Una guida chiara per distinguere i ruoli di Data Analyst e Data Scientist, con informazioni sugli stipendi e consigli sul percorso formativo ideale per ognuno.
Redazione Course Clear
27 nov 2025
Differenze principali tra Data Analyst e Data Scientist
Il Data Analyst si occupa principalmente di raccogliere, pulire e analizzare dati per generare report utili alle decisioni aziendali. Usa strumenti come Excel, SQL, Power BI e Tableau per visualizzare dati e individuare trend.
Il Data Scientist ha un ruolo più avanzato e tecnico: costruisce modelli predittivi e utilizza algoritmi di machine learning per estrarre insight complessi. Richiede competenze in programmazione (Python, R), statistica e gestione di grandi dataset.
In sintesi, il Data Analyst lavora principalmente con dati strutturati e reporting, mentre il Data Scientist spinge oltre, utilizzando modelli matematici per analisi predittive e decisioni strategiche.
Stipendi medi in Italia per Data Analyst e Data Scientist
Nel mercato italiano del 2025, il Data Analyst medio guadagna tra i 28.000 e i 45.000 euro annui, con crescita in base all’esperienza e al settore.
Il Data Scientist, visto il profilo più specialistico, può arrivare a guadagnare dai 40.000 fino a oltre 70.000 euro, soprattutto in aziende tech e finance dove la domanda è più alta.
I ruoli senior o manageriali in entrambi i profili possono superare i 90.000 euro annui, segno della crescente importanza dei dati nel business italiano.
Percorso formativo ideale per Data Analyst e Data Scientist
Per diventare Data Analyst è utile una formazione universitaria in economia, statistica, informatica o ingegneria, insieme a corsi specifici su SQL, Excel, Power BI e strumenti di data visualization. Molto apprezzati corsi professionali che insegnano Python base e analisi dati.
Chi desidera diventare Data Scientist dovrebbe integrare una base solida di matematica e statistica con approfondimenti in machine learning, programmazione in Python o R, e conoscenze di big data e cloud computing. Master o corsi di specializzazione avanzati sono raccomandati per acquisire competenze più tecniche su AI e algoritmi.
Esperienza pratica tramite progetti, stage o bootcamp è fondamentale in entrambi i casi.
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