Chi è e cosa fa il data analyst
Il data analyst (analista dati) è una figura professionale esperta in ambito statistico e informatico. Esamina, organizza e interpreta i dati grezzi convertendoli in informazioni utili a supportare le aziende durante il processo decisionale.
La data analysis è il processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati con l’obiettivo di scoprire informazioni utili, trarre conclusioni e supportare il processo decisionale.
Il data analyst si occupa di analisi dati, raccoglie, elabora e analizza grandi volumi di dati per estrarre informazioni utili a supporto delle decisioni aziendali. Le sue mansioni spaziano dalla raccolta e organizzazione dei dati all’applicazione di tecniche statistiche avanzate, al fine di identificare dati nascosti e anomalie.
Il data analyst, utilizza strumenti come Tableau, Power BI e QlikView per convertire dati complessi in rappresentazioni visive, evidenziando metriche chiave e tendenze. Collabora con vari dipartimenti aziendali per condurre analisi utili, come segmentazione della clientela per il marketing, analisi finanziarie e monitoraggio dei KPI per valutare le strategie aziendali.
Utilizzando linguaggi di query come SQL, il Data analyst interroga i database per estrarre dataset, pulire i dati, e strutturarli in formato tabellare per facilitarne l’analisi. Utilizza tecniche avanzate per trovare correlazioni, anomalie e opportunità di miglioramento nei processi aziendali.
Il data analyst fornisce informazioni e raccomandazioni strategiche basate su evidenze empiriche, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e mitigare così i rischi.
Data analyst nello sport
Un data analyst sportivo si occupa di raccogliere e organizzare i dati provenienti da diversi strumenti, come GPS, accelerometri, sensori biometrici e videoanalisi. É in grado di trasformare i dati grezzi in conoscenza fattiva per supportare atleti, allenatori e dirigenti nel raggiungimento dell’eccellenza.
Applica tecniche di data mining e modelli statistici per analizzare performance, individuare aree di miglioramento e prevenire infortuni. Analizzando i dati sulla frequenza cardiaca e sulla velocità di corsa di un calciatore durante gli allenamenti, può suggerire modifiche al programma di conditioning per ottimizzarne la resistenza e ridurre il rischio di affaticamento.
Oltre all’analisi delle prestazioni individuali, il data analyst sportivo esamina i dati sulle tendenze tattiche degli avversari, sulle zone di campo più pericolose e sulle sequenze di passaggi più efficaci, fornisce informazioni agli allenatori per affinare schemi di gioco e sfruttare i punti deboli degli oppositori. Attraverso l’analisi delle serie storiche, può supportare decisioni di mercato, come l’acquisto di nuovi giocatori o la valutazione del potenziale di giovani talenti.
Qual è la differenza tra data analyst e data scientist
La principale differenza tra data analyst e data scientist risiede nelle competenze e nella profondità dell’analisi che conducono.
Il data analyst si focalizza principalmente sulla raccolta, organizzazione e interpretazione dei dati per rispondere a domande di business specifiche. Utilizza strumenti statistici per estrarre informazioni dai dataset esistenti, identificare trend e supportare il processo decisionale aziendale. Le sue analisi sono tipicamente descrittive e diagnostiche, volte a comprendere cosa è accaduto nel passato e perché.
Il data scientist possiede competenze più avanzate in matematica, statistica e programmazione, che gli consentono di affrontare problemi più complessi. Oltre all’analisi dei dati, si occupa dello sviluppo di modelli predittivi e algoritmi di machine learning per estrarre conoscenza da dataset non strutturati e formulare previsioni sul futuro. Utilizza linguaggi come Python e R per implementare tecniche sofisticate di data mining, elaborare ipotesi e creare prototipi.
Il ruolo del data analyst in azienda
In azienda, il data analyst svolge il ruolo di consulente interno, capace di tradurre la mole di informazioni aziendali in informazioni preziose per strategie e management. Si caratterizza per la sua trasversalità e per il suo contributo diretto al miglioramento dei processi decisionali.
Attraverso l’applicazione di tecniche statistiche e di data mining, il data analyst identifica pattern, trend e correlazioni nascoste nei dataset aziendali, fornendo una comprensione approfondita delle dinamiche di business e dei comportamenti dei clienti.
Analizzando le performance passate e monitorando le metriche chiave, il data analyst supporta le aziende a definire obiettivi realistici, allocare risorse in modo efficiente e identificare opportunità di miglioramento.
Quali sono le competenze necessarie per diventare un data analyst
Le competenze di un data analyst, trovano applicazione in ogni contesto in cui sia necessario estrarre valore dai dati, ottimizzando processi, individuando nuove opportunità di business e migliorando l’efficienza aziendale.
Per diventare un data analyst di successo, è necessario possedere competenze e conoscenza dei concetti statistici e dei metodi di analisi dei dati, nonché la padronanza di linguaggi di programmazione come Python, R e SQL.
Per comunicare efficacemente i risultati delle analisi deve essere in grado di lavorare strumenti di data visualization come Tableau, Power BI e QlikView e saper gestire database relazionali e NoSQL. Per analizzare dataset complessi, deve avere competenze nell’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati (ETL), un processo che permette di preparare i dati per l’analisi.
Oltre alle competenze tecniche, un data analyst deve essere in grado di identificare i problemi aziendali, formulare le domande giuste, esplorare i dati in modo creativo e trarre conclusioni basate sull’evidenza empirica.
Università in Italia per data analyst
Il percorso formativo del data analyst può variare, ma generalmente include una laurea in discipline quantitative, come statistica, matematica, informatica o economia.
Il tuo sogno è diventare un data analyst? Le seguenti università italiane propongono corsi specifici per la formazione di data analyst e data scientist:
- Politecnico di Milano: Master in Data Science and Business Analytics
- Università Bocconi (Milano): Master of Science in Data Science and Business Analytics
- Università di Bologna: Laurea Magistrale in Data Science
- Università di Trento: Master in Data Science
- Università degli Studi di Milano-Bicocca: Laurea Magistrale in Data Science
- Università di Pisa: Master in Data Science and Business Informatics
- Sapienza Università di Roma: Master in Data Science
- Università degli Studi di Padova: Laurea Magistrale in Data Science
- Università di Torino: Laurea Magistrale in Applied Data Science for Banking and Finance
- Università Ca’ Foscari Venezia: Master in Data Analytics for Business and Society
Data analyst e consulenza professionale
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