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Data Analyst- cosa fa, quanto guadagna e quale formazione deve avere

In un contesto storico come quello attuale, in piena rivoluzione digitale, la figura del Data Analyst è diventata centrale in molte aziende, indipendentemente dal settore in cui operano.

Con l'aumento esponenziale dei dati disponibili e la necessità di interpretare le informazioni che ne derivano per prendere decisioni strategiche, il ruolo del Data Analyst è sempre più richiesto. Ma cosa fa esattamente un Data Analyst, quanto può guadagnare e quale tipo di formazione è necessaria per intraprendere questa carriera?

Indipendentemente dal settore in cui operano le aziende – che si tratti di finanza, sanità, marketing, produzione, logistica o e-commerce – i dati rappresentano una risorsa fondamentale.

Le imprese utilizzano questi dati ed elaborano informazioni importanti per migliorare i processi interni, effettuare indagini di mercato, ottimizzare le campagne di marketing, comprendere meglio il comportamento dei clienti, e aumentare l'efficienza operativa.

La capacità di interpretare i dati in modo accurato e tempestivo può fare la differenza tra il successo e il fallimento di un'azienda in un mercato sempre più competitivo. Di conseguenza, il Data Analyst non è solo un esperto di numeri e strumenti di analisi, ma anche una figura strategica che lavora a stretto contatto con i decision-maker per orientare le scelte aziendali verso obiettivi chiari e misurabili.

 

Cosa fa un Data Analyst?

Il Data Analyst è il professionista incaricato di raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati, trasformandoli in informazioni utili per supportare le decisioni aziendali.

Questa figura non solo estrae dati grezzi da diverse fonti, ma li elabora utilizzando strumenti avanzati di analisi, identificando tendenze, pattern e correlazioni che altrimenti rimarrebbero invisibili. Il suo lavoro consente di migliorare l'efficienza, ridurre i costi, o prevedere trend futuri. Le sue principali attività includono:

  • Raccolta dati - utilizzando strumenti digitali e software avanzati, il Data Analyst raccoglie dati da fonti diverse come database interni, piattaforme online, social media o transazioni commerciali;

  • Pulizia e organizzazione dei dati - una volta raccolti, i dati devono essere preparati per l'analisi, eliminando duplicati o errori, e organizzati in modo strutturato per facilitare l'interpretazione;

  • Analisi dei dati - attraverso l'uso di strumenti come Excel, SQL, Python o Google Analytics, il Data Analyst analizza i dati alla ricerca di pattern, tendenze e insight che possano essere utili per prendere decisioni aziendali;

  • Creazione di report - una parte fondamentale del lavoro consiste nel presentare i risultati dell'analisi in modo chiaro e comprensibile, utilizzando grafici, tabelle e report personalizzati per i diversi stakeholders aziendali;

  • Supporto alle decisioni strategiche - le informazioni fornite da un Data Analyst sono essenziali per aiutare i manager a prendere decisioni consapevoli, migliorare i processi interni e sviluppare strategie di crescita.

Quanto guadagna un Data Analyst?

La retribuzione di un Data Analyst può variare notevolmente in base all'esperienza, alle competenze, all'ubicazione geografica e al tipo di azienda in cui lavora. In generale, però, è una professione ben remunerata, infatti si stima uno stipendio medio annuo pari a 32.000 €, che può arrivare fino a 60.000 € e oltre per un Senior Data Analyst, soprattutto se lavora in grandi aziende internazionali.

 

Quale formazione è necessaria per diventare un Data Analyst?

Per diventare un Data Analyst, il primo passo è acquisire una solida formazione di base. La maggior parte delle aziende cerca candidati con una laurea in discipline come matematica, statistica, economia, ingegneria, informatica o altre aree affini. Tuttavia, non è raro trovare Data Analyst provenienti da percorsi umanistici, che abbiano poi acquisito le competenze tecniche necessarie attraverso corsi di formazione specifici o Master.

In particolare, il Master in Artificial Intelligence & Innovation Management, rappresenta un passaggio fondamentale per acquisire competenze avanzate e aumentare le opportunità di carriera.

 

Master in Artificial Intelligence & Innovation Management

Il Master in Intelligenza Artificiale offre una formazione che combina conoscenze tecniche di base con una comprensione profonda degli aspetti manageriali, legali, etici e sociali dell’IA. L’approccio multidisciplinare del percorso ti consente di comprendere le sfide e le opportunità di applicazione dell’IA in settori industriali differenti e in rapida evoluzione. Le competenze in uscita al termine del percorso formativo includono:

  • Comprensione dei fondamenti dell’Intelligenza Artificiale, conoscenza dei principali player, strumenti e piattaforme;

  • Sviluppo di competenze per integrare l'IA nelle strategie aziendali per migliorare l'efficienza, l'innovazione e la competitività;

  • Potenziamento delle abilità nel risolvere problemi complessi utilizzando l'IA, analizzando criticamente i risultati e adottando un approccio basato sull'evidenza;

  • Comprensione delle implicazioni etiche, sociali, legali e regolamentari legate all'implementazione dell'IA nelle organizzazioni e nella società.

Grazie all’esperienza e alle conoscenze condivise da esperti e manager di settori e funzioni aziendali differenti, ma accomunati dall’applicazione dell’IA, affronterai un viaggio d’apprendimento che prende le mosse dalla Digital Transformation, proseguendo con una introduzione all’IA, alla sua applicazione al servizio del Business, del Marketing, della Finanza, del HR, sino all’ interconnessione tra IA e Big Data. Il percorso termina con un approfondimento della cybersecurity, degli aspetti normativi e dell’impatto etico e sociale dell’IA sulle organizzazioni e sulla società più in generale.

 

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