Data Analyst
Descrizione
Il Data Analyst è un professionista specializzato nell'analisi, interpretazione e rappresentazione dei dati per supportare le decisioni aziendali e strategiche. Attraverso la raccolta, la pulizia e l'elaborazione di grandi volumi di dati, il Data Analyst trasforma informazioni grezze in insight utili per ottimizzare i processi aziendali, migliorare le performance e individuare nuove opportunità di crescita. Le sue competenze includono l'utilizzo di strumenti di analisi statistica e di machine learning di base, l'applicazione di alcune tecniche di data mining e la capacità di lavorare con database relazionali e non relazionali. È in grado di scrivere query SQL per l'estrazione e la manipolazione dei dati e utilizza linguaggi di programmazione come Python per l'analisi avanzata. Un Data Analyst ha una solida conoscenza della business intelligence e delle metodologie di visualizzazione dei dati per rappresentare le informazioni in modo chiaro ed efficace. È inoltre responsabile della qualità e dell'integrità dei dati, applicando tecniche di pulizia e trasformazione per garantire risultati affidabili. Nel contesto aziendale, il Data Analyst collabora con diverse funzioni aziendali, tra cui marketing, vendite, finanza e IT, per interpretare i dati in relazione agli obiettivi strategici. Deve possedere buone capacità comunicative per presentare i risultati delle analisi a stakeholder non tecnici e per supportare il processo decisionale con dati concreti. Oltre alle competenze tecniche, il Data Analyst deve avere una conoscenza approfondita dei principi economici e dei modelli di business, con particolare attenzione agli indicatori di performance (KPI) e alle metriche chiave di valutazione.
ADA associate alla qualificazione
ADA.14.01.20Data Science and Analytics
Competenze
Implementare la raccolta dei dati e l'applicazione di tecniche data mining
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Conoscenze
- Fondamenti di statistica descrittiva e inferenziale
- Tecniche di data mining e machine learning di base
- Modelli e strumenti per l'analisi e la rappresentazione dei dati
- Principi di business intelligence e data visualization
- Metodi per la gestione della qualità e l'integrità dei dati
- Database relazionali e non relazionali
- Principi di misurazione dei processi e indicatori di performance (KPI)
Abilità
- Applicare metodologie per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi di dati strutturati e non strutturati
- Applicare tecniche statistiche per identificare tendenze e correlazioni
- Applicare metodologie di interpretazione di risultati analitici per ricavare informazioni
- Applicare tecniche di comunicazione dei risultati attraverso report, dashboard e visualizzazioni efficaci
- Applicate metodologie di sviluppo di cruscotti per la rappresentazione dei dati
- Applicare tecniche di pulizia e trasformazione dati
- Applicare metodologie di interpretazione delle metriche chiave per supportare le decisioni strategiche
- Applicare tecniche di estrazione di informazioni e insights dai dati
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ADA.14.01.20 - Data Science and AnalyticsRA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti Ricerca e raccolta dati Data mining Preparazione dati per il trattamento RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali Implementazione di procedure data curation and data quality control Implementazione di procedure di data integrity and interoperability Utilizzo di big data analytics platforms Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business |
Implementare analisi complesse e su big data
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Conoscenze
- Linguaggi di interrogazione di database relazionali (SQL, etc.)
- Linguaggi di programmazione (R, Python, etc.) orientati ai data analytics
- Problematiche e specificità dei big data: modello delle 5V
- Metodi e tecniche di gestione del ciclo di vita dei dati
- Metodi e tecniche di data mining
- Modelli analitici matematici e statistici, descrittivi e inferenziali
- Elementi di machine learning e deep learning
- Metodi, tecniche e strumenti di Data visualization
- Normativa vigente in materia di privacy
Abilità
- Applicare metodologie di standardizzazione e ottimizzazione dei processi di gestione ed aggiornamento dei dati
- Applicare metodologie di implementazione delle procedure di gestione del ciclo di vita dei dati
- Utilizzare linguaggi di programmazione per la creazione di modelli, algoritmi e strumenti per la raccolta e l'analisi di big data, sulla base delle esigenze dei processi interessati
- Utilizzare le big data analytics platforms
- Applicare metodologie di estrazione di informazioni e insights dai dati
- Utilizzare tecniche e strumenti di data visualization per la rappresentazione degli esiti dell'analisi
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ADA.14.01.20 - Data Science and AnalyticsRA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti Ricerca e raccolta dati Data mining Preparazione dati per il trattamento RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali Implementazione di procedure data curation and data quality control Implementazione di procedure di data integrity and interoperability Utilizzo di big data analytics platforms Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business |
Progettare sistemi di raccolta dati
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Conoscenze
- Principi di progettazione di architetture di sistemi di raccolta dati
- Fondamenti di database relazionali e non relazionali (SQL, NoSQL)
- Metodi e protocolli di acquisizione, integrazione e trasmissione dei dati
- Tecnologie di sensoristica e IoT per la raccolta dati in tempo reale
- Struttura e gestione dei Big Data
- Tecniche di ETL (Extract, Transform, Load) per l'integrazione dei dati
- Strumenti di programmazione per l'automazione della raccolta dati (Python, Java, R, Scala)
- Metodi di gestione della qualità e dell'integrità dei dati
- Soluzioni di cloud computing per l'archiviazione e l'elaborazione dei dati
- Modelli di business intelligence e strumenti di reporting per la visualizzazione dei dati
- Normativa vigente in materia di privacy
Abilità
- Applicare tecniche e metodologie di progettazione e implementazione di architetture scalabili per la raccolta e l'archiviazione dei dati
- Applicare metodologie di selezione e configurazione di sensori e dispositivi IoT per l'acquisizione dati
- Applicare tecniche di scrittura di query avanzate per l'interrogazione dei database
- Applicare metodologie di automazione del processo di raccolta e pulizia dei dati attraverso strumenti di ETL
- Applicare tecniche di controllo e validazione per garantire la qualità e l'affidabilità dei dati
- Applicare metodologie di implementazione di misure di sicurezza per la protezione dei dati raccolti
- Applicare metodologie di integrazione e gestione dei flussi di dati provenienti da fonti eterogenee
- Utilizzare tecniche per la creazione di dashboard interattive per monitorare e analizzare i dati raccolti
- Utilizzare sistemi di reporting avanzati
- Collaborare con team multidisciplinari (IT, analisti, ingegneri) per sviluppare soluzioni di raccolta dati efficienti
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ADA.14.01.20 - Data Science and AnalyticsRA1: Eseguire operazioni di raccolta dati e data mining, provvedendo alla preparazione per i successivi trattamenti Ricerca e raccolta dati Data mining Preparazione dati per il trattamento RA2: Realizzazione di analisi avanzate di data set (anche di notevoli dimensioni e di big data), anche a partire dalla creazione di modelli, algoritmi e strumenti di raccolta e analisi dati, provvedendo, successivamente, a realizzare rapporti per supportare i processi decisionali Implementazione di procedure data curation and data quality control Implementazione di procedure di data integrity and interoperability Utilizzo di big data analytics platforms Creazione di modelli, algoritmi, strumenti per la raccolta e l’analisi dei dati Cura di rapporti di sintesi e di comunicazione dell’esito dell’analisi dati a supporto delle decisioni RA3: Pianificare e coordinare i processi di data analytics, assicurando il corretto feeding dei livelli strategici e decisionali Pianificazione e coordinamento della funzione di data analytics Cura del trasferimento degli esiti delle analisi ai livelli aziendali in cui avviene l’elaborazione delle strategie di business |
