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Data analyst
Analisi dei dati strutturati e non strutturati per orientare le decisioni strategiche aziendali
25 000 – 70 000 ITL ($)
Stipendio / anno
Laurea triennale
Livello formazione
00
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
Automazione
Medio
Difficoltà
Positivo
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Moderata
Mobilità
Possibile
About
Il Data Analyst raccoglie, pulisce e interpreta grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee, utilizzando strumenti come SQL, Python, R e piattaforme BI quali Tableau o Power BI. Opera in stretto contatto con team di marketing, finanza, prodotto e direzione generale, traducendo dataset complessi in insight azionabili. Lavora su pipeline di dati, costruisce dashboard interattive e produce report periodici per supportare la pianificazione operativa e la definizione degli obiettivi di business.
Competenze
Competenze tecniche
- Esperienza con SQL avanzato per ottimizzazione delle query
- Competenza in Python (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn)
- Utilizzo di strumenti BI come Power BI, Tableau, Looker
- Conoscenza di statistica applicata e analisi predittiva
- Esperienza con Google Analytics e strumenti di web analytics
- Abilità in Excel avanzato per modellazione dati
- Conoscenza di data warehouse come BigQuery, Redshift, Snowflake
- Utilizzo di Git per il versionamento del codice
Competenze interpersonali
- Rigore metodologico nell'interpretazione dei dati
- Capacità di sintesi e comunicazione verso interlocutori non tecnici
- Autonomia nella gestione delle priorità analitiche
- Spirito critico nella validazione delle ipotesi
Compiti
- Estrarre e trasformare dataset complessi tramite query SQL ottimizzate
- Costruire dashboard interattive su Power BI o Tableau con KPI in tempo reale
- Condurre analisi statistiche descrittive e predittive con Python o R su campioni ampi
- Identificare anomalie nei flussi di dati e ridurre l'errore sotto l'1% mensile
- Redigere report settimanali per il management con visualizzazioni chiare
- Automatizzare pipeline di raccolta dati, riducendo il tempo di elaborazione del 30%
- Collaborare con i team di prodotto per definire metriche di performance trimestrali
- Eseguire test A/B su campagne digitali e presentare risultati significativi
- Manutenere e documentare i data warehouse rispettando gli standard di governance
- Monitorare la qualità dei dati in ingresso e implementare regole di validazione automatica
Ambienti di lavoro
Gli ambienti di lavoro possono variare:
Startup tecnologiche e scale-up innovative
Grandi aziende con dipartimenti data & analytics avanzati
Agenzie di consulenza strategica per progetti complessi
Settore retail e e-commerce in forte espansione
Istituzioni finanziarie e assicurative di primo piano
Aziende del settore sanitario e farmaceutico all'avanguardia
Possibili evoluzioni
- Crescita verso un ruolo di Data Scientist per approfondire le analisi
- Possibilità di diventare Business Intelligence Manager per guidare il team
- Transizione a Data Engineer per ottimizzare le infrastrutture dati
- Progredire verso Chief Data Officer per definire la strategia dati
- Evolvere come Analista quantitativo per analisi finanziarie avanzate
Profilo ricercato
Forte orientamento al risultato misurabile
Precisione analitica in tutte le fasi del lavoro
Adattabilità agli strumenti emergenti
Eccellente comunicazione cross funzionale
Capacità di gestire più progetti in parallelo
Come diventare Data analyst?
