Questo sito contribuisce alla audience di Il Messaggero

Come diventare Data Analyst

di

Con il passare del tempo, sono aumentati a dismisura i mezzi con i quali analizzare i “trend” del momento: dagli ormai diffusi social media ai siti dedicati a questo o a quell’argomento, esaminare le tendenze del mercato tramite l’aggregazione dei cosiddetti big data è diventato quasi un must per qualsiasi realtà aziendale.

La figura che si occupa di assolvere a questo compito è quella del Data Analyst: un professionista dotato di ampie conoscenze nell’ambito della statistica che, partendo dall’analisi e dall’aggregazione dei dati aziendali, può elaborare complesse strategie d’azione mirate al raggiungimento degli obiettivi delle società per cui lavora.

Se l’argomento ti interessa e stai iniziando a chiederti come diventare Data Analyst, allora questo è l’approfondimento che fa al tuo caso. Nelle righe successive, proverò infatti a fornirti una panoramica — spero esaustiva — sulle competenze richieste da questa figura professionale e sui compiti che essa deve svolgere, in modo da schiarirti le idee in merito. Ti auguro una buona lettura.

Indice

Cosa fa il Data Analyst

Come diventare Data Analyst

Hai tanto sentito parlare di questa figura professionale e delle sue mansioni, ma ancora non hai ben compreso chi è e cosa fa il Data Analyst? Allora lascia che provi a spiegartelo in termini semplici.

L’analista dei dati è la figura professionale, all’interno di un’azienda, che 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.

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, non da meno, dai social network, per generare una linea di moda attinente con le preferenze del momento.

Oppure, se è tua intenzione capire come diventare Data Analyst calcio, ti farà comodo sapere che questa figura si occupa di mettere insieme dati su giocatori, dinamiche delle società protagoniste, risultati e statistiche dei match e così via, per individuare un trend da proporre alle aziende operanti nel settore: per farti un esempio, le quote applicate dai siti di scommesse sono perlopiù frutto del lavoro dei Data Analyst.

Il Data Analyst lavora quasi sempre a stretto contatto con i reparti operativi dell’azienda a cui fa capo e si occupa di fornire soluzioni per migliorarne il business. Molto spesso, è lo stesso Data Analyst che si occupa di raccogliere gli stessi dati, selezionandone con cura le fonti (database, social media, analisi Web, indagini di mercato e così via) e aggregandole in maniera opportuna.

A tal riguardo, soprattutto in contesti aziendali molto evoluti e caratterizzati da quantità di dati pressoché enormi, al Data Analyst spetta anche il compito di implementare da sé algoritmi di machine learning, che possano procedere in autonomia alla prima analisi dei dati e complessi modelli statistici, in grado di individuare e restituire i trend utili al raggiungimento dei risultati aziendali.

Ad ogni modo, le competenze di un Data Analyst variano strettamente alla tipologia di business, alla posizione e al restante team di sviluppo: non è detto, per esempio, che un analista debba necessariamente essere in grado di implementare un algoritmo di machine learning in modo autonomo. Tutto dipende, all’atto pratico, dalle esigenze dell’azienda per le quali si lavora.

Competenze necessarie per diventare Data Analyst

Competenze necessarie per diventare Data Analyst

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.

Una figura professionale di questo tipo, viste le sue mansioni, deve necessariamente disporre di skill prettamente informatiche ed essere in grado 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 riassumere quanto detto in un elenco, ecco alcune delle skill di cui un buon Data Analyst dovrebbe disporre.

  • Competenze avanzate in ambito matematico-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 orientati ai database (ad es. SQL), all’estrazione dei dati (ad es. Python) e all’analisi degli stessi (ad es. R).
  • Conoscenza approfondita di Excel, spesso usato come strumento di aggregazione.

Giacché la figura del Data Analyst lavora sull’aggregazione e sull’analisi dei dati per fini strategici, è indispensabile avere una propensione naturale per il problem solving, essere estremamente minuziosi e avere capacità gestionali di buon livello.

Poiché, come già detto, l’analista dei dati lavora spalla a spalla con altri reparti dell’azienda (Vendite, Logistica, Marketing, Ricerca, Risorse Umane e così via), la persona che ricopre questo ruolo dovrebbe avere spiccate doti comunicative, ed essere in grado di analizzare le problematiche poste dai diversi comparti aziendali, individuando i fattori necessari per fornire una concreta risposta al problema, comprensibile anche a chi ha poche o nessuna competenza in materia.

Didattica e corsi di formazione per Data Analyst

Didattica e corsi di formazione per Data Analyst

Come hai avuto modo di scoprire poco fa, intraprendere la carriera di Data Analyst richiede competenze in ambito matematico-statistico, con attenzione sull’analisi e l’aggregazione dei dati, una certa preparazione informatica, oltre che capacità comunicative, organizzative e, ovviamente, attitudine alla risoluzione dei problemi.

In questo momento, non esiste un approccio standard, certificato e riconosciuto (ad es. un corso di laurea specifico) per diventare un’analista di dati, tuttavia mi sento in dovere di darti qualche dritta in merito agli studi universitari più adatti a questo tipo di carriera.

  • Laurea in materie scientifiche: 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, i corsi di laurea magistrale consentono di intraprendere un percorso di studi specifico per il settore (ad es. 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 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 merito a un preciso ambito (ad es. manipolazione, raccolta e analisi dei dati, analisi delle informazioni in ambito calcistico, scientifico, economico, programmazione software e così via).

In ogni caso, devi prestare particolare attenzione alle scelte che ti appresti a fare, onde evitare perdite di tempo. Lascia che ti spieghi meglio cosa intendo.

Per quanto riguarda il Corso di Laurea, assicurati della presenza di uno specifico percorso di studi o curriculum specialistico incentrato sull’analisi dei dati, oppure sulla possibilità di acquisire una laurea di tipo magistrale caratterizzata da esami ben specifici nel settore: giacché la figura ben definita del Data Analyst è relativamente “recente”, alcuni percorsi accademici potrebbero non prevedere indirizzi di questo tipo.

Per quanto concerne i master e i corsi di perfezionamento professionale, poi, apri bene gli occhi: a meno che il tutto non sia finanziato dall’azienda per la quale già lavori, 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.

Idealmente, un corso di formazione 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.

Per quanto riguarda, poi, le certificazioni ottenibili dai “big” del settore (Microsoft MCSE, Cloudera CCA, INFORMS aCAP e così via), ti consiglio sempre di dare un’occhiata ai siti Web delle Società Certificatrici e di ricavare, da lì, le informazioni in merito ai corsi, alle modalità d’esame e ai costi da sostenere. Attenzione, però: risorse del genere sono quasi sempre in lingua inglese.

Come puoi facilmente immaginare, non mi è possibile essere del tutto esaustivo in merito ai corsi di preparazione, di attestazione e di certificazioni disponibili per la tua zona o per il tuo ramo d’interesse; pertanto, ti consiglio di effettuare delle ricerche in modo autonomo e di consultare, il più possibile, le risorse più appropriate.

Mi raccomando, prima di iscriverti a un determinato corso verifica attentamente la tipologia dello stesso, il percorso didattico proposto, l’attestato rilasciato al termine dello stesso ma, soprattutto, le recensioni e le opinioni di altri utenti che hanno seguito il corso o dei professionisti del settore: ciò ti aiuterà a fare una scelta oculata e limiterà il rischio di incappare in vere e proprie fregature (che, ahimè, in questo campo sono tutt’altro che rare).

Studio individuale

Come diventare Data Analyst

In definitiva, per intraprendere la carriera del Data Analyst, del Data Scientist oppure di altre professioni simili, non bisogna aver seguito un percorso di studi “standard”, né possedere una particolare abilitazione conseguita in seguito a un Esame di Stato o simili.

Tuttavia, le competenze necessarie per approcciare al mondo dell’analisi dei dati come professionista sono davvero molto molto vaste e, per questo motivo, risulta spesso indispensabile avere una preparazione accademica, meglio ancora se affiancata ai corsi di formazione specifici per l’ambito sul quale si intende puntare (sociale, calcistico, scientifico e così via).

Se, però, vuoi iniziare con una “formazione” da autodidatta in quanto disponi già di conoscenze pregresse in ambito matematico e/o informatico, prima ancora di investire denaro in corsi di formazione specifici — alcuni dei quali, come visto poco fa, sono davvero costosi! —, ti farà piacere sapere che è possibile trovare numerosi libri in commercio, per lo più in lingua inglese, che consentono di approcciare all’argomento in modo individuale.

Dunque, il mio consiglio è quello di ripiegare inizialmente su un titolo che tratti la cosiddetta Data Analysis in maniera abbastanza generica e, se trovi l’argomento interessante e in linea con quelle che sono le tue conoscenze, dare uno sguardo ai titoli dedicati all’ambito specifico di tuo interesse: sociale, calcistico, scientifico, strettamente informatico e così via.

Big Data. La guida completa per il Data Scientist
Vedi offerta su Amazon
Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine lear...
Vedi offerta su Amazon
Model Identification and Data Analysis
Vedi offerta su Amazon
Data Analysis for Business, Economics, and Policy
Vedi offerta su Amazon
Data Science con Python. La guida completa, dai Big Data al Machine Le...
Vedi offerta su Amazon
Data Analytics in Football: Positional Data Collection, Modelling and ...
Vedi offerta su Amazon
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPyth...
Vedi offerta su Amazon
SQL for Data Analytics: Perform fast and efficient data analysis with ...
Vedi offerta su Amazon
R for Data Science
Vedi offerta su Amazon
Microsoft Excel 2019 Data Analysis and Business Modeling
Vedi offerta su Amazon

Sebbene le sessioni di studio individuale possano dare risultati anche notevoli, non posso garantirti che, da autodidatta, troverai subito lavoro nel settore, a meno che il tuo curriculum vitae non sia già ricco di esperienze pregresse in ruoli affini: le aziende investono ingenti quantità di capitale per l’analisi matematica e statistica dei dati e, generalmente, uno dei requisiti fondamentali per l’assunzione è l’aver intrapreso e portato a termine con successo un percorso di studio certificabile (laurea, master, corso di formazione accreditato, ecc.) e attinente alla posizione per la quale ci si appresta a candidarsi.

Concludendo, la carriera del Data Analyst non è la più semplice del mondo e richiede tempo, studio, costanza e un minimo di investimento. Pertanto, prima di optare per un percorso del genere, valuta attentamente e senza fretta le tue attitudini personali: una scelta sbagliata nell’uno o nell’altro senso potrebbe rappresentare, nel medio termine, un’autentica perdita di tempo. Non dimenticarlo mai!

Come lavorare come Data Analyst

Come lavorare 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 cercare offerte di lavoro dedicate ai Data Analyst.

Di solito, effettuare una ricerca su Google usando la frase “offerte lavoro data analyst” può essere un punto d’inizio: i campi operativi di questa professione sono pressoché sconfinati e le offerte di lavoro ad essa dedicate sono tutt’altro che rare. Per farti un esempio, nel momento in cui scrivo questa guida, ACCENTURE (azienda leader per servizi IT B2B), la Banca Popolare di Milano, Mastercard e Sky Italia sono alla ricerca di consulenti e Data Analyst per le rispettive sedi di Milano, Verona, Roma e Milano.

Sempre restando nell’argomento “ricerca di lavoro”, altri portali tematici che potrebbero tornarti utili sono sicuramente Indeed, Jobbydoo e Glassdoor: quest’ultima, in particolare, è una piattaforma che consente di trovare annunci di lavoro provenienti da realtà situate all’estero.

Altra piattaforma da non sottovalutare è LinkedIn: il social network, destinato principalmente al mondo del lavoro, può aiutarti a trovare offerte interessanti nell’ambito dell’analisi e dell’aggregazione dei dati, anche in base al luogo geografico di proprio interesse.

Inoltre, LinkedIn pullula di “recruiter”, ossia di addetti alle risorse umane alla ricerca di profili professionali specifici da assumere: per questo motivo, ti consiglio di tenere “curato” e aggiornato il tuo profilo LinkedIn, così da avere la certezza di fare “bella figura” nei confronti di un potenziale datore di lavoro. Per saperne di più su come funziona LinkedIn per cercare lavoro, ti rimando alla lettura della mia guida dedicata interamente all’argomento.

Salvatore Aranzulla

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.