Nuove professioni - Chi è, cosa fa e come si diventa data analyst

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È stato definito “il lavoro più sexy del 21esimo secolo”, ma non nel senso che aiuta a rimorchiare. È infatti una delle figure più richieste sul mercato. Ecco come diventare Data Analyst.

Il data analyst era stato definito “il lavoro più sexy del 21esimo secolo”, dove ovviamente più sexy sta per più ricercato sul mercato. E i dati non stanno smentendo queste previsioni. Tra le nuove professioni IBM prevede che questa avrà un ulteriore aumento in termini di presenza nelle aziende entro il 2020, pari al 28%.

Ma cosa fanno di preciso i data analyst? E come lo si diventa? Scopriamolo.

Chi è il Data Analyst
Il data analyst governa i cosiddetti big data e li trasforma in informazioni e fonti di profitto. I Data Anlalyst, quindi, aiutano le aziende per le quali lavorano a prendere decisioni strategiche e commerciali migliori in base alle verità dei numeri.

Cosa fa il Data Analyst
Le aziende, oggi, producono sempre più dati, ma si tratta di dati grezzi. Quindi assumono la figura del data analyst per "farli parlare". Si tratta di un ruolo complesso: la figura, infatti, deve essere in grado di padroneggiare la matematica, la programmazione, ma deve anche avere capacità di comunicare i risultati e ovviamente conoscere il settore nel quale opera, per poter comprendere e tradurre quello che i big data dicono.

data analyst

Per quali settori lavora il Data Analyst
Tra i settori che maggiormente usano oggi la figura professionale del data analyst, ci sono e-commerce e retail, per i quali l'analyst è in grado di tradurre i comportamenti dei consumatori in scelte strategiche per il futuro. Poi ovviamente c’è la finanza. Ma il ventaglio delle applicazioni della data analysis si va allargando sempre di più: i trasporti pubblici e privati hanno ad esempio sempre più bisogno di analisti in grado di ottimizzare le rotte e i costi. E poi ancora: i dati sono utili anche a migliorare le telecomunicazioni o il settore energetico.

Come si diventa Data Analyst
Innanzitutto, la formazione del Data Anlyst non può prescindere dalla programmazione: è necessario conoscere al meglio uno o più linguaggi. In questo settore, i più utilizzati (e spendibili professionalmente) sono Java, Python, C# e R. Poi è necessario saper usare database di grandi dimensioni come Hadoop e MongoDB.

Inoltre bisogna avere capacità di costruire, con i programmi di grafica, visualizzazioni efficaci e in grado di comunicare i risultati ai manager. E infine è senza dubbio necessario essere in possesso di qualità difficili da studiare e che sono più probabilmente innate, come una grande capacità di logica e analisi.  

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