Guida sintetica
Il Data Analyst e il Data Scientist sono professionisti che lavorano sui dati per estrarre informazioni utili alle decisioni aziendali. Sono figure molto richieste nel mercato del lavoro, soprattutto in ambito digitale e tecnologico.
In breve
- Formazione statistica e informatica
- Competenze su dati e programmazione
- Strumenti di analisi e visualizzazione
- Esperienza pratica su progetti reali
📊 Ruolo
Il Data Analyst analizza i dati per produrre report e insight. Il Data Scientist utilizza i dati per costruire modelli predittivi e soluzioni avanzate.
🎓 Formazione
- laurea (consigliata) in ambito quantitativo
- corsi e master in data analysis o data science
- studio continuo di strumenti e linguaggi
🧠 Competenze
- statistica di base;
- SQL;
- Python o R;
- visualizzazione dei dati;
- problem solving.
💼 Sbocchi professionali
- aziende e multinazionali
- società di consulenza
- settore IT e digitale
- marketing, finanza, industria
💰 Stipendio medio
- junior: 1.600 – 2.300 € mensili
- profili esperti: compensi più elevati
Da sapere
Non esistono Albi o abilitazioni obbligatorie: contano competenze, progetti reali e aggiornamento continuo.
Guida introduttiva. Per ruoli, strumenti e percorsi avanzati consulta la guida completa riportata di seguito.
Guida completa
📊 Come diventare Data Analyst e Data Scientist: formazione, competenze, strumenti e carriera
Il Data Analyst e il Data Scientist sono figure professionali che si occupano di raccolta, analisi e interpretazione dei dati per supportare decisioni strategiche in aziende, enti e organizzazioni complesse.
Si tratta di professioni non regolamentate, in forte crescita nel mercato del lavoro.
Pur condividendo molte competenze, Data Analyst e Data Scientist hanno ruoli e responsabilità differenti, che richiedono livelli diversi di approfondimento tecnico e statistico.
📌 Indice
🧭 1. Differenza tra Data Analyst e Data Scientist
| Elemento | Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|---|
| Obiettivo | Analizzare dati per supportare decisioni | Costruire modelli predittivi e algoritmi |
| Livello statistico | Intermedio | Avanzato |
| Programmazione | SQL, Python/R di base | Python/R avanzato, ML |
| Output | Report, dashboard, insight | Modelli, previsioni, automazioni |
🧾 2. Cosa fa un Data Analyst
- raccolta e pulizia dei dati;
- analisi descrittiva e diagnostica;
- creazione di report e dashboard;
- supporto alle decisioni aziendali;
- collaborazione con management e reparti operativi.
🧠 3. Cosa fa un Data Scientist
- analisi avanzata e modellazione dei dati;
- machine learning e modelli predittivi;
- analisi statistica complessa;
- sperimentazione e validazione dei modelli;
- integrazione dei modelli nei processi aziendali.
🎓 4. Percorso formativo
🎓 Laurea (consigliata)
- Statistica
- Matematica
- Informatica
- Ingegneria
- Economia (con indirizzo quantitativo)
La laurea non è sempre obbligatoria, ma rappresenta un forte vantaggio, soprattutto per il ruolo di Data Scientist.
📚 Master e corsi professionalizzanti
- data analysis e data science;
- machine learning;
- big data;
- business intelligence.
🛠️ 5. Competenze tecniche fondamentali
📌 Per Data Analyst
- SQL;
- Excel avanzato;
- Python o R (base/intermedio);
- statistica descrittiva;
- data visualization.
📌 Per Data Scientist
- Python o R avanzato;
- statistica e probabilità;
- machine learning;
- data modeling;
- gestione grandi moli di dati.
🧰 6. Strumenti più utilizzati
- Python, R;
- SQL;
- Power BI, Tableau;
- Excel;
- Jupyter Notebook;
- database relazionali e non relazionali.
🤝 7. Soft skill richieste
- pensiero analitico;
- capacità di problem solving;
- comunicazione dei dati;
- attenzione ai dettagli;
- lavoro in team multidisciplinari.
🏢 8. Sbocchi professionali
- aziende private e multinazionali;
- società di consulenza;
- settore IT e digitale;
- finanza, marketing, sanità, industria;
- enti pubblici e centri di ricerca.
💰 9. Stipendio e prospettive
- Data Analyst junior: 1.600 – 2.300 € mensili
- Data Analyst senior: 2.800 – 4.000 € mensili
- Data Scientist: compensi più elevati, specie con esperienza
Le retribuzioni crescono con specializzazione, settore e contesto internazionale.
🚀 10. Come iniziare concretamente
- acquisire solide basi statistiche e informatiche;
- imparare SQL e almeno un linguaggio di programmazione;
- realizzare progetti pratici e portfolio;
- utilizzare dataset reali;
- valutare certificazioni e corsi avanzati.
✅ 11. Conclusione
Data Analyst e Data Scientist sono professioni chiave nella trasformazione digitale. Non esistono Albi o abilitazioni obbligatorie, ma competenze dimostrabili, esperienza e risultati concreti.