Google BigQuery vs Amazon Redshift nel 2026: Confronto e Domande da Colloquio per Data Analyst
Confronto completo tra BigQuery e Redshift nel 2026. Architettura, modelli di pricing, differenze SQL e domande frequenti nei colloqui per Data Analyst.
Data Analytics
DATA
Percorso completo in Data Analytics che copre l'intera catena del valore dei dati. Dalla manipolazione dei dati con Google Sheets e SQL alla creazione di dashboard interattive con Power BI e Looker Studio, passando per l'automazione con strumenti ELT (dbt, Zapier) e l'analisi predittiva con Python (Pandas, Scikit-Learn). Impara a identificare le fonti dati, costruire funnel, analizzare la retention dei clienti e raccomandare azioni concrete dalle tue analisi.
Cosa imparerai
Manipolazione dati con Google Sheets e formule avanzate
SQL avanzato con BigQuery: query analitiche, CTE, window function
Modellazione dati per team marketing, vendite e prodotto
Strumenti ELT: dbt per la trasformazione, Zapier per l'automazione
Tracking web con Google Tag Manager e piani di tracciamento
API e webhook per l'estrazione dati
Visualizzazione dati con Power BI e Looker Studio (Google Data Studio)
Analisi statistica e AB testing
Python per l'analisi: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Machine Learning applicato: previsione del churn, segmentazione clienti con Scikit-Learn
Metodologia di analisi: KPI, funnel di vendita, retention, coorti
Progetto end-to-end: dall'identificazione del problema alla dashboard automatizzata
Argomenti chiave da padroneggiare
I concetti più importanti per comprendere questa tecnologia e superare i colloqui
1
Google Sheets: formule avanzate (CERCA.VERT, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), tabelle pivot, automazione
2
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE, subquery
3
BigQuery: partizionamento, clustering, query annidate, ottimizzazione costi, UDF
4
Modellazione dati: schemi a stella, tabelle fact e dimension, normalizzazione, denormalizzazione
5
KPI e metriche: CAC, LTV, MRR, ARR, tasso di churn, NPS, tasso di conversione, ARPU
6
Funnel e coorti: analisi di conversione, retention per coorte, analisi RFM
7
ELT e Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (modelli, test, source), orchestrazione
8
Zapier e automazione: trigger, azioni, workflow multi-step, webhook
9
Google Tag Manager: tag, trigger, variabili, dataLayer, piani di tracciamento
10
Power BI: DAX, misure calcolate, relazioni, visualizzazioni, filtri, drill-down
11
Looker Studio: fonti dati, campi calcolati, filtri, parametri, blending
12
Visualizzazione: scelta del grafico giusto, data storytelling, principi di design (Tufte)
13
AB Testing: ipotesi, dimensione del campione, significatività statistica, valore p, test t di Student
14
Python e Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, pulizia
15
Plotly: grafici interattivi, subplot, animazioni, dashboard
16
Scikit-Learn: regressione, classificazione, clustering (K-Means), split train/test, metriche
17
Metodologia: formulazione del problema, identificazione fonti, pulizia, analisi, raccomandazioni
La sfida Data Analytics di oggi
Uno snippet al giorno. Trova il bug, o dimostra che non ce n'è.
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