Come diventare Data Analyst
Negli ultimi anni, il ruolo dei dati all'interno di varie tipologie di organizzazioni è diventato sempre più centrale e strategico: esaminare le tendenze del mercato tramite la loro raccolta, pulizia, analisi e rappresentazione grafica è ormai quasi un must per qualsiasi realtà aziendale. La figura che si occupa di assolvere a questo compito, come probabilmente già saprai, è quella del Data Analyst, un professionista dotato di ampie conoscenze nell'ambito della statistica, in grado di interpretare e tradurre i dati in informazioni utili.
Come ruolo ti ha sempre attratto non poco, e stai effettivamente pensando di seguire tale percorso professionale per via della tua predisposizione a questo genere di compiti e degli studi che hai condotto finora. Prima di candidarti a una posizione aperta, però, vorresti capire bene come diventare Data Analyst a tutti gli effetti, e assicurarti così di avere le carte in regola per poter essere preso in considerazione, dimostrando di possedere il background teorico e pratico necessario per essere valutato seriamente dai selezionatori.
Le cose stanno proprio così, non è vero? Allora ti esorto a proseguire la lettura dei prossimi capitoli, nei quali proverò a fornirti una panoramica esaustiva sulle competenze richieste da questa figura professionale e sui compiti che essa deve svolgere, con un focus su alcuni settori produttivi particolarmente sensibili alle trasformazioni del mercato di riferimento. Ti auguro una buona lettura e ti faccio un grande in bocca al lupo per tutto!
Indice
- Come diventare analista di dati
- Come diventare Big Data Analyst
- Come diventare Data Analyst sportivo
- Come trovare lavoro come Data Analyst
Come diventare analista di dati
Hai già sentito parlare tanto di questa figura professionale e delle sue mansioni, ma per capire come diventare analista di dati è importante avere una visione chiara e completa di ciò che realmente comporta tale ruolo, delle competenze necessarie e dei percorsi formativi più adatti per intraprenderlo.
Come ti ho anticipato nell'introduzione, un Data Analyst si occupa di organizzare, strutturare, interpretare e aggregare i dati provenienti da diversi canali, al fine di trarre vantaggi sul mercato oppure di raggiungere obiettivi aziendali nel breve, medio e lungo termine, lavorando spesso a stretto contatto con i vari reparti operativi della società a cui fa capo.
Per farti un esempio, un analista proveniente da un'azienda di moda potrebbe dover esaminare e unire i trend provenienti dai siti e-commerce, dai negozi di abbigliamento, dagli influencer/blogger del settore e, nondimeno, dai social network, per generare una linea di moda attinente con le preferenze del momento.
Ad ogni modo, qualunque sia il settore di tuo interesse, è necessario seguire un percorso di formazione comune, al quale farà poi seguito una specializzazione nell'ambito di riferimento. Di seguito, per renderti più chiare le cose, ti spiego quali sono le competenze di base richieste e come ottenerle.
Come si diventa Data Analyst: competenze e formazione
Per poter intraprendere la carriera del Data Analyst è assolutamente indispensabile avere competenze di livello medio-alto in materia di statistica e, in generale, di matematica, ma ciò non è sufficiente. Vanno, infatti, aggiunte alcune skill informatiche che consentano di lavorare su database e archivi di dati variegati e di grandi dimensioni, sia con algoritmi e software scritti ad-hoc, anche in prima persona, sia tramite framework analitici (come la piattaforma SAS, per esempio).
Volendo schematizzare i vari requisiti richiesti a un buon Data Analyst, di seguito ti riporto in elenco le principali skill di cui dovresti disporre e su cui concentrarti per ambire a un ruolo di questo tipo.
- Competenze avanzate in ambito matematico e statistico.
- Conoscenza degli strumenti di Business Intelligence, ossia dei software applicativi in grado di elaborare, analizzare e incrociare dati disomogenei provenienti da sistemi interni ed esterni all'azienda.
- Conoscenza dei sistemi DBMS relazionali, gerarchici e reticolari.
- Conoscenza dei principali linguaggi di programmazione, con particolare riferimento a quelli orientati ai database (ad esempio SQL), all'estrazione dei dati (come Python) e all'analisi degli stessi.
- Conoscenza approfondita di Excel, spesso usato come strumento di aggregazione.
- Conoscenza dell'intelligenza artificiale e di strategie per applicarla all'analisi dei dati.
Inoltre, è importante dimostrare alcune competenze personali: avere una propensione naturale per il problem solving ed essere estremamente minuziosi, possedere spiccate doti comunicative utili per interagire con altri settori, e avere un livello di inglese, generale e tecnico, più che sufficiente.
Da un punto di vista della formazione, In questo momento non esiste un approccio standard certificato e riconosciuto per diventare un'analista di dati, tuttavia mi sento in dovere di darti qualche dritta in merito agli studi, universitari e non, più adatti a questo tipo di carriera.
Se propendi per una formazione accademica, che offre sicuramente maggiori garanzie di successo a chi desidera intraprendere questo percorso professionale, i titoli che seguono sono quelli più idonei.
- Laurea STEM — indubbiamente, i corsi di laurea in Matematica/Statistica, Informatica e Ingegneria informatica forniscono le competenze di base per entrare nel mondo dell'analisi dei dati. Molto spesso, consentono di intraprendere un percorso di studi specifico per il settore (ad esempio Data Science, Stocastica/Data Analytics, Business Informatics, Machine Learning/Big data e così via).
- Laurea in materie economiche — anche i corsi di laurea in Economia, Finanza, Gestione d'Impresa e simili prevedono spesso percorsi curriculari mirati all'acquisizione di competenze, soprattutto in ambito Big Data.
- Master e corsi di formazione professionale: giacché l'ambito dell'analisi dei dati è molto ampio, si rivela spesso utile frequentare dei master o dei corsi di formazione professionale, così da acquisire competenze specifiche in un preciso ambito (ad esempio manipolazione, raccolta e analisi dei dati, scientifico, economico, programmazione software e così via).
Per quanto concerne questi ultimi, poi, apri bene gli occhi, e assicurati di scegliere corsi che prevedano il rilascio di un attestato accreditato oppure di una certificazione riconosciuta su scala internazionale (EXIN, CCA/CCP, DataCamp, MCSE/MPPD, aCAP, tanto per citartene alcuni) e di interesse per le realtà operanti nel settore.
Come diventare Data Analyst senza laurea
Se ti stai chiedendo come diventare Data Analyst senza laurea, considera che molte realtà aziendali, soprattutto in contesti di dimensioni più contenute, tendono a considerare con particolare attenzione le competenze effettive rispetto all'aspetto formativo.
Per questo motivo, se al momento non sei interessato a conseguire un titolo universitario, ma hai comunque intenzione di seguire il percorso professionale in questione, ti consiglio di verificare in autonomia la presenza di corsi di formazione post-diploma o per professionisti, in grado di fornire una preparazione a 360° sui vari aspetti legati a questa attività.
Idealmente, un percorso di questo tipo dovrebbe prevedere lezioni frontali teoriche e lezioni di laboratorio, in presenza oppure da remoto: in questo contesto, ti segnalo l'Università Telematica Niccolò Cusano, l'Università di Bologna e l'Università Bocconi, le quali, con cadenza regolare, propongono dei corsi di aggiornamento e perfezionamento professionale dedicati alla Data Analytics e rivolti ai professionisti in possesso di diploma.
Oltre a ciò, ti suggerisco di integrare le varie certificazioni ottenibili dai colossi del settore. Fra le più richieste ti segnalo quelle che seguono. Puoi utilizzare i riferimenti forniti per farti un'idea degli argomenti, dei costi e delle modalità di frequenza. Attenzione, però: risorse del genere sono quasi sempre in lingua inglese.
- Google Data Analytics Professional Certificate — una delle certificazioni più diffuse, basata su SQL, R, Tableau ed Excel.
- IBM Data Analyst Professional Certificate — percorso di formazione che include Python, SQL, Excel, e dashboarding.
- Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst Associate — è lo standard aziendale per chi usa la piattaforma Power Business Intelligence.
- AWS Data Analytics Specialty —certificazione più avanzata, idonea per chi desidera lavorare su piattaforme cloud e big data.
- Tableau Certification — si tratta di un'altra certificazione ufficiale, relativa a uno dei programmi di statistica più diffusi, molto apprezzata dai recruiter.
- SAS Certified Specialist Base Programming — certificazione necessaria a dimostrare il possesso di competenze concrete nell'uso del linguaggio e dell'ambiente SAS 9.4 per la manipolazione dei dati, il reporting e la programmazione di base.
- Google Business Intelligence Professional Certificate —
attestato utile per ruoli più orientati al reporting strategico, che permette di acquisire competenze nella modellazione e visualizzazione dei dati, creazione di dashboard e report.
In Rete, ad ogni modo, puoi trovare diversi altri corsi privati che permettono di acquisire le basi della professione e preparano per sostenere alcuni degli esami ai fini dell'ottenimento delle certificazioni di cui ti ho appena parlato. Inoltre, puoi integrare lo studio da autodidatta acquistando dei manuali dedicati alla formazione generale sull'analisi dei dati o su un argomento specifico legato al contesto.
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Un altro aspetto importante riguarda la preparazione di un portfolio che possa dimostrare le tue capacità, e che in alcuni casi diventa anche più importante del titolo di studio. Meglio se basato su pochi progetti, ma ben realizzati, nei quali viene utilizzato un dataset reale o realistico, con processo documentato e conclusioni strategiche.
Come diventare Big Data Analyst
Se ti stai domandando nello specifico come diventare Big Data Analyst, considera che tale tipologia di professione si distingue da quella dell'analista di dati “tradizionale” non solo per la quantità di informazioni che vengono elaborate, ma anche per l'approccio procedurale che occorre seguire.
In particolare, c'è una sostanziale differenza per quanto riguarda strumenti, obiettivi e complessità tecnica. Se i suggerimenti forniti nei capitoli precedenti rimangono validi, e possono quindi rappresentare un essenziale punto di partenza, per fare lo step successivo e diventare Big Data Analyst dovrai sicuramente integrare lo studio, aiutandoti eventualmente anche con una manualistica di riferimento.
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Soprattutto in contesti aziendali molto evoluti e caratterizzati da quantità di dati pressoché enormi, a questa figura spetta infatti anche il compito di implementare in autonomia algoritmi di machine learning basati su complessi modelli statistici, in grado di eseguirne una prima analisi e restituire le relative tendenze.
In linea di massima, è importante acquisire le competenze necessarie a elaborare non solo i dati strutturati (fogli Excel e quant'altro), ma anche semi-strutturati (ad esempio log di sistema) e non strutturati (contenuti multimediali e così via).
È quindi necessaria una formazione molto più tecnica, avanzata e specifica, anche su tecnologie distribuite, cloud e machine learning, ed è alquanto facile che venga richiesta proprio una laurea STEM come requisito di base.
Come diventare Data Analyst sportivo
Se vuoi maggiori informazioni su come diventare Data Analyst sportivo, e sei quindi interessato ad applicare l'analisi dei dati al mondo dello sport per valutare ad esempio le statistiche di giocatori e le loro performance, anche per scopi di scouting, oppure creare modelli predittivi sulle partite, o ancora ai fini della gestione del marketing di atleti e società, considera che un percorso base come quello descritto nei capitoli precedenti rappresenta sicuramente un approccio più che valido.
A questo poi, vanno affiancati percorsi di formazione legati al mondo dello sport per apprendere l'utilizzo di strumento dedicati a tale ambito. Di seguito, per renderti le cose più chiare, ti faccio un esempio relativo al mondo del calcio.
Come diventare Data Analyst calcio
Sei sempre stato un grande appassionato di calcio e allo stesso tempo hai un'ottima predisposizione all'analisi dei dati: non ti dispiacerebbe, dunque, unire le cose e sfruttarle per diventare un professionista del settore.
Ebbene, in questo ambito ha sicuramente un maggiore peso una profonda conoscenza dell'ambito sportivo. Tuttavia, per diventare Data Analyst calcio è allo stesso tempo assai importante che vi sia una formazione tecnica di base che comprenda SQL (fondamentale per lavorare su dataset sportivi), Python (essenziale per automatizzare processi e creare modelli statistici) Power BI o Tableau (necessari per creare dashboard, ad esempio tattiche o finalizzate allo scouting), ed Excel avanzato.
È opportuno, poi, distinguere i diversi ruoli che vengono richiesti in questo settore per seguire il percorso specifico idoneo alle proprie aspettative: i Match Analyst, ad esempio, si occupano dell'analisi delle partite, eseguono report degli avversari e schematizzano gli eventi mediante apposite dashboard.
I Performance Analyst, invece, si occupano maggiormente dell'aspetto fisico e prestazionale dell'atleta, andando ad analizzare in particolare i dati GPS prodotti dagli appositi sensori, verificando i carichi allenamento, la frequenza e la tipologia degli infortuni, e così via. In questo ambito, una laurea in Scienze Motorie può rappresentare un valore aggiunto importante.
Vi sono poi gli Scouting Analyst, che elaborano dati prestazionali ed economici sui giocatori in funzione delle esigenze del club e dello staff, e i Football Data Scientist, i quali si occupano di sviluppare modelli predittivi utili soprattutto nell'ambito giornalistico o per la valutazione delle quote nelle piattaforme di scommesse online.
Detto ciò, esistono percorsi di formazione specifici privati e a pagamento che indirizzano l'aspirante Data Analyst a sviluppare le competenze necessarie. Il mio consiglio è di preferire soluzioni in grado di offrire certificazioni riconosciute e valide a livello nazionale e che abilitino allo svolgimento della professione.
In Italia esiste un'associazione di categoria, l'AIAPC (Associazione Italiana Analisti di Performance Calcio), che può fornirti un utile indirizzamento in tal senso nella scelta del corso più adatto. Dai un'occhiata a questa pagina del suo sito ufficiale per orientarti al meglio.
Durante la formazione ti raccomando anche in questo caso di creare un portfolio che comprenda diversi progetti di analisi basati su dati reali. Puoi trarre le informazioni utili al loro sviluppo da una vasta gamma di piattaforme della categoria, ad esempio StatsBomb Open Data su GitHub, FBRef.com, oppure Football-Data.org.
Come trovare lavoro come Data Analyst
Che tu abbia deciso di intraprendere la carriera universitaria, di approfondire il discorso tramite corsi di formazione oppure di procedere da autodidatta, è giunto il momento di comprendere come trovare lavoro come Data Analyst. Per cominciare, prepara un curriculum ben curato, redigi una lettera di presentazione e, non ultimo, realizza il tuo portfolio di progetti.
Ti suggerisco vivamente, per questo specifico ambito, di rivolgerti in prima istanza a LinkedIn: il celebre social network dedicato al mondo del lavoro può infatti aiutarti a trovare offerte interessanti nell'ambito dell'analisi e dell'aggregazione dei dati, anche in base al luogo geografico di tuo interesse.
Inoltre, LinkedIn pullula di selezionatori alla ricerca di profili professionali specifici da assumere: per questo motivo, ti consiglio di tenere curato e aggiornato il tuo profilo, così da avere la certezza di fare bella figura nei confronti di un potenziale datore di lavoro.
Se hai in mente un'azienda specifica dove ti piacerebbe collaborare, prova anche a recarti nella sezione dedicata del rispettivo sito ufficiale: nelle mie guide su come lavorare per Google, Netflix o Apple puoi trovare degli esempi delle procedure da seguire per candidarsi a una posizione aperta direttamente sul sito aziendale o mediante apposite piattaforme di recruiting.
Infine, ti suggerisco di sfruttare le varie risorse della categoria presenti in Rete, in particolare i siti per cercare lavoro di cui ti parlo nella guida appena linkata, oppure le relative app per trovare lavoro nel caso tu preferisca utilizzare il dispositivo mobile allo scopo, ad esempio anche durante gli spostamenti quotidiani.
In qualità di affiliati Amazon, riceviamo un guadagno dagli acquisti idonei effettuati tramite i link presenti sul nostro sito.
Autore
Salvatore Aranzulla
Salvatore Aranzulla è il blogger e divulgatore informatico più letto in Italia. Noto per aver scoperto delle vulnerabilità nei siti di Google e Microsoft. Collabora con riviste di informatica e cura la rubrica tecnologica del quotidiano Il Messaggero. È il fondatore di Aranzulla.it, uno dei trenta siti più visitati d'Italia, nel quale risponde con semplicità a migliaia di dubbi di tipo informatico. Ha pubblicato per Mondadori e Mondadori Informatica.
