Profilo professionale

Data analyst
Funzioni Il data analyst svolge la sua attività in diversi contesti, tra i quali aziende, pubblica amministrazione, enti di ricerca, organismi e istituzioni, società di consulenza, start-up, sia a livello nazionale che internazionale. Ha la funzione di pianificare indagini statistiche, gestire dati (anche dal punto di vista informatico), effettuare analisi di dati e previsioni, modellizzare in termini statistico-probabilistici i problemi posti da interlocutori dei diversi settori applicativi. Attraverso elaborazione, presentazione ed interpretazione, partecipa al processo decisionale basato sull'evidenza fornita dai dati.
Il data analyst ha un ruolo centrale nell'intero processo di business analytics, ovvero deve saper gestire le fasi di produzione-analisi-interpretazione dei dati anche ad alta dimensionalità (big data), utilizzare fonti di dati (ad esempio ufficiali o aziendali), implementare indagini campionarie e sondaggi di opinione, progettare la rilevazione di dati in contesti sperimentali.
Il data analyst presenta inoltre le seguenti competenze trasversali: capacità di lavoro in gruppo, realizzazione di progetti, redazione di relazioni, presentazione in pubblico dei risultati di analisi e ricerche.
Competenze
Sbocchi lavorativi Il data analyst esercita la sua professione in aziende del settore pubblico e privato, in enti che utilizzano i metodi statistici per la produzione, lo sviluppo e la ricerca, in agenzie per il monitoraggio della salute pubblica e dell'ambiente, in agenzie di valutazione, in istituzioni finanziarie, in aziende di servizi ad elevato contenuto tecnologico e in società di consulenza aziendale per il settore privato.
Il laureato in Statistica e Data Analytics può completare la sua preparazione proseguendo gli studi nelle lauree magistrali delle classi di Scienze statistiche, Scienze statistiche e attuariali, Data science o in corsi equivalenti in Italia e all'estero.
Optimization analyst
Funzioni L'optimization analyst, oltre ad avere la funzione di gestire database e di elaborare, analizzare e interpretare i dati, ha anche la funzione di utilizzare i modelli della ricerca operativa, ovvero metodi matematici per l'ottimizzazione dei processi, a supporto della soluzione di problemi decisionali nei diversi settori applicativi.
Questa figura possiede le seguenti competenze: programmazione e gestione di database, elaborazione ed analisi di dati, formalizzazione di problemi concreti in modelli di ottimizzazione, metodi per la logistica e per il controllo di gestione.
L'optimization analyst presenta inoltre le seguenti competenze trasversali: capacità di lavoro in gruppo, realizzazione di progetti, redazione di relazioni, presentazione in pubblico dei risultati di analisi e ricerche.
Competenze
Sbocchi lavorativi L'optimization analyst esercita la sua professione in aziende del settore pubblico e privato (per la gestione delle informazioni relative sia alla produzione che all'organizzazione interna), in enti che utilizzano i metodi statistici e della ricerca operativa per la produzione, lo sviluppo e la ricerca, in agenzie per il monitoraggio della salute pubblica e dell'ambiente, in agenzie di valutazione, in istituzioni finanziarie, in aziende di servizi ad elevato contenuto tecnologico e in società di consulenza aziendale per il settore privato.
Il laureato in Statistica e Data Analytics può completare la sua preparazione proseguendo gli studi nelle lauree magistrali delle classi di Scienze statistiche, Scienze statistiche e attuariali, Data science o in corsi equivalenti in Italia e all'estero.