Come superare le sfide per diventare analista di dati

Volete diventare analisti di dati ma non sapete come fare? Non preoccupatevi, sono qui per aiutarvi. In questa guida vi mostrerò le sfide più comuni per iniziare una carriera nell'analisi dei dati. Vi illustrerò anche i semplici passi che potete compiere per superare questi ostacoli.

Una carriera come analista di dati può essere sia eccitante che un po' spaventosa. Il potenziale di scoprire intuizioni dai dati e di avere un impatto reale è entusiasmante, ma ci sono molte abilità da padroneggiare e molto da imparare.

Se siete alle prime armi, potreste sentirvi sopraffatti dalla mole di informazioni disponibili. È normale sentirsi così, ma con un piano chiaro e un impegno costante è possibile gestire e sconfiggere le proprie paure!

Questa guida offre alcuni passi e consigli pratici per aiutarvi a superare le sfide di diventare analista di dati.

Padroneggiare le competenze tecniche essenziali

Iniziare a lavorare come analista di dati può sembrare di dover scalare una montagna. Ma ricordate che non è necessario diventare subito un esperto. Tutti iniziano come principianti; è perfettamente normale che le fasi iniziali siano scoraggianti.

L'apprendimento delle competenze tecniche è un processo graduale. Ogni giorno di pratica e di studio vi avvicina alla padronanza degli strumenti e delle tecniche necessarie. La pazienza e la perseveranza sono fondamentali per affrontare i nuovi concetti e le nuove competenze.

Iniziate con l'apprendimento di SQL, fondamentale per la gestione e l'interrogazione dei database. Si consiglia di iniziare con il nostro SQL per principianti corso. Copre i concetti fondamentali necessari per costruire una solida base per lavorare con i dati. Una volta che vi siete trovati a vostro agio con l'SQL di base, vi consiglio di passare al nostro corso SQL dalla A alla Z, che offre una formazione completa sulle tecniche SQL avanzate.

Poi, prendete confidenza con Python. È un linguaggio di programmazione versatile utilizzato per l'analisi dei dati, la visualizzazione e la creazione di algoritmi (tra le altre cose). Il corso Python Basics del nostro sito gemello LearnPython.com è un ottimo punto di partenza. Questo pacchetto di tre corsi copre i concetti essenziali e fornisce esercizi pratici per aiutarvi a comprendere le capacità di Python nell'analisi dei dati.

Excel è un altro strumento essenziale. Anche se può sembrare elementare, Excel è un potente programma di manipolazione dei dati; potete usarlo per creare tabelle pivot ed eseguire le prime analisi dei dati. È possibile che gran parte dell'analisi dei dati venga svolta utilizzando i suoi familiari fogli di calcolo; molte aziende si affidano ancora a Excel per varie attività sui dati.

Infine, è opportuno familiarizzare con strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau o Power BI. Questi strumenti vi aiutano a creare rappresentazioni visive chiare e accattivanti dei vostri dati, rendendo più facile condividere le vostre intuizioni con stakeholder e leader non tecnici.

Di seguito, ho messo insieme una tabella di corsi consigliati per aiutarvi a imparare le basi di SQL, Python, Excel e dello strumento di visualizzazione dei dati Power BI:

Imparare i concetti statistici chiave

Una volta compresi gli strumenti che utilizzerete, potete passare a un'altra parte fondamentale dell'analisi dei dati: la statistica. Le statistiche sono la spina dorsale del campo dell'analisi dei dati; aiutano a dare un senso ai dati e a trarre conclusioni accurate dai risultati.

Ancora una volta, non preoccupatevi se questi concetti sembrano complessi all'inizio: lo sono per la maggior parte degli studenti. Tutti devono iniziare da qualche parte!

Iniziate con le nozioni di base come media, mediana e modalità, che sono misure fondamentali della tendenza centrale. La loro comprensione vi aiuterà a riassumere i dati in modo efficace. Da lì, passate a concetti come la deviazione standard e la varianza, che misurano la diffusione dei dati.

Man mano che ci si sente a proprio agio, ci si immerge in argomenti più avanzati come le distribuzioni di probabilità e i test di ipotesi. Questi concetti vi permetteranno di fare previsioni e testare ipotesi sui vostri dati. I corsi online e i libri di testo sull'analisi dei dati possono fornire spiegazioni dettagliate ed esempi per guidare l'apprendimento. Eccone alcuni che consiglio:

• Statistica 101 - Questo ottimo corso online di un altro dei nostri siti gemelli, Vertabelo Academy, contiene 54 esercizi interattivi.
• Introduzione alla statistica - Disponibile tramite Coursera, questo corso dell'Università di Stanford vi insegnerà i concetti essenziali per l'analisi dei dati.
• Statistiche pratiche per scienziati dei dati - Questo fantastico libro include alcuni esempi Python e consigli reali per affrontare l'analisi esplorativa dei dati.

Non limitatevi a leggere o a completare gli esercizi che vi vengono forniti in queste risorse. Mettete in pratica questi concetti in serie di dati reali e vedete come funzionano davvero. Più si utilizzano i metodi statistici, più diventano intuitivi. Continuate così e presto sarete in grado di applicare con sicurezza le analisi statistiche a problemi di dati reali.

Interpretare i dati e comunicare le intuizioni

Interpretare correttamente i dati - e condividere la propria interpretazione - è una delle sfide più grandi per gli analisti di dati. Il vostro ruolo non si limita a snocciolare numeri: dovete capire cosa vi dicono i dati e poi essere in grado di spiegarlo chiaramente agli altri.

Per farlo con successo, bisogna iniziare a scavare nei dati per trovare tendenze, modelli e stranezze. Ma non basta: bisogna guardare oltre i numeri per scoprire la storia che raccontano. Questa fase è fondamentale per sviluppare intuizioni e raccomandazioni significative.

Una volta ottenute le intuizioni, la prossima sfida è spiegarle in modo semplice. È meglio evitare di usare inutilmente il gergo; termini più semplici aiutano tutti (indipendentemente dal ruolo o dalle competenze) a comprendere i risultati. Una comunicazione chiara è la chiave per ottenere informazioni utilizzabili e attuabili.

La creazione di rappresentazioni visive dei dati tramite strumenti come Tableau e Power BI sembra un passo in più, per di più complicato. Ma la visualizzazione dei dati è essenziale. Una buona visualizzazione può rendere i dati più facili da capire e più coinvolgenti per il pubblico. Per saperne di più, consultate il nostro articolo SQL e Power BI: trasformare i dati in approfondimenti. E se avete bisogno di qualche consiglio su come utilizzare le tecniche di storytelling sui dati, ecco un ottimo video:

Infine, presentare i risultati in modo efficace può sembrare un altro grande ostacolo. Sia che stiate scrivendo una relazione o tenendo un discorso, condividere in modo convincente le vostre intuizioni è una parte vitale del successo delle analisi dei dati. Assicuratevi di condividere una storia chiara e motivante. Utilizzate immagini semplici ma accattivanti e statistiche digeribili per sostenere i vostri punti. Questo aiuterà il pubblico a prendere decisioni informate sulla base dei risultati ottenuti.

Rimanere aggiornati sulle tendenze del settore

Tenersi al passo con le tendenze del settore è estremamente importante per qualsiasi analista di dati. Gli strumenti, le tecniche e le best practice in questo campo sono in continua evoluzione e la creazione di analisi accurate dipende dall'aggiornamento delle proprie conoscenze.

Un modo per tenersi aggiornati è seguire blog e siti web di analisi dei dati e di scienza dei dati affidabili. Questi siti forniscono le ultime notizie, le tendenze e i suggerimenti per i professionisti dei dati. Ecco alcuni blog di analisti dei dati che vi consiglio di seguire:

• Verso la scienza dei dati offre articoli ed esercitazioni su vari argomenti di scienza dei dati e approfondimenti sul settore.
• KDnuggets fornisce notizie, recensioni di software e opinioni su scienza dei dati, apprendimento automatico e IA.
• R-bloggers è un blog della comunità che si concentra sulla programmazione in R (R è un altro linguaggio di analisi dei dati molto popolare) e su altri temi legati all'analisi dei dati.
• FlowingData si concentra sulle tecniche e sugli esempi di visualizzazione dei dati.
• Il blog LearnSQL.it presenta articoli e tutorial incentrati in particolare su SQL e sulla gestione dei database.

Anche il networking con altri professionisti dei dati è fondamentale se si vuole rimanere al top. Unitevi alle comunità online, frequentate i webinar e partecipate alle conferenze. L'incontro con altri analisti e scienziati dei dati fornisce spunti preziosi e pratici, oltre a essere un ottimo modo per rimanere aggiornati sui cambiamenti del settore. Per iniziare, seguite LearnSQL.it su LinkedIn per essere aggiornati sulle ultime tecniche SQL e sulle novità del settore.

Una volta ottenuto un posto di lavoro nell'analisi dei dati, la vostra formazione non finisce qui. La formazione continua è un altro passo fondamentale verso la padronanza dell'analisi dei dati. Iscrivetevi a corsi e workshop online per conoscere nuovi strumenti e metodologie. Piattaforme come Coursera e Udacity sono opzioni accessibili che possono mantenere le vostre competenze aggiornate.

Infine, rivedete regolarmente i vostri strumenti e le vostre tecniche. Tenete d'occhio gli strumenti nuovi o aggiornati che possono rendere il vostro lavoro più efficiente. Rimanere proattivi nell'apprendimento e adattarsi ai nuovi sviluppi vi aiuterà a rimanere competitivi nel vostro campo.

Cercare e trovare un lavoro come analista di dati

Una volta sviluppate le vostre competenze e aggiornate le tendenze del settore, la sfida successiva è trovare un lavoro come analista di dati. A tal fine, è necessario creare un solido portfolio. Dovete anche sapere dove cercare lavoro e come prepararvi ai colloqui.

Cominciamo con il vostro portfolio. Avrete bisogno di un solido portfolio che mostri le vostre competenze e i vostri progetti; molti analisti di dati utilizzano piattaforme come GitHub per condividere i loro progetti. Includono anche esempi del loro lavoro (ad esempio, query SQL, script Python e visualizzazioni di dati) che evidenziano la loro esperienza nel mondo reale. Questa vetrina delle vostre conoscenze pratiche e teoriche vi aiuterà a farvi notare dai datori di lavoro. Per suggerimenti sulla creazione di un portfolio solido, consultate il nostro articolo Costruire un portfolio per analisti di dati: Tutto quello che c'è da sapere.

Quando cercate lavoro, utilizzate più piattaforme. Le bacheche di annunci di lavoro come Indeed, Glassdoor e LinkedIn Jobs sono ottimi punti di partenza. Inoltre, non dimenticate i siti specializzati in ruoli nel settore dei dati come DataJobs, DataAnalyst.com e Dice.

Successivamente, dedicatevi alla preparazione del colloquio. Assicuratevi che le vostre competenze tecniche, in particolare l'SQL, siano ben sviluppate; durante i colloqui sarete messi alla prova su questi aspetti. Esercitatevi a spiegare come risolvete i problemi di dati. Pensate alle vostre esperienze passate e a come si adattano al lavoro che desiderate. E leggete le domande più comuni dei colloqui di lavoro per analisti di dati - e come rispondere - utilizzando queste risorse:

• Top 100+ domande di colloqui SQL ed esercizi pratici
• 25 domande di colloquio SQL per analisti di dati
• Come prepararsi a un colloquio su SQL avanzato

Infine, personalizzate il vostro curriculum e la lettera di presentazione per ogni lavoro. Evidenziate le vostre competenze ed esperienze rilevanti e utilizzate le parole chiave della descrizione del lavoro. Questo aiuterà il vostro curriculum e/o la vostra lettera di presentazione a superare i software di controllo e a farsi notare da selezionatori e manager.

Costruendo un solido portfolio, effettuando una ricerca di lavoro intelligente e preparandovi bene ai colloqui, aumenterete le vostre possibilità di ottenere il vostro primo ruolo di analista di dati.

Potete superare le sfide di diventare analisti di dati!

Diventare analista di dati è una scelta di carriera entusiasmante e gratificante. Ci sono alcune sfide lungo il percorso, ma si possono superare. Con l'impegno e l'apprendimento continuo, si costruiscono solide basi di competenze tecniche e concetti statistici. Aggiungendo un po' di perseveranza e di esperienza pratica, riuscirete a superare tutti gli ostacoli e ad ottenere quel ruolo di analista di dati!

E credetemi, ne vale la pena. Secondo Glassdoor, la retribuzione media annua complessiva degli analisti di dati negli Stati Uniti va da 87.000 a 137.000 dollari. Questo dimostra quanto possa essere gratificante questo settore. Continuate ad andare avanti e i vostri sforzi saranno ripagati sia professionalmente che finanziariamente.

Se vi impegnate, troverete il successo in questa carriera dinamica e redditizia!