Raccolta e analisi dati sono azioni fondamentali per creare valore e generare insight strategici, il punto di partenza per ogni scelta di business e di marketing aziendale. Sì, perché un’azienda può ottenere un’enorme mole di informazioni, ma ci vuole una persona esperta per interpretare i dati raccolti, organizzarli e sfruttarli in modo efficace per il business. Quella persona è il data analyst, una figura ormai indispensabile in ogni settore produttivo. 

Oggi ti raccontiamo cosa fa un data analyst, quali competenze deve avere chi vuole occuparsi di raccolta e analisi dati, ma soprattutto, ti diamo dei consigli per rendere il tuo curriculum più appetibile per le aziende e diventare data analyst.

Data Analyst: cosa fa e perché è importante

Nella nostra breve introduzione ti abbiamo già anticipato che ogni azienda ha bisogno di una figura professionale come il data analyst, ovvero un professionista che raccoglie, analizza e interpreta i dati per aiutare l’impresa a prendere decisioni informate. Di quali dati parliamo nello specifico? Ogni informazione che un’impresa produce o ottiene ogni giorno: tendenze di mercato, dati sulle vendite, performance di marketing, feedback dei clienti, e così via. Il data analyst è la persona che “traduce” il dato in informazione utile.

Il lavoro del data analyst può essere visto come quello di un “detective”: analizza grandi quantità di numeri e informazioni, cerca pattern ovvero modelli di comportamento, tendenze e correlazioni. E poi crea report per presentare i risultati in modo chiaro a chi dovrà prendere le decisioni in azienda. Queste informazioni aiuteranno l’impresa a capire meglio come migliorare il business, ottimizzare i processi o indirizzare le strategie.

Trovare lavoro come data analyst: alcuni esempi 

Ormai tutte le aziende usano i dati per migliorare le proprie performance, o almeno dovrebbero. Come avrai intuito, quindi, chi ha competenze nell’analisi dati può davvero trovare lavoro in campi molto diversi tra loro. Vediamo subito alcune opportunità di lavoro per data analyst: 

• Agenzie di marketing e pubblicità.

Un data analyst analizza il comportamento degli utenti online e le tendenze del mercato per ottimizzare le strategie di marketing e migliorare il ritorno sugli investimenti. Ad esempio, può anche affiancare un social media manager per analizzare le performance delle campagne pubblicitarie.

• Grandi catene di distribuzione, piattaforme e-commerce, aziende di logistica e trasporti.

Il data analyst studia le preferenze di acquisto delle persone, per migliorare la loro esperienza. Grazie all’analisi dei dati raccolti può personalizzare le offerte e aiutare l’azienda a gestire scorte e magazzino. Nella logistica e nei trasporti, l’analisi dei dati permette di rendere più efficace la distribuzione, ottimizzando i percorsi di consegna e i tempi di attesa. 

• Ospedali, cliniche private, aziende farmaceutiche; istituzioni ed enti pubblici.

Nel comparto sanitario, c’è un’enorme mole di dati clinici, epidemiologici e amministrativi da analizzare. La figura del data analyst è quindi indispensabile per migliorare la gestione delle strutture e dei pazienti, ottimizzare risorse e costi sanitari, aiutare i medici a prendere decisioni informate. In ambito pubblico, un data analyst può lavorare su progetti che riguardano la pianificazione urbana, il miglioramento dei servizi pubblici e l’efficienza delle politiche per i cittadini.

• Banche, assicurazioni, società di investimento.

In finanza, i data analyst creano modelli per prevedere i movimenti dei mercati finanziari, ottimizzare i portafogli di investimenti o analizzare i rischi.

• Media company, media agency, servizi streaming.

Anche in questo settore ci sono comportamenti di utenti da analizzare, tendenze di consumo da studiare e campagne pubblicitarie da impostare. E come fare tutto questo se non grazie alle analisi dei dati raccolti? Un esempio su tutti: le raccomandazioni su piattaforme come Netflix o Spotify sono generate partendo proprio dall’analisi dei dati di visione e ascolto dei contenuti.

Questa lista potrebbe essere molto più lunga. Potremmo citare anche aziende di risorse energetiche, software house, start-up, ma anche scuole, università e piattaforme di e-learning. Non stavamo certo esagerando quando ti abbiamo detto che raccolta e analisi dati sono azioni fondamentali in ogni settore e per ogni tipologia di azienda.

Adesso che hai ben chiaro quali sono le opportunità offerte da queste professione, probabilmente ti starai chiedendo cosa devi imparare per diventare data analyst. E noi ti rispondiamo subito!

Data Analyst: quali competenze servono? 

Come immaginerai dopo aver letto fin qui, per svolgere la professione di Data Analyst prima di tutto devi avere delle competenze analitiche. Non ci riferiamo esclusivamente alla capacità di raccogliere, pulire e analizzare i dati grezzi per ottenere informazioni significative. Devi anche essere in grado di capire il contesto in cui stai lavorando, le necessità e i problemi aziendali per poi trovare risposta ai problemi nei numeri. Insomma, non avevamo usato la parola “detective” a caso: porre le domande giuste ti aiuterà a trovare nei dati le risposte più adatte per risolvere questi problemi. La curiosità e l’attenzione ai dettagli ti aiuteranno a scoprire tendenze inaspettate o trovare nuovi modi per analizzare i dati.

Non sottovalutare l’importanza della gestione del tempo, fondamentale quando si lavora con grandi volumi di dati, né della collaborazione. Nelle aziende più strutturate potresti collaborare con altre figure professionali: digital strategist o social media manager, specialisti e-commerce, specialisti per la sicurezza informatica, web developer e UX designer. Senza contare il doversi relazionare con manager o CEO per presentare i risultati del tuo lavoro di analisi dati. Già perché i dati devi anche saperli spiegare a persone non esperte, il cui compito è quello di prendere decisioni in base alle informazioni fornite da te. Devi quindi avere o sviluppare competenze comunicative per presentare dei report facilmente comprensibili a chiunque e fornire delle raccomandazioni pratiche. 

Tutto quello che abbiamo detto finora va di pari passo con le competenze tecniche necessarie per lo svolgimento del lavoro. Ad esempio devi conoscere:

• Excel, uno degli strumenti più utilizzati dai data analyst. Devi conoscere bene le formule, le tabelle pivot e le funzioni avanzate.
• Linguaggi di programmazione, come Python, usato per l’analisi dei dati più complessi. Python fornisce delle librerie open-source come Pandas, NumPy, Matplotlib o Seaborn, che semplificano molto l’analisi e la visualizzazione dei dati.
• Basi di machine learning, per costruire modelli predittivi, fare classificazioni, regressioni e clusterizzazione. 

Se non possiedi le competenze tecniche di base, potrebbe sembrarti impossibile svilupparle in poco tempo e trovare lavoro come data analyst. Se però l’idea di lavorare con i numeri e risolvere problemi facendo previsioni su dati concreti ti stuzzica, non abbatterti! Noi abbiamo una soluzione per non farti perdere tempo, né opportunità di lavoro. Ebbene sì: che tu sia un neofita dell’analisi dati o che tu voglia semplicemente implementare le tue competenze, possiamo aiutarti. 

Continua a leggere!

Diventare Data Analyst in 6 mesi 

Noi di Click Academy siamo sempre attenti alle esigenze del mercato del lavoro: ascoltiamo le necessità delle aziende e rispondiamo formando le figure professionali che le aziende cercano. Grazie alla nostra esperienza nella realizzazione di corsi su misura, abbiamo creato un nuovo percorso formativo, studiato sulle reali esigenze di un mercato lavorativo in continuo cambiamento: un Master in Data Analysis, per creare figure professionali specializzate in analisi dati. 

In soli sei mesi, imparerai le basi di Python, il linguaggio fondamentale per l’analisi dei dati, e acquisirai competenze nella gestione di database grazie a Pandas e NumPy. Alla fine del Master, saprai manipolare, pulire e analizzare dataset complessi e creare visualizzazioni efficaci con Matplotlib e Seaborn per presentare i tuoi risultati in modo chiaro. Inoltre, il Master ti fornirà una solida introduzione al Machine Learning con Scikit-learn, permettendoti di applicare tecniche di apprendimento automatico per risolvere problemi comuni nel trattamento dei dati. Infine, avrai l’opportunità di mettere in pratica le tue nuove competenze attraverso un progetto finale personale, che ti consentirà di affrontare sfide reali e prepararti al meglio per il mondo del lavoro.

Dopo il superamento dell’esame finale, riceverai un certificato di competenze e potrai sostenere gli esami per ottenere le certificazioni internazionali rilasciate dal Python Institute, valide in tutto il mondo.

Inoltre, se già non lavori, potrai usufruire del Career Coaching Click Academy, una consulenza di carriera che ti aiuterà a preparare i tuoi colloqui di lavoro con le aziende e a presentarti come Data Analyst. 

Non aspettare oltre, sviluppa subito le competenze necessarie e cogli tutte le opportunità di carriera! Compila subito il modulo qui sotto per avere tutte le informazioni!

Buona formazione con Click Academy!