Come diventare un analista di dati nel 2021 senza esperienza

Se ti stai chiedendo come diventare un analista di dati, è molto probabile che i numeri ti interessino.

Mentre i fogli di dati apparentemente infiniti potrebbero spiazzare gli altri, tu ti ritrovi attratto dall’opportunità di analizzare quei muri (quasi) impenetrabili di informazioni alla ricerca di intuizioni nascoste e consigli utili. Dato il nostro mondo guidato dai dati, come biasimarvi se volete fare carriera grazie al vostro interesse e talento?

In questo articolo, vi guideremo attraverso i passi per diventare un analista di dati e cosa dovrete fare per affinare le vostre attitudini naturali in talenti analitici commerciabili. Ti daremo anche un’idea di dove le tue abilità di analista di dati ti porteranno durante la tua carriera e come puoi adattare il tuo set di abilità per attrarre i datori di lavoro nel settore di tua scelta.

Per diventare un analista di dati dovrai considerare questi passi:

1. Capire dove vuoi andare come analista di dati
2. Ricevere una formazione di base e capire quali competenze è necessario acquisire
3. Ottenere le competenze attraverso una laurea, un bootcamp, o l’autoapprendimento
4. Entrare nel settore scelto

Pronto a imparare come diventare un analista di dati? Cominciamo.

Capire dove vuoi andare come analista di dati

Prima di iniziare a tracciare un percorso per la tua carriera, è importante che tu abbia una chiara comprensione di dove andrai e cosa puoi aspettarti di trovare quando ci arriverai.

Che cos’è un analista di dati?

Un analista di dati è un professionista della tecnologia che aiuta le aziende, le organizzazioni no-profit e altre organizzazioni a sviluppare intuizioni da innumerevoli fatti e cifre su base giornaliera.

Questi professionisti esperti di dati impiegano una vasta gamma di tecniche nel loro lavoro. Queste includono ma non si limitano alla programmazione, all’apprendimento automatico, alla matematica, alla statistica e alla raccolta di dati per fornire intuizioni basate sui numeri.

Mentre le responsabilità di nicchia che gli analisti di dati assumono possono variare a seconda dei settori, delle aziende e dei lavori, la maggior parte dei professionisti passa le giornate a setacciare enormi banche dati alla ricerca di tendenze, modelli o altre osservazioni. Queste osservazioni permettono loro di sviluppare opinioni informate sulle tendenze recenti e a lungo termine, fare previsioni e comunicare le loro intuizioni agli stakeholder aziendali.

Gli analisti di dati sono particolarmente preziosi per le aziende perché possono identificare le tendenze e creare modelli predittivi prima che si verifichino problemi o costosi errori strategici. I data analyst possono anche aiutare le aziende a valutare se i prodotti e i servizi hanno probabilità di avere successo, valutando le performance di annunci, piattaforme e pagine di siti aziendali tra il pubblico target.

Gli analisti di dati sono spesso associati al settore tecnologico, ma non sono affatto limitati ad esso. Infatti, gli analisti di dati possono ricoprire ruoli in grandi banche d’investimento, società di private equity, aziende di tecnologia medica e persino comunità non profit.

Oggi, praticamente ogni azienda moderna ha accesso a una grande quantità di dati – tanto che le loro raccolte sono impossibili da usare senza professionisti esperti. Grazie agli analisti di dati con una chiara comprensione di come impiegare gli insight guidati dai dati, tuttavia, i benefici della raccolta di queste informazioni sono difficili da sottovalutare.

Nel 2018, la società di business intelligence Microstrategy ha sondato le aziende di una varietà di settori e in tutto il mondo sul loro utilizzo dei dati. I loro ricercatori hanno riferito che il 60% stava usando l’analisi dei dati per aumentare l’efficienza dei processi e dei costi, il 57% lo stava applicando per guidare la strategia e il cambiamento, e il 52% si affidava agli analisti di dati per monitorare e migliorare le prestazioni finanziarie.

Dati questi benefici e la nostra crescente dipendenza sia dai dati che dagli approfondimenti che offre, non dovrebbe essere una sorpresa che gli analisti di dati siano molto richiesti. Secondo un rapporto del 2019 di Indeed, gli annunci di lavoro per gli scienziati dei dati sono aumentati di un enorme 31% rispetto all’anno precedente.

“Prima, i lavori di scienza dei dati erano per lo più limitati ai settori della tecnologia e della finanza”, ha scritto l’analista di Linkedin Learning Paul Patrone sulla necessità di talento. “Ora, praticamente ogni settore, dal retail alla produzione, sta raccogliendo dati sui propri clienti. Questo sta causando un’ondata di domanda per i data scientist che possono interpretare al meglio tutti quei dati. Eppure, dato che è un lavoro relativamente nuovo, pochi professionisti possiedono questo tipo di abilità. Per questo motivo, la maggior parte delle città americane, invece di quelle che si occupano solo di finanza e tecnologia come San Francisco e New York, sono a corto di data scientist.”

Si sta chiedendo dove si potrebbe finire quando si diventa analisti di dati? Ecco alcune delle industrie più dipendenti dai dati:

• Retail: La vendita al dettaglio è un’industria ferocemente competitiva, quindi le aziende che non riescono a identificare correttamente le nuove tendenze rischiano di rimanere indietro rispetto ai loro concorrenti e fuori dal favore dei consumatori. Con un’analisi dei dati ben distribuita, i rivenditori possono anticipare ciò che i loro clienti vorranno – e poi fornirli.
• Finanza: Il settore bancario utilizza l’analitica predittiva per sostenere il servizio clienti, migliorare l’efficienza e limitare problemi operativi come le frodi.
• Produzione: Gli analisti di dati impiegati nel settore manifatturiero spesso usano l’analitica predittiva per valutare la probabilità di guasti al sistema e programmare le riparazioni prima che le macchine si rompano e abbiano un impatto sui programmi di produzione.
• Sanità: Con l’analisi predittiva, le organizzazioni sanitarie possono ottenere una comprensione completa non solo di come vengono utilizzate le loro strutture, ma anche di come ottimizzare le risorse esistenti. Questa capacità è inestimabile, in quanto consente ai fornitori di ottimizzare il servizio ai pazienti e fornire la migliore assistenza al maggior numero di pazienti possibile.
• Trasporto: Le organizzazioni in questo campo possono analizzare i dati raccolti per analizzare come le persone hanno probabilità di utilizzare i servizi di trasporto e identificare l’aumento del rischio di problemi come il traffico eccessivo, le collisioni o la domanda. Queste intuizioni predittive permettono ai funzionari dei trasporti di modificare gli orari di viaggio e i servizi e garantire che tutti i trasporti funzionino senza problemi.

Ovviamente, stiamo iniziando ad andare avanti. Cominciamo a rispondere alla domanda più immediata: Come posso diventare un analista di dati?

Ricevere la formazione di base e capire quali competenze è necessario acquisire

Se chiedete a chiunque nel settore un consiglio su come entrare nell’analitica dei dati, la sua risposta immediata sarà quasi sempre la stessa: istruzione e formazione.

A prescindere dal settore in cui alla fine si troverà a lavorare, tutti gli analisti di dati devono ottenere una serie di competenze fondamentali. Rivediamo alcune delle competenze fondamentali che dovrai acquisire prima di entrare nel pool di assunzioni.

Statistiche fondamentali

È difficile andare molto lontano nella data analytics senza una certa familiarità con il pensiero e la teoria statistica, specialmente se intendi specializzarti nel machine learning. Avere una conoscenza di base dei principi statistici migliorerà la vostra capacità di classificare le informazioni, creare visualizzazioni di dati comprensibili e utilizzare tecniche avanzate di campionamento dei dati.

Python

Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari nell’analisi dei dati. Gli analisti usano moduli preinstallati e una vasta collezione di librerie per recuperare, pulire e visualizzare i dati, così come costruire modelli analitici.

Excel

Si possono conoscere le basi di Excel, ma la maggior parte delle persone non sa quanto avanzata possa essere l’analisi dei fogli di calcolo. Non solo questo software da ufficio è intuitivo, flessibile e collaborativo – è incredibilmente utile.

Gli analisti di dati possono importare informazioni da database esterni e poi usare le caratteristiche interne di Excel come le tabelle pivot e lo scripting VBA per eseguire analisi veloci e generare tabelle e rapporti facili da capire.

SQL/NoSQL

Sia SQL che NoSQL sono linguaggi usati per comunicare con i database. La differenza tra i due sta nel tipo di database che ogni linguaggio può manipolare.

SQL, o Structured Query Language, è il linguaggio standard usato per comunicare con i database relazionali – cioè quelli che memorizzano punti di dati correlati in base alle loro connessioni. Può essere usato per aggiornare, recuperare o cancellare informazioni da questi database.

NoSQL, come suggerisce il nome, è spesso usato per interrogare i database non relazionali. Anche se gli analisti di dati dovrebbero avere familiarità con entrambi i linguaggi, dovrebbero dare la priorità all’apprendimento del NoSQL. I database non relazionali (e NoSQL, per estensione) non affrontano le restrizioni poste da una struttura relazionale e sono quindi adatti a gestire grandi set di dati. Questa capacità li rende popolari tra le molte aziende che raccolgono grandi quantità di informazioni – e sono quindi sempre più rilevanti per gli aspiranti analisti di dati.

Hadoop

Hadoop è un popolare software open-source che fornisce enormi quantità di memoria per qualsiasi tipo di dati. Il framework può ospitare compiti concorrenti, rendendo l’analisi dei dati molto meno dispendiosa in termini di tempo e risorse.

Tableau

Tableau è uno strumento utile che permette agli analisti di isolare i dati in base a diversi fattori; questo permette agli analisti di concentrarsi su particolari regioni, dati demografici o outlier per sviluppare una migliore comprensione del set di dati.

Capacità di sviluppo front-end

La maggior parte degli analisti di dati ha bisogno di comunicare i propri risultati a clienti, altri dipartimenti o stakeholder aziendali. CSS e HTML possono aiutare gli analisti a creare piacevoli piattaforme online che ospitano le loro rappresentazioni visive piene di dati.

HTML, o HyperText Markup Language, è usato per descrivere la struttura sottostante di una pagina web. Gli sviluppatori possono usare la definizione di “tag” per inserire immagini, paragrafi, moduli di input e altre caratteristiche in un sito.

CSS (Cascading Style Sheets) descrive come gli elementi HTML dovrebbero essere stilizzati, influenzando le dimensioni dei caratteri, i colori, la spaziatura e altri aspetti del design.

Ottenere queste abilità attraverso una laurea, un bootcamp o un apprendimento auto-diretto

È una domanda apparentemente semplice: Come faccio a diventare un analista di dati?

Ma la risposta è complicata. Non c’è un percorso “giusto” nell’analitica. Ci sono diversi modi per accumulare le competenze di cui avrai bisogno per prosperare professionalmente; potresti investire in una laurea quadriennale, iscriverti a un programma di addestramento più breve, imparare da solo attraverso l’autoapprendimento, o fare una combinazione delle tre cose. Per i datori di lavoro, il modo in cui si ottengono le competenze non conta tanto quanto il fatto di averle.

In altre parole, hai delle opzioni. Il tuo percorso educativo può – e dovrebbe – essere unico per te, costruito intorno alle tue esigenze e preferenze individuali. Prima di iniziare a pianificare il tuo percorso, prenditi qualche minuto per rispondere alle domande qui sotto, e ottenere una migliore comprensione delle tue particolari esigenze e preferenze educative.

• Istruzione: Come impari meglio? Puoi imparare da solo o preferisci un corso con istruttore?
• Situazione: Puoi adattarti a un orario a tempo pieno o hai bisogno di flessibilità part-time? Sei in grado di fare un corso di persona o hai bisogno di una formazione online?
• Finanze: Quanto sei disposto a pagare per la tua formazione?
• Tempo: Quanto tempo sei disposto a investire per imparare il mestiere? Puoi permetterti di prenderti qualche mese di pausa, o un orario part-time per un periodo di tempo più lungo funzionerebbe meglio per te?
• Piano: Qual è il tempo previsto per ottenere nuove competenze e rientrare nel mercato del lavoro?

Tieni le tue risposte a portata di mano mentre esamini i percorsi educativi indicati di seguito!

Laurea

Potrebbe non essere necessario ottenere una laurea prima di diventare un analista di dati, ma è sicuramente utile averne una!

Una tradizionale laurea quadriennale ti fornirà sia le competenze pratiche che le conoscenze teoriche di cui avrai bisogno per prosperare nell’analisi dei dati. L’istruzione fornita nei college è spesso molto più completa di quella dei workshop intensivi e dell’autoapprendimento.

I benefici si estendono ben oltre il lavoro di classe formale, anche; frequentando il college, avrai l’opportunità di costruire una preziosa rete di coetanei, professori e professionisti del settore. Convenientemente, molti gradi anche culminano in un progetto capstone, che può servire come il centro del tuo portafoglio di ingresso e mostrare le tue capacità tecniche ai potenziali datori di lavoro.

I datori di lavoro possono richiedere che gli analisti di dati abbiano una laurea quadriennale in una delle seguenti discipline:

• Sistemi informativi aziendali
• Economia
• Scienze informatiche
• Information Management
• Matematica
• Statistica

Detto questo, gli analisti di dati non sono tenuti ad avere una laurea in uno di questi campi – o in tutti! (Non preoccupatevi, ne parleremo più avanti)

Potete diventare analisti di dati con qualsiasi laurea, purché dimostriate di avere le competenze necessarie. Se hai già conseguito la laurea in un campo diverso, potresti prendere in considerazione l’idea di investire in un boot camp o in un programma autogestito che ti permetta di acquisire le competenze pratiche che ti mancano.

Tutto ciò detto, il percorso universitario non è giusto per tutti. Richiede un investimento di tempo e denaro e, dato che la maggior parte delle istituzioni sono strutturate su un orario a tempo pieno, devi essere sicuro di poter conciliare le lezioni con i tuoi obblighi personali o professionali.

Data Analytics Boot Camps

I data analytics boot camps sono programmi di apprendimento intensivo e a breve termine che ti forniscono tutte le competenze richieste per entrare nel mercato del lavoro. Questi corsi intensivi sono noti per la loro flessibilità e accessibilità, possono essere tenuti online o di persona e di solito si concludono entro tre o sei mesi.

Rispetto a un programma di laurea, i boot camp richiedono un impegno più breve in termini di tempo e costi. I campi di addestramento all’analisi dei dati forniscono anche una formazione essenziale in competenze sul lavoro come il data mining, la preparazione dei dati, l’analisi comportamentale, l’intelligenza artificiale e il software specifico.

I partecipanti spesso si laureano con queste capacità pratiche – ma, d’altra parte, potrebbero non ricevere lo stesso background teorico completo che un laureato potrebbe avere. Tuttavia, vale la pena notare che la conseguente mancanza di formazione teorica spesso non preoccupa i potenziali datori di lavoro.

Secondo uno studio del 2017 di Indeed, il 72% dei datori di lavoro vede i laureati dei campi di addestramento come ugualmente preparati ad essere performanti come i laureati tradizionali, mentre il 12% crede che i laureati dei campi di addestramento siano “più preparati e più propensi ad essere performanti”. Infatti, l’80% dei datori di lavoro intervistati ha assunto i laureati dei boot camp, e quasi tutti (99,8%) hanno detto che ne assumerebbero di nuovo uno.

Inoltre, i dati del sondaggio 2018 di Course Report sui risultati degli alumni dei boot camp di codifica indicano che la maggior parte dei laureati dei boot camp trova lavori a tempo pieno. Quasi l’80% dei diplomati intervistati afferma di essere stato assunto in una posizione che richiede l’utilizzo delle competenze apprese in un boot camp.

Interessato? Per ulteriori informazioni su ciò che un vero programma di boot camp può offrire, controlla il Georgia Tech Data Science and Analytics Boot Camp. Questo programma intensivo di 24 settimane fornisce un’ampia copertura delle tecnologie più richieste, tra cui Excel, SQL, Tableau e altro ancora.

Apprendimento auto-diretto

L’apprendimento solitario non è mai stato così facile. Oggi è possibile accedere a tutorial, libri di testo digitali e corsi autogestiti con una rapida ricerca su Google.

È difficile battere il basso costo, la flessibilità e il senso d’indipendenza che crea un’istruzione autogestita. Puoi sviluppare il tuo curriculum, impostare il tuo programma e imparare secondo i tuoi interessi e obiettivi.

L’apprendimento auto-diretto può offrire un mezzo adattabile e conveniente per acquisire competenze pratiche – ma ha alcune limitazioni.

A differenza dei programmi universitari o dei campi di addestramento, i programmi di studio indipendenti non hanno un piano di apprendimento o istruttori di supporto. Sì, questa assenza ti permette di sviluppare il tuo curriculum, ma ti dà anche la responsabilità di farlo. Devi essere in grado di renderti responsabile e continuare a spingere te stesso a imparare. Se non lo fai, potresti scoprire che non stai raccogliendo le abilità di cui hai bisogno velocemente (o per niente).

Questo percorso è consigliato solo a coloro che sono estremamente motivati. Sii onesto con te stesso! Puoi gestire la responsabilità? Se tendi ad avere bisogno di supporto o guida – e siamo onesti, la maggior parte delle persone lo fa – un boot camp o un programma formale potrebbe essere più adatto.

È anche importante notare che, poiché non uscirai da un corso autogestito con una laurea o un certificato, avrai bisogno di sviluppare un portfolio per convincere i datori di lavoro che hai le competenze necessarie per fare il lavoro per cui ti stai candidando.

In alternativa, le incursioni autogestite nella scienza dei dati potrebbero essere l’inizio di un programma più a lungo termine e impegnato. Molti studenti non tecnologici usano strategie di apprendimento auto-guidato per costruire una comprensione di base dell’analisi dei dati prima di iscriversi a programmi formali.

Cercate idee su dove iniziare la vostra formazione auto-guidata? Ti abbiamo coperto!

I migliori libri

Chi non ama un buon libro? Se sei alle prime armi con l’analisi dei dati, questi testi di alto livello possono aiutarti ad acquisire una comprensione fondamentale dei principi di base della scienza dei dati.

• Data Analytics Made Accessible – del Dr. Anil Maheshwari. Un’immersione profonda nel data mining, visualizzazione, reti neurali e altri argomenti rilevanti.
• Data Science for Dummies – di Lillian Pierson. Una risorsa per principianti che si concentra sul lato economico dell’analisi dei dati e fornisce una guida su come entrare nel campo.
• Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think – di Viktor Mayer-Schönberger e Kenneth Cukier. Una panoramica di come i grandi dati hanno plasmato industrie diverse ed essenziali come il business, il governo, la medicina e la scienza.

Le migliori riviste e pubblicazioni specializzate

Seguire i blog e le fonti di notizie giuste può aiutare a mantenere vivo il tuo interesse per la scienza dei dati, soprattutto durante i cali di motivazione.

• Analytics Insight – Una rivista cartacea che condivide notizie e tendenze sui big data, oltre a interviste, articoli e commenti sugli avvenimenti attuali del settore.
• Datafloq – Una rivista online che fornisce approfondimenti sulle tecnologie emergenti come big data, blockchain e AI.
• Database Trends and Applications – Una risorsa online che fornisce notizie, analisi, whitepaper, webinar e altro.

I migliori canali di apprendimento video

Hai già gli occhi stanchi di leggere? I tutorial di data science basati su video rendono più facile affinare sia la tua conoscenza che il tuo interesse nel campo.

• The Semicolon – Fornisce semplici spiegazioni di argomenti complessi come il machine learning, Python, e (soprattutto) l’analisi dei dati.
• Data School – Offre tutorial approfonditi su come utilizzare Python per la scienza dei dati.
• David Langer – L’esperto del settore Dave Langer fornisce un’abbondanza di tutorial di alta qualità su argomenti relativi alla scienza dei dati.

Migliora le tue possibilità di assunzione

Alla fine della giornata, i datori di lavoro sono speranzosi quanto te che tu sia perfetto per il ruolo; tuttavia, vogliono minimizzare il rischio di turnover e i costi scegliendo il miglior candidato possibile. Ogni posizione per la quale ti candidi attirerà probabilmente decine di candidati qualificati, che desiderano tutti il ruolo almeno quanto te.

Dimostrare passione, interesse e competenza è una parte cruciale per distinguersi dalla massa. Per farlo, dovrai dedicare tempo e sforzi per perfezionare il tuo curriculum, compilare il tuo portfolio, fare pratica per i colloqui e costruire una rete professionale di supporto.

Non sei sicuro da dove cominciare? Dai un’occhiata alle risorse qui sotto per avere consigli su come prepararti al processo di candidatura!

• Quello che ogni aspirante scienziato di dati deve sapere sul networking – Verso la scienza dei dati. Fornisce suggerimenti su come gli aspiranti analisti di dati possono sfruttare al meglio le loro reti professionali.
• Curriculum analista di dati: Guida & Esempi per il 2020 – Career Blog. Spiega come presentarsi nella migliore luce possibile attraverso l’ottimizzazione del curriculum.
• Come costruire un portfolio per la scienza dei dati – Verso la scienza dei dati. Descrive che tipo di progetti possono essere inclusi nel vostro portfolio (e come potete potenzialmente aggirare il requisito dell’esperienza).
• Domande per il colloquio degli analisti di dati: Mostra la tua esperienza – Dice Insights. Spiega cosa i nuovi analisti di dati possono aspettarsi da un colloquio di lavoro e fornisce suggerimenti su come impressionare i loro intervistatori.

Entrare nel settore che hai scelto

Tutti gli analisti di dati hanno lo stesso nucleo di competenze professionali. Tuttavia, se sai già in quale settore speri di lavorare una volta terminata la tua formazione ed entrato nel mercato del lavoro, puoi adattare le tue capacità e fare appello ai potenziali datori di lavoro in quel campo.

Con questo in mente, rivisitiamo i settori che abbiamo evidenziato all’inizio di questo articolo e spieghiamo cosa puoi fare per ottimizzare le tue abilità hard e soft per il lavoro dei tuoi sogni.

Retail

Per prosperare nel retail, dovrai avere forti abilità tecniche e capacità di comunicazione ancora migliori. Dovrai anche essere a tuo agio nel generare e analizzare grandi serie di dati per gli stakeholder interni dell’azienda tramite query SQL e NoSQL.

Perché probabilmente dovrai comunicare i tuoi risultati sia ai clienti che ai dirigenti dell’azienda, dovrai essere in grado di spiegare chiaramente come gli insight che vedi illustrano le tendenze dei consumatori e alimentano le strategie del retail.

Perché la vendita al dettaglio è spesso focalizzata sull’attrattiva visiva e sul branding, potresti trarre beneficio dal mettere i tuoi progetti di portfolio su un sito interattivo e piacevole da vedere per i datori di lavoro.

Finanza

Gli analisti di dati nel mondo finanziario devono sviluppare le loro capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi. I datori di lavoro probabilmente richiederanno anche una comprensione completa di SQL, la conoscenza di vari modelli di dati e una competenza dimostrabile in Excel.

Si dovrebbe essere in grado di generare report aziendali. I potenziali analisti di dati finanziari devono essere in grado di recuperare i dati da diversi ambienti, tra cui, ma non solo: siti web, e-mail, registri aziendali e anche interazioni faccia a faccia con i clienti.

Produzione

Gli analisti di dati che vogliono costruire una carriera nell’industria manifatturiera devono essere molto attenti ai dettagli e alle scadenze. Devono avere una comprensione avanzata di Excel e dei database relazionali. La conoscenza di base dell’analitica predittiva è anche un must, dato che gli analisti di dati nella produzione spesso si concentrano sul calcolo di quando i sistemi richiederanno un intervento.

Gli analisti nel settore manifatturiero devono apprezzare la qualità e la precisione, ed essere in grado di comunicare altrettanto bene con i membri del team, i business leader e i colleghi non tecnici.

Healthcare

La maggior parte degli analisti di dati nel settore sanitario ha un precedente background in medicina. Dovrai dimostrare una profonda comprensione delle procedure sanitarie più comuni; molti lavori richiedono certificazioni specifiche.

I datori di lavoro vogliono candidati che abbiano eccellenti capacità di risoluzione dei problemi e competenza nella gestione delle cartelle cliniche. Gli analisti di dati sanitari dovrebbero anche avere esperienza sia nell’analisi dei fogli di calcolo che nei metodi di visualizzazione.

Trasporti

Gli aspiranti analisti di dati che vogliono entrare nell’industria dei trasporti devono avere familiarità con la visualizzazione dei dati, la programmazione, l’analisi statistica e la modellazione econometrica. Anche l’esperienza e/o l’interesse dimostrato nella pianificazione urbana e nella ricerca politica possono essere utili.

Gli analisti dei trasporti dovrebbero anche avere eccellenti capacità di comunicazione e collaborazione, poiché il loro ruolo sarà quasi certamente in un ambiente basato su progetti o consulenze.

E adesso?

Ora che sei arrivato fin qui, sai come diventare un analista di dati e lasciare il segno in qualsiasi settore.

Affronta la sfida a testa alta! Prenditi del tempo, proprio ora, per capire quale percorso educativo funziona meglio per te e cosa puoi fare per fare il primo passo. Puoi cambiare la tua vita e costruire la carriera di data analytics dei tuoi sogni.