Strumenti di analisi dati che devi conoscere nel 2023

Data analysis tools to know in 2023.

Quali strumenti devi conoscere per diventare un data analyst di successo?

Potresti voler passare al data analytics, o potrebbe essere un campo completamente nuovo per te. In ogni caso, essere preparati è sempre cruciale. La maggior parte delle persone che entrano in una nuova carriera guarda all’obiettivo finale: trovare un lavoro. Tuttavia, alcune sono così concentrate nel trovare il loro lavoro ideale: che dimenticano di dover essere competenti nelle competenze e strumenti richiesti.

Cos’è un Data Analyst?

Un Data Analyst è qualcuno che guarda attraverso i dati e fornisce report e visualizzazioni che spiegano i dati.

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Un data analyst non trascorre tipicamente la sua giornata a programmare. Le sue responsabilità implicano l’utilizzo della sua mentalità tecnica insieme alle sue competenze di Excel, di programmazione o di SQL per identificare tendenze, modelli e soluzioni che possono aiutare il processo decisionale di un’azienda. Sono anche responsabili di trasformare queste scoperte in visualizzazioni da presentare agli stakeholder.

Ora entriamo negli strumenti indispensabili che un data analyst deve conoscere per avere successo nel suo lavoro.

Quali strumenti devi conoscere come Data Analyst?

Excel

• Tipo di strumento: Software di foglio di calcolo.
• Disponibilità: Commerciale.
• Uso: Manipolazione e reporting dei dati.

Excel è stato frequentemente utilizzato da molte persone di diverse industrie – è un pilastro nella maggior parte dei campi. Se ti ricordi a scuola, probabilmente l’hai usato ma non hai capito le sue capacità complete. Oltre alla classificazione e all’organizzazione dei dati, ha anche funzioni di calcolo e di creazione di grafici che sono molto ideali per l’analisi dei dati.

Anche se Excel è popolare e utilizza molte funzioni e plug-in utili, ha anche i suoi difetti. A causa delle sue capacità e della sua potenza di elaborazione, funziona molto lentamente quando si occupa di grandi insiemi di dati e può portare a errori di calcolo e inesattezze.

Python

• Tipo di strumento: Linguaggio di programmazione.
• Disponibilità: Open-source.
• Uso: Sviluppo di siti web/software, automazione delle attività, analisi dei dati e visualizzazione dei dati

Python è un linguaggio di programmazione generale noto per la sua semplice sintassi che lo rende facile da imparare. Attualmente è il linguaggio di programmazione più popolare grazie alla sua sintassi intuitiva. Contiene una varietà di librerie, come NumPy per aiutare a elaborare compiti computazionali.

Come Data Analyst, puoi usare Python per aiutarti nell’analisi dei dati, ad esempio importando e filtrando i dati, test statistici, trovando correlazioni tra i dati e producendo visualizzazioni.

R

• Tipo di strumento: Linguaggio di programmazione.
• Disponibilità: Open-source.
• Uso: Analisi statistica e data mining.

Molte persone hanno difficoltà a scegliere quale linguaggio di programmazione imparare – Python o R. Python è noto per essere un linguaggio di programmazione generale, mentre R è un linguaggio di programmazione statistico.

La sintassi per R è più complicata rispetto a Python, ma questo è dovuto al fatto che è stato costruito specificamente per gestire compiti di elaborazione statistica pesante e creare visualizzazioni dei dati.

SQL

• Tipo di strumento: Linguaggio di programmazione standardizzato.
• Disponibilità: Commerciale.
• Uso: Comunicare con un database.

Come Data Analyst, trascorrerai molto tempo a comunicare con i database. Viene utilizzato per eseguire attività come l’aggiornamento dei dati su un database o il recupero dei dati da un database. Ti fornisce un modo più semplice per esplorare il tuo database e scoprire nuove scoperte con poche righe di codice.

Jupyter Notebook

• Tipo di strumento: Software di scrittura interattiva.
• Disponibilità: Open-source.
• Uso: Creazione e condivisione di documenti di codice/computazionali.

Jupyter Notebook è un software open-source che fornisce elaborazione interattiva ed è compatibile tra diversi linguaggi di programmazione. Può creare e condividere documenti che contengono codice live, equazioni, visualizzazioni e testo tra i membri del team.

I suoi principali usi sono la pratica della programmazione, la collaborazione tra progetti, la pulizia dei dati, la visualizzazione dei dati e la condivisione. Integra anche strumenti di analisi di big data come Apache Spark, di cui parleremo dopo.

Apache Spark

• Tipo di strumento: Framework di elaborazione dei dati.
• Disponibilità: Open-source.
• Uso: Carichi di lavoro di big data.

Apache Spark è un motore di analisi che può elaborare dati su larga scala, in modo rapido ed efficiente. Si sa che Apache Spark può aiutarti a eseguire i tuoi carichi di lavoro 100 volte più velocemente. Come Analista dei Dati, lo userai per elaborare vari dataset e analizzare grandi volumi di dati non strutturati, insieme all’apprendimento automatico.

Il framework è compatibile con linguaggi di programmazione come Python, R, Java, Scala e SQL.

Tableau

• Tipo di strumento: strumento di visualizzazione dei dati.
• Disponibilità: commerciale.
• Utilizzo: connessione dei dati e creazione di quaderni di lavoro, storie e dashboard.

Tableau è uno dei principali strumenti di business intelligence del mercato che viene utilizzato per analizzare e visualizzare i dati in un formato semplice. Se sei un analista dei dati che non ha competenze di codifica competenti ma vuoi comunque essere in grado di creare visualizzazioni interattive e dashboard da presentare agli stakeholder, Tableau è qui per salvarti.

Contiene funzioni come l’apprendimento automatico, la statistica, il linguaggio naturale e la preparazione intelligente dei dati. Non ha solo reso la vita più facile per i data scientist, ma anche per gli utenti aziendali.

SAS

• Tipo di strumento: suite di software statistico.
• Disponibilità: commerciale.
• Utilizzo: analisi statistica e visualizzazione dei dati.

SAS è un software a riga di comando, disponibile solo per i sistemi operativi Windows. Sta per Statistical Analysis System ed è un gruppo di programmi che lavorano collettivamente per archiviare e recuperare dati, essere in grado di modificarli, calcolare analisi statistiche e creare visualizzazioni e report.

Il software ti aiuta a ottenere rapidamente informazioni sui tuoi dati, che puoi quindi utilizzare per l’analisi automatica supportata dall’apprendimento automatico, per poi produrre report facili da comprendere per il processo decisionale.

KNIME

• Tipo di strumento: piattaforma di integrazione dei dati.
• Disponibilità: open-source.
• Utilizzo: accesso, unione, analisi e visualizzazione dei dati.

KNIME è un software open-source che consente di creare analisi a qualsiasi livello di complessità. Puoi utilizzare:

• KNIME Analytics Platform – per pulire e raccogliere i tuoi dati, analizzarli e renderli accessibili a tutti utilizzando visualizzazioni.
• KNIME Server – la distribuzione di flussi di lavoro, rendendoli accessibili al team per la collaborazione, la gestione e l’automazione.

Microsoft Power BI

• Tipo di strumento: suite di analisi aziendale.
• Disponibilità: commerciale.
• Utilizzo: trasformare i dati in informazioni immersive e interattive.

Microsoft Power BI consente di prendere i tuoi dati e creare report e dashboard interattivi per condividere più facilmente le tue scoperte. Opera con Excel, file di testo, SQL e fonti cloud. I tuoi dati sono al sicuro con Power BI in quanto utilizza l’etichettatura di sensibilità, la crittografia end-to-end e il monitoraggio dell’accesso in tempo reale.

Hai la scelta tra la loro gamma di prodotti come Power BI Desktop, Power BI Pro, Power BI Premium, Power BI Mobile, Power BI Embedded e Power BI Report Server.

Conclusione

Mentre continui il tuo percorso come analista dei dati, vedrai questi strumenti attuali avanzare e nuovi strumenti emergere sul mercato. Il tuo set di competenze dipende da dove vuoi essere nei prossimi 10 anni. Più ne sai, meglio è.

Se non sei ancora sicuro del percorso verso l’analisi dei dati e hai bisogno di maggiori indicazioni, leggi:

• Migliori corsi di certificazione per analisti dei dati del 2022

Nisha Arya è una Data Scientist, Freelance Technical Writer e Community Manager presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli o tutorial sulla carriera di Data Science e conoscenze basate sulla teoria intorno alla Data Science. Vuole anche esplorare i diversi modi in cui l’Intelligenza Artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. Una studentessa desiderosa di ampliare le sue conoscenze tecniche e di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.