Le 10 migliori carriere nell’analisi dei dati per il 2026: competenze, stipendi e prospettive

Se stai pensando a una carriera nell’analisi dei dati, forse sai già che ruoli come data scientist, information security analyst e operations research analyst rientrano nella top 10 delle professioni in più rapida crescita negli Stati Uniti. Tuttavia, quando si parla di carriere nell’analytics, ci sono molti ruoli diversi da considerare. 

Qui presentiamo 10 delle principali carriere legate all’analytics, esplorandone ruolo e responsabilità, competenze richieste, stipendio medio e prospettive. Abbiamo anche raccolto alcuni corsi per imparare l’analisi dei dati per aiutarti a iniziare. 

Perché scegliere una carriera nell’analisi dei dati? 

Se stai leggendo questo articolo, probabilmente sei già curioso sulle carriere nell’analytics. Potresti aver sentito parlare dell’alto potenziale di guadagno e della forte domanda per questi ruoli. Pur essendo entrambi veri, ci sono anche altri motivi per considerare un lavoro in questo ambito, tra cui: 

• Varietà di ruoli. Nell’analytics esistono molti ruoli diversi, tra cui data scientist, business analyst e data engineer, il che significa che con ogni probabilità c’è un ruolo in linea con i tuoi interessi e le tue competenze.
• Uso della tecnologia. I professionisti dell’analytics utilizzano tecnologie e strumenti all’avanguardia per estrarre insight dai dati, un lavoro stimolante e sfidante.
• Lavoro d’impatto. In questo settore puoi avere un ruolo cruciale nell’aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati, con un impatto significativo sul loro successo.
• Crescita professionale. Man mano che fai carriera, è probabile che troverai opportunità di avanzamento, con tanti professionisti che partono da ruoli entry-level e arrivano a posizioni manageriali.
• Sicurezza del lavoro. Poiché i dati sono una risorsa sempre più importante per le organizzazioni, la domanda di professionisti dell’analytics continuerà a crescere, garantendo stabilità occupazionale.

Altri motivi per lavorare nell’analytics includono la flessibilità offerta dalle organizzazioni moderne, l’apprendimento continuo e l’opportunità di collaborare con professionisti affini. 

Le 10 migliori carriere nell’analisi dei dati 

Come accennato, ci sono diversi ruoli che utilizzano l’analytics nel lavoro quotidiano. Abbiamo selezionato dieci lavori nell’analytics che potresti prendere in considerazione. 

1. Data Scientist

Se sei curioso di sapere come diventare data scientist, abbiamo un articolo completo sui passaggi da seguire. In sostanza, questo ruolo consiste nel comprendere e analizzare a fondo i dati per fornire insight azionabili. 

Responsabilità principali:

• Raccogliere, analizzare e interpretare grandi insiemi di dati complessi
• Usare tecniche statistiche e di machine learning per identificare pattern e trend nei dati
• Effettuare previsioni e supportare le decisioni di business

Competenze richieste:

• Formazione in informatica, statistica o matematica
• Competenza in linguaggi di programmazione come Python e R

Stipendio medio:

• Secondo Indeed, la media per questo ruolo negli Stati Uniti è di 129.605 $ nel 2026, anche se dipende da sede, ruolo, organizzazione e individuo.

Prospettive di carriera:

• Ottime, con il Bureau of Labor Statistics che prevede una crescita dell’occupazione del 34% tra il 2024 e il 2034. 

Corso da cui iniziare:

• I nostri percorsi Data Scientist with Python e Data Scientist with R ti danno le competenze necessarie per avere successo come data scientist. 

2. Business Intelligence Analyst

In breve, una carriera nella business intelligence si concentra sull’aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati analizzando e interpretando dati complessi. In questo ruolo userai diversi strumenti e tecniche per estrarre insight e presentarli in modo chiaro e azionabile ai decisori.

Responsabilità principali:

• Raccogliere e analizzare dati per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori
• Usare software di data visualization per presentare i dati in modo comprensibile ai referenti non tecnici

Competenze richieste:

• Formazione in ambito business o affini
• Esperienza con data warehousing e strumenti BI come Power BI, oltre a SQL, Excel e Tableau

Stipendio medio:

• Secondo i dati di Glassdoor, la retribuzione base media per un business intelligence analyst negli Stati Uniti è di 116.000 $ all’anno nel 2026. 

Prospettive di carriera:

• Ottime, con il Bureau of Labor Statistics (BLS) che prevede una crescita del 9% tra il 2024 e il 2034. 

Corso da cui iniziare:

• Il nostro corso Introduction to Power BI ti insegna a usare il software di visualizzazione per creare report di impatto.

3. Data Engineer

Se vuoi tutti i dettagli su come diventare data engineer, come imparare il data engineering o desideri sapere cosa fa un data engineer, abbiamo risorse dedicate. Questa carriera nell’analytics è tra i profili più tecnici della data science, facendo da ponte tra sviluppatori software e di applicazioni e le posizioni tradizionali di data science. 

Responsabilità principali:

• Progettare e costruire infrastrutture e sistemi che supportano raccolta, archiviazione e analisi dei dati
• Gestire e mantenere grandi dataset e database
• Garantire che i dati siano accurati, accessibili e sicuri

Competenze richieste:

• Solide capacità di programmazione in linguaggi come Python, Java e SQL
• Esperienza con tecnologie big data come Hadoop e Spark

Stipendio medio:

• Secondo Indeed, la media per questo ruolo negli Stati Uniti è circa 132.173 $ all’anno verso il 2026.

Prospettive di carriera:

• Ottime, poiché sempre più organizzazioni si affidano ai dati per guidare le decisioni. LinkedIn ha evidenziato che gli ingegneri sono ancora molto richiesti, con i data engineer in cima alla lista. 

Corso da cui iniziare:

• Con il percorso Data Engineer with Python puoi dare il via al tuo percorso per diventare data engineer e apprendere le competenze essenziali. 

4. Business Analyst

Avrai notato che sopra abbiamo già menzionato il ruolo di business intelligence analyst. Tuttavia, questo ruolo è leggermente diverso. Abbiamo spiegato come diventare business analyst in un nostro webinar, che mostra perché le carriere in business analytics sono così popolari. Puoi anche approfondire le certificazioni per business analyst in un articolo dedicato. 

In sostanza, sebbene entrambi i ruoli si concentrino su raccolta, analisi e visualizzazione dei dati, identificazione dei pain point e creazione di report, la business intelligence utilizza principalmente analytics descrittivi, mentre la business analytics utilizza analytics diagnostici, predittivi e prescrittivi. Puoi scoprire i tipi di analytics in un post separato.

Responsabilità principali:

• Identificare e analizzare problemi e opportunità di business
• Sviluppare soluzioni per migliorare processi e performance
• Comunicare con gli stakeholder per raccogliere requisiti e fornire raccomandazioni

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Eccellenti capacità di comunicazione e presentazione
• Esperienza nel project management
• SQL, Excel e Tableau

Stipendio medio:

• Secondo la nostra analisi degli stipendi dei business analyst, lo stipendio medio per un BA è di 84.778 $ all’anno. 

Prospettive di carriera:

• Ottime; i business analyst sono molto richiesti in vari settori e il BLS prevede una crescita del 9% tra il 2024 e il 2034. 

Corso da cui iniziare:

• Inizia con il nostro corso SQL for Business Analysts per potenziare le tue competenze e imparare a prendere decisioni data-driven. 

5. Marketing Analytics Manager

Ci sono diversi modi per utilizzare la data science nel marketing. Un marketing analytics manager riunisce molte di queste funzioni. È responsabile di usare dati e analytics per informare e ottimizzare le strategie di marketing. È una carriera nei dati focalizzata sulla raccolta e l’analisi di dati come comportamento dei consumatori, performance delle campagne e trend di mercato per ottenere insight che migliorino le attività di marketing.

Responsabilità principali:

• Raccogliere e analizzare dati per guidare le strategie di marketing
• Usare i dati per migliorare l’efficacia delle campagne
• Comunicare con gli stakeholder per raccogliere requisiti e fornire raccomandazioni

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Esperienza con strumenti di data visualization e marketing analytics
• Ottime capacità di comunicazione e presentazione
• SQL, Excel, Python e R

Stipendio medio:

• Secondo Glassdoor, i marketing analytics manager possono aspettarsi uno stipendio di circa 112.000 $ all’anno negli Stati Uniti. 

Prospettive di carriera:

• Non abbiamo trovato cifre esatte sui ruoli di marketing analytics manager, ma i market research analyst, un confronto vicino, dovrebbero crescere del 7% tra il 2024 e il 2034. 

Corso da cui iniziare:

• Con il nostro skill track Marketing Analytics with Python imparerai ad analizzare la performance delle campagne, misurare il coinvolgimento dei clienti e prevedere il churn.

6. Financial Analyst

In un post separato abbiamo esplorato come i financial analyst possono sfruttare le competenze sui dati. È un ruolo che richiede forti abilità quantitative e orientate ai dati, analizzando dati, comunicando insight, creando previsioni e stimando risultati. 

Responsabilità principali:

• Raccogliere e analizzare dati finanziari per supportare le decisioni
• Identificare trend e pattern nei dati finanziari
• Sviluppare modelli e previsioni finanziarie

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Esperienza in financial modeling e analisi
• Ottime capacità di comunicazione e presentazione
• SQL, Excel, R e Python

Stipendio medio:

• Secondo i dati di Glassdoor, lo stipendio medio di un financial analyst è di 106.000 $ all’anno. 

Prospettive di carriera:

• Buone, il BLS prevede una crescita occupazionale per i financial e investment analyst del 6% dal 2024 al 2034.

Corso da cui iniziare:

• Il nostro skill track Finance Fundamentals in Python è il punto di partenza ideale per imparare a prendere decisioni finanziarie data-driven. 

7. Quantitative Analyst

Abbiamo creato una guida completa su come diventare quantitative analyst, una carriera nell’analytics focalizzata sull’uso di tecniche matematiche e statistiche per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni finanziarie. Come quant potresti lavorare in aree come risk management, portfolio management e trading. 

Responsabilità principali:

• Usare tecniche matematiche e statistiche per modellare sistemi finanziari ed economici
• Identificare pattern e trend nei dati
• Sviluppare e implementare strategie di investimento quantitative

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Formazione in campi matematici o quantitativi come ingegneria, fisica o matematica
• Esperienza con linguaggi di programmazione come Python e R

Stipendio medio:

• I dati di Glassdoor mostrano che lo stipendio medio per un quantitative analyst è di 147.000 $.

Prospettive di carriera:

• Ottime, poiché i quantitative analyst sono molto richiesti nel settore finanziario. Il campo dell’analisi finanziaria, che comprende l’analisi quantitativa, dovrebbe crescere almeno dell’8% tra il 2024 e il 2034.

Corso da cui iniziare:

• Inizia con il nostro percorso Quantitative Analyst with R e affronta tutte le aree essenziali per avviare la tua carriera nell’analytics. 

8. Risk Analyst

I risk analyst aiutano le organizzazioni a identificare, valutare e prioritizzare i potenziali rischi che potrebbero impattare le operazioni. Usano diversi strumenti e tecniche per valutare la probabilità e l’impatto potenziale dei vari rischi, quindi sviluppano strategie per mitigarli o gestirli. Tra le carriere nell’analytics, questa è tra le più interessanti. 

Responsabilità principali:

• Identificare e valutare i potenziali rischi per un’organizzazione
• Sviluppare e implementare strategie di risk management
• Comunicare con gli stakeholder per raccogliere requisiti e fornire raccomandazioni

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Esperienza in risk management e analisi del rischio
• Ottime capacità di comunicazione e presentazione
• Conoscenza di Python, R e SQL

Stipendio medio:

• Lo stipendio medio annuo per un risk analyst è di 85.000 $ secondo Glassdoor. 

Prospettive di carriera:

• Ottime; secondo un report del 2024, il mercato del risk management crescerà da un valore di 213,6 miliardi di dollari nel 2023 a 44,1 miliardi entro il 2032.

Corso da cui iniziare:

• I nostri corsi Quantitative Risk Management in Python o Quantitative Risk Management in R sono ottimi punti di partenza, a seconda del linguaggio che vuoi imparare per primo. 

9. Data Governance Analyst

Trattandosi di una carriera relativamente nuova nei dati, questi professionisti aiutano le organizzazioni a garantire che i dati siano accurati, coerenti e conformi ai requisiti legali e normativi. Lavorano per definire policy, procedure e standard di gestione dei dati e assicurano che vengano seguiti in tutta l’organizzazione.

Responsabilità principali:

• Sviluppare e implementare policy e procedure di data governance
• Garantire che i dati siano accurati, accessibili e sicuri
• Comunicare con gli stakeholder per raccogliere requisiti e fornire raccomandazioni

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Esperienza in data governance e data management
• Ottime capacità di comunicazione e presentazione
• Conoscenza di SQL, Python e Java

Stipendio medio:

• I dati sugli stipendi di Glassdoor mostrano che la retribuzione media annua per i data governance analyst è di 113.000 $. 

Prospettive di carriera:

• Ottime, poiché la data governance diventa sempre più importante con l’aumento dei dati raccolti e archiviati. I dati indicano che il mercato della data governance valeva 3,96 miliardi di dollari nel 2024 ed è previsto in crescita fino a 13,92 miliardi entro il 2031. 

Corso da cui iniziare:

• Parti dalle basi con Data Governance Concepts, il nostro corso introduttivo. 

10. Data Visualization Engineer

Un’altra carriera relativamente nuova è quella del data visualization engineer. Questi professionisti progettano, sviluppano e mantengono sistemi e dashboard di visualizzazione dei dati. Usano diversi strumenti e tecnologie per creare rappresentazioni interattive e accattivanti che permettono agli utenti di comprendere rapidamente insiemi di dati complessi.

Responsabilità principali:

• Progettare e sviluppare visualizzazioni di dati interattive
• Usare software e strumenti di data visualization per presentare i dati in modo comprensibile ai referenti non tecnici
• Comunicare con gli stakeholder per raccogliere requisiti e fornire raccomandazioni

Competenze richieste:

• Forti capacità analitiche e di problem solving
• Esperienza con software e strumenti di visualizzazione come Tableau, D3.js e R Shiny
• Ottime capacità di comunicazione e presentazione
• Competenze in Python e R, Tableau e Power BI

Stipendio medio:

• Glassdoor indica che lo stipendio medio di un data visualization engineer negli Stati Uniti è di 106.000 $. 

Prospettive di carriera:

• Ottime, poiché la visualizzazione dei dati è sempre più importante per aiutare le organizzazioni a dare senso a grandi quantità di dati.

Corso da cui iniziare:

• Abbiamo una gamma di percorsi e corsi dedicati alla visualizzazione dei dati, tra cui tecnologie come Python, Power BI, R e Tableau.  

Carriere a confronto

Nella tabella qui sotto abbiamo raccolto le informazioni chiave su ciascuna carriera nell’analisi dei dati per aiutarti a confrontarle: 

Competenze chiave per le carriere nell’analytics

Noterai che molte delle carriere nell’analytics elencate qui condividono competenze di base simili. Oltre a capacità analitiche, di problem solving e comunicazione, ti servirà anche un insieme di competenze tecniche. Ne evidenziamo alcune chiave qui sotto. 

Linguaggi di programmazione 

In definitiva, per lavorare nell’analisi dei dati dovrai saper usare diversi linguaggi di programmazione. Anche se magari stai cercando di decidere tra SQL e Python, ad esempio, alla fine dovrai padroneggiarli entrambi per lavorare nell’analytics. 

Allo stesso modo, linguaggi come R e Julia fanno parte della “cassetta degli attrezzi” della maggior parte degli analyst. Il consiglio è capire che tipo di analyst vuoi diventare e iniziare a imparare il linguaggio più rilevante per te. Puoi leggere i migliori linguaggi di programmazione per i data scientist in un post dedicato. Ecco un breve riepilogo:

Python

Conosciuto per versatilità e facilità d’uso, Python è ampiamente utilizzato in analisi dei dati, visualizzazione e machine learning.

Inizia con il nostro percorso Data Scientist with Python, che include corsi su pandas, NumPy e scikit-learn, fornendo un’introduzione completa a Python per l’analytics.

SQL

SQL è fondamentale per estrarre e gestire dati da database relazionali, un compito chiave per la maggior parte degli analyst.

Impara le basi con il corso SQL Fundamentals o esplora query avanzate nello skill track SQL for Business Analysts.

R

Questo linguaggio è particolarmente popolare nel mondo accademico e tra gli statistici per le sue capacità di modellazione statistica e visualizzazione.

Prova il nostro percorso Data Scientist with R per costruire solide basi in R.

Julia

Per analytics ad alte prestazioni e calcolo numerico, Julia sta guadagnando terreno tra i data scientist.

Inizia con lo skill track Julia Fundamentals.

Data visualization

Per presentare il tuo lavoro con impatto, dovrai essere fluente nella visualizzazione dei dati. Anche qui, linguaggi come Python e R sono spesso preferiti dai data scientist, ma vale la pena imparare anche strumenti come Tableau e Power BI, molto usati in ambito business. 

• Strumenti di visualizzazione in Python: Librerie come matplotlib, seaborn e Plotly rendono Python una scelta ideale per creare visualizzazioni dettagliate e personalizzate.
  • Il corso Introduction to Data Visualization with Python è un ottimo punto di partenza.
• Tableau e Power BI: Potenti strumenti di business intelligence, spesso usati in azienda per creare dashboard e report.
  • Inizia con Introduction to Power BI o con i corsi Data Visualization with Tableau per impararli passo dopo passo.
• Visualizzazione in R: Con librerie come ggplot2 e Shiny, R offre strumenti eccellenti per visualizzazioni di qualità editoriale.
  • Prova il percorso Data Visualization in R per fare pratica.

Padroneggiare la visualizzazione dei dati non solo migliora la tua capacità di presentare i risultati, ma aiuta anche a esplorare pattern e trend durante l’analisi.