Perché iniziare una carriera come Data Analyst?
Negli ultimi anni è aumentata la ricerca di come diventare data analyst. Il ruolo è sempre più popolare, il che non sorprende dato l’enorme volume di dati che creiamo nel mondo moderno.
Le aziende di tutti i settori hanno bisogno di specialisti in grado di sfruttare i dati, analizzarli, estrarne insight significativi e data-driven e usare tali insight per risolvere problemi di business chiave. Di conseguenza, ci sono diversi motivi per cui potresti considerare una carriera da data analyst:
- La domanda di ruoli. Il mercato del lavoro per i data analyst è in forte crescita e non mostra segni di rallentamento. I dati del Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti suggeriscono che il numero di posti per gli operations research analyst crescerà del 23% tra il 2023 e il 2033. Se cerchi una carriera a prova di futuro, questa potrebbe essere quella giusta.
- Lo stipendio. I ruoli da data analyst sono generalmente ben retribuiti, con stipendi medi negli USA intorno a 68.104 $ a novembre 2024.
- Soddisfazione lavorativa. In generale, i data analyst sono piuttosto soddisfatti del proprio lavoro, secondo i dati di PayScale, con una media di 3,9 su 5 stelle.
Come diventare Data Analyst
Di seguito abbiamo delineato come diventare data analyst da zero. In gran parte si presume che tu stia arrivando alla professione da neofita, anche se molte cose saranno pertinenti anche a chi ha già alcune basi.
Quanto tempo serve per diventare analyst dipende molto dall’individuo. Chi ha poca conoscenza ed esperienza pregresse può padroneggiare le competenze in pochi mesi. Per altri, serviranno diversi anni di studio.
Tuttavia, essenzialmente ti serviranno diversi ingredienti per prosperare nel settore, tra cui:
- Una naturale curiosità per i dati
- Linguaggi e competenze chiave di programmazione
- Un portfolio di progetti rilevanti
- Un curriculum scritto a dovere
- Profili convincenti su LinkedIn e siti simili
- Networking con altri specialisti dei dati
Passo 1: Impara le competenze essenziali di data analysis
Parti dalle basi della data analysis
Si pensa spesso che per iniziare a imparare la data analysis servano ottime basi in matematica, statistica o programmazione. Sebbene sia vero che un background in questi campi fornisce una solida base tecnica, non significa che una carriera nell’analisi dei dati sia preclusa a chi proviene da altri percorsi formativi e professionali.
Imparare ad analizzare i dati richiederà studio intenso, dedizione e molta pratica. Dovrai mantenere un certo ottimismo anche quando ti senti bloccato, stanco, scoraggiato o non vedi progressi.
Un aspirante data analyst dovrebbe essere creativo e curioso verso i dati, avere una mentalità esplorativa, saper pensare in modo analitico, saper lavorare sia in autonomia che in team ed essere disposto a dedicare il tempo e l’impegno necessari. Tutte qualità che contribuiranno al tuo successo.
Vorrai iniziare padroneggiando alcune competenze di base dell’analisi dei dati, come i fondamenti di statistica, che includono argomenti come misure di tendenza centrale e dispersione, distribuzioni di probabilità e test d’ipotesi.
Puoi anche partire da aspetti come l’analisi dei dati nei fogli di calcolo per fare pratica con raccolta e pulizia, e imparare come funziona l’analisi esplorativa dei dati in Power BI e in altri strumenti.
Scegli un linguaggio di programmazione da imparare
I data analyst in genere lavorano con diversi linguaggi di programmazione, quindi non esiste una scelta giusta o sbagliata. In sostanza, dovrai padroneggiare SQL per interrogare e manipolare database, e poi scegliere tra R e Python come prossimo linguaggio.
Puoi trovare un confronto tra Python e R per la data analysis in un post dedicato. Puoi anche imparare a diventare data analyst con R o con Python con i nostri percorsi.
In sostanza, a questo punto imparerai a importare, pulire, manipolare e visualizzare i dati con il tuo linguaggio preferito. Scoprirai alcune librerie che ti aiuteranno in vari compiti e farai crescere le tue abilità di programmazione.
Passo 2: Ottieni una qualifica in data analysis
La maggior parte dei datori di lavoro vorrà vedere prove delle tue qualifiche in data analysis. Esistono vari percorsi e molto dipende dal tuo livello di istruzione attuale e dalla familiarità con l’argomento.
Per esempio, diverse università offrono lauree triennali e magistrali in data analytics, ma questa strada richiede un investimento significativo di tempo e denaro: dovrai dedicare 2-4 anni a tempo pieno e potrebbe costare tra 30.000 e 200.000 $.
Inoltre, se ti iscrivi a una triennale, dovrai soddisfare requisiti di corso al di fuori della data analytics. Una laurea non è necessaria per diventare data analyst, ma può certamente aiutare. Allo stesso modo, scegliere un bootcamp di data science è una scelta popolare, anche se ancora una volta il prezzo può essere piuttosto proibitivo per molti.
Imparare online con DataCamp ti dà la flessibilità di studiare ovunque tu sia, purché tu abbia un computer e una connessione internet. Inoltre, apprendere tramite un programma online è drasticamente meno costoso che all’università: per esempio, puoi completare il nostro Career Track per Data Analyst e la certificazione da data analyst in meno di un anno a una frazione del costo universitario, ottenendo comunque esperienza pratica e potendo persino certificarti completamente come data analyst.
| Percorso di qualifica | Pro | Contro |
|---|---|---|
| Laurea universitaria |
- Curriculum completo - Opportunità di networking - Credenziale riconosciuta |
- Richiede tempo (2-4 anni) - Costosa (30.000-200.000 $) - Può includere corsi non pertinenti |
| Bootcamp online |
- Curriculum mirato - Durata più breve (3-6 mesi) - Più accessibili |
- Meno riconosciuti di una laurea - Ritmo intenso - Networking limitato |
| Autoapprendimento (corsi online) |
- Orari flessibili - Ampia gamma di argomenti - Conveniente |
- Richiede autodisciplina - Le credenziali variano in base al provider - L’esperienza pratica dipende dal corso |
| Certificazioni |
- Convalida competenze specifiche - Rapide da completare - Ampiamente riconosciute |
- Possono richiedere esperienza pregressa - I costi possono sommarsi - Focus ristretto |
Un confronto dei diversi percorsi di qualifica per data analyst
Un programma di autoapprendimento online ideale include un curriculum esaustivo ed equilibrato che copra i temi e le tecniche più importanti di data analysis, insieme a numerose opportunità per metterle in pratica.
Quindi, se cerchi come diventare data analyst senza esperienza, il tuo percorso di apprendimento potrebbe essere simile a questo:
Passo 3: Esercita le tue competenze da Data Analyst
Una volta padroneggiate alcune competenze essenziali, dovrai iniziare a svilupparle in autonomia. Ci sono vari modi per farlo:
Lavora su progetti individuali
Avrai molte opportunità per mettere in pratica le nuove competenze svolgendo vari esercizi e completando i progetti di data analysis suggeriti dal tuo curriculum. Esercitarti e risolvere problemi fittizi o reali ti darà una solida base per la tua futura esperienza lavorativa.
In questa fase, avere accesso a dataset reali e puliti e a idee preselezionate da esplorare aiuta a mantenere vivo l’interesse nell’apprendimento ed evita le distrazioni di ulteriori ricerche o brainstorming. Puoi consultare la nostra gamma di progetti di data analytics per mettere alla prova le tue competenze.
Tuttavia, arriverà il momento di prepararti a un’esperienza lavorativa reale come data analyst e dovrai procedere con studi più avanzati: per “venderti” al meglio, vorrai dimostrare a un potenziale datore di lavoro la capacità di lavorare e fare ricerca in autonomia.
Pertanto, dovrai intraprendere progetti individuali in cui tutto sarà sotto la tua responsabilità: selezionare l’argomento, reperire i dati necessari, definire la direzione della tua ricerca, progettare la struttura del progetto, formulare e verificare ipotesi, comunicare efficacemente i risultati e delineare i passi successivi.
Di conseguenza, i progetti individuali richiedono solitamente molto più tempo di quelli guidati, ma ti aiuteranno a distinguerti quando ti candiderai per un lavoro.
Usa dataset gratuiti per progetti di data analysis
Non appena trovi un buon argomento da sviluppare nel tuo progetto, il passo successivo è trovare i dati pertinenti da esplorare. A questo scopo, esistono numerosi repository online che offrono una varietà di dataset gratuiti. Oltre ai progetti DataCamp, puoi usare:
- DataLab – Un ambiente di sviluppo integrato (IDE) online pre-caricato con dataset per scrivere codice, analizzare dati ed esercitare le tue competenze.
- Kaggle – Il sito più popolare che ospita migliaia di dataset gratuiti su vari argomenti, sia reali che sintetici.
- UCI Machine Learning Repository – Contiene dataset open source, per lo più puliti, ben strutturati e ben documentati.
- FiveThirtyEight – Qui trovi articoli interattivi data-driven su vari temi mainstream, oltre ai dataset usati per quegli articoli.
- Google Dataset Search – Un motore di ricerca basato su keyword, proprio come la normale ricerca Google. Ospita più di 25 milioni di dataset pubblici gratuiti.
Passo 4: Crea un portfolio di progetti da Data Analyst
A questo punto, dovresti essere ben avviato verso il diventare data analyst. Tuttavia, per farti conoscere dai potenziali datori di lavoro, avrai bisogno di un portfolio dei tuoi lavori. Dai un’occhiata alla nostra guida completa su come costruire un portfolio di data science per ispirazione.
Quando entri nel mercato come data analyst entry-level, è comprensibile che il tuo portfolio iniziale contenga principalmente progetti capstone guidati dal tuo bootcamp online o lavori universitari correlati ai dati. In questa fase è anche perfettamente normale e previsto avere molti progetti di bootcamp su concetti diversi, che mostrino una varietà di strumenti e tecniche.
Tuttavia, vuoi usare il tuo portfolio per far emergere le tue passioni e i tuoi interessi. Racconta una storia su come si sono sviluppate le tue competenze e dove risiede la tua expertise. Vuoi dimostrare sia le competenze tecniche sia le soft skill e progettarlo in modo che coinvolga i lettori.
Idealmente, evita i progetti “fotocopia” che hanno tutti e concentrati invece su quelli che hai completato e che trovi più interessanti. Più sviluppi il tuo portfolio, più potrai rimuovere i progetti generici e dal respiro troppo ampio.
Cosa includere nel tuo portfolio da data analyst
Anche se non esiste una formula precisa, puoi pensare di includere alcuni dei seguenti elementi nel tuo portfolio mentre lavori per diventare data analyst:
- Progetti di data cleaning. Mostra che sai preparare dati grezzi per l’analisi.
- Progetti di Exploratory Data Analysis (EDA). Dimostra la tua capacità di riassumere e visualizzare i dati.
- Progetti di analisi statistica o machine learning. Dimostra le tue abilità nel trarre insight o fare previsioni a partire dai dati. Dai un’occhiata alla nostra guida sui progetti di machine learning per maggiori informazioni.
- Progetti di business analysis. Metti in evidenza la tua comprensione di come le decisioni data-driven influenzano le metriche di business.
- Soft skill. Includi presentazioni o report che hai scritto per mettere in mostra le tue capacità comunicative.
Quando ti senti pronto a esplorare una specifica area di business, puoi iniziare a concentrarti sull’acquisizione di conoscenza del dominio e a realizzare progetti individuali legati a quello specifico ambito.
Puoi mantenere il tuo portfolio di progetti di analisi dati su DataLab, GitHub o Kaggle gratuitamente. Non sono le uniche piattaforme gratuite per ospitare tali portfolio, ma queste sono molto popolari e sono la scelta migliore per uno specialista entry-level perché garantiscono buona visibilità ai tuoi progetti. Potresti anche considerare di creare un sito personale.
Passo 5: Inizia a candidarti per lavori entry-level da Data Analyst
Quando ti senti sicuro delle tue capacità e del tuo portfolio, è il momento di pensare a come trovare lavoro come data analyst. Ecco alcuni consigli:
Assicurati di avere le competenze richieste
Prima di iniziare la ricerca, potresti voler fare una rapida revisione delle tue competenze da data analyst e confrontarle con i requisiti per questo ruolo nel mercato attuale.
Un buon punto di partenza è dare un’occhiata alle descrizioni di diverse posizioni per data analyst e annotare le competenze oggi più richieste. Puoi consultare i nostri template di curriculum per data analyst per trarre ispirazione.
Per ottenere un lavoro come data analyst, ecco le competenze tecniche di base che le aziende di solito si aspettano di vedere:
- Python o R (soprattutto le loro librerie specializzate per l’analisi dei dati)
- SQL
- Command line
- Statistica
- Data cleaning e wrangling
- Data analysis
- Data visualization
- Web scraping
- Debugging
- Data storytelling
- Gestione di dati non strutturati
Se l’elenco sopra ti sembra travolgente, non scoraggiarti; probabilmente non avrai bisogno di tutte queste competenze per ogni lavoro da data analyst. Di solito, ogni azienda cerca un set diverso di abilità in un candidato idoneo.
Il modo migliore per scoprire i requisiti specifici di un determinato datore di lavoro è leggere la relativa job description. Se a questo punto senti di non avere alcune competenze cruciali, considera di fare upskilling.
Infine, non dimenticare che ci sono anche importanti soft skill per i data analyst:
- Pensiero analitico
- Multitasking
- Curiosità
- Creatività
- Capacità di comunicazione
- Flessibilità
- Capacità di lavorare sia in autonomia che in team
- Decision making
- Conoscenza del dominio di business
Crea un curriculum professionale da data analyst
Ora è il momento di scrivere il tuo curriculum. A prima vista può sembrare un compito facile. In realtà, vale la pena dedicare tempo ed energia per costruire un CV convincente e professionale che catturi l’attenzione dei recruiter. Potresti trovare utile questo articolo: Consigli per costruire il tuo curriculum da data scientist.
Sebbene questo articolo parli soprattutto di creare un CV per il ruolo di data scientist, la maggior parte dei consigli è applicabile a qualsiasi altra professione legata ai dati. Riassumiamo brevemente i suggerimenti più importanti:
- Fai stare il tuo CV in una pagina.
- Scegli un template appropriato. Puoi crearlo da zero o usare un builder online con vari modelli. Puoi considerare le seguenti risorse: Resume, Zety, Resume Builder, Canva, CakeResume, VisualCV, ResumeCoach.
- Crea il tuo CV “master”. Può essere una versione lunga e molto dettagliata, con molte pagine e punti elenco. Qui puoi includere tutta la tua esperienza lavorativa (anche esperienze non correlate se stai cambiando carriera), studi, progetti, competenze tecniche e soft skill e altre informazioni rilevanti. Puoi usare questa versione come base per le candidature a qualsiasi posizione da data analyst.
- Personalizza il tuo CV da data analyst per ciascuna job description a cui ti candidi. Leggi attentamente la descrizione, individua i requisiti che l’azienda cerca in un candidato e integra/evidenzia nel CV le competenze e le keyword necessarie. Considera una rapida analisi SWOT per mettere in risalto i tuoi punti di forza e colmare eventuali lacune. Inoltre, esplora il sito dell’azienda (mission, valori e prodotti) e fai riferimento a queste informazioni nel CV per mostrare che sei la persona giusta.
- Sii conciso ma informativo.
- Usa un linguaggio semplice ma efficace.
- Controlla errori e refusi.
- Valuta di includere le seguenti sezioni:
- Informazioni di contatto
- Obiettivo
- Esperienza lavorativa
- Progetti
- Competenze
- Istruzione
L’ordine delle ultime quattro sezioni dipende dalla tua reale esperienza rilevante e, quindi, da ciò che vuoi mettere in evidenza per primo.
Sviluppa i tuoi profili online
Il tuo profilo professionale su LinkedIn/Kaggle/Medium/GitHub o altri canali pertinenti dovrebbe essere in linea con il tuo CV da data analyst o persino rappresentarne una versione in miniatura. L’obiettivo principale è far capire a chi ti legge che sei un data analyst, anche se non hai ancora una vera esperienza lavorativa nel settore.
In altre parole, devi promuoverti e creare un brand personale unico per entrare nel mercato del lavoro competitivo dell’analisi dei dati.
Ecco alcuni consigli utili:
- Mantieni aggiornati il profilo professionale e il portfolio dei progetti.
- Nel titolo, scrivi Data Analyst invece della tua professione attuale, se stai cambiando carriera. Evita di aggiungere la parola aspiring nel titolo.
- Includi la tua foto e magari una cover image a tema dati.
- Fornisci un modo professionale per contattarti.
- Includi eventuali licenze, certificazioni, competenze, risultati, referenze e link incrociati ad altri tuoi profili professionali.
Alcuni suggerimenti per scrivere un CV efficace valgono anche qui. Sii conciso ma informativo, usa un linguaggio semplice ma efficace, controlla errori e refusi, verifica i tuoi contatti ed evita di indicare il livello delle tue competenze.
Ottieni una certificazione
Un ottimo modo per mostrare le tue competenze è con una certificazione da data analyst. Può dimostrare alle aziende che sai rispondere in modo efficace a domande critiche e fornire informazioni vitali agli stakeholder, oltre a visualizzare e comunicare i risultati in modo efficace.
Fai networking con altri professionisti dei dati
Dal momento che stai cercando di entrare in una sfera completamente nuova, devi iniziare a far crescere la tua rete professionale nel mondo dei dati. Creare un profilo convincente su LinkedIn, GitHub o simili è un ottimo primo passo.
Tuttavia, puoi essere ancora più proattivo unendoti a varie community o gruppi di dati, partecipando a meetup ed eventi/conferenze online e dal vivo, seguendo e collegandoti alle persone giuste sui social, commentando contenuti legati ai dati e pubblicando articoli su temi di data analysis.
Circondarti di professionisti dei dati può aiutare, e la community di DataCamp di appassionati di dati può offrire supporto e ampliare i tuoi contatti nel mondo dei dati.
Candidarsi alle posizioni da data analyst
Finalmente hai imparato come diventare data analyst ed è il momento di iniziare a candidarti per il tuo primo lavoro. Ci sono molte risorse per trovare opportunità, con portali generali come
LinkedIn, Indeed, Google for Jobs, SimplyHired, AngelList e Hired che pubblicano annunci.
Per job board più orientate ai dati, dai un’occhiata a DataCamp Jobs per trovare e conquistare il tuo ruolo dei sogni nei dati. Inoltre, ricorda che se ottieni la tua Data Analyst Certification tramite DataCamp, riceverai un supporto alla ricerca del lavoro su misura per le tue esigenze dal nostro team di career services.
Una volta ottenuto un colloquio, dovrai prepararti ad alcune domande da colloquio per data analyst, i cui dettagli trovi in un articolo a parte.
Contatta direttamente i potenziali datori di lavoro
In parallelo a questo approccio, puoi provare un metodo meno convenzionale, più dispendioso in termini di tempo ma anche più efficace: contattare direttamente le aziende di tuo interesse.
Per seguire questa strada, trova innanzitutto il loro sito ufficiale, esplora le pagine home e career e recupera i contatti. Leggi la loro mission e i valori, i servizi e i prodotti e qualsiasi altra informazione rilevante. Prova a capire come potresti essere il candidato ideale per quel datore di lavoro.
Una volta che hai un’idea più chiara del loro business, puoi inviare un’email con il tuo CV da data analyst personalizzato esattamente per quell’azienda, dimostrando che sei un fit perfetto. È davvero un modo sicuro per distinguerti agli occhi di quel particolare datore di lavoro.
Tieni buone evidenze e aggiusta la strategia lungo il percorso
Quando invii il tuo CV, sia su vari portali di lavoro sia direttamente a un’organizzazione, tieni traccia delle versioni inviate e dei relativi nomi delle aziende e job description.
Non scoraggiarti se non riesci a trovare subito un lavoro da data analyst. È assolutamente normale che il processo richieda tempo, e ricorda che i rifiuti sono un ostacolo inevitabile per la maggior parte delle persone. I fallimenti non dovrebbero frustrarti o farti perdere la speranza.
Continua a candidarti per nuove posizioni e a migliorare le tue competenze tecniche. Prova ad analizzare cosa potresti migliorare nel tuo CV, nel tuo portfolio o nel tuo processo di ricerca e apporta le modifiche del caso.
In caso di rifiuto, chiedi sempre un feedback e, se lo ricevi, cerca di trarre il massimo da queste informazioni rafforzando i tuoi punti di forza e lavorando su quelli deboli. Se segui tutti i suggerimenti di questo articolo, ottenere il tuo primo lavoro come data analyst sarà solo una questione di tempo, perseveranza e duro lavoro.
Rimani aggiornato sulle ultime tendenze nella data analytics
Il campo della data analytics cambia quasi quotidianamente e nel 2024 abbiamo visto diverse tendenze interessanti plasmare il settore:
- Strumenti basati sull’AI: AI e machine learning stanno trasformando la data analytics automatizzando la preparazione dei dati, scoprendo pattern e fornendo insight più velocemente che mai.
- AI generativa: Strumenti come i large language model (LLM) consentono analisi avanzate, come la creazione di modelli predittivi e di nuove soluzioni data-driven.
- Analisi in tempo reale: Le aziende si affidano sempre più all’elaborazione dei dati in tempo reale per decisioni immediate, soprattutto in ambiti come il rilevamento delle frodi e l’analisi del comportamento dei clienti.
- Self-service analytics: Gli strumenti di analytics aumentata rendono l’analisi accessibile anche agli utenti non tecnici, permettendo ai team in tutta l’organizzazione di prendere decisioni basate sui dati.
- Focus su etica e governance: Con più dati arrivano maggiori responsabilità. Le organizzazioni danno priorità a governance ed etica dei dati per garantire privacy e conformità.
- Edge analytics: Analizzando i dati vicino alla loro fonte (come i dispositivi IoT), le aziende riducono le latenze e aumentano l’efficienza per applicazioni sensibili al tempo.
Rimanendo aggiornati su queste tendenze, gli aspiranti data analyst possono posizionarsi per avere successo in un settore in rapida evoluzione.
Diventa Data Analyst con DataCamp
A questo punto dovresti sapere come diventare data analyst e cosa devi fare per trasformare il tuo obiettivo in realtà. In questo post abbiamo discusso:
- I prerequisiti per iniziare a imparare la data analysis
- Alcuni dei corsi di data analysis per far crescere le tue competenze in ogni fase del tuo percorso
- Come selezionare la qualifica ottimale
- Perché i progetti individuali sono così importanti per il tuo portfolio e dove cercare i dataset
- Altri progetti che possono essere aggiunti al tuo portfolio
- Le competenze tecniche e soft che le aziende cercano di solito in un data analyst
- Le sfumature e i trucchi per creare un CV eccezionale
- L’importanza della tua presenza online, visibilità e interazione con gli specialisti dei dati
- Dove e come cercare un lavoro e come restare ottimista e fiducioso durante le candidature
Con tutte queste informazioni a portata di mano, è il momento di iniziare a imparare oggi stesso.
