionali, ma parallelamente sta imponendo una riconsiderazione delle competenze chiave necessarie per operare efficacemente nel settore.

La conoscenza delle varie sintassi di programmazione, sebbene resti una competenza fondamentale, sta gradualmente cedendo il passo ad abilità che spaziano dalla comprensione e intuizione numerica, all’analisi statistica avanzata, e fino alla capacità di identificare, reperire e gestire fonti dati sempre più variegate. In un’epoca in cui gli LLM permettono di estrarre informazioni e generare analisi mediante l’utilizzo del linguaggio naturale, il Data Analyst è chiamato a fungere da ponte tra la tecnologia e il business, interpretando i dati in maniera critica e strategica e traducendo analisi complesse in insight operativi e decisionali. Il data analyst sarà sempre meno la persona che sa come fare le domande (per esempio conoscendo a menadito la sintassi di MySQL) e sempre di più la persona che sa che domande fare

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