Data Analyst e Data Scientist sono figure professionali diverse, ma altamente complementari ed essenziali per lo sviluppo di qualsiasi business.
Se il Data Analyst, basandosi sui dati raccolti, elabora informazioni strategiche per le decisioni di business, il Data Scientist si basa sugli stessi dati per progettare modelli matematici e prevedere gli andamenti futuri.
Scendiamo nel dettaglio e scopriamo insieme le caratteristiche di queste due posizioni lavorative. 

Cosa fa il Data Analyst?

Il lavoro del Data Analyst (o Business Analyst) si divide in due fasi: l’analisi e la visualizzazione dei dati.
Spesso i processi di digitalizzazione nelle aziende vanno a rilento: molti dati si trovano ancora in formato analogico e risulta complicato riuscire a reperirli e a metterli in ordine.
Il compito principale del Data Analyst è proprio quello di esaminare questo gran quantitativo di dati provenienti da fonti differenti, ‘pulirli’ e renderli leggibili. Una volta terminata questa fase preliminare sarà in grado, attraverso la visualizzazione di report e grafici, di individuare trend e informazioni chiave per poter aiutare il business a prendere delle decisioni strategiche.
Come strumento per queste analisi, il Data Analyst crea delle dashboard per condividere i risultati e sintetizzare i Key Performance Indicator (KPI). In questo modo, ricava insight utili al business

Ogni Data Analyst deve avere nozioni base di statistica e deve saper utilizzare i tool più richiesti per analizzare e visualizzare i report. 

Quali tool utilizza il Data Analyst?

Il tool principale è senza dubbio Excel. Tuttavia, quando le informazioni e i calcoli risultano più complessi è possibile ricorrere a MySQL, un servizio di database utilizzato anche dai Data Engineer per eseguire query sui dati.
Talvolta, il Data Analyst utilizza anche strumenti di Business Intelligence (BI) come Tableau o Power BI, per creare le dashboard oppure, a livello più avanzato, può affidarsi anche Python o R per la pulizia e l’analisi dei dati.

Cosa fa il Data Scientist?

Il ruolo principale del Data Scientist è quello di identificare correlazioni tra i dati e prevedere gli andamenti futuri del business e, per farlo, spesso fa ricorso a modelli statistici, algoritmi e sistemi di machine learning.
In definitiva, il Data Scientist lavora sui dati che il Data Analyst ha ordinato ed elaborato per poi creare
modelli predittivi.

Per svolgere questo ruolo sono richieste: una conoscenza avanzata dei principi di statistica, competenze di matematica e di programmazione. 

Quali sono i tool che utilizza il Data Scientist?

Come il Data Analyst, anche il Data Scientist utilizza MySQL e ha una conoscenza avanzata dei linguaggi di programmazione come Python o R

Quale formazione è richiesta per diventare Data Analyst o Data Scientist?

Per ricoprire questi ruoli è necessario avere attitudine e passione verso il mondo dell’analisi e dei numeri.
Oggi, le figure del
Data Analyst e del Data Scientist sono molto ricercate all’interno delle aziende. Non a caso, secondo quanto emerso dalla ricerca “Short Term vs Long Term: risorse e competenze per la strategia di sviluppo digitale”, la figura del Data Analyst è la più ricercata in ambito digitale!

Noi di DigitAlly abbiamo ideato lo Sprint Master Mind & Data per fornire competenze specifiche e tutti i tool necessari a chi vuole avvicinarsi al mondo dei dati. Questo percorso formativo consente ai nostri studenti di diventare dei veri “Data Specialist” ed entrare velocemente nel mondo del lavoro. 

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