Diventare Data Analyst: i consigli di Data Masters per lavorare nel tech

Il motivo di questa crescente importanza è legato principalmente a fattori come l’espansione digitale, l’esigenza di prendere decisioni informate dai dati e l’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Questa evoluzione del mercato offre nuove, entusiasmanti possibilità di carriera per i professionisti dell’analisi dei dati. Ma come entrare a lavorare in un campo in così rapida espansione? La soluzione arriva da DataMasters.it, l’AI Academy italiana che, tra i suoi Percorsi di Carriera, ha progettato anche un Corso per diventare Data Analyst davvero all’avanguardia.

Cosa fa un Data Analyst

Il lavoro del Data Analyst consiste nell’estrarre insight dai dati per prendere decisioni strategiche. Una figura fondamentale per le organizzazioni, sia grandi che piccole, che sempre più si affidano ai dati per ottimizzare i processi aziendali.

Contrariamente a quanto si possa pensare, non parliamo solo di analisi numerica. Si tratta di un ruolo che combina competenze statistiche, capacità analitiche e conoscenze informatiche. Un Data Analyst, in sostanza, si occupa di raccogliere, pulire e organizzare enormi volumi di dati, utilizzando strumenti avanzati di analisi, come Python, R, Power BI, Tableau, SQL e tecniche di Forecasting.

Come diventare Data Analyst senza laurea: la via del practical learning

Il mondo dell’analisi dei dati è più accessibile che mai, anche per chi non possiede un titolo accademico. Intraprendere questa professione, infatti, richiede principalmente competenze logiche, una mentalità orientata alla pratica e una forte motivazione. Attraverso percorsi ad hoc, puoi acquisire tutte le skill necessarie per diventare un esperto, indipendentemente dalla tua formazione iniziale.

Ciò che conta è l’esperienza pratica, la capacità di lavorare con i dati e di utilizzarli per risolvere problematiche aziendali. Ed è proprio ciò che è possibile fare con la formazione di Data Masters: grazie a workshop periodici con i docenti e ai project work mensili potrai applicare direttamente ciò che impari e costruire un portfolio da presentare ai recruiter che dimostri le tue abilità.

La vera forza di questo percorso però sta nello Skiller, l’assessment engine basato su AI che ti permette di misurare le tue competenze in modo preciso e adattivo. In pochi minuti e con estrema accuratezza, potrai scoprire quanto sei allineato al profilo che le aziende oggi ricercano. Questo strumento esclusivo ti consente di analizzare periodicamente i tuoi progressi, integrandoli nel tuo Skill Profile e dandoti una chiara visione delle tue potenzialità e delle aree di miglioramento. Quale metodo migliore per affrontare il mercato del lavoro?

Le competenze tecniche per il Data Analyst

Un Data Analyst è innanzitutto un problem solver che utilizza i dati per ottimizzare le operazioni aziendali. Non a caso, le competenze richieste per intraprendere questo ruolo sono ampissime: si spazia dall’analisi statistica, indispensabile per interpretare correttamente i dati, ai linguaggi specifici come SQL, per interrogare i database relazionali.

Ma non mancano anche linguaggi di programmazione di alto livello quali Python e quelli specifici per il calcolo statistico, ad esempio R. E poi Machine Learning per i modelli di forecasting o di clustering e i tool di Business Intelligence (BI) e Data Visualization, parliamo quindi di Power BI, Tableau, Looker Studio e QlikView.

Prospettive di carriera e opportunità nell’analisi dei dati

Scegliere la carriera di Data Analyst assicura ottime prospettive nel mondo del lavoro. La domanda di specialisti, infatti, non arriva solo dalle grandi aziende tecnologiche: anche i settori più tradizionali, così come le pubbliche amministrazioni, stanno digitalizzando i loro processi e necessitano di professionisti esperti.

Generalmente si tratta di una figura particolarmente richiesta nel marketing e nella finanza, ma c’è forte domanda anche nella sanità e nella logistica.

Le prospettive salariali sono molto competitive: un analista junior può guadagnare circa 25.000-35.000 euro l’anno, ma con l’acquisizione di esperienza e di competenze specialistiche, ad esempio in Machine Learning o Data Engineering, le cifre salgono rapidamente fino a toccare i 60.000 euro annuali.

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