Data Analyst: diventa un professionista in sei mesi con Epicode

Data Analyst: diventa un professionista in sei mesi con Epicode
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del 17/05/2024

Il ruolo del Data Analyst è essenziale nel panorama lavorativo attuale, data la sua abilità nell’analizzare e interpretare volumi significativi di dati per guidare le decisioni strategiche delle aziende. In questo contesto, esaminiamo le competenze chiave per intraprendere questa professione, il percorso educativo necessario, e le prospettive di carriera nel settore.

Qualifiche necessarie per il ruolo di data analyst

Per avviare con successo una carriera come Data Analyst, è essenziale sviluppare una serie di competenze tecniche e trasversali. La base di queste competenze si articola principalmente in due ambiti: il settore matematico-statistico e quello informatico.

Competenze Matematico-Statistiche

Il Data Analyst deve possedere solide conoscenze in matematica e statistica per interpretare efficacemente i dati. Questo include la capacità di applicare modelli statistici, effettuare test di ipotesi, e utilizzare tecniche di inferenza statistica per trarre conclusioni dai dati. La statistica è fondamentale per comprendere la variabilità dei dati e per prendere decisioni basate su pattern e tendenze reali piuttosto che su anomalie casuali.

Competenze informatiche

Gli strumenti di Business Intelligence (BI) come SAP Business Objects, IBM Cognos, o Microsoft Power BI, permettono al Data Analyst di raccogliere, elaborare e analizzare grandi volumi di dati. Questi strumenti offrono funzionalità avanzate di reporting e dashboarding, essenziali per trasformare i dati grezzi in informazioni utili per il processo decisionale aziendale.

La capacità di gestire e manipolare grandi database è cruciale. Questo implica una profonda conoscenza di database relazionali e non relazionali, e del linguaggio SQL per interrogare i database. Inoltre, conoscenze in tecnologie come Hadoop o Spark possono essere richieste per lavorare con i Big Data.

Linguaggi come Python e R sono particolarmente valorizzati nel campo dell’analisi dei dati. Python si distingue per la sua versatilità e per le numerose librerie disponibili come Pandas e Scikit-Learn, che facilitano la manipolazione dei dati e l’applicazione di tecniche di machine learning. R è invece molto apprezzato per la sua capacità di eseguire analisi statistiche avanzate.

Strumenti come Excel, Tableau o Power BI sono essenziali per visualizzare i dati e presentare i risultati delle analisi in forma grafica e intuitiva. La capacità di creare visualizzazioni comprensibili è fondamentale per comunicare le scoperte a chi non possiede una preparazione tecnica specifica

L’importanza dell’esperienza pratica

L’esperienza pratica è un elemento chiave nella formazione di un Data Analyst di successo, servendo come ponte tra la teoria appresa e le applicazioni reali nel mondo del lavoro. Vediamo in dettaglio come sfruttare al meglio le opportunità pratiche durante il percorso formativo.

Durante gli studi, è molto vantaggioso cercare opportunità di stage o tirocini. Queste esperienze permettono di immergersi in un ambiente lavorativo reale dove è possibile applicare e affinare le competenze tecniche acquisite. Gli stage offrono una doppia opportunità: da un lato, permettono di comprendere meglio come funzionano le organizzazioni e come si muovono i dati all’interno di queste ultime; dall’altro, rappresentano una chance per farsi notare dalle aziende, aumentando così le probabilità di un futuro impiego.

Lavorare su progetti personali è un altro metodo efficace per sviluppare competenze pratiche. Questi progetti permettono di esplorare liberamente dati di interesse, testare diverse tecniche di analisi e sperimentare con nuovi strumenti e tecnologie senza le limitazioni che possono esistere in un ambiente aziendale. I progetti personali non solo aiutano a rafforzare il proprio set di abilità ma servono anche a costruire un portfolio di lavori che può essere presentato a potenziali datori di lavoro.

Infine, è fondamentale utilizzare queste esperienze per costruire e ampliare la propria rete professionale. Connessioni con colleghi, mentor e leader di settore possono aprire porte a nuove opportunità e offrire supporto e consigli preziosi. Networking efficace può significare la differenza tra trovare un buon posto di lavoro e un grande salto di carriera.

Impatto della IA nella professione del Data Analyst

L’intelligenza artificiale (AI), e in particolare i modelli di linguaggio di apprendimento profondo come i Large Language Models (LLM), stanno rivoluzionando l’analisi dei dati, apportando cambiamenti significativi alla professione del Data Analyst.

Con il progresso delle tecnologie AI, gli analisti possono ora interagire con i dati in modi che prima erano inimmaginabili, utilizzando il linguaggio naturale per formulare interrogazioni, analizzare e presentare dati.

I modelli come il GPT (Generative Pre-trained Transformer) consentono agli utenti di porre domande o impartire comandi in linguaggio naturale, facilitando l’analisi dei dati anche per coloro che non hanno competenze tecniche avanzate. Per esempio, un direttore marketing potrebbe chiedere al sistema: “Mostrami le vendite per regione dell’ultimo trimestre”, e l’IA convertirebbe questa richiesta in una query SQL, eseguendola e visualizzando i dati in formati facilmente comprensibili, come grafici o tabelle.

Questa semplificazione nell’interfaccia utente-dati non solo rende più rapido il processo decisionale, ma rende l’analisi dei dati accessibile a più settori aziendali, facilitando l’acquisizione di informazioni cruciali senza la necessità di competenze tecniche specialistiche.

Per i Data Analyst, ciò implica che alcune delle loro funzioni tradizionali possono essere automatizzate, permettendo loro di dedicarsi a compiti più strategici e avanzati, come sviluppare modelli predittivi, interpretare dati complessi e ideare strategie dati più efficaci.

Inoltre, l’importanza delle competenze trasversali, come la comunicazione e la gestione del cambiamento, diventa ancora più essenziale per integrare queste tecnologie avanzate nelle routine aziendali quotidiane e per assicurare che le informazioni siano interpretate e utilizzate correttamente ed eticamente, un aspetto sempre più rilevante data l’attenzione crescente verso la privacy.

Epicode: il punto di partenza ideale per aspiranti data analyst

Il corso Data Analyst offerto da Epicode si pone come un percorso formativo ideale per chi desidera intraprendere una carriera nel campo dell’analisi dei dati. Durante il corso di sei mesi, gli studenti hanno la possibilità di sviluppare una solida base di competenze sia tecniche che trasversali, essenziali per eccellere nel ruolo di Data Analyst.

Il corso copre in modo approfondito l’uso di strumenti di Business Intelligence come Microsoft Power BI, oltre a fornire una formazione pratica su linguaggi di programmazione rilevanti come Python e SQL. Queste competenze sono direttamente applicabili nel contesto lavorativo, permettendo agli studenti di gestire e analizzare grandi volumi di dati fin dal primo giorno di lavoro.

Uno degli aspetti più distintivi del corso è l’approccio hands-on all’apprendimento. Attraverso progetti reali e casi di studio, gli studenti hanno la possibilità di applicare direttamente le conoscenze acquisite, affinando le loro capacità analitiche e tecniche in scenari realistici. Questo approccio non solo migliora l’apprendimento ma prepara anche gli studenti a entrare con fiducia nel mercato del lavoro.

Oltre alle competenze tecniche, Epicode pone un forte accento sullo sviluppo di abilità trasversali come la comunicazione efficace e la gestione del cambiamento. Questi aspetti sono fondamentali per integrare le nuove tecnologie di intelligenza artificiale nei processi aziendali e per assicurare che i dati siano utilizzati in modo etico e produttivo.

Il corso include anche moduli dedicati alla preparazione per il mondo del lavoro, inclusi workshop su come affrontare colloqui di lavoro e come costruire un portfolio professionale. Epicode offre inoltre una rete di aziende partner che cercano attivamente data analysts, aumentando significativamente le possibilità di impiego post-corso.

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