Una domanda a cui subito vi diamo la risposta: sì, può fare il data analyst anche senza laurea. Per sapere come… continuate a leggere. 

Cosa fa un data analyst?

Il Data Analyst è una delle figure professionali più richieste nel mercato del lavoro. Raccoglie e analizza i dati con l’obiettivo di estrapolare delle informazioni utili alle aziende per prendere decisioni legate al business. Molto importante è anche il modo in cui organizza questi dati, ovvero tramite report e visualizzazioni ad hoc, in modo tale che siano comprensibili e coinvolgenti.

In base all’azienda e al contesto in cui lavora, nonché alla sua esperienza, la figura del data analyst cambia. Nella sua versione più matura, il data analyst può trattare un’enorme mole di dati e implementare modelli statistici complessi o algoritmi di machine learning. 

Tipicamente l’analista di dati usa strumenti come Excel, SQL, Power BI / Tableau / Looker o Python. Ne sa di matematica e di statistica.

Qual è lo stipendio medio di un data analyst in Italia?

Lo stipendio medio di un data analyst in Italia varia sensibilmente a seconda del suo livello di esperienza. 

Per un livello junior, parliamo di circa 1400-1500 euro. Un livello medio guadagna circa 1800-2000 euro, mentre un data analyst senior può prendere più di 3000 euro.

C’è anche da considerare la variabile legata alla posizione geografica. In città come Roma o Milano infatti, gli stipendi sono commisurati al costo della vita e dunque possono essere maggiori di circa il 20% rispetto ad altri luoghi.

Che differenza c’è tra data analyst, data engineer e data scientist?

Essendo immersi in una marea di dati, è naturale che siano nati diversi lavori in relazione ad essi, come, per l’appunto, il data analyst, il data engineer e il data scientist. Qual è la differenza?

Data analyst

Lo abbiamo detto, il data analyst è una figura che analizza i dati esistenti per estrarre insight utili alle decisioni aziendali. È quindi responsabile sia dell’analisi che delle intuizioni che ne derivano. 

Data engineer

Il data engineer o ingegnere dei dati costruisce le infrastrutture che permettono di raccogliere, archiviare ed elaborare grandi volumi di dati. È quindi la figura che permette al data analyst e al data scientist di disporre proprio di questi dati. Costruisce una struttura come ad esempio una piattaforma digitale, in cui i dati vengono “puliti” e raccolti, pronti per essere esaminati.

Data scientist

Il data scientist ha molto in comune col data analyst perché studia e analizza i dati. Lo fa però, per così dire, più come uno scienziato. La figura del data scientist risponde infatti a domande complesse, creando modelli predittivi e algoritmi. Ma la più grande differenza con gli analisti è che gli scienziati dei dati creano “prodotti” di dati, ad esempio dashboard a cui l’azienda può accedere o modelli di machine learning che automatizzano un processo aziendale.

Per diventare data analyst serve la laurea?

Non sono poche le offerte di lavoro per data analyst che richiedono una laurea in statistica, informatica, economia o matematica. Tuttavia il panorama sta cambiando, e sempre più aziende assumono persone che dimostrano di saper fare il lavoro, o che comunque hanno voglia di imparare al di là del titolo accademico. Quindi, fatevi avanti!

Cosa bisogna studiare per diventare data analyst?

Per diventare data analyst occorre conoscere materie quali matematica, algebra, statistica. Ci sono però anche strumenti tecnici, specifici del settore, di cui vale la pena parlare.

Fondamentale è conoscere i database relazionali con cui la maggior parte delle aziende archiviano i dati (sebbene siano diffusi anche quelli non relazionali) e il linguaggio SQL. Spesso nel colloquio chiedono: Sai scrivere una query SQL? E noi dobbiamo saper rispondere in modo deciso.

Successivamente, è importante conoscere il linguaggio di programmazione Python. Sebbene Python possa essere usato anche per costruire applicazioni web o backend di software gestionali, il data Analyst potrà utilizzarlo specificatamente per analizzare i dati. Python permette di acquisire i dati in modo più complesso, e di mostrarli creando grafici e dashboard dall’alto impatto visivo.

Facoltativo è lo studio del machine learning, per costruire algoritmi predittivi e di clusterizzazione, cioè per accorpare i dati in base alle loro caratteristiche. 

Infine, conviene imparare a usare un programma che permetta di rappresentare al meglio i dati da analizzare. Da non sottovalutare Excel, anzi! Può essere benissimo usato come software di business intelligence. Ci sono poi software più specifici come Power BI e Tableau, che richiedono in ogni caso delle conoscenze e competenze di data modeling e data visualization, cioè modellizzazione  e visualizzazione dei dati. Insomma, dei modi per rappresentare i dati e quindi per comunicare certe informazioni nel modo più chiaro e coinvolgente possibile. 

Come diventare data analyst anche senza laurea

Come dicevamo, è possibilissimo diventare data analyst senza la laurea. Ecco i passaggi da seguire. 

1. Studiate tutto quello di cui abbiamo parlato del paragrafo precedente.  Online ci sono anche corsi gratuiti certificati che potete seguire che acquisire determinate competenze.

2. Mettete in pratica le conoscenze. Dovete esercitarvi il più possibile, quindi cercatevi dei progetti per cui dovete analizzare i dati e visualizzarli, proprio come fareste se foste assunti da un’azienda. Potete farlo gratuitamente o come freelance, magari per piccole realtà. Meglio ancora se riuscite a fare uno stage o un tirocinio, in modo da fare esperienza del mestiere. 

3. Create un portfolio con i migliori progetti. Mettete insieme i vostri progetti più rappresentativi, in modo da poter dimostrare le vostre abilità alle aziende per cui vi candidate. Cercate di avere cura dei dettagli, di coinvolgere, di appassionare. Il portfolio è fondamentale perché, se nel cv manca la laurea, serve a dimostrare che voi il lavoro lo sapete fare, e bene.  

4. Candidatevi nel modo giusto, quindi con il portfolio ma anche con un cv che metta in evidenza le vostre competenze tecniche e le eventuali certificazioni. Importante, soprattutto se non avete la laurea, è la lettera motivazionale: è qui che potete convincere il recruiter che siete la persona più adatta, anche se non avete la laurea, perché sapete fare questo, questo e quell’altro. E avete più esperienza di una persona laureata: toh.

Conclusioni

Sempre più aziende assumono data analyst senza laurea. Soprattutto startup, piccole imprese e aziende tech all’avanguardia, che valutano i candidati non tanto in base ai titoli quanto in base alle competenze. 

Quindi se siete motivati e motivate, se avete studiato, avete fatto esperienza e avete un buon portfolio potete farlo: potete candidarvi come data analyst anche senza la laurea! 

Credits per le aziende: Pixabay.com, Tumisu, This_is_Engineering, Antociano, geralt