L’analista di dati, o data analyst, raccoglie, analizza e interpreta dati di varia natura e provenienza, per descrivere fenomeni complessi, fare previsioni e supportare le decisioni strategiche. Per svolgere questa professione è necessario avere solide basi matematiche, statistiche e di programmazione.

Dal punto di vista delle opportunità di lavoro, oltre a essere una figura professionale molto ricercata nell’ambito ICT, trova impiego in varie società che devono prendere decisioni basate sui dati, come banche e assicurazioni, e negli enti che si occupano di analisi epidemiologiche e mediche, finanziarie, sportive, ingegneristiche e dei trasporti.

Opportunità di lavoro

Gli sbocchi professionali sono molti e la probabilità di impiego a breve periodo dopo la laurea è molto alta. I percorsi di studio possono essere molteplici, come vedremo. A titolo di esempio, tra le lauree più indicate figurano quelle di area informatica, tra cui quelle magistrali in Tecniche e metodi per la società dell’informazione (classe di laurea LM-91) e Ingegneria informatica (LM-32), entrambe con prospettive di impiego molto buone, come illustrato nella figura. ​

Tre esempi di professioni

Data driven economist: inquadra i problemi di analisi economica identificando dati e tecnologie in grado di fornire nuove chiavi di lettura o di valutazione dei fenomeni economici e sociali.
Data-driven decision maker: esercita funzioni manageriali di elevata responsabilità in imprese private e pubbliche, spesso con vocazione internazionale e con una forte componente tecnologica al proprio interno, utilizzando l’analisi dei dati per orientare le decisioni strategiche e operative.
Data intelligence analyst: integra le metodologie dell’analisi dati scientifica all'interno dei processi organizzativi e strategici delle grandi e medie aziende; in particolare, è in grado di gestire in modo efficiente processi e cicli produttivi nelle organizzazioni complesse, affiancando approcci orientati dai dati a sistemi più tradizionali.

Per scoprire i mestieri leggi anche:

• Quando la matematica scende in pista, intervista a Elena De Cia, matematica che si occupa di analisi strategica per migliorare la performance delle moto durante le competizioni
• Gestire la sicurezza dei voli, intervista a Laura Titolo, informatica che sviluppa metodi per la verifica di software aerospaziali 
• Anticipare i mercati finanziari: dalla fisica ai modelli predittivi, intervista a Marcello Rambadli, fisico che si occupa di finanza quantitativa
• Prendere decisioni quando le variabili sono molte e complesse, intervista a Lina Salmon, manager che trova soluzioni per ottimizzare i processi logistici

Percorsi di studio

Per accedere alla professione di analista di dati sono possibili diverse strade. Per esempio, si può acquisire:

• una laurea triennale in Scienze e tecnologie informatiche (L-31)*, Scienze matematiche (L-35), Statistica (L-41), Ingegneria dell’informazione (L-8), Scienze e tecnologie fisiche (L-30)
• una laurea magistrale in Matematica (LM-40), Fisica (LM-17), Informatica (LM-18), Modellistica matematico-fisica per l’ingegneria (LM-44), Scienze statistiche (LM-82), Scienze statistiche attuariali e finanziarie (LM-83), Ingegneria delle telecomunicazioni (LM-27)

*Tra parentesi sono indicate le classi di laurea secondo la codifica ministeriale.

Da qualche anno alcune sedi universitarie hanno istituito corsi specifici per diventare analista di dati, come quelli elencati qui di seguito.

Percorsi di laurea triennale, professionalizzante o ciclo unico

• Università della Calabria – Statistica per data science (NUMERO CHIUSO)
• Università della Campania Luigi Vanvitelli – Data analytics (IN INGLESE)
• Università di Cagliari – Informatica applicata e data analytics (NUMERO CHIUSO)
• Università di Salerno – Statistica per i big data (NUMERO CHIUSO)
• Università di Trieste - Intelligenza artificiale e data analytics
• Università di Udine - Internet of things, big data, machine learning
• Università Mercatorum (telematica) - Statistica e big data
• Università Roma Tre - Economia e big data

​Percorsi di laurea magistrale

• Politecnico di Torino – Data Science and Engineering (IN INGLESE)
• Università Aldo Moro di Bari - Data science
• Università Bicocca di Milano - Data science
• Università Ca’ Foscari di Venezia - Data analytics for business and society (NUMERO CHIUSO E IN INGLESE)
• Università Cattolica di Milano (sede di Brescia) - Applied data science for banking and finance (IN INGLESE)
• Università dell’Aquila - Data science applicata (IN INGLESE)
• Università di Bolzano – Computational data science
• Università di Cagliari - Data science, business analytics e innovazione
• Università di Catania - Data science per il management (NUMERO CHIUSO E IN INGLESE)
• Università di Cattolica del Sacro Cuore (Milano) - Data analytics for business (NUMERO CHIUSO E IN INGLESE)
• Università di Genova – Economics & Data science
• Università di Milano - Data science and economics - Scienza dei dati e economia (IN INGLESE)
• Università di Milano Bocconi – Data analytics for business
• Università di Padova - Data science (IN INGLESE)
• Università di Salerno - Data science and innovation management
• Università di Torino - Stochastics and data science (IN INGLESE)
• Università di Trento - Data science (NUMERO CHIUSO E IN INGLESE)
• Università di Verona - Data science (IN INGLESE)
• Università di Verona - Economics and data analysis
• Università Federico II di Napoli - Data science (IN INGLESE)
• Università La Sapienza di Roma - Data science (IN INGLESE)
• Università LUISS di Roma - Data science and management (IN INGLESE)
• Università Politecnica delle Marche - Data science per l'economia e le imprese

Approfondimento realizzato in collaborazione con Talents Venture

Aggiornato al 21 marzo 2022

Realizzato da Talents Venture, fonte dei dati: Almalaurea.