La figura del big data analyst: strategia alla base del successo

Aperti anche a chi non ha alcuna esperienza nel campo della programmazione, i corsi big data Punto Net puntano a creare figure professionali in grado di trasformare semplici dati raccolti in una preziosissima fonte di idee. Attraverso l’analisi di tali dati, infatti, è possibile scoprire rapidamente quali sono le maggiori criticità, i punti di forza, gli investimenti da bloccare e quelli, magari, su cui puntare per crescere. Un data analyst, va da sé, rappresenta la figura strategica centrale che sta alla base del processo decisionale e che, attraverso il proprio lavoro, permette a chi comanda di non fare scelte azzardate.

Ecco perché, oggi come oggi, tutte le aziende che hanno intenzione di crescere (o di veder stabilizzare i propri profitti) non possono prescindere da un analista in grado di fornire, rapidamente, un quadro completo, preciso e minuzioso di ogni aspetto imprenditoriale.

Partecipando al corso data analyst Punto Net avrai, quindi, acquisito quelle competenze che ti renderanno appetibile per tutte le aziende e potrai riempire quelle nicchie ancora vuote negli organigramma delle attività imprenditoriali in fase di sviluppo.

Come diventare Digital Analyst?

Diventare un Digital Analyst richiede una combinazione di competenze tecniche e analitiche, insieme a una solida comprensione del mondo digitale e del marketing online. Ecco una panoramica su come intraprendere questa carriera:

Inizia con una formazione adeguata e specifica in Analisi dei Dati o Marketing Digitale può essere vantaggiosa, ma non è sempre essenziale.

Acquisisci conoscenze fondamentali del mondo digitale, compresi il funzionamento del web, dei social media e delle piattaforme online. Familiarizza con strumenti di analisi comuni come Google Analytics, Google Tag Manager, Adobe Analytics, ecc.

Sviluppa competenze analitiche solide. Impara a estrarre dati significativi, a identificare tendenze e a trarre conclusioni informative dall’analisi dei dati.

Una comprensione di base della statistica è importante per interpretare i dati correttamente.

Cosa bisogna studiare per diventare Data Analyst?

Per diventare un Data Analyst, è importante sviluppare una solida base di conoscenze e competenze nelle seguenti aree:

• Statistica e Matematica:
  1. Studio dei concetti statistici fondamentali, come media, mediana, deviazione standard, distribuzioni di probabilità, ecc.
  2. Comprendere i concetti di probabilità e teoria dei campioni.
  3. Apprendere la regressione e l’analisi dei dati multivariati.

• Linguaggi di Programmazione:
  1. Imparare linguaggi come Python, ampiamente utilizzati per l’analisi dei dati.
  2. Acquisire competenze di base nella scrittura di codice per la manipolazione e l’analisi dei dati.

• Strumenti di Analisi dei Dati:
  1. Familiarità con strumenti come Excel per l’analisi e la visualizzazione dei dati.
  2. Conoscenza di strumenti di analisi dei dati più avanzati come SQL per l’estrazione dei dati da basi di dati.

• Gestione e Pulizia dei Dati:
  1. Imparare a pulire e pre-elaborare i dati per renderli adatti all’analisi.
  2. Comprendere come trattare i dati mancanti, duplicati o rumorosi.

• Visualizzazione dei Dati:
  1. Acquisire competenze nella creazione di grafici e visualizzazioni chiare ed efficaci per rappresentare i dati.
  2. Imparare a utilizzare strumenti come Matplotlib, Seaborn o Tableau per creare visualizzazioni.
• Concetti di Business e Dominio:

1. Comprendere l’industria o il settore in cui lavorerai per interpretare correttamente i dati alla luce del contesto aziendale.

• Machine Learning (Opzionale):
  1. Se desideri approfondire, puoi studiare concetti di machine learning e modelli predittivi.
  2. Imparare come addestrare modelli di machine learning utilizzando librerie come scikit-learn o TensorFlow.

• Comunicazione e Storytelling dei Dati:
  1. Sviluppare abilità di comunicazione per tradurre i risultati dell’analisi in storie comprensibili.
  2. Imparare a presentare i risultati attraverso relazioni, presentazioni o dashboard interattive.

• Formazione Continua:
  1. Il campo dei dati è in continua evoluzione. Mantieniti aggiornato sulle nuove tecnologie e tendenze.

• Esperienza Pratica:
  1. Affina le tue competenze attraverso progetti personali, competizioni di analisi dei dati o stage in aziende.
  2. Ricorda che diventare un Data Analyst richiede pratica costante, poiché imparare attraverso l’applicazione pratica è fondamentale per padroneggiare queste competenze.

Quanto tempo ci vuole per diventare Data Analyst?

Il tempo necessario per diventare un Data Analyst può variare in base alle tue conoscenze pregresse, all’impegno che dedichi allo studio e alla pratica, nonché alle risorse a tua disposizione. Ecco una stima approssimativa del percorso temporale:

• Formazione Iniziale (3-6 mesi):

Durante questo periodo, puoi concentrarti su concetti fondamentali come statistica, linguaggi di programmazione (come Python) e strumenti di analisi dei dati. Questa fase ti aiuterà a sviluppare una base solida.

• Approfondimento (6-12 mesi):

Dedica tempo a imparare in modo più approfondito le competenze necessarie per manipolare, pulire e analizzare i dati. Studia visualizzazione dei dati e approfondisci la comprensione dei concetti statistici.

• Progetti e Pratica (6-12 mesi):

Durante questa fase, inizia a lavorare su progetti pratici. Applica le competenze che hai imparato a situazioni reali, come la risoluzione di problemi o l’analisi di dataset reali. Questa pratica è fondamentale per consolidare le tue abilità.