Voglio diventare una... Data Analyst
Oggi ospite di eccezione: Alice Gabrieli ci parlerà di come diventare una Data Analyst e dell’incredibile lavoro di divulgazione che sta facendo con la sua pagina Instagram Data Journalice (@datajournalice).
Attraverso delle infografiche e dei post su temi sempre molto attuali, in questa pagina si racconta il mondo dei dati e della statistica, legandola ad altre tematiche fondamentali, come l’intelligenza artificiale, il gender gap in ambito STEM, l’ambiente, e molto altro ancora.
Se non hai ancora iniziato a seguirla, corri a farlo!
Descriviti in 100 parole.
Mi chiamo Alice Gabrieli e sono una Data Analyst.
Di solito di fronte a questa frase, il 90% delle persone mi guarda di traverso e mi chiede “E cioè?”.
Diciamo che non è semplice svolgere un lavoro che prima neanche esisteva o non era riconosciuto, derivante da una disciplina, la Statistica, ancor più ignota, non è semplice perché potremmo definirlo un lavoro “del futuro”.
Ma è estremamente stimolante e mi piace poter guardare il mio interlocutore con apprensione e spiegargli cosa faccio.
Mi piace a tal punto che ho creato la prima pagina di informazione statistica su Instagram, Datajournalice, in cui parlo di questa disciplina, del perché sia utile e di come la troviamo nella nostra quotidianità, dato che ogni fenomeno è spiegabile attraverso dati e modelli.
In cosa consiste il ruolo di Data Analyst?
Cosa faccio dunque nel mio lavoro?
Una data analyst, come suggerisce il nome, analizza i dati.
Questi dati possono essere di qualsiasi genere: sanitario, demografico, economico, ambientale, e via dicendo. Una data analyst esporta dati, li pulisce (questa è una parte tanto importante quanto noiosa per me), dopodiché importa il proprio dataset su R studio ed inizia a scrivere il codice adatto al tipo di analisi che si vuole applicare.
La scelta dei modelli statistici dipende dal risultato che si sta cercando: correlazione fra due fenomeni, dipendenza di un evento rispetto a fattori esterni, significatività, calcolo di indici di sintesi, variazioni temporali o confronti territoriali.
Queste sono alcune delle analisi che faccio nel mio lavoro, che in questo momento riguarda i prezzi dei prodotti agroalimentari.
La parte che adoro di più è quella in cui scopro qualcosa di nuovo sui dati: è impossibile non sorprendersi davanti a quello che esce dopo l’elaborazione, sapendo che quella percentuale o quel test significativo deriva da migliaia di celle che al primo sguardo non dicevano assolutamente nulla.
A proposito: mi capita di lavorare sia in team sia in solitaria.
Qual è la soft skill più importante che deve possedere una Data Analyst?
La soft skill più importante (e complicata) è quella di spiegare i risultati delle analisi e renderli accessibili anche a chi non è esperto del settore.
Sono necessari grafici intuitivi e parole giuste, altrimenti la fatica delle fasi precedenti diventa inutile.
La maggior parte di noi utilizza i social per parlare dei propri successi, ma la realtà è che siamo quel che siamo grazie al 90% dei nostri errori. Racconta il tuo più grande fallimento da quando lavori nel settore, che però ti ha reso ciò che sei.
Mi sono trovata malissimo nella mia prima occasione di lavoro ed ho creduto che il motivo fosse di aver sbagliato tutto nella vita, di aver scelto la facoltà sbagliata ed essermi destinata ad una professione che non mi faceva stare bene.
Solo dopo qualche mese ho capito che dovevo lasciarmi libera di trovare altre opportunità, che non ci si può illudere di trovare il lavoro dei sogni prima ancora di uscire dall’università.
Le opportunità nel mio ambito sono, oserei dire, illimitate!
Ma non vuol dire che ci si debba accontentare del primo HR che ti offre uno stipendio.
Fate quello che vi piace! E ricordate che c’è sempre tempo per cambiare!
Quando l’ho fatto, ho trovato la mia isola felice, ma con la consapevolezza che se un giorno cambierò idea e me ne vorrò andare, non commetterò lo stesso errore di forzarmi e non avrò paura di ricominciare da capo.
Come fare per diventare una Data Analyst?
Per diventare una Data Analyst ci sono varie strade: la statistica è sicuramente la prima, ma possono essere anche l’economia, la fisica o altre discipline STEM, a patto di avere solide basi di informatica e probabilità.
Conta, inoltre, avere buon occhio per i dati e la determinazione nel volerci cavare qualcosa!
Non sono necessarie esperienze lavorative pregresse poiché è un ambito molto interattivo, all’interno del quale si impara ogni giorno qualcosa e si viene seguiti.
Personalmente, un’esperienza che mi ha aiutata molto è stata quella Erasmus: si viene apprezzati di più ai colloqui e si viene riconosciuti come più intraprendenti e disposti ad adattarsi. Ed io mi sento davvero così.
Parlando di successi, qual è il tuo prossimo obiettivo? Quale ruolo vorresti ricoprire entro i prossimi 3 anni?
Avendo 24 anni, il mio primo obiettivo al momento è trovare un equilibrio.
Sono stata catapultata rapidamente nel mondo del lavoro (pro e contro di chi non ha difficoltà sul mercato), e per questo devo ancora stabilizzare i ritmi fra la mia professione, la pagina Instagram e la mia vita privata.
Per ora è tutta una confusione, ma nell’arco di 3 anni ce la farò, no? :)
Spero di avere ancora più competenze nel mio ambito e di riuscire a raggiungere un pubblico più ampio con i miei contenuti online.
Conosci il tema gender gap in ambito STEM? Se sì, come fare per superarlo?
Conosco il tema gender gap in ambito STEM, lo detesto e desidero abbatterlo.
Quando ho cercato collaboratori per il mio team di Datajournalice, ho ricevuto candidature di uomini per il 70% e di donne per il 30%: ho scelto di usare le quote e creare un team parimente variegato, siamo metà donne e metà uomini.
Qualcuno potrà non essere d’accordo, perché contano le competenze -è vero-, ma voglio far valere queste donne e far emergere le loro capacità attraverso il mio progetto.
