Professione analista dei dati

Gli analisti dei dati importano, ispezionano, puliscono, trasformano, convalidano, modellizzano o interpretano gli insiemi di dati per quanto riguarda gli obiettivi aziendali della società. Garantiscono che le fonti di dati e gli archivi forniscano dati coerenti e affidabili. Gli analisti dei dati utilizzano algoritmi e strumenti informatici diversi, a seconda della situazione e dei dati attuali. Possono redigere relazioni sotto forma di visualizzazioni, quali grafici, diagrammi e dashboard.

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Tipo di personalità

• Investigativo / Intraprendente

Conoscenze

• Valutazione della qualità dei dati

  Il processo di individuazione dei problemi relativi ai dati utilizzando indicatori, misure e metriche di qualità al fine di pianificare strategie di pulizia e arricchimento dei dati secondo criteri di qualità dei dati.

• Tecniche di rappresentazione visiva

  Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.

• Struttura dell’informazione

  Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).

• Tipi di documentazione

  Le caratteristiche dei tipi di documentazione interna ed esterna in linea con il ciclo di vita del prodotto e i loro specifici tipi di contenuto.

• Estrazione di informazioni

  Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.

• Classificazione delle informazioni

  Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.

• Modelli di dati

  Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.

• Dati non strutturati

  Le informazioni che non sono organizzate in modo predefinito o che non hanno un modello di dati predefinito, che sono difficili da comprendere e per cui è difficile trovare modelli senza utilizzare tecniche come l’estrazione di dati.

• Statistica

  Lo studio della teoria, dei metodi e delle pratiche della statistica, quali la raccolta, l’organizzazione, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati. Si occupa di tutti gli aspetti relativi ai dati, tra cui la pianificazione della loro raccolta in termini di progettazione di indagini ed esperimenti al fine di prevedere e programmare le attività.

• Linguaggi di interrogazione

  Il campo dei linguaggi informatici standardizzati per il recupero di informazioni da un database e di documenti contenenti le informazioni necessarie.

• Riservatezza delle informazioni

  I meccanismi e i regolamenti che consentono un controllo selettivo dell’accesso e assicurano che solo i soggetti autorizzati (persone, processi, sistemi e dispositivi) abbiano accesso ai dati, il modo in cui assicurare il rispetto delle informazioni riservate e i rischi di non conformità.

• Linguaggio di interrogazione resource description framework

  I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).

• Business intelligence

  Gli strumenti utilizzati per trasformare grandi quantità di dati grezzi in informazioni commerciali pertinenti e utili.

• Estrazione di dati

  I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.

Competenze

• Eseguire calcoli matematici analitici

  Applicare metodi matematici e utilizzare tecnologie di calcolo per eseguire analisi e individuare soluzioni a problemi specifici.

• Mettere in atto processi di controllo qualità dei dati

  Applicare tecniche di analisi, convalida e verifica della qualità dei dati per verificarne l’integrità.

• Normalizzare dati

  Ridurre i dati alla loro forma di base precisa (forme normali) al fine di ottenere risultati come la riduzione al minimo della dipendenza, l’eliminazione della ridondanza e l’aumento della coerenza.

• Analizzare i megadati

  Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.

• Eseguire estrazioni di dati

  Esplorare grandi serie di dati per evidenziare modelli utilizzando statistiche, sistemi di banche dati o intelligenza artificiale, e presentare le informazioni in modo comprensibile.

• Correggere i dati

  Individuare e correggere i dati corrotti provenienti da set di dati, garantire che i dati diventino e rimangano strutturati in base alle linee guida.

• Applicare tecniche di analisi statistica

  Utilizzare modelli (statistiche descrittive o inferenziali) e tecniche (estrazione di dati o apprendimento automatico) per l’analisi statistica e gli strumenti TIC per analizzare i dati, scoprire le correlazioni e prevedere le tendenze.

• Gestire dati

  Amministrare tutti i tipi di risorse di dati attraverso il loro ciclo di vita eseguendo la definizione del profilo dei dati, il parsing, la standardizzazione, la risoluzione dell’identità, la pulizia, il potenziamento e il controllo. Garantire che i dati siano adatti allo scopo, utilizzando strumenti TIC specializzati per soddisfare i criteri di qualità dei dati.

• Stabilire processi di dati

  Utilizzare strumenti TIC per applicare processi matematici, algoritmici o in altri processi di manipolazione dei dati peri creare informazioni.

• Definire criteri di qualità dei dati

  Specificare i criteri in base ai quali la qualità dei dati è misurata a fini commerciali, come incoerenze, incompletezza, usabilità per lo scopo e accuratezza.

• Interpretare i dati attuali

  Analizzare i dati attuali e aggiornati raccolti da fonti quali dati di mercato, pubblicazioni scientifiche, richieste dei clienti e questionari, al fine di valutare lo sviluppo e l’innovazione nei settori di competenza.

• Gestire campioni di dati

  Raccogliere e selezionare una serie di dati di una popolazione mediante una procedura statistica o altra procedura definita.

• Raccogliere dati TIC

  Raccogliere dati attraverso la progettazione e l’applicazione di metodi di ricerca e prelevamento di campioni.

• Integrare dati TIC

  Combinare i dati provenienti da fonti per fornire una visione unitaria dell’insieme di questi dati.

Source: Sisyphus ODB