Certificazioni e attestato del Corso Data Analyst
Sul tema delle certificazioni è importante distinguere l’attestato rilasciato al termine della formazione dalle certificazioni ottenute superando un esame specifico.
IT Specialist in Data Analytics di Certiport
Tra le certificazioni di riferimento del percorso, quella più direttamente collegata all’analisi dei dati è IT Specialist in Data Analytics di Certiport, a Pearson VUE business.
La certificazione verifica conoscenze relative alla manipolazione, analisi, visualizzazione e comunicazione responsabile dei risultati ottenuti dai dati.
È quindi la certificazione più coerente con l’area professionale trattata dalla pagina.
Certificazioni Python
Il percorso fa inoltre riferimento alle certificazioni:
rilasciate da Knowledge Pillars e maggiormente focalizzate sulle competenze di programmazione Python.
Certificato MAC Formazione
Al termine della formazione è previsto un certificato MAC Formazione personale, numerato e tracciabile.
MAC Formazione opera nell’ambito di un sistema di gestione certificato ISO 9001:2015 EA37 per la formazione.
La certificazione MAC Formazione, la preparazione a un esame e una certificazione rilasciata da un ente terzo sono elementi differenti. L’eventuale inclusione degli esami di certificazione e le relative modalità devono essere verificate nella proposta formativa ricevuta prima dell’iscrizione.
Dove vengono utilizzate le competenze di Data Analysis
L’analisi dei dati non riguarda esclusivamente grandi aziende tecnologiche.
Nel 2025 il mercato italiano del Data Management & Analytics ha raggiunto 4,1 miliardi di euro. Secondo l’Osservatorio Data & Decision Intelligence del Politecnico di Milano, la crescita è stata del 20%.
Secondo lo stesso Osservatorio, l’89% delle PMI italiane svolge attività di analisi dei dati. Solo circa una su tre, però, dispone di figure professionali dedicate.
Il dato evidenzia quanto l’analisi venga utilizzata anche all’interno di organizzazioni in cui non esiste necessariamente un reparto Data autonomo.
Le aree aziendali
Competenze di questo tipo possono trovare applicazione, per esempio, in:
- amministrazione;
- controllo di gestione;
- vendite;
- marketing;
- operations;
- reportistica;
- gestione di database e informazioni aziendali;
- supporto ai processi decisionali.
I ruoli più coerenti
Tra gli sbocchi più diretti ci sono attività di supporto come:
- junior data analyst;
- addetto all’analisi dati;
- supporto al reporting aziendale;
- data assistant in uffici amministrativi, commerciali o di controllo;
- supporto operativo in progetti di business intelligence e gestione database.
Le competenze acquisite possono inoltre essere valorizzate da professionisti di altri settori che desiderano migliorare la propria capacità di leggere, organizzare e presentare dati in modo più efficace all’interno del proprio lavoro.
Questo non significa che la frequenza di un corso garantisca uno specifico sbocco lavorativo. Il corso ti permette di sviluppare competenze tecniche utili nei contesti in cui è necessario raccogliere, controllare e interpretare i dati.
Quali competenze tecniche sviluppi
Il programma è costruito intorno all’intero flusso operativo che porta dai dati grezzi a un risultato interpretabile.
Durante il corso lavori su:
- organizzazione di un ambiente di analisi con Python e Jupyter Notebook;
- strutture dati Python applicate alla Data Analysis;
- importazione e lettura di file CSV e altre fonti;
- utilizzo di Pandas Series e DataFrame;
- pulizia e normalizzazione dei dati;
- individuazione e gestione di valori mancanti e anomalie;
- filtri e trasformazioni dei dataset;
- aggregazioni e raggruppamenti;
- elaborazioni numeriche con NumPy;
- costruzione di grafici con Matplotlib;
- scelta delle visualizzazioni in funzione dei dati;
- esportazione e salvataggio dei risultati;
- utilizzo di SQLite attraverso Python;
- organizzazione di notebook e workflow di analisi;
- interpretazione dei risultati;
- preparazione di output destinati a interlocutori aziendali;
- sviluppo di un mini-progetto su dati reali.
L’obiettivo non è imparare singoli comandi isolati, ma comprendere come collegare le diverse attività in un processo coerente.
Dettagli sul Corso Data Analyst a Pistoia
Requisiti
Per seguire il corso in modo efficace è richiesta una conoscenza base del linguaggio Python.
Non è invece necessario avere già un profilo avanzato nell’analisi dei dati: il percorso è costruito per aiutarti a sviluppare progressivamente competenze più strutturate nella manipolazione, elaborazione e visualizzazione dei dati, partendo da basi di programmazione già acquisite.
Questa indicazione è importante perché il corso entra fin da subito in strumenti e logiche operative tipiche della Data Analysis applicata.
Perché non trovi una durata e un prezzo standard?
Il Corso Data Analyst di MAC Formazione è individuale e viene definito considerando il livello di partenza, le competenze già possedute e gli obiettivi dell’allievo.
Per questo motivo durata e costo non vengono presentati come valori uguali per tutti.
Se conosci già Python e lavori abitualmente con i dati, partirai da un livello diverso rispetto a chi ha appena appreso le basi del linguaggio.
La consulenza iniziale serve proprio a valutare queste differenze e a costruire una proposta coerente con le competenze da sviluppare.
Richiedi una consulenza gratuita per valutare il livello di partenza e ricevere un preventivo personalizzato.
Come si svolge il Corso Data Analyst
Il percorso può essere seguito attraverso differenti modalità.
Corso Data Analyst in aula
Le lezioni possono svolgersi in presenza presso oltre 90 laboratori informatici distribuiti in Italia.
La disponibilità della sede viene verificata in fase di organizzazione del corso.
Corso Data Analyst online in diretta
Il Corso Data Analyst online si svolge in videoconferenza con docente in diretta.
Non si tratta quindi di un percorso composto esclusivamente da videolezioni preregistrate: puoi interagire durante la lezione, porre domande e lavorare sugli argomenti previsti dal programma.
MAC Formazione prevede fasce di erogazione dalle 8:00 alle 23:00, anche su turni, così da poter organizzare il calendario in funzione delle esigenze concordate.
Corso Data Analyst On-Site
Per aziende e organizzazioni è disponibile anche la formazione direttamente presso la sede del cliente.
Il percorso può così essere impostato tenendo conto del contesto professionale e delle esigenze formative dell’organizzazione.
Che cosa fa un Data Analyst, in concreto?
Il Data Analyst trasforma dati provenienti da file, database o altre fonti in informazioni che possono essere interpretate e utilizzate da un’azienda o da un’organizzazione.
Il lavoro non consiste semplicemente nel produrre grafici. Prima di visualizzare i risultati, devi controllare la qualità dei dati. Impari quindi a individuare errori e valori mancanti, organizzare le informazioni e scegliere le elaborazioni più adatte all’obiettivo dell’analisi.
In un normale processo di analisi dei dati, le attività possono essere ricondotte a tre fasi principali:
- Raccogliere e preparare i dati, importandoli dalle fonti disponibili e intervenendo su duplicati, valori mancanti, formati incoerenti e anomalie.
- Analizzare i dati, utilizzando filtri, calcoli, aggregazioni e confronti per individuare relazioni, indicatori e informazioni significative.
- Comunicare i risultati, organizzando tabelle, grafici e output capaci di rendere leggibili le conclusioni dell’analisi.
Il Corso Data Analyst di MAC Formazione approfondisce soprattutto queste attività attraverso Python e il relativo ecosistema per la Data Analysis.
Data Analyst, Data Scientist e Business Intelligence Analyst non sono la stessa figura
I ruoli che lavorano con i dati condividono alcune competenze, ma hanno obiettivi differenti.
Il Data Analyst si concentra principalmente sulla raccolta, preparazione, analisi e interpretazione dei dati già disponibili.
Il Data Scientist lavora anche su modelli statistici, machine learning, previsione e tecniche più avanzate. Se il tuo obiettivo è sviluppare queste competenze, puoi approfondire il Corso Data Scientist con AI.
Il lavoro di Business Intelligence è invece maggiormente orientato alla costruzione di modelli, report e strumenti di monitoraggio aziendale attraverso piattaforme dedicate come Power BI.
Capire questa distinzione è importante per scegliere un corso coerente con il lavoro che vuoi svolgere.
A chi è rivolto il corso di Data Analyst
Il corso Data Analyst certificato è rivolto a chi possiede già le basi di Python e vuole imparare a utilizzarlo per l’analisi dei dati.
Può essere utile, per esempio, se:
- lavori già con dati, report o informazioni aziendali e vuoi automatizzare alcune elaborazioni;
- utilizzi principalmente fogli di calcolo e vuoi avvicinarti a un approccio basato sulla programmazione;
- hai studiato Python e vuoi applicarlo alla Data Analysis;
- vuoi imparare a lavorare con Pandas, NumPy e Matplotlib;
- devi gestire dataset più strutturati e comprendere meglio le fasi di pulizia, trasformazione e analisi;
- vuoi sviluppare competenze tecniche utilizzabili in attività di reporting, controllo, amministrazione, commerciale o analisi.
Il percorso può essere seguito anche da studenti e da chi sta costruendo competenze da utilizzare successivamente in ruoli junior legati all’analisi dei dati.
A chi non è rivolto
Questo corso non è pensato come introduzione assoluta alla programmazione: è richiesta una base di Python.
Non è inoltre un corso specifico di Business Intelligence e non insegna Power BI o Tableau. Se il tuo obiettivo principale è creare dashboard interattive e report aziendali con strumenti di BI, è più appropriato valutare il Corso Power BI.
Il programma non è neppure un percorso di machine learning o Data Science avanzata. Per questi obiettivi è disponibile il Corso Data Scientist con AI.
Serve conoscere Python per iniziare?
Sì. Per frequentare il Corso Data Analyst è richiesta una conoscenza di base del linguaggio Python.
Il secondo modulo riprende le principali basi di Python: strutture dati, cicli, condizioni, funzioni e gestione dei file. Questi argomenti vengono applicati all’analisi dei dati, ma il modulo non sostituisce un corso completo di programmazione Python.
Se parti completamente da zero, il percorso più coerente è quindi acquisire prima le basi attraverso il corso di Python e successivamente applicarle alla Data Analysis.
In fase di consulenza iniziale viene verificato il tuo livello, così da capire quale punto di partenza è più adatto.
Gli strumenti del Data Analyst: quale serve a cosa?
Non esiste un solo software che definisce il lavoro del Data Analyst. Python, SQL, fogli di calcolo e strumenti di Business Intelligence rispondono a esigenze differenti e spesso vengono utilizzati insieme.
| Strumento |
A cosa serve |
Nel Corso Data Analyst |
| Python |
Automatizzare elaborazioni, pulire dati, costruire analisi riproducibili e lavorare con dataset strutturati |
Sì, è lo strumento principale |
| Pandas e NumPy |
Manipolare DataFrame, effettuare trasformazioni, aggregazioni e calcoli |
Sì |
| Matplotlib |
Realizzare grafici e rappresentazioni dei risultati attraverso Python |
Sì |
| SQLite |
Comprendere il rapporto tra analisi e database relazionali e leggere o scrivere dati tramite Python |
Sì |
| SQL |
Interrogare direttamente database relazionali, filtrare, aggregare e combinare tabelle |
Nel corso viene affrontato attraverso SQLite e l’integrazione con Python; per uno studio specifico è disponibile il Corso SQL |
| Excel e fogli di calcolo |
Organizzare, elaborare e analizzare dati attraverso un’interfaccia tabellare |
Non fanno parte del programma specifico di questo corso |
| Power BI |
Costruire modelli, report e dashboard per la Business Intelligence |
Non è incluso; MAC propone un Corso Power BI dedicato |
| Tableau |
Data visualization e dashboard attraverso una piattaforma di Business Intelligence |
Non è incluso nel corso |
Con Python e Matplotlib impari a produrre visualizzazioni e report riproducibili all’interno di un processo di analisi. Le dashboard interattive tipiche della Business Intelligence richiedono invece piattaforme dedicate, come Power BI o Tableau.
Per approfondire il rapporto tra i diversi strumenti puoi consultare anche la guida MAC sui linguaggi per l’analisi dei dati.
Quale corso MAC scegliere per lavorare con i dati?
La parola “Data Analyst” comprende strumenti differenti. Il corso più adatto dipende quindi dall’attività che vuoi imparare a svolgere.
| Percorso |
Sceglilo se vuoi… |
Focus principale |
| Corso Data Analyst |
Lavorare sui dati attraverso la programmazione |
Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, SQLite |
| Corso Python |
Acquisire prima le basi della programmazione |
Linguaggio Python |
| Corso SQL |
Interrogare e gestire database relazionali |
Query, filtri, aggregazioni, join e database |
| Corso Power BI |
Creare report e dashboard di Business Intelligence |
Power BI, modellazione, visualizzazione e dashboard |
| Analisi Dati con Excel e AI |
Utilizzare un approccio maggiormente basato sul foglio di calcolo |
Analisi dati con Excel e strumenti AI |
| Data Scientist con AI |
Spostarti verso modelli predittivi e tecniche più avanzate |
Data Science, AI e analisi avanzata |
Se non sai quale percorso corrisponde meglio al tuo livello e ai tuoi obiettivi, la consulenza iniziale serve anche a chiarire questa scelta.
