Data Analyst
Professionista che raccoglie e interpreta dati complessi per ricavare insight (conoscenze approfondite) utili a supportare decisioni strategiche in ambito aziendale o scientifico
Scopri di più su questo lavoro dal racconto di chi lo svolge
Il/la Data Analyst è la persona specializzato nell’analisi e interpretazione di dati quantitativi e qualitativi provenienti da diverse fonti, con l’obiettivo di trasformare informazioni complesse in insight utili per supportare decisioni strategiche e operative in azienda. Questo ruolo è cruciale in molti settori, inclusi marketing, finanza, produzione e risorse umane. A seconda della sua declinazione professionale, può applicare le sue analisi in ambito più sociale (con metodi qualitativi ovvero più umanistici), finanziario (con analisi predittive di dati), di business o applicato alle Risorse Umane.
Cosa fa:
- Raccoglie, pulisce e interpreta dati con diverse metodologie di analisi
- Utilizza strumenti statistici e software di analisi come Google analytics, ecc.
- Interpreta risultati per business e risorse umane
I suoi obiettivi:
- Fornire insight utili
- Supportare strategie aziendali
Dove lavora:
- Aziende di vari settori
- Centri di ricerca
- Agenzie di consulenza
Specializzazioni:
- Business Data Analyst
- Qualitative Data Analyst
- Quantitative Data Analyst
- Predictive Data Analyst
- HR Analyst
Competenze trasversali richieste:
- Pensiero analitico
- Problem solving
- Comunicazione efficace
Questo lavoro
è adatto a te se
- Ami analizzare, interpretare e dare senso ai dati
- Sei una persona curiosa e orientata ai risultati
Cosa devi
imparare
- Statistica e data mining
- Linguaggi di analisi database come SQL e di programmazione come Python e R
- Visualizzazione dati e Business Intelligence
Perchè
ti piacerà
- Scoprirai insight utili per guidare decisioni strategiche
- Sarai fondamentale in ogni settore
Quanto potresti
guadagnare?
Salario medio per i dipendenti (RAL*)
Junior (almeno 2 anni di esperienza)
Senior (almeno 10 anni di esperienza)
*RAL (Retribuzione Annua Lorda)
Prospettive
occupazionali
Studi Raccomandati
Superiori: è utile avere una preparazione superiore liceale di tipo scientifico o economico sociale, oppure un diploma tecnico in informatica o amministrazione, finanza e marketing, che offra basi in statistica, matematica e analisi dei dati.
Post Diploma: puoi optare per un percorso post diploma in big data analysis e data engineering. Hai a disposizione anche dei corsi erogati da istituti privati che puoi trovare online.
Università e Accademie: ti raccomandiamo di intraprendere un percorso di laurea in statistica o data science che ti consenta di specializzarti nell’analisi e interpretazione dei dati, nella visualizzazione delle informazioni e nel supporto alle decisioni strategiche.
Se invece vuoi specializzarti in QUalitative Data Analysis ti consigliamo di seguire un percorso di laurea in psicologia o antropologia, che ti consenta di avere l'abilità di analizzare i comportamenti umani.