In quest’articolo vedremo come diventare un data analyst. Infatti ultimamente si registra una carenza di data analyst e le aziende stanno cercando programmatori e esperti analitici per colmare questa lacuna.
La progressiva affermazione dei big data – termine utilizzato per descrivere grandi quantità di dati che le tradizionali applicazioni per il data processing non sono in grado di gestire – ha originato una grande richiesta di professionisti esperti capaci nell’estrarre e nell’interpretare insiemi di dati per aiutare le aziende a migliorare le proprie scelte strategiche.
Pare che entro il 2020 in Gran Bretagna vi saranno 56000 posti di lavoro nel settore big data. Vista la carenza di personale in questo settore le aziende sono pronte a pagare salari molto alti per acquisire i migliori talenti.
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McKinsey & Company ha dichiarato che entro il 2018 vi saranno tra le 140000 e le 190000 offerte di lavoro per i data analyst che resteranno scoperte. E a peggiorare le cose vi saranno un milione e mezzo di manager che avranno bisogno di ottimizzare i dati disponibili.
Perciò i prossimi tre anni saranno una vera miniera d’oro per i data analyst.
Ma cosa fa esattamente un data analyst? E quali skill sono necessari per entrare in questo settore?
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Che cos’è un data analyst?
Un data analyst prende i dati grezzi e li analizza affinché risultino accessibili e utili per un’azienda. Per farlo sono necessari una serie di skill: un solido background matematico e la conoscenza degli algoritmi e una buona comprensione del comportamento umano, uniti alla conoscenza del settore nel quale si opera.
In tal modo è possibile ricavare insight dai dati e cominciare a identificare i trend.
I settori della finanza, del retail e dell’e-commerce sono tra i primi ad assumere data analyst perché li aiutino a comprendere meglio diversi insiemi di pubblico e indirizzare prodotti e offerte adatti ai loro gusti specifici.
Tuttavia, si registra un notevole progresso anche in settori quali le telecomunicazioni, i trasporti, l’oil and gas, perché sempre più aziende si basano sui big data per intraprendere decisioni che impattano sulle loro vendite.
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Quali sono gli skill ricercati dalle aziende?
Un buon candidato deve presentare un buon mix dei seguenti skill:
Skill tecnici
I linguaggi di programmazione più comuni in utilizzo per i big data sono Java, Python, C# e R. Una buona conoscenza di alcuni di essi sarà dunque richiesta per la maggior parte delle posizioni junior.
Per quanto riguarda i grandi database, si è registrata una crescita significativa per quanto riguarda Hadoop e MongoDB, una conoscenza in merito costituirà dunque un grande vantaggio.
Oltre a queste tecnologie fondamentali, vi sono svariati tool di nicchia che vengono gradualmente introdotti sul mercato di anno in anno.
In base alla propria esperienza e ai propri interessi, si può partire scegliendo una delle aree principali quali i database, l’analytical modelling e i tool per la visualizzazione e poi specializzarsi in uno o due linguaggi principali e alcune piattaforme.
Per i ruoli senior, le aziende cercano personale con un forte background tecnico e una serie di skill molto ampia.
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Skill analitici
Sebbene gli skill tecnici siano importanti, gli skill analitici sono altrettanto fondamentali per il tuo successo come data analyst.
Devi essere in grado di prendere i dati grezzi e identificare obiettivi di business vantaggiosi, contestualizzando queste analisi e trovando soluzioni che portino a dare indicazioni al proprio team.
La conoscenza degli applicativi verticali è un altro grande vantaggio che può permetterti di analizzare i problemi reali.
Skill di presentazione
Certo, se i risultati non possono essere presentati e esposti con chiarezza agli stakeholder, non è molto utile analizzarli. Un buon data analyst presenterà le informazioni in maniera efficace e saprà ascoltare le richieste degli stakeholder comprendendo chiaramente le problematiche di business al fine di risolverle.
Cosa bisogna aspettarsi da un colloquio
Per un colloquio si cercheranno individui con una visione obiettiva riguardo i big data e perciò ti verrà sottoposto un problema-esempio per verificare la tua capacità di riflessione e risoluzione dei problemi mediante le nuove tecnologie.
Per quanto siano importanti gli skill e l’esperienza, l’azienda osserverà i tuoi processi di pensiero e il tuo approccio alle situazioni proposte per determinare la tua competenza per questo ruolo.
Il futuro della data science
Le tecnologie per i database sono le prime per innovazione, i vecchi database vengono rimpiazzati con le nuove offerte da parte delle aziende della Silicon Valley. Tutta questa attenzione per questo settore rende questi anni il momento migliore per i data analyst.
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