ANALISI DEL PROGRAMMA
Data Analytics Tools - Data Masters
IN BREVE
Data Analytics Tools di Data Masters è un percorso ampio sugli strumenti per analizzare e visualizzare dati, con contenuti su Excel, Power BI, Tableau e Looker Studio, oltre a Python, SQL e database documentali. Può essere utile a chi vuole orientarsi nell’analisi dei dati o migliorare la propria reportistica. Per trasformare la panoramica in capacità spendibili, occorre affiancare alle lezioni esercizi autonomi, verificare i requisiti tecnici e approfondire gli strumenti più rilevanti per il proprio obiettivo professionale.
UTILITÀ PROFESSIONALE
Il percorso riunisce strumenti utili in diverse fasi del lavoro con i dati: Excel per calcoli, funzioni, tabelle pivot e grafici; Power BI, Tableau e Looker Studio per preparare dati e costruire visualizzazioni o dashboard; inoltre sono presenti contenuti di Python, SQL e database documentali. Questa ampiezza può aiutare a esplorare il campo e a costruire esercitazioni trasferibili, ma non equivale da sola a una preparazione completa per ogni ruolo: contano anche statistica, qualità dei dati, conoscenza del settore, capacità di formulare domande e pratica autonoma.
01Che cosa si studia nel corso
La proposta è trasversale: accosta il lavoro con i fogli di calcolo, gli strumenti di business intelligence e alcune basi di programmazione e gestione dei dati. In Excel il programma affronta calcoli, riferimenti, funzioni, filtri, tabelle, pivot, grafici e componenti avanzati. In Power BI include importazione e trasformazione dei dati, modello semantico, elementi di DAX e costruzione di report. Le sezioni su Tableau e Looker Studio affrontano connessioni, preparazione, visualizzazioni, filtri e dashboard. Completano l’indice moduli di Python, SQL e database documentali NoSQL.
A che cosa può servire sul lavoro
Il valore professionale del percorso sta nell’esposizione a strumenti che possono comparire in attività di reportistica e analisi. Excel aiuta a lavorare su tabelle e calcoli; gli strumenti di BI permettono di esplorare modi diversi di presentare indicatori e risultati. Python e SQL ampliano la panoramica verso programmazione e interrogazione dei dati. La presenza di più strumenti, però, non implica una padronanza uniforme: per scegliere un percorso professionale sarà importante consolidare almeno uno strumento, fare pratica su dati realistici e imparare a spiegare le decisioni analitiche.
Per chi è indicato
Il corso può interessare sia chi già produce report e vuole rendere il proprio lavoro più efficace, sia chi sta valutando una prima specializzazione nell’area dati. Per chi è agli inizi, l’ampiezza del programma è un’occasione per orientarsi, ma può anche richiedere di procedere con ordine. Per chi ha già esperienza, conviene individuare prima le lacune specifiche e usare le lezioni come ripasso mirato. Non è necessario affrontare ogni argomento con lo stesso livello di approfondimento: la priorità dipende dal ruolo e dagli strumenti utilizzati nel proprio contesto.
Prerequisiti: cosa serve davvero
La scheda non documenta prerequisiti obbligatori. Come preparazione personale, è utile saper gestire file e cartelle e avere una certa familiarità con tabelle e formule semplici. Non conoscere Python o SQL non esclude in partenza lo studio, ma può rendere più impegnative le relative sezioni. Prima di iscriversi, controlla i requisiti tecnici e la disponibilità dei software necessari, perché le informazioni fornite non chiariscono ogni dettaglio di installazione o licenza.
Risultati pratici: come misurare i progressi
Per trasformare le lezioni in competenze osservabili, scegli un dataset semplice e costruisci un piccolo lavoro dall’inizio alla fine: definisci una domanda, controlla duplicati e valori mancanti, prepara un riepilogo e rappresenta il risultato con un grafico o una dashboard. Conserva anche una nota sui limiti dei dati e sulle scelte fatte. Un elaborato così strutturato non equivale a un’esperienza professionale, ma può aiutarti a capire che cosa hai appreso e quali argomenti richiedono ulteriore pratica.
Competenze da mettere in pratica
Le competenze potenzialmente sviluppabili comprendono la pulizia e l’organizzazione di tabelle, l’uso di formule e filtri, la costruzione di riepiloghi e grafici, la preparazione di report e dashboard, e una prima esposizione a query e codice. Una competenza trasversale da allenare è la comunicazione: ogni grafico dovrebbe rispondere a una domanda chiara, indicare correttamente le unità e non suggerire conclusioni che i dati non sostengono.
Come organizzare lo studio lavorando
Studiare mentre si lavora è più sostenibile se si suddivide il percorso in obiettivi piccoli e si riserva una parte del tempo all’applicazione. Per esempio, puoi dedicare alcune sessioni settimanali alla visione delle lezioni e una sessione separata a replicare gli esercizi; alla fine della settimana, annota dubbi, errori ricorrenti e una cosa che sai fare senza seguire il materiale. Questa è una proposta organizzativa, non un’indicazione ufficiale sul tempo necessario per completare il corso.
Che cosa controllare prima dell’acquisto
Prima di acquistare, verifica il livello e l’aggiornamento dei contenuti, le modalità di accesso, i requisiti software, i materiali e le esercitazioni effettivamente disponibili. Chiedi chiarimenti su eventuali attestati, supporto e condizioni commerciali se sono elementi decisivi per te. La scheda contiene un programma articolato, ma non documenta tutti questi aspetti: è quindi prudente ottenere conferma direttamente dal fornitore e confrontare il percorso con i tuoi obiettivi.
COMPETENZE DA ALLENARE
Analisi con ExcelIl programma tratta funzioni, riferimenti, tabelle, filtri, tabelle pivot e grafici, elementi utili per organizzare e sintetizzare dati.
Preparazione e modellazione dei datiLe sezioni di Power BI comprendono importazione e trasformazione, collegamento di fonti, relazioni e modello semantico.
Visualizzazione e dashboardIl corso include grafici e report in Power BI, fondamenti di visualizzazione e dashboard in Tableau e strumenti di reportistica in Looker Studio.
Prime basi di programmazione e interrogazione dei datiSono presenti argomenti di Python e SQL; il loro consolidamento richiederà esercizi ulteriori rispetto alla sola visione delle lezioni.
Comunicazione dei risultatiLe attività di report e visualizzazione offrono occasioni per esercitarsi nel presentare dati e insight; chiarezza e correttezza interpretativa vanno allenate con pratica autonoma.
PER CHI È
Professionisti di amministrazione, marketing, vendite o operations che lavorano già con fogli di calcolo e desiderano rendere più strutturati report e analisi.
Adatto a chi vuole acquisire familiarità con strumenti di analisi e visualizzazione dei dati, partendo dalle basi di Excel e passando a strumenti di business intelligence.
Persone in orientamento o in transizione professionale, disponibili a esercitarsi su Excel, Power BI, Tableau e Looker Studio e a esplorare anche Python e SQL.
Può essere un’introduzione pratica per chi sta esplorando il lavoro con i dati e vuole conoscere strumenti e attività tipici dell’analisi.
Consulenti, analisti junior e collaboratori che devono presentare indicatori e risultati in modo comprensibile.
Utile a chi crea report per colleghi, responsabili o clienti e vuole lavorare su visualizzazioni, filtri e dashboard.
PREREQUISITI
Non risultano prerequisiti formali documentati nella scheda fornita.
Prima dell’acquisto, verifica con il fornitore se siano richieste competenze o strumenti specifici.
È consigliabile avere dimestichezza di base con il computer, la gestione dei file e l’uso di un foglio di calcolo.
Queste abilità rendono più agevole seguire le prime lezioni di Excel e dedicare tempo agli argomenti di analisi.
Per chi non ha mai programmato, è utile mettere in conto un apprendimento graduale di sintassi e concetti di base.
Il programma include sezioni di Python e SQL, oltre a contenuti su database documentali.
Prima di iniziare, controlla disponibilità e compatibilità degli strumenti e degli eventuali software necessari.
La scheda descrive strumenti e contenuti, ma non specifica tutti i requisiti tecnici o le condizioni di licenza.
RISULTATI PRATICI
Organizzare e analizzare dati tabellari in Excel usando funzioni, tabelle, pivot e visualizzazioni.
Applica funzioni, riferimenti, filtri, tabelle pivot e grafici a un foglio di dati, documentando i passaggi e controllando i risultati.
Prendere confidenza con le fasi di importazione, preparazione e rappresentazione dei dati in Power BI.
Sviluppa un report a partire da una o più fonti, esplorando trasformazioni, relazioni e visualizzazioni. Considera il risultato un esercizio e verifica autonomamente la correttezza dei dati.
Esplorare strumenti di visualizzazione e dashboard in Tableau e Looker Studio.
Crea una dashboard di prova con alcune viste, filtri e un messaggio principale; chiedi a una persona esterna di interpretarla senza spiegazioni aggiuntive.
Acquisire una prima familiarità con concetti e operazioni di Python e SQL presenti nel programma.
Per consolidare l’apprendimento, usa un piccolo dataset non sensibile e svolgi una domanda alla volta: filtra, raggruppa, confronta e descrivi i risultati. Non dare per scontato che il solo modulo basti per affrontare progetti complessi.
Tradurre gli argomenti studiati in un esempio pratico da usare per valutare i propri progressi.
Prepara un elaborato personale che includa la domanda di analisi, la provenienza dei dati, i controlli effettuati e una visualizzazione leggibile; chiarisci quali conclusioni sono supportate e quali restano ipotesi.
PERCORSI PROFESSIONALI
Data Analyst junior
Collegabile ad attività di raccolta, pulizia, analisi e rappresentazione di dati aziendali. Per un ruolo completo servono anche capacità di interpretare il contesto, definire metriche e comunicare i limiti dell’analisi.
Addetto o junior specialist alla reportistica e alla business intelligence
Le competenze su report e dashboard possono integrare attività di controllo di indicatori commerciali, operativi o amministrativi; l’effettiva pertinenza dipende dagli strumenti e dai processi dell’organizzazione.
Analista marketing o commerciale
Excel, visualizzazione dei dati e dashboard possono sostenere analisi di campagne, vendite e performance. È consigliabile affiancare allo studio la conoscenza del dominio e dei principali indicatori del settore.
Analista operations o supporto al controllo di gestione
La preparazione dei dati e la produzione di report possono essere utili in ruoli di supporto alle decisioni operative, se accompagnate da esperienza sui processi e da una verifica accurata dei dati.
STRUTTURA DISPONIBILE
01Survey inziale
02Microsoft Excel
03Introduzione - 05:17
04Concetti di base - 12:51
05Calcoli e riferimenti relativi e assoluti - 59:17
06Formattazione - 48:19
07Formati - 31:48
08Recap e approfondimenti in un contesto pratico - 28:10
09Funzioni - 03:55:15
10Recap e approfondimenti in un contesto pratico - 29:11
11Riferimenti Personalizzati e Name Manager - 18:57
12Strumenti utili per lavorare con i Dati - 37:55
PROPOSTA DI STUDIO MODIFICABILE
Dal programma alla settimana.
La sequenza è una proposta organizzativa: adattala al tuo tempo e ai tuoi prerequisiti.
- Settimana 1
Ripassa i concetti iniziali di Excel, i riferimenti e le funzioni. Dopo ogni argomento, replica un esempio senza guardare la soluzione.
Saper impostare un foglio ordinato e svolgere calcoli o riepiloghi semplici.
- Settimana 2
Lavora su filtri, duplicati, tabelle, pivot e grafici. Usa un dataset piccolo e controlla che i totali e le categorie siano coerenti.
Creare un riepilogo leggibile e motivare la scelta di una visualizzazione.
- Settimana 3
Affronta la preparazione dati e la costruzione di report in Power BI, Tableau e Looker Studio, scegliendo un solo strumento alla volta per le esercitazioni.
Realizzare una prima vista o dashboard e descrivere i passaggi dalla fonte al risultato.
- Settimana 4
Esplora Python e SQL seguendo le basi del programma. Scegli esercizi brevi di selezione, filtraggio o trasformazione e verifica ogni risultato.
Comprendere alcuni concetti iniziali di codice e query e identificare gli argomenti da approfondire.
- Settimana 5
Completa un progetto personale: formula una domanda, prepara i dati, costruisci una visualizzazione e annota ipotesi, controlli e limiti.
Produrre un elaborato dimostrativo per autovalutare l’apprendimento, senza considerarlo una qualifica professionale.
DOMANDE UTILI
Prima di scegliere.
Quali strumenti e argomenti sono inclusi?
Il programma include sezioni dedicate a Excel, Microsoft Power BI, Tableau e Google Looker Studio. Sono presenti anche moduli di Python per la Data Science, SQL e database documentali NoSQL.
È adatto anche a chi parte da zero?
Il percorso presenta contenuti di base su Excel, come celle, riferimenti, formati e funzioni, oltre a temi più avanzati quali tabelle pivot, grafici e componenti avanzati. Se hai già esperienza, puoi verificare l’indice per individuare gli argomenti da ripassare e quelli su cui concentrarti.
Servono competenze tecniche preliminari?
La scheda del corso non indica prerequisiti formali. È comunque utile saper usare un computer e avere familiarità con file e fogli di calcolo; per Python, SQL e database, preparati a incontrare concetti tecnici nuovi.
Devo installare software o avere licenze specifiche?
L’indice documenta sezioni dedicate a Microsoft Power BI e al suo servizio di pubblicazione, ma non specifica tutte le condizioni di accesso, le licenze o i requisiti software. Verifica la compatibilità e gli eventuali costi degli strumenti prima dell’iscrizione.
Il corso garantisce di trovare lavoro come Data Analyst?
Il percorso può offrire basi e pratica sugli strumenti elencati, ma non garantisce un impiego né sostituisce esperienza, progetti dimostrabili o competenze richieste dal singolo datore di lavoro. Puoi usarlo per costruire un progetto personale e valutare quali ulteriori competenze ti servono.
È previsto un certificato?
L’indice segnala un test finale, ma le informazioni fornite non descrivono il rilascio di una certificazione o di un attestato. Se questo aspetto è importante per te, chiedi conferma al fornitore prima dell’acquisto.
Come posso studiare se lavoro?
Un metodo pratico è alternare brevi sessioni di lezione e applicazione: replica gli esempi, annota gli errori e alla fine di ogni argomento prova a svolgere un’attività senza seguire il video. Il piano qui proposto è un suggerimento organizzativo, non una durata ufficiale del corso.
Che cosa verificare prima dell’acquisto?
Controlla l’indice aggiornato, il livello effettivo delle lezioni, i requisiti tecnici e le condizioni di accesso. Chiarisci inoltre quali esercitazioni e materiali sono inclusi, se sono disponibili aggiornamenti e quale attestazione viene eventualmente rilasciata. Non basare la decisione su promesse di risultati professionali.
IL PASSO SUCCESSIVO
Confronta il programma completo.
Confronta il programma con i tuoi obiettivi: valuta quali strumenti vuoi imparare a usare, quali competenze possiedi già e quale progetto pratico potresti realizzare al termine dello studio.