I 10 migliori strumenti di data analytics per data analyst nel 2026

I 9 migliori strumenti di data analytics

Tenendo a mente i fattori sopra, ecco l'elenco dei 9 migliori strumenti di data analytics per data analyst.

1. Python

Primo in molte classifiche di popolarità tra i linguaggi di programmazione, Python è uno strumento imprescindibile per i data analyst. Python è un linguaggio open source estremamente versatile, con ampia applicabilità nell'industria della data science e in altre discipline, come lo sviluppo web e dei videogiochi. Puoi leggere di più su a cosa serve Python in un post dedicato.

Python può svolgere qualsiasi compito di data science, principalmente grazie al suo ricco ecosistema di librerie. Con migliaia di pacchetti potenti supportati da una grande community di utenti, Python può occuparsi di ogni tipo di operazione: dal preprocessing dei dati, alla visualizzazione e all'analisi statistica, fino al deployment di modelli di machine learning e deep learning.

Grazie alla sintassi semplice e leggibile, Python è spesso considerato uno dei linguaggi più facili da imparare per i principianti.

Tuttavia, quando si tratta di elaborare quantità di dati enormi, altri linguaggi e soluzioni, come Julia o Spark, possono offrire prestazioni ed efficienza migliori rispetto a Python.

Se vuoi diventare esperto in Python, DataCamp è qui per aiutarti. Nel nostro catalogo troverai molti corsi di Python per tutti i livelli. Dai un'occhiata al nostro Career Track Data Analyst with Python e preparati al tuo percorso di apprendimento su Python.

2. Programmazione R

Pur non essendo di tendenza quanto Python, R resta un'ottima opzione per i data analyst. Spesso presentato come il principale concorrente di Python, imparare uno (o entrambi) di questi due linguaggi è un passo fondamentale per diventare data analyst. Scopri di più nel nostro confronto tra Python e R.

R è un linguaggio open source, specifico di dominio, progettato esplicitamente per la data science e il calcolo avanzato. Molto popolare in finanza e nel mondo accademico, R è perfetto per manipolazione, elaborazione, visualizzazione dei dati, calcolo statistico e machine learning.

R ha una grande community di utenti e una vasta raccolta di librerie specializzate per analisi dei dati e machine learning. Tra le più note, quelle della famiglia Tidyverse, una collezione di pacchetti per la data science. Include dplyr per la manipolazione dei dati e il potente ggplot2, la libreria standard per la visualizzazione in R.

Rispetto a Python, i principianti possono trovare R più difficile e meno versatile. Tuttavia, se sei nuovo alla data science o vuoi aggiungere nuovi linguaggi al tuo arsenale, imparare R è una scelta perfetta. Esplora il nostro ricco catalogo di corsi R, tra cui il popolare Introduction to R, per affinare le tue competenze già da oggi. Puoi anche seguire il nostro career track Data Analyst with R.

3. SQL

Gran parte dei dati nel mondo è archiviata in database. SQL (Structured Query Language) è un linguaggio specifico di dominio che consente ai programmatori di comunicare con i database, modificarli ed estrarre dati. Una solida conoscenza di database e SQL è indispensabile se vuoi diventare data analyst.

Conoscere SQL ti permetterà di lavorare con diversi database relazionali, inclusi sistemi popolari come SQLite, MySQL e PostgreSQL.

Che tu scelga Python o R per iniziare il tuo percorso da data analyst, dovresti anche considerare di imparare SQL. Grazie alla sua sintassi dichiarativa e semplice, SQL è molto facile da apprendere rispetto ad altri linguaggi e ti sarà di grande aiuto lungo la strada.

Eppure, sebbene la sintassi di SQL sembri semplice e basilare, scrivere query avanzate può essere complicato, soprattutto quando si lavora con database grandi e complessi.

Vuoi iniziare con SQL? Dai un'occhiata al nostro career track Data Analyst in SQL per diventare un mago delle query.

4. Julia

Nonostante sia un linguaggio relativamente giovane –è stato rilasciato solo nel 2011– Julia ha già stupito il mondo del calcolo numerico.

Julia è un linguaggio di programmazione nuovo e interessante, concepito dalle fondamenta per essere ideale per il calcolo scientifico, il machine learning e il data mining. Julia raggiunge questo obiettivo racchiudendo la velocità di C, le capacità di programmazione generali di Python e la potenza statistica di R.

Negli ultimi anni, Julia ha guadagnato costantemente slancio, con sempre più professionisti dei dati che lo scelgono al posto di Python grazie alle sue prestazioni sorprendenti. Puoi leggere di più su a cosa serve Julia nella nostra guida dedicata.

Tuttavia, Julia non è ancora diffuso quanto linguaggi come Python e R. Ha una community più piccola e non dispone di tante librerie quanto i suoi principali concorrenti.

DataCamp sta lavorando sodo per aggiornare il suo catalogo con nuovi corsi su Julia. Per iniziare con questa stella nascente della data science, dai un'occhiata al nostro skill track Julia Fundamentals.

5. Excel

Microsoft Excel non ha bisogno di grandi presentazioni, lo conoscono tutti. Strumento classico nell'analisi dei dati, molti guru ne hanno previsto la fine negli ultimi decenni. Tuttavia, le previsioni non potrebbero essere più sbagliate. Nonostante l'ascesa di strumenti più flessibili e potenti, Excel è ancora la soluzione di riferimento per molte attività quotidiane di data analysis.

Excel combina funzionalità potenti con un'interfaccia intuitiva, rendendolo perfetto sia per data analyst esperti sia per utenti meno tecnici. È anche un ottimo strumento grazie alla sua integrazione fluida con lo stack Microsoft BI, incluso Power BI.

Excel è progettato specificamente per essere accessibile e facile da usare. Tuttavia, questo ha un prezzo: non è flessibile come altri strumenti come Python o R e alcune operazioni complesse potrebbero non essere così immediate.

Detto ciò, imparare Excel è una scelta intelligente, poiché è molto probabile che parte del tuo lavoro da data analyst coinvolga fogli di calcolo Excel. Consulta il nostro catalogo, dove puoi trovare corsi sull'argomento come Data Analysis in Excel, Data Preparation in Excel e Data Visualization in Excel.

6. Spark

Gli strumenti di data analytics tradizionali, come Python o R, possono non bastare quando si lavora con dataset enormi. Per elaborare dataset con milioni di righe ad alta velocità serve un set di strumenti diverso, con tecniche avanzate per garantire alte prestazioni.

Tra queste soluzioni, Apache Spark è probabilmente la più popolare. Spark è una piattaforma per il calcolo su cluster. Ti permette di distribuire dati e computazioni su cluster con più nodi (pensa a ogni nodo come a un computer separato). Suddividere i dati rende più semplice lavorare con dataset molto grandi, perché ogni nodo gestisce solo una piccola porzione di dati.

Un aspetto chiave di Spark è la sua integrazione con altri strumenti di data analytics, incluso Python. PySpark è il pacchetto Python che rende possibile la magia. Queste integrazioni facilitano l'avvio con Spark per i data analyst.

Vuoi imparare Spark? Il nostro corso Introduction to PySpark è un ottimo punto di partenza,

7. Power BI

Power BI è una soluzione di business analytics basata sul cloud che ti consente di combinare diverse fonti di dati, analizzarle e presentare l'analisi tramite visualizzazioni, report e dashboard.

Secondo il Magic Quadrant di Gartner, Power BI di Microsoft è il leader del settore nelle soluzioni BI. Power BI semplifica l'accesso ai dati su quasi qualsiasi dispositivo, dentro e fuori l'organizzazione.

Tra le sue funzionalità essenziali, Power BI include:

• Connettività diretta a Excel e integrazione semplice con altri prodotti Microsoft
• Capacità di comprimere i dati ed estrarre insight da grandi dataset
• Possibilità di personalizzazione usando R e Python
• Uso di Power Query per importare, filtrare e trasformare i dati
• Un'esperienza utente adattiva e intuitiva.

Tuttavia, come per Excel, a volte Power BI sacrifica la flessibilità in nome dell'accessibilità. Alcune operazioni possono risultare difficili e le funzionalità in certe aree possono essere limitate. Inoltre, nonostante l'interfaccia intuitiva, Power BI può essere complesso, soprattutto quando lo si usa insieme ad altri strumenti correlati.

Ogni aspirante data analyst dovrebbe padroneggiare almeno uno strumento BI. Power BI è senza dubbio uno dei migliori candidati. DataCamp offre molto materiale sullo strumento, che va dal nostro corso Introduction to Power BI ad argomenti più avanzati, come il corso Reports in Power BI.

8. Tableau

Fondata nel 2003 alla Stanford University, Tableau è un potente e popolare strumento di data visualization che permette di analizzare dati da più sorgenti contemporaneamente.

Tableau è uno degli strumenti BI best-in-class. È usato dalle aziende leader per estrarre insight da enormi quantità di dati grezzi. Grazie alla sua piattaforma intuitiva e potente, sia utenti tecnici che non tecnici possono creare dashboard e worksheet visuali.

Per molti aspetti, Tableau offre le stesse capacità di Power BI. Tuttavia, è considerato più complesso per i principianti. Quindi, se ti interessa solo costruire grafici semplici, è meglio optare per soluzioni meno complesse. Inoltre, un importante svantaggio di Tableau è l'assenza di una versione gratuita: per usarlo serve un abbonamento piuttosto costoso.

Detto ciò, molte organizzazioni scelgono Tableau per le sue capacità uniche e potenti. Scopri questo straordinario strumento con il nostro corso Introduction to Tableau e il corso Creating Dashboard in Tableau.

9. DataLab

Il lavoro di un data analyst non sarebbe possibile senza gli IDE (Integrated Development Environments). Questi strumenti di coding offrono interfacce potenti e intuitive che rendono più semplice scrivere, fare debug e testare il codice.

Esistono molti IDE popolari, come JupyterLab o RStudio, ma non vogliamo perdere l'occasione per parlarti di DataLab, la soluzione di DataCamp.

Progettato con in mente la democratizzazione dei dati, DataLab è uno strumento prezioso per la collaborazione dei team e l'apprendimento organizzativo in vari settori.

Con il nuovo AI Assistant, DataLab punta a rendere la data science ancora più accessibile e produttiva per i suoi utenti. Tra le funzionalità chiave dell'AI Assistant c'è il pulsante "Fix Error", che non solo corregge gli errori di codice ma li spiega anche, permettendo agli utenti di imparare ed evitare di ripeterli.

La funzione "Generate Code" permette di generare codice a partire da richieste in linguaggio naturale e rispondere a domande chiave su un dataset. Inoltre, l'AI Assistant fornisce suggerimenti intelligenti basati sul codice esistente e sul contesto, rendendo la scrittura del codice più smart ed efficiente.

Disponibile sia nei piani gratuiti che in quelli a pagamento di DataLab, l'AI Assistant promette un'integrazione più fluida nello stack di strumenti dei data scientist moderni, consentendo a chiunque lavori con i dati di prendere decisioni informate. Puoi iniziare a usare DataLab gratuitamente.

10. Google BigQuery

Google BigQuery è un data warehouse completamente gestito e serverless che consente l'analisi scalabile di grandi dataset. Fa parte di Google Cloud Platform ed è progettato per query ad alta velocità su grandi volumi di dati.

BigQuery è particolarmente utile per le organizzazioni che analizzano rapidamente ed efficientemente dataset massivi senza dover gestire l'infrastruttura sottostante.

BigQuery è particolarmente prezioso per le aziende che si occupano di analisi dati su larga scala, soprattutto quelle che già utilizzano i servizi Google Cloud. Tuttavia, i costi possono accumularsi in base alla quantità di dati elaborati, quindi è importante gestire le query in modo efficiente per ottimizzare le spese.

Aggiungere questi strumenti alla tua cassetta degli attrezzi può aiutarti ad affrontare una gamma più ampia di attività di analisi, soprattutto in ambiti specializzati o quando si gestiscono elaborazioni su larga scala.

Consulta il nostro corso Introduction to BigQuery per saperne di più su questo straordinario strumento. 

Trend futuri negli strumenti di data analytics

Nel settore della data science tutto evolve rapidamente. Anche una piccola innovazione può cambiare completamente il panorama tecnologico. Gli strumenti e le soluzioni che oggi sembrano mainstream potrebbero diventare obsoleti domani, man mano che tecnologie emergenti con nuove e potenti capacità raggiungono il mercato.

Questo è chiaramente illustrato dalla rivoluzione dell'AI seguita al lancio di ChatGPT. Con le loro capacità impressionanti, ChatGPT e le molte altre tecnologie di AI generativa basate su large language model stanno cambiando rapidamente il modo in cui si concepiscono data science e sviluppo software.

Questi strumenti diventeranno presto una parte essenziale della cassetta degli attrezzi del data analyst. Quindi, impararli è fondamentale. Per fortuna, su DataCamp sei coperto. Stiamo lavorando sodo per offrirti corsi e materiali di altissimo livello per orientarti nella rivoluzione dell'AI, incluso il nostro popolare corso Generative AI Concepts e lo skill track AI Essentials.

Considerazioni finali

Diventare data analyst è una delle scelte migliori per chi è interessato alla data science. Imparare gli strumenti di data analytics giusti sarà una parte centrale del tuo percorso. Possiamo solo augurarti buon viaggio e sperare che i nostri corsi, tutorial, cheat sheet e altri materiali possano aiutarti.

Ecco un elenco dei nostri consigli per iniziare:

Data Analyst with Python

Questo track parte dalle basi del linguaggio Python per l'analisi dei dati. Dopo aver coperto i fondamenti, approfondirai tecniche di data wrangling e data visualization.

Imparerai anche a reperire dati da diverse fonti, come web, database e file JSON. Infine, questo track offre una panoramica delle tecniche di analisi esplorativa dei dati e sviluppa competenze su database relazionali e concetti di SQL.

Data Analyst with R

Questo track 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 il track su Python, il corso aiuta a costruire una comprensione intermedia di competenze da data analyst, come reperimento, manipolazione e visualizzazione dei dati.

Data Analyst with SQL

Questo career track aiuta a sviluppare una comprensione approfondita di SQL Server, dei concetti di database relazionali, del loro design e dell'ottimizzazione delle prestazioni.