Data analyst

SEP
14. Servizi digitali
REPERTORIO
Provincia Autonoma di Trento

Descrizione

Il Data analyst guida il processo di trasformazione di dati in informazioni comprensibili ed utili ai diversi comparti di un'organizzazione. Favorisce la lettura, il trattamento e l'interpretazione di grandi volumi di dati mediante l.'uso di strumenti/metodi specifici; utilizza dati provenienti da fonti differenti per integrarli in funzione del business di riferimento, crea e presenta i risultati in maniera efficace.

ADA associate alla qualificazione

ADA.14.01.10Integrazione dei componenti del sistema
ADA.14.01.11Testing di sistemi IT

Competenze

Progettare data base gestendo i dati acquisiti da fonti primarie e secondarie.
Mostra abilità e conoscenze
Conoscenze
  • Linguaggio SQL
  • Linguaggi di programmazione
  • Strumenti di Business Intelligence
  • Normative in materia di privacy, trasparenza, anonimato, non discriminazione
Abilità
  • Utilizzare il linguaggio SQL per la creazione di query
  • Utilizzare strumenti di business intelligence
  • Utilizzare linguaggi di programmazione per data analysis
Curare il reporting al management presidiando la correttezza dei dati.
Mostra abilità e conoscenze
Conoscenze
  • Standard per la gestione documentale e principali modelli comunicativi e di marketing aziendali
  • Dashboard di presentazione
Abilità
  • Generare report di performance di breve e lungo termine
  • Utilizzare dashboard di presentazione
  • Utilizzare linguaggi di programmazione per creare dashboard
  • Iinterpretare i dati e analizzare le informazioni
  • Elaborare previsioni in relazione al mercato di riferimento
  • Aapplicare tecniche tipo “what-if” per produrre previsioni
Interpretare le informazioni raccolte in forma di dati digitali utilizzando tecniche statistiche, trasformandole in informazioni utili sia per il processo decisionale sia per le altre aree aziendali.
Mostra abilità e conoscenze
Conoscenze
  • Economia aziendale e strategie di business
  • Tecniche statistiche per l'analisi e la gestione di elevate quantità di dati
  • Elementi di econometria
  • Modelli statistici descrittivi e predittivi per il business
  • Condizioni di accessibilità del mercato
  • Tecniche di data mining
Abilità
  • Applicare di tecniche di raccolta dei dati
  • Individuare cluster di dati per la strategia di business aziendale
  • Estrarre informazioni dai dati raccolti
  • Utilizzare tecniche di topic detection e di modellizzazione
  • Utilizzare database
  • Interpretare i dati e analizzare le informazioni
  • Elaborare previsioni in relazione al mercato di riferimento
  • Applicare tecniche tipo “what-if” per produrre previsioni