Data Analyst vs Data Scientist

Data Analyst vs Data Scientist

Legate al settore dei Big Data ci sono due figure specializzate su cui però si fa spesso confusione. Mettendo da parte il Big Data Engineer (che ha competenze più tecniche è più “chiare”) di seguito vogliamo chiarire le idee mettendo a confronto Data Analyst vs Data Scientist .

Se intanto vi interessa anche la figura del Big Data Engineer consigliamo un altro nostro articolo del blog: Data Scientist vs Big Data Engineer.

Qual è la differenza tra un Data Analyst vs Data Scientist?
I Data Analyst ricavano approfondimenti significativi dai dati, trovando in modo efficace risposte a un determinato insieme di domande dai dati. I data scientist, invece, mirano a prevedere il futuro utilizzando modelli e tendenze del passato. In breve, i Data Scientist sviluppano, i Data Analyst ottimizzano.

Il Data Scientist è generalmente una posizione più senior che richiede più competenza tecnica. L’analisi dei dati può essere considerata un campo più entry-level; è più strettamente focalizzata sulla business intelligence (BI), che potrebbe rimuovere le barriere all’ingresso per le persone che hanno le competenze ma non la laurea.

Tradizionalmente parlando, la differenza è radicata nei background professionali e formativi, con i Data Scientist che in genere conseguono lauree specialistiche o superiori, mentre i Data Analyst possono entrare nel settore con una laurea triennale e una formazione specialistica in analisi dei dati . Sempre più spesso, una distinzione si riscontra anche negli strumenti su cui si affidano i diversi professionisti dei dati: i Data Scientist tendono ad avere più esperienza di lavoro in più linguaggi di programmazione (meno Excel, più Python) o con altre tecnologie pertinenti.

Ecco alcune altre differenze tra Data Analyst vs Data Scientist.

I Data Scientist usano Python (e altro)
Per quanto riguarda gli strumenti utilizzati dai professionisti dei dati tecnologici, Excel emerge come lo strumento più utilizzato con una percentuale vicina all’81 percento. Seguono SQL, Python e Tableau.

La presenza di Excel in cima alla lista è stata in un certo senso sorprendente, quindi abbiamo scavato un po’ più a fondo per vedere come queste risposte fossero suddivise in base al titolo di lavoro. Abbiamo esaminato le cinque principali categorie di ruoli degli intervistati (Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist, Researcher, Data Analytics Manager) per vedere la distribuzione degli strumenti utilizzati.

Vediamo che i Data Scientist si affidano molto meno a Excel. In effetti, chi lavora con questa qualifica professionale sono gli unici che utilizzano il linguaggio di programmazione Python come lo strumento impiegato più frequentemente. I Data Scientist vedono inoltre l’utilizzo di una gamma molto più ampia di strumenti secondari, tra cui SQL e Tableau.

Come accennato in precedenza, la qualifica di Data Scientist tradizionalmente implica un livello di esperienza e formazione più elevato; ulteriori conoscenze e competenze consentirebbero una maggiore esposizione a un linguaggio di programmazione come Python, nonché a qualsiasi altra tecnologia pertinente.

Data Analyst vs Data Scientist: gli analisti dei dati ottimizzano, gli scienziati dei dati sviluppano
Se chiedessimo ad un gruppo di Data Analyst in cosa comporta il loro lavoro, questi affermerebbero di trascorrere gran parte del proprio tempo a “studiare i dati e a ripulirli”. L’utilizzo primario dei dati, nel frattempo, è dedicato principalmente all’ottimizzazione delle piattaforme e dei prodotti esistenti, nonché allo sviluppo di nuove idee, prodotti e servizi.

Analizzando i dati in base alle principali mansioni, è emersa un’altra differenza tra Data Analyst vs Data Scientist: la maggior parte degli analisti aziendali tende a concentrarsi maggiormente sull’ottimizzazione delle piattaforme e dei prodotti esistenti. I Data Scientist, invece, lavorano principalmente sullo sviluppo di nuove idee, prodotti e servizi.

Anche in questo caso la differenza può essere spiegata dai livelli di esperienza e di conoscenza, poiché i data scientist più qualificati ed esperti sarebbero probabilmente maggiormente coinvolti nella pianificazione e nello sviluppo strategico di alto livello.

Nessuno dei due sta lavorando (ancora) con l’intelligenza artificiale
Dove questi due titoli professionali si uniscono è nelle loro aspettative per il futuro. La maggior parte di queste figure non lavora con l’intelligenza artificiale (AI), il che potrebbe sorprendere, data l’attenzione che l’intelligenza artificiale ha ricevuto. Tuttavia Data Analyst vs Data Scientist ritengono che il machine learning e l’intelligenza artificiale avrà maggiore impatto nei prossimi cinque-dieci anni, con la blockchain e la tecnologia dell’internet delle cose al terzo e quarto posto. Se ciò risultasse vero, sembrerebbe che questo campo in rapida evoluzione continuerà a cambiare.

Data Analyst vs Data Scientist: cosa fa un Data Analyst?
I Data Analyst raccolgono, organizzano e interpretano dati e informazioni per creare approfondimenti fruibili per le aziende. Per raggiungere questo obiettivo, un Data Analyst deve raccogliere grandi quantità di dati, setacciarli e assemblare set di dati chiave in base alle metriche o agli obiettivi desiderati dall’organizzazione.

Gli analisti di dati spesso trasformano questi set di dati chiave in dashboard per diversi reparti all’interno dell’organizzazione, presentando le loro intuizioni in modi che possono essere utilizzati per informare le attività e il processo decisionale.

Data Analyst vs Data Scientist: cos’è un data analyst?
I Data Analyst raccolgono e analizzano grandi quantità di dati e informazioni per individuare tendenze e spunti concreti.

Un buon Data Analyst capirà le esigenze degli utenti e saprà individuare le opportunità, utilizzerà i dati per valutare prodotti e processi per massimizzare l’efficienza, monitorerà e analizzerà le campagne per migliorare le prestazioni e, in generale, aiuterà le aziende a prendere decisioni basate sui dati che alla fine porteranno a un aumento dei ricavi aziendali.

Gli analisti di dati lavorano in qualsiasi ambito, dalla gestione delle campagne politiche e della finanza all’estrazione mineraria e all’epidemiologia. Tendono anche a lavorare con colleghi di diverse discipline. Per fare un esempio: il monitoraggio dei tassi di conversione dei visitatori del sito Web in clienti produce dati che consentono a un operatore di marketing digitale di seguire un potenziale cliente dal suo arrivo su una pagina di destinazione fino all’acquisto di un prodotto. Vedere cosa succede in ogni passaggio aiuta il professionista del marketing a capire quali contenuti funzionano e perché. Ecco perché il lavoro degli analisti di dati è così importante all’interno di un’organizzazione.

Per quanto riguarda l’istruzione, la maggior parte dei Data Analyst ha una laurea, ma non necessariamente in un campo correlato. I corsi di Data Analyst sono un’opzione di formazione sempre più popolare per i professionisti che desiderano acquisire le competenze e l’esperienza tecniche necessarie sui dati per accedere ai lavori entry-level di Data Analyst.

Responsabilità del Data Analyst
Le responsabilità del Data Analyst variano notevolmente da settore a settore, da azienda a azienda, quindi la risposta alla domanda “Cosa fa un Data Analyst ?” Dipenderà in gran parte dal campo specifico e dal ruolo lavorativo. Tuttavia, la vasta gamma di responsabilità lavorative dell’analista di dati può essere generalizzata in quattro categorie fondamentali:

• Comprensione dei dati,
• Analisi dei dati,
• Creazione e gestione di database
• Comunicazione dei dati ad altri.

In generale, descriviamo nel dettaglio e di seguito tutte le responsabilità definendo in un elenco, una tipica descrizione del lavoro di Data Analyst:

Ricerca
In qualità di Data Analyst, è responsabile della ricerca sull’ azienda e sul proprio settore per identificare opportunità di crescita e aree di miglioramento dell’efficienza e della produttività.

Raccolta dei requisiti
I Data Analyst raccolgono i requisiti dei dati, iniziando con la definizione di ciò che si spera di realizzare e arrivando a un’idea chiara di quali informazioni sono necessarie.

Raccolta dati
I Data Analyst raccolgono dati e informazioni da fonti primarie e secondarie, sia da fonti esistenti o sviluppando nuovi canali per la raccolta di informazioni. Gli analisti di dati possono essere responsabili dello sviluppo di un sistema di raccolta dati per un’organizzazione o per altri analisti.

Pulizia dei dati
I Data Analyst riformattano i dati per coerenza, rimuovendo voci duplicate e set nulli e così via. In set di dati molto grandi, questo compito è troppo oneroso da completare manualmente e richiede l’uso di strumenti e software appositamente creati.

Creazione di algoritmi
Si creano e si applicano algoritmi per eseguire strumenti di automazione, che consentano di comprendere, interpretare e trarre conclusioni solide su ciò che mostrano i dati.

Modellazione dei dati
Un altra responsabilità per i Data Analyst è quello di modellare e analizzare i dati per identificare modelli e tendenze e interpretarne il significato.

Visualizzazione dati
Una volta completata l’analisi dei dati, i Data Analyst presentano i loro risultati agli altri membri dell’organizzazione, li sintetizzano e li confezionano in modo che possano essere facilmente compresi. Questo può includere l’utilizzo di software di visualizzazione dei dati per creare visualizzazioni o dashboard per altri membri dell’organizzazione per aiutarli a visualizzare rapidamente i dati.

Quali strumenti utilizzano gli analisti di dati?
I Data Analyst utilizzano diversi strumenti per raccogliere e analizzare i dati, e quindi per visualizzare e presentare approfondimenti affinché i non professionisti dei dati possano comprenderli. Gli strumenti più popolari per i Data Analyst includono:

Microsoft Excel
Excel è uno degli strumenti statistici di gran lunga utilizzati dai Data Analyst. Sicuramente non è il principale strumento ma quasi tutti i professionisti Data Analyst lo usano. Tuttavia con il passar del tempo il suo utilizzo si sta riducendo. Ci sono una serie di motivi per la diminuzione di utenti di Excel, tra cui il potenziale di perdita accidentale di dati nei fogli di calcolo, nonché l’impossibilità di condividere dati e informazioni in tempo reale.

SQL
Accanto a Excel, SQL è lo strumento più utilizzato dagli analisti di dati. SQL, il linguaggio di query standard del settore utilizzato nella gestione dei database, viene utilizzato abitualmente diciamo da almeno la metà dei Data Analyst, quindi l’apprendimento di SQL dovrebbe essere una priorità per gli aspiranti analisti di dati.

Python
Imparare Python , lo strumento più ampiamente utilizzato per la programmazione statistica, è un must anche per i Data Analyst. Il big-data number-cruncher Python è utilizzato regolarmente da almeno la metà dei Data Analyst. Al secondo posto, ma in diffusione minore, c’è il linguaggio di programmazione R, un altro linguaggio importante per l’analisi dei dati.

Spark
Spark è il framework di elaborazione dominante, utilizzato per scrivere applicazioni da una vasta gamma di operatori per l’elaborazione di dati su larga scala, con molti dei professionisti che lo indica come framework preferito;

Tableau
Tableau è di gran lunga lo strumento di visualizzazione più utilizzato per i Data Analyst. Altri strumenti di visualizzazione popolari includono Matplotlib e ggplot2, i rispettivi pacchetti di visualizzazione di Python e R.

Data Analyst vs Data Scientist: i data analyst scrivono codice?
Alcuni Data Analyst devono programmare come parte del loro lavoro quotidiano, ma le competenze di programmazione non sono in genere richieste per lavori nell’analisi dei dati. Detto questo, mentre le funzioni di analisi dei dati di base possono essere eseguite senza scrivere codice, ad esempio interpretando i dati di Google Analytics, l’ascesa dei big data ha aggiunto un livello di difficoltà tecnica al ruolo del Data Analyst il che significa che ora è molto più probabile che si presenti la programmazione, e avere quelle competenze tecniche sarà sicuramente apprezzato se si desidera diventare un analista di dati.

Vale anche la pena notare che competenze di programmazione sono invece richieste ai Data Scientist. Linguaggi di programmazione come Python, R e SQL hanno molte applicazioni importanti nella scienza dei dati, quindi qualsiasi analista di dati che eventualmente abbia l’ambizione di diventare un Data Scientist dovrebbe cercare di imparare a programmare anche se non è richiesto per il suo attuale lavoro nell’analisi dei dati. . E anche se varierà da lavoro a lavoro, le competenze di programmazione potrebbero aiutare a guadagnare uno stipendio da Data Analyst più alto.

Linguaggi di programmazione per l’analisi dei dati
Quando si tratta di analisi dei dati, scrivere codice in genere non significa creare un software originale da zero. È molto più probabile che si tratti di implementare algoritmi pacchettizzati in linguaggi di programmazione statistica come R, Python e SQL o di scrivere script per trasformare dati e generare visualizzazioni.

Un set di dati grande e poco maneggevole non può fornire le informazioni di cui un Data Analyst ha bisogno finché l’analista non definisce come tali informazioni debbano essere manipolate. Questo è in genere qualcosa che viene determinato in base alle necessità, poiché dipende dai parametri del set di dati e dalle informazioni richieste. Tutto ciò rende il processo più complicato del semplice clic su un pulsante: produrre queste query costituisce una forma di codifica, nel senso fondamentale di “generare un set univoco di istruzioni che il computer deve eseguire”.

i Data Analyst sono spesso coinvolti anche nella visualizzazione dei dati, utilizzando linguaggi come R per creare mappe interattive, grafici e altro ancora di alta qualità. Diversi pacchetti software consentono di sviluppare visualizzazioni altamente sofisticate (e uniche) e ogni volta che “si esce dai sentieri battuti”, si cerca di estrarre qualcosa dai dati oltre un astratto di livello superficiale. Probabilmente in questa situazione c’è bisogno di scrivere codice.

Cos’è l’analisi dei dati?
L’analisi dei dati descrive qualsiasi processo che aiuti a pulire, riassumere, trasformare e modellare i dati per scoprire nuovi e significativi modelli che possono essere utilizzati per informare il processo decisionale. Un tempo dominio esclusivo di giganti come Facebook e Google, l’analisi dei dati è ora accessibile quasi a tutti.

Ogni azienda ha accesso ai dati, che si tratti di dati semplici come budget e cifre di vendita o sistemi di dati più complessi come un vasto data warehouse aziendale. E anche le aziende con relativamente pochi dati ora hanno il potenziale per raccoglierne di più, ottimizzando il loro sito Web, ad esempio, o sfruttando gli strumenti di analisi già integrati nelle loro piattaforme di social media.

In effetti, l’enorme quantità di dati digitali grezzi oggi disponibili ci consente di ottenere informazioni che sarebbero state impossibili anche solo pochi anni fa. Ma i dati grezzi, da soli, non possono dirci molto. Per poterci fornire nuove informazioni, il dato deve essere analizzato.

Tipi di analisi dei dati
Esistono molti tipi di analisi dei dati e ognuno di questi tipi di analisi dei dati comprenderà diversi passaggi, a partire dalla determinazione dei dati necessari, alla raccolta dei dati, alla pulizia e all’analisi dei dati e, infine, all’interpretazione dei dati e, potenzialmente, alla loro visualizzazione.

Ecco alcuni tipi di analisi dei dati più importanti (Data Analyst vs Data Scientist):

Analisi del testo
A volte definita data mining, l’analisi del testo cerca modelli in grandi insiemi di informazioni scritte, ad esempio i risultati dei sondaggi sul feedback dei clienti o i post sui social media. L’analisi del testo può aiutare a estrarre informazioni su questioni chiave nascoste all’interno di set di dati ingombranti.

Analisi statistica
L’analisi statistica può esaminare sia le caratteristiche generali di un set di dati numerico sia campioni o sottoinsiemi significativi di esso. Le statistiche descrittive offrono una panoramica dei dati per rivelare potenziali tendenze (come i grafici di crescita), mentre le statistiche inferenziali cercano correlazioni significative tra i punti dati.

Analisi diagnostica
L’analisi diagnostica approfondisce le informazioni ottenute dall’analisi statistica per determinare le cause e comprendere il motivo per cui esistono certe correlazioni. Se, ad esempio, tutti i clienti sembrano abbandonare i propri acquisti nello stesso punto del processo di pagamento, o se i tassi di malattia sono correlati ad altri fattori, l’analisi diagnostica può aiutare ad identificarne il motivo.

Analisi predittiva
L’analisi predittiva è il luogo in cui le cifre vengono estrapolate o proiettate oltre i parametri del set di dati esistente per aiutare a prevedere i risultati futuri.

Analisi prescrittiva
L’analisi prescrittiva si basa sulle informazioni complessive acquisite e le utilizza per determinare il miglior corso d’azione in una determinata situazione.

Vantaggi dell’analisi dei dati (Data Analyst vs Data Scientist)
I vantaggi dell’analisi dei dati sono molteplici, poiché l’analisi dei dati è importante nel mondo del business per aiutare l’organizzazione a identificare e definire i problemi e ad organizzare ed interpretare i set di dati per fornire informazioni e soluzioni attuabili. Inoltre, la relativa velocità e facilità con cui i dati possono ora essere sfruttati significa che praticamente ogni organizzazione può ottimizzare le proprie operazioni e investimenti, consentendo loro di:

• Prendere decisioni informate
• Stabilire obiettivi realistici
• Prevedere il comportamento dei consumatori

Esiste un’ampia gamma di strumenti di analisi di livello aziendale disponibili per le aziende praticamente a ogni scala. Google Analytics è un ottimo esempio. Gli strumenti di base sono gratuiti e le loro intuizioni possono essere utilizzate per ricalibrare e migliorare notevolmente le prestazioni del sito Web aziendale.

Analisi dei dati nel marketing (Data Analyst vs Data Scientist)
L’analisi dei dati può aiutare le aziende a prendere decisioni di marketing compilando dati da tutta l’organizzazione. L’analisi di marketing offre alle organizzazioni l’opportunità di tracciare le prestazioni di varie campagne di marketing digitale, iniziative ed investimenti nel contesto, consentendo loro di prendere decisioni aziendali migliori.

L’analisi dei dati può inoltre consentire alla propria organizzazione di analizzare più a fondo ogni funzione aziendale o reparto, assicurandoci di massimizzare il ROI (Return of Investment).

Diamo uno sguardo più da vicino a come l’analisi dei dati e il marketing digitale interagiscono.

Social media marketing
Di cosa parla il nostro pubblico target? Come interagiscono con la nostra azienda? Condividono o apprezzano i contenuti pubblicati dalla nostra azienda? Combinare la presenza sui social media con una buona analisi dei dati può estrarre più valore dal nostro presenza online aziendale.

Marketing via email
Utilizzando l’analisi dei dati, possiamo utilizzare l’e-mail come strumento di raccolta di informazioni aiutandoci a determinare quali righe dell’oggetto ottengono il maggior numero di aperture e quali tipi di messaggi vedono i più alti tassi di successo. Possiamo anche verificare in quali ore del giorno o giorni della settimana è più probabile che il nostro pubblico veda e apra le email. L’analisi dei dati garantisce che non stiamo semplicemente inviando i messaggi all’universo sperando per il meglio; ci fornisce le informazioni di cui abbiamo bisogno per migliorare continuamente.

Dati demografici target
I dati possono aiutarti a definire il tuo pubblico di riferimento, tra cui capire dove si trova e come raggiungerlo. Invece di sprecare denaro in pubblicità per raggiungere un vasto pubblico, l’analisi dei dati ci consente di indirizzare più precisamente la nostra spesa pubblicitaria per adattare i nostri contenuti alle persone giuste per il massimo impatto su un budget più snello.

I vantaggi dell’analisi dei dati non si limitano al marketing. Il monitoraggio delle spese nel tempo, ad esempio, può fornire informazioni su dove si trovano le spese maggiori della nostra organizzazione e fornire indicazioni su come eseguire un’operazione più efficiente. Ovunque i dati possano essere raccolti, analizzati e confrontati con gli indicatori chiave di prestazione, possono essere utilizzati per effettuare cambiamenti e migliorare i risultati.

Per diventare un Data Analyst , è necessario possedere competenze fondamentali di analisi dei dati e la capacità di ricavare informazioni da grandi set di dati.

L’analisi dei dati è un campo ricco di opportunità, poiché le aziende di tutti i settori hanno fatto grandi investimenti nei confronti dei big data, sviluppando i propri dipartimenti di analisi, in particolare nei settori delle telecomunicazioni, delle assicurazioni, della pubblicità, dei servizi finanziari, dell’assistenza sanitaria e della tecnologia.

Si prevede che questa crescita continuerà anche in futuro, poiché i settori in ritardo nell’adozione dell’analisi dei big data, tra cui istruzione, pubblica amministrazione e produzione, si sono impegnati ad aumentare la loro attività di analisi dei Big Data in futuro.

Come diventare un analista di dati in cinque passaggi (Data Analyst vs Data Scientist):

• Apprendere i fondamenti dell’analisi dei dati
• Lavorare su progetti per sviluppare le proprie competenze pratiche di analisi dei dati
• Sviluppare visualizzazioni ed esercitarsi a presentarle
• Sviluppare un portfolio da Data Analyst per mostrare il proprio lavoro
• Candidarsi a lavori di Data Analyst pertinenti

1. Apprendere i fondamenti dell’analisi dei dati
   Quando si pensa a come diventare un analista di dati, il primo passo dovrebbe essere quello di apprendere i fondamenti dell’analisi dei dati e gli strumenti di analisi dei dati come Microsoft Excel avanzato; i linguaggi di programmazione SQL, Python e R; Spark e Hadoop per l’elaborazione dei numeri; e Tableau, Matplotlib o ggplot2 per creare splendide visualizzazioni che danno vita ai dati.

I corsi di Data Analyst possono essere un ottimo modo per apprendere queste competenze fondamentali sui dati , offrendoti una solida base su tutte queste piattaforme e la capacità di acquisire esperienza pratica con:

• Gestione dati
• Programmazione statistica
• Linguaggi di programmazione
• Pulizia dei dati
• Visualizzazione dati

2. Lavorare su progetti per sviluppare le tue competenze di analisi dei dati
   Se vogliamo diventare un Data Analyst, dovremo acquisire una solida conoscenza degli strumenti di base di un analista di dati. Una volta fatto ciò, potremo iniziare a mettere a frutto le conoscenze. I Data Analyst di successo dovranno mantenersi aggiornati con gli strumenti migliori più recenti associati all’analisi dei dati, tra cui:

• Fogli di calcolo e linguaggi di query su cui fanno affidamento i Data Analyst, come XML e SQL
• Linguaggi di programmazione e framework comunemente utilizzati dai Data Analyst come Python, R e Hadoop.
• Strumenti di visualizzazione popolari tra gli analisti di dati come Tableau, PowerBI; Plotly, Bokeh e Matplotlib

Dovranno inoltre avere esperienza con una o più piattaforme leader di analisi dei dati, tra cui Google Analytics e Adobe Analytics.

Mettiamo insieme progetti pratici che tocchino tutte le diverse fasi dell’analisi dei dati: ricerca di aziende e opportunità di mercato, definizione dei parametri dei dati necessari per raccogliere dati, raccolta e pulizia dei dati, quindi modellazione e analisi utilizzando algoritmi personalizzati.

Infine, trasformiamo le informazioni che abbiamo ricavato dal nostro lavoro in splendide visualizzazioni, oppure proviamo ad organizzarle in una dashboard che consenta ad altri di interrogare e interagire con il nostro set di dati in modo intuitivo.

Elenco degli strumenti di analisi dei dati (Data Analyst vs Data Scientist)

• XML
• SQL
• Python
• R
• L’Hadoop
• Tableou
• Power BI
• Plotly
• Bokeh
• Matplotlib
• Google Analystics
• Adobe Analytics

Proviamo ad intraprendere una serie di progetti pratici per sviluppare e dimostrare la nostre capacità di lavorare con diversi tipi di dati, estraendo dati strutturati, testo e immagini, audio o persino video per eseguire analisi statistiche, identificare causalità e persino fare previsioni.

Man mano che procediamo, metteremo in pratica anche le competenze trasversali che elevano i migliori Data Analyst ad uno step superiore:

• Un buon occhio per i dettagli
• La capacità di pensare in modo creativo e analitico
• Eccellenti capacità di comunicazione
• Una propensione verso i numeri e statistica

Fasi dell’analisi dei dati (Data Analyst vs Data Scientist)

• Ricerca aziende e opportunità di mercato
• Stabilire i parametri dei dati che devi raccogliere
• Raccogliere e pulire i dati
• Modellare e analizzare i dati utilizzando algoritmi personalizzati

3. Sviluppare visualizzazioni ed esercitarsi a presentarle
   Per diventare un Data Analyst, dovremo iniziare a usare programmi come Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly o Infogram. Facciamo pratica costruendo le nostre visualizzazioni da zero, trovando il modo migliore per lasciare che i dati parlino da soli.

Microsoft Excel entra in gioco anche in questa fase: sebbene la premessa di base alla base dei fogli di calcolo sia semplice (realizzare calcoli o grafici correlando le informazioni nelle celle) Excel rimane incredibilmente utile dopo più di 30 anni ed è praticamente inevitabile nel campo della scienza dei dati .

Ma creare visualizzazioni è solo l’inizio. I Data Analyst utilizzano queste visualizzazioni per presentare i loro risultati e ciò richiede forti capacità di presentazione.

La presentazione può essere migliorata con la pratica. Iniziamo in piccolo con gli amici prima di passare ai colleghi.

Queste capacità comunicative potrebbero venirci naturali, ma se non lo sono, possiamo migliorare con la pratica. Iniziamo in piccolo, se necessario, tenendo presentazioni a un singolo amico, ad esempio, prima di passare ai colleghi.

4. Sviluppare un portfolio di Data Analytics per mostrare il proprio lavoro
   Uno dei passaggi più importanti da compiere quando si pianifica come diventare un Data Analyst è decidere come dimostrare le proprie competenze e conoscenze sui dati. Un portfolio professionale è un must e, per iniziare, dovremmo caricare il codice che abbiamo scritto (anche come parte di un corso) su GitHub per mostrare cosa sappiamo fare e iniziare a costruire il nostro portfolio professionale.

Suggerimenti per creare un portfolio di analisti dati (Data Analyst vs Data Scientist)

Visualizziamo il codice che abbiamo scritto su Github o su un’altra piattaforma di portfolio simile
Uniamoci alle community di Data Analyst come Kaggle per accrescere la nostra esperienza e trovare ispirazione.
Ricercare, sviluppare e completare un progetto personale, assicurandoci di documentare e visualizzare attentamente la sua creazione.
Quando si tratta di scegliere i progetti di dati, scegliamo qualcosa che ci interessi veramente, facciamoci una domanda al riguardo e proviamo a rispondere a quella domanda con i dati.

Un progetto di dati ben eseguito che realizzi da solo può essere un ottimo modo per dimostrare le nostre capacità di analisi dei dati e impressionare i potenziali responsabili delle assunzioni.

5. Candidarsi a lavori di Data Anayst pertinenti
   Esiste un’ampia varietà di lavori di Data Analyst che possiamo ottenere con competenze sui dati. Tutti i ruoli seguenti attingono ampiamente all’analisi dei dati e possono essere ruoli di livello base o più senior.

Esistono molte altre varianti: nuove applicazioni per l’analisi dei dati vengono sviluppate continuamente e anche i lavori qui elencati continueranno ad evolversi man mano che l’analisi dei dati diventerà più diffusa.

Un campo così altamente dinamico, secondo la società di consulenza Mckinsey & Co., significa che la domanda potrebbe superare l’offerta prevista di professionisti dei dati del 50 o 60 percento , rendendo i lavori di Data Analyst ancora più difficili da ricoprire. Tutto ciò per dire che se si hanno competenze di Data Analyst, siamo già in una posizione ottimale per iniziare un percorso di carriera da Data Analyst.

Titoli di lavoro di Data Analyst:

• Data Analyst
• Amministratore del database
• Data Scientist
• Business Analyst
• Analista di Business Intelligence
• Trasportation Logistic
• Statistico
• System Analyst
• Healthcare Data Analyst
• Operation Analyst
• Data Engineer
• Analista quantitativo
• Data Architect
• IT Business Analyst

Descrizioni del lavoro di Data Analyst
Molte descrizioni del lavoro di Data Analyst elencano una laurea come requisito per le posizioni relative ai dati. A volte questo non è negoziabile, ma poiché la domanda di competenze in materia di dati supera l’offerta e data la natura spesso specializzata e altamente tecnica del lavoro, la prova pratica è sempre più necessaria al colloquio. Ciò significa che le competenze relative ai dati spesso superano le semplici credenziali. Inoltre, poichè non si trovano profili da assumere, anche una persona senza laurea ma con comprovate competenze ha buone percentuali di venire assunto.

Ciò che è più importante per i responsabili delle assunzioni è la capacità di dimostrare in qualche modo la padronanza della materia, ed è sempre più chiaro che questa dimostrazione non deve seguire i canali tradizionali.

Se temiamo che le nostre competenze o la nostra esperienza non si prestino all’analisi dei dati, oppure che siamo troppo indietro per iniziare adesso, consoliamoci nel fatto che ci sono moltissime persone che hanno cambiato carriera e che hanno ottenuto successo dopo avere acquisito delle competenze tecniche con i dati.

L’apprendimento continuo è parte del lavoro del Data Analyst.

Molti di coloro che lavorano nell’ambito dei dati non hanno iniziato la loro carriera nel settore.

Alla fine, non esiste un percorso unico per diventare un Data Analyst, e questa è una buona notizia se speriamo di ottenere un ruolo di Data Analyst. Poiché i Data Analyst possono lavorare in molti settori diversi, possono essere generalisti o altamente specializzati e spesso svolgono un ruolo interdisciplinare in un’azienda, anche i titoli di lavoro nell’analisi dei dati possono essere molto vari.

Per chi lavora nel marketing, nelle comunicazioni, nei social media, nel giornalismo o nella gestione dei contenuti, la comprensione dei dati sta diventando sempre più non solo una risorsa, ma una necessità per le strategie digitali.

Nella maggior parte dei casi, le competenze di analisi dei dati contribuiranno ad aumentare la retribuzione che potremo ottenere, in particolare quelle altamente specializzate.

Stipendio di un Data Analyst
Lo stipendio medio annuo di un Data Analyst in Italia va dai 32k € vino ai 38k € (fonte Indeed) a salire per posizioni manageriali.

Tuttavia gli stipendi per l’analisi dei dati possano variare notevolmente in base al settore e alla regione, infatti i Data Analyst sono figure abbastanza verticali e specializzate in particolari settori. La tendenza comunque in futuro vedrà solo aumentare la richiesta di profili e aumentare gli stipendi ne tempo (poichè sarà sempre più difficile trovare i candidati).

Competenze specifiche possono portare gli stipendi medi dei Data Analyst ancora più in alto. Secondo il rapporto di IBM, i Data Analyst con esperienza in MapReduce portano a casa un reddito medio annuo di 97k €. Allo stesso modo, i Data Analyst con esperienza nell’uso di Apache Pig, Hive e Hadoop sono sul mercato per lavori che in media superano i 110k € all’anno.

In alcuni settori, anche i Junior Data Analyst vengono ampiamente ricompensati. Secondo uno studio di Springboard, un Data Analyst nel settore delle risorse naturali e dell’estrazione mineraria può aspettarsi uno stipendio annuo di circa 90k €, coloro che lavorano nei servizi professionali, scientifici e tecnici possono guadagnare in media 83k €, e un data Analyst impiegato nel settore finanziario e assicurativo può guadagnare in media anche circa 80k €, con quasi 400.000 posti di lavoro.

Per quanto grave sia la prevista carenza di talenti nei dati, tali stime potrebbero anche essere prudenti se si considera come l’innovazione tecnologica abbia il potenziale per sbloccare ulteriori opportunità per gli Data Analyst

Sviluppando ora le competenze di Data Analyst, potremmo essere ben posizionati per trarre vantaggio da un settore che sembra pronto a continuare la sua rapida crescita.

Domanda di Data Analyst
La domanda di Data Analyst e di competenze sui dati è in forte crescita. Se provate a fare una ricerca su Linkedin fra le offerte di lavoro usando la parola chiave “Data Analyst” in Italia, trovate circa 500 annunci attivi. Se fate la stessa ricerca su Indeed trovate circa 700 annunci per l’italia. Tra le società che cercano Data Analyst trovate anche molti enti pubblici

Aggiungiamo che negli USA mancano fino a 190.000 persone con competenze di Data Analytics
(fonte MCKINSEY).

Come posso diventare un Data Analyst senza esperienza?
Se ci stiamo chiedendo come diventare un Data Analyst senza esperienza nel settore, il nostro primo passo è acquisire le competenze sui dati pertinenti . Alcune di queste competenze sono relativamente facili da acquisire individualmente, altre sono più complesse.

Inoltre, il campo dell’analisi dei dati nel suo insieme è abbastanza ampio e diversificato che può essere difficile sapere da dove iniziare quando si cerca di apprendere l’analisi dei dati. Un ambiente di apprendimento strutturato che copra sistematicamente tutte le nozioni di base è la migliore introduzione al campo e garantirà che, fin dall’inizio, avremo chiaro ciò che dobbiamo ancora imparare.

I corsi di Data Analyst e di Data Scientist, ad esempio, sono un’opzione interessante per gli aspiranti analisti di dati che cercano come iniziare nell’analisi dei dati. Qui potremo apprendere competenze chiave sui dati e acquisire esperienza pratica in un formato di apprendimento accelerato con la certezza che il tempo che dedichi all’apprendimento si concentrerà sulle aree in cui ti porterà maggiori benefici.

Una volta acquisite le competenze chiave in materia di dati, il passo successivo per diventare un analista di dati è esercitarsi a utilizzarle, idealmente creando progetti personali che puoi condividere pubblicamente.

Un modo efficace per mostrare il tuo lavoro, e le tue competenze sui dati, è postare il codice che hai scritto, anche come parte del tuo corso, su GitHub. Questo mostrerà cosa sai fare e costituirà l’inizio del tuo portfolio professionale.

Infine, entrare a far parte di una rete online di Data Scientist come Kaggle può essere un ottimo modo per dimostrare che siamo coinvolti nella community, mostrare le nostre capacità di aspirante data Analyst e continuare a far crescere sia la nostra esperienza che il nostro raggio d’azione.

Competenze di analisi dei dati: competenze tecniche
Per svolgere il lavoro di Data Analyst sono richieste numerose competenze tecniche, tra cui la conoscenza di SQL, di vari linguaggi di programmazione e di software di visualizzazione dei dati.

Ci sono altre competenze difficili per i lavori di analista di dati che dovrai sviluppare: linguaggio di markup XML, ad esempio, e piattaforme di analisi come Google Analytics e Adobe Analytics, ma con le seguenti quattro competenze di analisi dei dati all’ attivo, riusciamo sicuramente a lanciarci nel settore per diventare un Data Analyst professionista.

Ecco le principali competenze tecniche di cui hanno bisogno i Data Analyst:

SQL
Abbreviazione di “linguaggio di query strutturato”, SQL è proprio quello che sembra: un linguaggio formale progettato per interrogare un insieme di dati strutturati, come un database. Interrogare, in questo caso, significa semplicemente dare al computer un comando per manipolare quei dati in qualche modo. I dati di per sé sono inerti; SQL è un modo per aggiornare tali dati, recuperare dati specifici o sottoinsiemi di essi, identificare le relazioni tra le sue variabili e così via. Come linguaggio, SQL viene utilizzato su una vasta gamma di piattaforme, tra cui MySQL, Microsoft SQL e Oracle.

Excel
Con oltre 30 anni di storia, Excel ha dimostrato che la semplicità ha i suoi vantaggi. Ma solo perché Excel è semplice nella sua premessa di base (un foglio di calcolo che può eseguire calcoli o grafici correlando le informazioni nelle sue celle) non significa che non sia anche incredibilmente utile. Quando si tratta di lavorare con i dati nella loro forma più grezza, tra cui un’ampia gamma di visualizzazioni semplici, da grafici a torta e a barre a grafici ad area sovrapposta, grafici a doppio asse e combinati, grafici sparkline e grafici a bolle, Excel rimane il programma di riferimento.

Programmazione statistica
Sebbene esistano alcuni linguaggi di programmazione statistica, la maggior parte dell’analisi dei dati viene eseguita utilizzando R o Python. R è progettato appositamente per l’analisi e il data mining dei dati; il più diffuso Python è un linguaggio di programmazione generico che risulta essere adatto anche alle operazioni di analisi dei dati. Entrambi vengono utilizzati per eseguire funzioni statistiche complesse tra cui analisi di regressione, modellazione lineare e non lineare, test statistici e analisi di serie temporali, tra gli altri.

Visualizzazione dati (data visualization)
A cosa serve identificare trend significativi nei dati se non puoi comunicarli ad altri? Gli strumenti di visualizzazione riprendono da dove Excel si ferma, consentendo ai Data Analyst di prendere set di dati complessi e presentarli in modo più intuitivo, in genere tramite diagrammi, un compito che può essere tanto arte quanto scienza. È qui che entra in gioco il software progettato per trasformare milioni di punti dati in sofisticate rappresentazioni visive, tramite programmi come Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly e Infogram, che possono produrre diagrammi di accordi, mappe di calore, diagrammi di dispersione e altro ancora facili da leggere e persino belli.

Competenze di analisi dei dati: competenze trasversali (Data Analyst vs Data Scientist)
Oltre alle competenze tecniche di analisi dei dati, ci sono una serie di competenze trasversali che tutti gli aspiranti analisti di dati dovrebbero sviluppare, tra cui:

Una mente per la matematica e i numeri
Dovrebbe essere ovvio, ma un Data Analyst deve sentirsi a proprio agio nel lavorare con i numeri. E non solo inserendo dati in un software; devono essere in grado di comprendere concetti astratti come la modellazione matematica, la regressione statistica, l’analisi multi e univariata e altri modi di manipolare i dati grezzi per isolare ed estrarre informazioni rilevanti.

Buona attenzione ai dettagli
I grandi analisti di dati notano ciò che gli altri trascurano. Una volta individuato, devono essere precisi. Precisione nell’elaborazione dei numeri, sì, ma anche (e forse più importante) nel loro approccio. Gli esseri umani sono bravissimi a comprendere l’intenzione dietro una domanda formulata in modo vago, i computer non lo sono, quindi le query devono essere esatte.

Capacità creative e analitiche
Quindi abbiamo il controllo sui dati di un’azienda. Comprendiamo i nostri obiettivi aziendali abbastanza bene da sapere come applicare tali dati? Un Data Analyst di alto livello comprende le sfide che l’azienda e il suo settore devono affrontare, vede le domande giuste da porre e come sviluppare soluzioni creative per loro. Più specificamente, sono in grado di identificare modelli, tendenze e relazioni, fare e testare inferenze, formulare giudizi e trarre conclusioni.

Abilità comunicative
Affinché l’analisi dei dati serva al suo scopo, le sue intuizioni devono essere condivise in modo efficace con gli altri e le tabelle e i grafici ti porteranno solo fino a un certo punto (vedi anche: porre le domande giuste, sopra). Per questo motivo, gli analisti di dati fanno affidamento anche sulle proprie capacità di comunicazione scritta e orale per rendere i propri risultati comprensibili e convincenti.

Grazie a queste competenze trasversali, i Data Analyst sono maggiormente attrezzati per lavorare a stretto contatto con manager, sviluppatori, clienti e utenti su base regolare.

Quanto tempo ci vuole per imparare Python per l’analisi dei dati?
Possono essere necessarie dalle cinque alle dieci settimane per apprendere la programmazione Python per l’analisi dei dati, anche se ciò dipende da quanta esperienza hai con i linguaggi di programmazione e lo sviluppo web.

In generale, tuttavia, Python può essere considerato molto adatto ai principianti, in quanto è noto per la sua leggibilità e facilità d’uso. È anche facile installare il linguaggio ed eseguirlo da qualsiasi punto della macchina, il che rende facile impararlo da soli.

Vale la pena seguire corsi di Data Analyst?
Sì, i corsi di Data Analyst sono un investimento sempre più utile e possono aiutare a padroneggiare linguaggi di programmazione pertinenti come Python.

Inoltre, la domanda di professionisti dei dati non è mai stata così alta e si prevede che continuerà a crescere. Oltre al numero di nuove posizioni create nell’analisi dei dati, che ammontano a milioni, i datori di lavoro premiano anche la formazione sui dati aggiornata dei loro dipendenti esistenti, assicurandosi che stiano al passo con il ritmo del cambiamento.

Gli stipendi per i ruoli nei dati sono già paragonabili ad altre carriere nel settore tecnologico, ma anche se lavoriamo già nel campo dei dati, potenziare le tue competenze e acquisire nuove specializzazioni potrebbe aumentare ulteriormente il tuo stipendio.

Tuttavia, vale la pena sottolineare che, sebbene i Data Analyst accedano al settore da una vasta gamma di background educativi ed esperienziali, queste posizioni richiedono un certo livello di competenza tecnica e una buona conoscenza pratica di vari linguaggi di programmazione. Sebbene specializzato, è comunque un campo molto esigente dal punto di vista tecnico. In altre parole, bisogna essere pronti ad abbracciare l’apprendimento continuo, poiché il settore cambia rapidamente.

Ci auguriamo che la panoramica di confronto Data Analyst vs Data Scientist sia ora più chiara a tutti

(fonte)

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