Come si diventa un analista di dati?

Cos’è un analista di dati?

Un analista di dati è qualcuno che manipola e studia i dati e comunica i risultati con la propria organizzazione per trovare opportunità e miglioramenti. Un analista di dati detiene le chiavi per le decisioni di business basate sui dati, rendendolo un ruolo estremamente richiesto.

Cosa fa un analista di dati?

I compiti di un analista di dati si dividono in tre aree chiave.

1. Data mining. L’analista estrae informazioni da fonti primarie e secondarie.
2. Pulizia dei dati. L’analista pulisce i dati da qualsiasi errore o discrepanza e procede a trovare qualsiasi modello, relazione o tendenza nei dati.
3. Visualizzazione dei dati. L’analista organizza i dati per essere facilmente compresi al fine di formare obiettivi e strategie di business.

Qual è la differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati?

Un analista di dati studia i dati per estrarre risposte e intuizioni. Uno scienziato dei dati usa i dati per eseguire analisi predittive e decidere cosa accadrà in futuro sulla base di modelli all’interno dei dati.

Un altro modo di vederla:

• Gli scienziati dei dati pongono le loro domande per capire le loro previsioni
• Agli analisti dei dati vengono date le domande e ci si aspetta che scoprano le risposte

Gli analisti dei dati possono essere posizioni entry-level che cresceranno all’interno dell’organizzazione, mentre i ruoli di scienziato dei dati di solito richiedono master avanzati o una comprovata esperienza con le competenze necessarie. Gli scienziati di dati avranno anche uno stipendio medio più alto rispetto agli analisti di dati.

Come diventare un analista di dati in 4 passi

1. Capire il ruolo. Ci sono molti ruoli nell’ambito della gestione e dell’analisi dei dati, quindi è importante distinguere ciò che si adatta a te e ciò che stai cercando. Fai una ricerca in anticipo per sapere cosa ci si aspetta da un analista di dati. Raccogli informazioni su quali competenze tecniche, strumenti, programmi e capacità di comunicazione devi rafforzare prima di fare domanda. Questa guida è un buon inizio.
2. Sviluppa le tue competenze. Per diventare un analista di dati, la maggior parte delle persone prende una laurea in statistica, matematica, informatica o tecnologia dell’informazione. Tuttavia, un numero crescente di persone sta entrando nell’analitica dei dati attraverso i bootcamp e la certificazione. Molti analisti di dati iniziano con un bootcamp online o un corso che insegna abilità tecniche e linguaggi come SQL, Microsoft Excel, R o Python. Puoi anche costruire il tuo ruolo desiderato ottenendo un ruolo entry-level nell’IT dove puoi conoscere l’organizzazione e prendere confidenza con varie interfacce.
3. Trova le persone giuste. La tua rete può sbloccare molte opportunità. Trova qualcuno nel campo che possa fungere da mentore o rispondere a qualsiasi domanda tu possa avere. Puoi imparare come le persone sono arrivate al loro ruolo attuale e i diversi percorsi che puoi intraprendere. Avere una conversazione con qualcuno con esperienza di vita reale può aiutarti a modellare la tua carriera come vorresti. Ecco perché la mentorship in ruoli altamente tecnici può fare un’enorme differenza nella crescita della carriera.
4. Accettare progetti. Al fine di ottenere un lavoro come analista di dati, è necessario costruire un portafoglio di progetti che hai fatto. Trova un lavoro freelance o fai squadra con un amico il cui progetto potrebbe aiutarti a crescere e ad applicare le tue conoscenze nell’ambito della scienza dei dati, dell’apprendimento automatico e delle statistiche. Questi progetti ti aiuteranno non solo a dimostrare un successo comprovato nel campo, ma anche a costruire la tua sicurezza quando farai domanda di lavoro.

Data Analyst Job Description

Un tipico lavoro di data analyst potrebbe richiedere le seguenti caratteristiche, istruzione ed esperienza:

1. Natura collaborativa e capacità di leadership. Per avere successo nella data analytics, la concentrazione è cruciale. Ogni organizzazione dovrebbe avere una profonda comprensione di ciò che sta cercando di realizzare e di come l’analisi dei dati può guidarla. Il ruolo di un analista di dati è quello di lavorare con l’IT, la leadership e i data scientist per determinare il risultato finale che stanno cercando nei dati.
2. Competenza nel linguaggio di programmazione. Ogni descrizione del lavoro richiederà la conoscenza di alcuni linguaggi di programmazione specifici, strumenti di analisi e linguaggi di database come Microsoft Exel, SQL, R e Python.
3. Esperienza di analisi. Un analista di dati dovrà usare strumenti statistici per interpretare i dati che ha raccolto, lavorare con i dati per trovare qualsiasi modello o tendenza rilevante, ed essere in grado di eseguire analisi predittive. Deve anche essere in grado di riconoscere le relazioni all’interno del set di dati e ciò che ogni relazione potrebbe significare.
4. Manutenzione del database. Un analista di dati correggerà qualsiasi errore di codifica, traccerà qualsiasi modello o tendenza, eliminerà qualsiasi informazione irrilevante per liberare spazio e creerà qualsiasi rapporto necessario per aggiornare il team.

Un tipico lavoro di analista di dati richiede le seguenti competenze:

1. Pulizia e analisi dei dati. La pulizia dei dati comporta l’identificazione di qualsiasi parte incompleta, irrilevante o imprecisa del set di dati e come procedere con questi errori. Gli analisti di dati qualificati hanno un occhio ben allenato che può riconoscere i blips nel sistema e hanno la consapevolezza di come risolvere eventuali problemi prima dell’analisi. Approfondire l’analisi significa capire come estrarre tendenze e soluzioni di business dai modelli di dati.
2. Matematica e pensiero critico. La capacità di esercitare le proprie abilità matematiche si rivela cruciale nell’analisi e nella comprensione dei dati. Una comprensione della statistica e della probabilità permetterà di scoprire le tendenze o le discrepanze che possono apparire nei dati. Il pensiero critico permette agli analisti di dati di focalizzarsi su ciò che conta e non farsi sopraffare. Un set di dati può contenere molte relazioni, errori e tendenze, quindi è importante essere in grado di rimanere centrati e tenere a fuoco le domande principali mentre si risolve il problema.
3. Visualizzazione dei dati. Un buon analista di dati deve sapere come comunicare con il suo pubblico. La corrispondenza scritta, le capacità di presentazione e le abilità comunicative generali sono fondamentali per risolvere i problemi con un set di dati. Un analista deve saper raccontare una storia con i propri dati che possa essere ampiamente compresa e applicata, formando database relazionali o grafici, creando presentazioni o rapporti scritti.

Gli analisti di dati richiedono anche la conoscenza tecnica di strumenti specifici del settore, come:

1. Microsoft Excel & SQL. Microsoft Excel è un punto di snodo molto usato da qualsiasi analista di dati. È un must assoluto per diventare un analista ed è l’inizio della comprensione delle tecnologie dei dati. È uno strumento leggero e veloce per l’analitica. SQL è il fratello maggiore di Microsoft Excel, molto più forte. È usato per aggiornare e comunicare con un database, oltre a servire come strumento per accedere e manipolare i dati.
2. R/Python. R e Python sono i due principali linguaggi di programmazione open-source per fornire analisi predittive. I due sono programmi molto dinamici con nuove caratteristiche che vengono aggiunte molto spesso, aiutando con il data mining, l’ingegneria, l’applicazione e altro ancora. Un analista di dati dovrebbe essere abile in almeno uno di questi linguaggi.
3. MATLAB. Un linguaggio di programmazione e un ambiente di calcolo numerico multiparadigmatico, MATLAB è il passo finale nella tracciatura, manipolazione e organizzazione avanzata dei dati. È ottimo per le aziende interessate ai Big Data e potente nell’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è un campo molto richiesto, e avere una buona conoscenza dei suoi modelli può metterti in vantaggio.

Impara di più su cosa fa un analista di dati qui.

Come può Springboard aiutarti a diventare un analista di dati?

Il percorso di carriera Data Analytics di Springboard costruisce capacità di pensiero tecnico e commerciale. Ogni studente è abbinato 1:1 con un mentore, che è a disposizione per rispondere alle domande, aiutare con la guida del curriculum e contribuire a rendere la tua transizione all’analisi dei dati il più agevole possibile. Con l’apprendimento basato su progetti, l’accesso agli esperti del settore e un curriculum all’avanguardia, finirai il bootcamp di analitica dei dati di Springboard con tutte le chiavi necessarie per sbloccare la tua prossima mossa di carriera.

Data Analyst Career FAQs

Di seguito troverai una serie di domande e risposte comuni su come diventare un analista di dati.

• Quanto tempo ci vuole per diventare analista dati?

Con la giusta istruzione, potresti diventare un analista dati subito dopo il college. Se non ti sei specializzato in un campo correlato, nessun problema! Tutte le risorse sono là fuori. Potresti sviluppare una grande padronanza di SQL, Microsoft Excel e altri linguaggi in meno di un mese con vari corsi e semplicemente esplorando l’interfaccia. Se ti impegni, la tua carriera come analista di dati potrebbe essere proprio dietro l’angolo.

• Cosa bisogna studiare per essere un analista di dati?

Il primo passo più comune è ricevere una laurea in un campo rilevante come l’informatica, l’analisi statistica o la matematica. Le materie da studiare includono algebra lineare, statistica e probabilità, gestione delle informazioni, sistemi informativi aziendali, finanza o economia.

• Gli analisti di dati devono essere bravi in matematica?

La risposta breve è sì. Il pensiero e la comprensione matematica sono cruciali per essere in grado di manipolare efficacemente i dati e comunicare diverse tendenze, modelli e relazioni. Se la matematica non è il tuo forte, la buona notizia è che è un’abilità da imparare. Considera di seguire diversi corsi in campi correlati per sviluppare il tuo pensiero matematico.

• Gli analisti di dati codificano?

Codificare non è necessariamente un’abilità richiesta per un analista di dati. Mentre una comprensione di livello superficiale è molto utile per elaborare i linguaggi di programmazione, la codifica non è un compito tipico per un analista di dati. Tuttavia, ci sono alcune organizzazioni che includono la codifica nelle responsabilità degli analisti di dati.

L’analitica dei dati è la carriera giusta per te?

Springboard offre un bootcamp completo di analisi dei dati. Il nostro curriculum in analitica dei dati va oltre le competenze tecniche per concentrarsi sulle aree in cui i datori di lavoro trovano le maggiori lacune: pensiero strategico, problem-solving e comunicazione. Guarda i video di Microsoft. Impara intuizioni dagli esperti della McKinsey. Affronta i casi di studio della Harvard Business School. Nessun altro bootcamp di analisi dei dati fa questo. Ti diplomerai con una mentalità analitica. Questo è un vantaggio non solo per la tua ricerca di lavoro, ma per tutta la tua carriera.

Controlla il Data Analytics Career Track di Springboard per vedere se ti qualifichi.