Data Analyst vs Data Scientist: una guida comparativa per il 2026

L’avvento di Internet e l’uso crescente della tecnologia hanno portato a un aumento esponenziale dei volumi di dati. Il crescente affidamento delle aziende sulle decisioni basate sui dati le ha spinte a contendersi i migliori talenti per reperire in modo efficiente dati da fonti pertinenti e affidabili, conservarli e usarli per il proprio business.

Man mano che le aziende continuano a investire molto non solo nell’implementazione della propria infrastruttura dati, ma anche nell’acquisizione dei giusti talenti, i ruoli di data analyst e data scientist sono emersi come i due più popolari. La loro popolarità deriva dall’enorme domanda di questi specialisti dei dati in quasi tutti i settori.

Capire le differenze tra data analyst e data scientist

La distinzione tra un data analyst e un data scientist deriva dalla natura del lavoro che svolgono. Per un data analyst, il profilo è principalmente esplorativo, in contrasto con un profilo di lavoro sperimentale tipico del data scientist.

La distinzione tra un data analyst e un data scientist deriva anche dal livello di competenza nell’uso dei dati. Tra i due, un data scientist dovrebbe avere maggiore dimestichezza con tecniche di programmazione avanzate e strumenti di calcolo. Inoltre, un data scientist dovrebbe essere più abile nello sviluppo di modelli e algoritmi. Capire i diversi modi in cui le aziende utilizzano i dati può aiutare a chiarire ulteriormente i rispettivi ruoli. 

• Analisi descrittiva: Le soluzioni analitiche di questa categoria rispondono al Cosa e al Perché dei problemi di business. Forniscono insight azionabili comprendendo pattern, trend e anomalie nei dati storici. Per esempio, identificare il cambiamento nell’engagement dei clienti nel corso degli anni e le relative cause può essere risolto con l’analisi descrittiva.
• Analisi predittiva: Come suggerisce il nome, questa categoria di soluzioni utilizza modelli di machine learning per stimare il futuro sulla base dei trend passati. Per esempio, calcolare la probabilità di cross-selling di un prodotto a un cliente in base al suo coinvolgimento storico rientra nell’analisi predittiva.
• Analisi prescrittiva: L’analisi prescrittiva usa i risultati dell’analisi descrittiva e predittiva per formulare strategie di business migliori. Ancora una volta, utilizzando l’engagement storico e la probabilità di cross-selling, l’azienda può identificare il mix di prodotti ideale per i clienti.

Un data analyst impiega la analisi descrittiva per riportare i fatti e talvolta fornisce analisi prescrittiva sotto forma di raccomandazioni basate su questi insight. Un data scientist copre l’intero percorso dell’analisi, concentrandosi principalmente sull’analisi predittiva e generando valore per le organizzazioni attraverso i dati. 

Data Analyst vs Data Scientist: confronto tra ruoli e responsabilità

Un data analyst può avere molti altri titoli, come strategist, business intelligence analyst, market intelligence analyst o consultant, o competitive intelligence analyst. Indipendentemente dal titolo preciso, a un data analyst di solito si chiede di fornire insight interrogando volumi di dati (per lo più strutturati) e poi convertirli in report significativi per vari stakeholder. Il ruolo riguarda quindi soprattutto l’individuazione di pattern nei dati, la generazione di visualizzazioni e la comunicazione degli insight agli stakeholder di business. Scopri di più su come diventare data analyst o come diventare data scientist nei nostri articoli dedicati. 

Al contrario, un data scientist svolge attività che rientrano nell’ambito dell’analisi predittiva e prescrittiva. Per esempio, prendendo il caso di un servizio di ride-hailing, un data analyst analizzerebbe l’impatto storico che una promozione ha avuto sull’attività. Un data scientist, invece, potrebbe lavorare su un algoritmo di matching che abbina nel modo più efficiente driver e passeggeri. 

Ciclo di vita di progetto di un data analyst e di un data scientist

Data Analyst

Di seguito, in dettaglio, come appare tipicamente il ciclo di vita di un progetto gestito da un data analyst.  

1. Estrazione dei dati: L’estrazione è limitata a dataset più piccoli, poiché i data analyst si concentrano principalmente su scenari di business specifici.
2. Pulizia e preparazione dei dati: Una volta estratti, i dati vengono elaborati e riassunti sotto forma di visualizzazioni che evidenziano in modo intuitivo fatti sottostanti, trend emergenti e anomalie. 
3. Esplorazione dei dati: In questa fase, l’analyst inizia a esplorare le ragioni dietro i vari trend e le anomalie osservati durante la preparazione dei dati. 
4. Visualizzazione e reporting: Successivamente, l’analyst prepara dashboard intuitive e report gestionali con commenti di business e li condivide con gli stakeholder finali. Spesso, per questo scopo si usano strumenti di business intelligence self-service come Tableau e Power BI.

Data Scientist

Il flowchart seguente dettaglia le varie fasi di un progetto gestito da un data scientist.

1. Estrazione dei dati: È un passaggio comune a data analyst e data scientist. Tuttavia, per i data scientist le fonti non si limitano a un insieme di piccole tabelle, ma sono per lo più vaste. In questi casi, data scientist e data engineer lavorano insieme.
2. Pulizia dei dati: In questa fase, il data scientist dedica molto tempo a sviluppare una visione approfondita dei dati, capire i problemi sottostanti, identificare anomalie e, infine, pulire i dati per le fasi successive.
3. Feature engineering: Prima di iniziare a lavorare su modelli predittivi, si esegue il feature engineering. È il processo che, a partire dai dati puliti, crea variabili che si prevede abbiano un maggiore potere predittivo sull’outcome target. Per esempio, per costruire un modello che predica la probabilità che un individuo sviluppi il diabete, il BMI può essere usato come input aggiuntivo oltre ad altezza e peso. Qui, il BMI è una feature ingegnerizzata calcolata usando altezza e peso.
4. Sviluppo del modello con tecniche AI/ML: I dati vengono poi forniti a un algoritmo di machine learning per produrre previsioni. Esiste un’ampia gamma di algoritmi di machine learning con diversi gradi di complessità e casi d’uso. Leggi questa guida per le distinzioni tra i vari tipi di algoritmi di machine learning.  
5. Test del modello: In questa fase, un data scientist valida gli output del modello. Se i risultati non sono soddisfacenti, rivede i parametri e li regola per ottenere l’esito desiderato. Tuttavia, se la messa a punto non funziona, il data scientist torna al tavolo da disegno e valuta di riprogettare le feature per supportare i build successivi.
6. Messa in produzione del modello: Dopo sviluppo e tuning, i team di software engineering e data engineering collaborano per creare pipeline di modelli pronte per la produzione. Questo consente un’integrazione fluida con la pipeline dati. Come step finale, lavorano per formalizzare e distribuire il codice in produzione.

Ora che abbiamo una visione dei ruoli e delle responsabilità di data analyst e data scientist, la domanda successiva è: quali competenze ti preparano meglio per intraprendere uno di questi ruoli? Ecco una guida comparativa sui requisiti di skill.

Data Analyst vs Data Scientist: confronto delle competenze

I requisiti di competenza per entrambi i ruoli sono molto simili. Tuttavia, il livello di padronanza di ciascuna competenza varia notevolmente. La tabella seguente elenca le otto competenze chiave e il livello di padronanza atteso da un data analyst e da un data scientist:

Data Analyst

Il ciclo di vita di un progetto per un data analyst prevede tipicamente due fasi: generazione degli insight e comunicazione degli insight. Vediamo i requisiti di competenza per ciascuna fase:

• Generazione degli insight: Per produrre insight azionabili e di impatto, i data analyst dovrebbero avere adeguata conoscenza del dominio per esplorare i dati in modo efficace. Una competenza insufficiente nell’uno o nell’altro implica un’errata comprensione dei problemi di business e può potenzialmente portare a risultati fuorvianti. Dato il panorama tecnologico attuale nelle organizzazioni, l’analisi esplorativa richiede che gli analyst siano competenti in linguaggi come SQL, Python e R. Dovrebbero saper scrivere codice in modo efficiente nel paradigma della programmazione funzionale. Pertanto, una buona conoscenza pratica di questi linguaggi, almeno per svolgere al meglio le operazioni di data wrangling, è sufficiente. La padronanza del data engineering può aiutare significativamente i data analyst a ridurre la dipendenza dai team dati: un grande vantaggio.
• Comunicazione degli insight: Saper comunicare e presentare efficacemente gli insight agli stakeholder senior è una competenza importante. Per essere efficaci, una buona padronanza di strumenti di visualizzazione come Tableau e Power BI è molto utile per un data analyst. Poiché la comunicazione degli insight avviene di solito tramite presentazioni e dashboard, raramente a un data analyst viene richiesto di mettere in produzione il codice. Di conseguenza, gli aspetti di software engineering passano generalmente in secondo piano.

Data Scientist

Anche se i problemi di business affrontati dai data scientist sembrano vari, in linea generale i progetti coinvolgono la costruzione di modelli predittivi e la loro messa in produzione. Le competenze richieste per svolgere queste attività sono le seguenti:

• Modellazione predittiva: Oltre a essere esperto in esplorazione dei dati e conoscenza del dominio, un data scientist dovrebbe avere una buona padronanza di varie tecniche di modellazione e relativi algoritmi. È quindi necessaria un’elevata competenza in linguaggi open source come Python e R. L’uso di strumenti di visualizzazione è un prerequisito per condividere gli esiti dei modelli con i vari stakeholder. Inoltre, un data scientist deve saper estrarre i dati all’occorrenza e comunicare efficacemente i requisiti della data pipeline al team di engineering. Per questo, le skill di data engineering sono imprescindibili.
• Messa in produzione dei modelli: In genere, l’output dei modelli viene inviato a un sistema front-end accessibile agli utenti in prima linea. Per garantire un’integrazione senza attriti, da un data scientist ci si aspetta lo sviluppo di API RESTful, feed JSON e altri servizi web. Tutto il codice scritto durante lo sviluppo del modello e delle API deve essere pronto per la produzione. È dunque necessaria una conoscenza pratica del software engineering, a supporto della comprensione della programmazione a oggetti.

Data Analyst vs Data Scientist: percorsi formativi

Questa sezione offre una panoramica delle qualifiche che di solito hanno un data analyst e un data scientist, delle loro aree di studio e di alcuni trend emergenti. 

Confronto delle qualifiche

Secondo il Burtch Works Study 2023, il livello di istruzione di un data analyst e di un data scientist influisce in modo significativo sugli stipendi, un risultato che verrà confermato nella sezione successiva sulle prospettive di settore per i due ruoli.

Fonte: Burtch Works Study 2023

Nel 2021, tra tutti i data scientist intervistati, il 49% possedeva un dottorato. Tuttavia, solo il 19% dei data analyst intervistati aveva un dottorato. 

Fonte: Burtch Works Study 2021

Sebbene l’informatica sia emersa come l’area di studio più popolare per i data scientist, l’ingegneria sta gradualmente guadagnando terreno in termini di popolarità tra i due ruoli.

Trend chiave

Secondo le ricerche del Burtch Works Study 2021, i principali trend demografici emersi per la data science e l’analytics sono:

• Il numero di professionisti con dottorato ha mostrato un aumento significativo rispetto agli anni precedenti, in cui si notava una preferenza per programmi di laurea triennale o magistrale. Per esempio, nel campione dei data scientist, chi aveva un dottorato è passato dal 43% nel 2020 al 48% nel 2021. 
• Molti professionisti esperti di analytics con dottorato e accademici disponibili a intraprendere ruoli aziendali stanno emergendo come i nuovi favoriti per le posizioni in data science, in grado di convertire le loro ricerche approfondite in applicazioni di business. 
• I tradizionali MBA in data science e analytics hanno lasciato spazio a programmi come MS in Business Analytics o MS in Data Science, che hanno un focus quantitativo molto più elevato. Tra i data scientist, i titoli in ambito business sono scesi dal 12% nel 2019 all’8% nel 2021

Man mano che studenti e professionisti si orientano verso corsi avanzati per aggiornarsi e riqualificarsi, i corsi online rappresentano un’ottima opportunità che può integrare certificazioni professionali al di fuori del contesto universitario tradizionale.  

Corsi di Data Analytics e Data Science 

Data la chiara distinzione tra ruoli e responsabilità di un data analyst e di un data scientist, DataCamp offre percorsi di carriera per entrambi, pensati per soddisfare le rispettive esigenze di competenze.

Percorsi di carriera per Data Analyst 

Data Analyst con Python (Contenuti del corso: 62 ore)

Questo percorso parte dalle basi del linguaggio Python per l’analisi dei dati. Dopo le basi, approfondisce le tecniche di data wrangling e di visualizzazione. Imparerai anche a reperire dati da diverse fonti, come web, database e file JSON. Inoltre, il percorso offre una panoramica delle tecniche di analisi esplorativa e potenzia le competenze su database relazionali e SQL.

Data Analyst con R (Contenuti del corso: 77 ore)

Questo percorso si concentra sulle competenze principali richieste ai data analyst che lavorano con il linguaggio R. Offre contenuti completi che coprono i pacchetti R più usati, come tidyverse, ggplot e dplyr. Come nel percorso Python, il corso aiuta a sviluppare una comprensione intermedia delle competenze da data analyst come reperimento, manipolazione e visualizzazione dei dati. 

Data Analyst con SQL (Contenuti del corso: 41 ore)

Questo percorso di carriera aiuta a sviluppare una conoscenza approfondita di SQL Server, dei concetti di database relazionali, del loro design e dell’ottimizzazione delle prestazioni.

Percorsi di carriera per Data Scientist

I percorsi per data scientist sono disponibili in Python e R. Aiutano l’apprendente ad approfondire gli aspetti di software engineering di Python come la programmazione a oggetti. Offrono anche una panoramica di statistica e delle tecniche di machine learning supervisionato e non supervisionato. I percorsi propongono inoltre casi di studio a ogni traguardo per dare un’esposizione pratica a problemi reali.

Data Scientist con Python (Contenuti del corso: 88 ore)

Questo corso accompagna l’apprendente in un percorso da principiante a data scientist esperto. Oltre a introdurre Python per reperire, manipolare e visualizzare dati, offre una panoramica dei paradigmi di programmazione funzionale e a oggetti. Il corso fornisce una comprensione approfondita degli algoritmi di machine learning nelle categorie supervisionato, non supervisionato e clustering. Oltre ai concetti di data science, l’apprendente affronta sfide progettuali reali attraverso casi di studio pertinenti.

Data Scientist con R (Contenuti del corso: 88 ore)

Per i data scientist che lavorano con R, questo percorso approfondisce il linguaggio e introduce l’approccio di programmazione funzionale. Include anche un’introduzione dettagliata ad algoritmi di machine learning come regressione, classificazione e clustering, tra gli altri.

Programmi di certificazione professionale

Le seguenti certificazioni aiutano a colmare il gap di competenze nei dati presente nel mercato del lavoro. Assicurano che la competenza giusta incontri l’opportunità giusta: i learner possono mostrare le proprie skill e i datori di lavoro assumere con maggiore fiducia. I programmi validano l’abilità del learner in diverse aree chiave, tra cui gestione dei dati, analisi esplorativa, sperimentazione statistica, sviluppo di modelli, coding per ambienti di produzione, comunicazione e reporting. Feedback di esperti e sessioni di mentoring aiutano inoltre ad acquisire sicurezza per essere pronti al lavoro. DataCamp offre due certificazioni, una per data scientist e una per data analyst. 

La certificazione professionale Data Scientist di DataCamp prevede quattro fasi:

1. Valutazioni a tempo: si determina la padronanza del learner in argomenti come programmazione e machine learning.
2. Coding Challenge: si mettono alla prova le skill di coding in R o Python usando dataset reali.
3. Case study: i learner presenteranno i propri risultati proprio come farebbero nel lavoro quotidiano da data scientist.
4. Certificazione: completate le tre fasi sopra, il learner riceverà un certificato e l’accesso al team Career Services.

La certificazione professionale Data Analyst di DataCamp prevede cinque fasi:

1. Fondamenti di Data Analytics: in questa sezione verrai testato sulla comprensione degli approcci analitici core attesi da un Data Analyst professionista.
2. Analisi esplorativa: affronta un problema, trova i dati giusti e formattali in modo efficace tramite una sfida di coding in SQL e Python o R.
3. Coding Challenge: dimostra la tua capacità di pulire ed elaborare dati con una sfida pratica in SQL.
4. Case study: metti alla prova la tua capacità di analizzare e comunicare insight conducendo un case study registrato con il nostro team di certificazione. Dovrai analizzare un problema di business e poi presentare la tua soluzione a un pubblico definito.
5. Certificazione: completate le quattro fasi sopra, il learner riceverà un certificato e l’accesso al team Career Services.

Scopri di più sui programmi di certificazione di DataCamp qui:

Programmi di certificazione Data Scientist di DataCamp

Programma di certificazione Data Analyst di DataCamp

FAQ sulla certificazione DataCamp

Data Analyst vs Data Scientist: prospettive di settore

Il Burtch Works Study del 2021 analizza gli stipendi dei professionisti di data science e data analytics. Questo studio indica che lo scenario di assunzione per i team di data science e analytics è promettente. Riporta che il 73% dei team prevedeva assunzioni nel Q1/Q2 2021 rispetto al 67% di gennaio 2020. Inoltre, circa l’81% dei team prevedeva di assumere nel Q3/Q4 2021. Si tratta di un aumento significativo rispetto ai numeri della prima metà del 2021.

La tabella seguente riassume i trend salariali per data analyst e data scientist per livello. Questi trend riguardano sia il ruolo di individual contributor sia quello manageriale. I livelli offrono anche una panoramica di alto livello di come possono evolvere i percorsi di carriera di un data analyst e di un data scientist.

Fonte: Burtch Works Study 2021

Fonte: Burtch Works Study 2021

Un individual contributor è responsabile esclusivamente delle proprie performance. Il suo lavoro non richiede la gestione di un team. Un manager, invece, supervisiona anche il lavoro di altri dipendenti.

Punti chiave

Data analyst e data scientist sono simili perché lavorano entrambi intensamente con i dati; differiscono nel modo in cui li gestiscono. Alcuni parametri distintivi chiave includono il background formativo, la dimensione dei dati con cui lavorano e il livello di programmazione che utilizzano. Anche se un data scientist ha maggiori probabilità di ottenere uno stipendio più alto, questo ruolo comporta anche responsabilità e aspettative maggiori.  Se sei ancora indeciso su quale percorso intraprendere, potresti iniziare provando uno o due corsi di ciascun percorso per farti un’idea più chiara del tipo di lavoro con i dati che preferisci.