Percorso di apprendimento

Roadmap data analyst per principianti

Corsi gratuiti nell'ordine in cui un analista impara davvero gli strumenti: prima i fogli di calcolo, perché è lì che stanno i dati, poi SQL per estrarli da un database, poi Python con NumPy e Pandas per fare ciò che un foglio di calcolo non può. Ogni lezione gira nel browser, e i corsi di Excel, SQL, Python, Pandas e R terminano con un certificato gratuito.

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2,347,853+ codder iscritti a questi corsi

591 lezioni631 sfide2,678 domande del quiz

Adatto ai principianti
Aiuto alla programmazione con l'AI
Lezioni interattive pratiche
Narrazione audio in ogni lezione
Quiz per mettere alla prova le tue conoscenze
10 certificati gratuiti lungo il percorso

Il percorso di formazione per data analyst, passo dopo passo

9 corsi9 sezioni591 lezioni631 sfide2,678 domande del quiz

Ogni passo è un corso Coddy già esistente. Seguili in ordine o passa direttamente a quello che ti manca: i tuoi progressi vengono comunque salvati per ogni corso.

1
Passo 1
Fogli di calcolo ed ExcelPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaCelle, intervalli, formule, funzioni di ricerca, tabelle pivot e le funzioni che gli analisti usano ogni giorno. La maggior parte dei dati del mondo sta nei fogli di calcolo e la maggior parte delle analisi viene condivisa per la prima volta in uno di essi, quindi il percorso inizia da qui.Inizia Pagina dedicata
2 sezioni, in ordine
1. Fondamenti42 lezioni34 sfide235 domande
2. Formule e analisi dei dati28 lezioni48 sfide100 domande
70 lezioni82 sfide335 domande
2
Passo 2
SQL per l'analisi dei datiPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaSeleziona, filtra, unisci, raggruppa e aggrega tabelle reali, poi funzioni finestra e sottoquery. SQL è la competenza più richiesta negli annunci per data analyst e quella che diventa utile più in fretta.Inizia Pagina dedicata
2 sezioni, in ordine
1. Fondamenti72 lezioni72 sfide360 domande
2. Oltre le basi27 lezioni28 sfide167 domande
99 lezioni100 sfide527 domande
3
Passo 3
Basi di PythonPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaVariabili, controllo di flusso, funzioni e collezioni: solo le due sezioni che servono a un analista prima che NumPy e Pandas abbiano senso. Classi e oggetti possono aspettare; un analista al lavoro le scrive di rado.Inizia Pagina dedicata
2 sezioni, in ordine
1. Fondamenti77 lezioni98 sfide341 domande
2. Logica e flusso78 lezioni77 sfide329 domande
155 lezioni175 sfide670 domande
4
Passo 4
NumPy: numeri velociPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaArray, aritmetica vettorializzata, indicizzazione, aggregazione e broadcasting. NumPy è il motore sotto Pandas e sotto ogni libreria scientifica di Python, e capirlo è ciò che fa smettere di sembrare magiche le operazioni sui DataFrame.Inizia Pagina dedicata18 lezioni34 domande
5
Passo 5
Pandas: tabelle in PythonPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaDataFrame, pulizia, filtri, raggruppamenti, unioni e rimodellamento di dataset reali. È il passo in cui Python supera il foglio di calcolo: tutto ciò che facevi in Excel, ripetibile su dati troppo grandi per essere aperti.Inizia Pagina dedicata19 lezioni
6
Passo 6
Recuperare i dati: file, JSON e API
Inizia questo passoIniziaLeggi e scrivi file, analizza JSON, chiama un'API web e gestisci ciò che va storto. I dati veri non arrivano mai come una tabella pulita; un analista che sa procurarsi i dati da solo non resta ad aspettare un ingegnere.Inizia
3 corsi, in ordine
31 lezioni8 sfide
7
Passo 7
R, quando un lavoro lo richiedePagina dedicata
Inizia questo passoIniziaFacoltativo. Le stesse idee di analisi nel linguaggio dei team di statistica: vettori, data frame e manipolazione dei dati. Saltalo a meno che un ruolo che ti interessa non richieda R, e in quel caso affrontalo sapendo che ogni concetto si trasferisce dai passi su Python.Inizia Pagina dedicata
3 sezioni, in ordine
199 lezioni266 sfide1,112 domande

Cosa ottieni

Tutto ciò che userai per imparare a programmare

Impara facendo

Scrivi codice vero, interroga database, crea siti web e padroneggia i prompt per l'AI. Le nostre lezioni interattive coprono tutte le competenze di cui ha bisogno uno sviluppatore moderno.

playground.js

Editor di codice

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Input

"Alex"

Output

"Hello, Coddy! Alex"

Costruisci la tua serie

Sii costante e guarda crescere i tuoi progressi! Tieni traccia della tua abitudine quotidiana di programmare, proteggi la tua serie con i giorni di congelamento e guadagna ricompense ogni giorno che ti presenti.

12 giorni di serie

Torna domani per mantenere la tua serie!

January 2026

Lascia o raddoppia

Giorno 5 di 7

Congela serie

2 left

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Porta il tuo percorso di programmazione sempre con te! Niente configurazioni, niente download: apri l'app e inizia a programmare. Disponibile su iOS, Android e Web con valutazioni di 4,9 stelle.

250

Variabili

CONTINUA

4.9

Valutazione

Non sei solo

Competi nelle classifiche globali, invita gli amici per guadagnare ricompense e festeggiate insieme i vostri successi. Programmare è più bello con gli amici!

Lega SfidanteI primi 7 avanzano

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Zona promozione

Tutti i modi per imparare

Leggi, ascolta, mettiti alla prova, chiedi all'AI o ripassa qualsiasi cosa tu abbia già visto. Ogni lezione si adatta a te.

Introduzione alle variabili

Audio

Una variabile è un contenitore con un nome che memorizza un valore a cui puoi fare riferimento più avanti nel programma.

In Python la crei scrivendo il nome, un segno di uguale e poi il valore che vuoi memorizzare.

Il valore può cambiare nel tempo: riassegnare il nome lo fa semplicemente puntare a un nuovo valore.

1xSarah

Ottieni un certificato

Ottieni un certificato per ogni corso che completi. Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn e al curriculum per mostrare ai datori di lavoro le tue competenze di programmazione.

Certificato di completamento

Si certifica cheMario Rossiha completato con successo

Fondamenti di Python

Datagen 2026

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Perché imparare l'analisi dei dati su Coddy

L'ordine in cui li usa il lavoro. La maggior parte dei corsi per data analyst parte da Python; la maggior parte delle giornate di un analista parte da un foglio di calcolo e da una query SQL. Questo percorso insegna gli strumenti nell'ordine in cui li userai, così ogni passo ripaga prima che inizi il successivo.
Dati veri, query vere. Scrivi SQL su tabelle reali, trasformi veri DataFrame Pandas e costruisci vere formule di foglio di calcolo nel browser, senza installare niente e senza simulazioni fatte di slide.
Suggerimenti AI che leggono la tua query. Quando un join restituisce le righe sbagliate o un'operazione su un DataFrame genera un errore, Bugsy guarda cosa hai scritto e ti indirizza verso la correzione senza darti la risposta.
Certificati gratuiti, ognuno verificabile al proprio URL, per i corsi di Excel, SQL, Python, Pandas e R. Un certificato Excel, uno SQL e uno Pandas sono tre righe del curriculum che un selezionatore può verificare in dieci minuti.

Domande frequenti su come diventare data analyst

Come divento data analyst senza esperienza?

Impara i tre strumenti che compaiono in ogni annuncio per analisti (fogli di calcolo, SQL e uno tra Python e R) in quest'ordine, poi realizza due o tre analisi di dataset pubblici reali che rispondano a una domanda che qualcuno farebbe davvero. È questo percorso più un piccolo portfolio. L'esperienza con i dati è più facile da costruire che in quasi ogni altra carriera: ogni dataset pubblico è un progetto che aspetta solo di essere raccontato.

Quali competenze servono a un data analyst?

I fogli di calcolo per il lavoro veloce e la condivisione, SQL per estrarre i dati da un database, un linguaggio di programmazione per tutto ciò che un foglio di calcolo non sa fare (pulizia, unione di tabelle grandi, pipeline ripetibili), abbastanza statistica da sapere cosa nasconde una media e la capacità di scrivere per spiegare un grafico a chi non leggerà i numeri. Questo percorso copre direttamente le prime tre; le ultime due le eserciti in ogni analisi che scrivi.

Per l'analisi dei dati è meglio imparare prima Excel, SQL o Python?

Prima Excel, poi SQL, poi Python, che è l'ordine di questo percorso. I fogli di calcolo ti insegnano a ragionare per tabelle senza alcun costo. SQL è in assoluto la competenza più richiesta agli analisti e diventa utile in tre settimane. Python ripaga solo quando hai dati abbastanza grandi o disordinati da mettere in difficoltà un foglio di calcolo, quindi impararlo per primo significa impararlo senza un motivo.

Per l'analisi dei dati è meglio Python o R?

Python, per la maggior parte dei lavori da analista, perché è richiesto molto più spesso e la stessa competenza si trasferisce al lavoro di automazione e di ingegneria. R resta il linguaggio dei dipartimenti di statistica e di alcuni team di ricerca e farmaceutici. Questo percorso insegna Python con NumPy e Pandas e tiene R come passo finale facoltativo, da aggiungere quando un lavoro lo richiede.

Quanto tempo serve per diventare data analyst?

Circa quattro-sei mesi con un'ora al giorno per arrivare a un livello junior. In questo percorso Excel richiede due o tre settimane, SQL da tre a quattro, le basi di Python sei, e NumPy e Pandas due o tre settimane in tutto. Il tempo che resta è quello che conta di più: scrivere analisi di dataset reali finché non sai spiegare un risultato a chi non ti ha chiesto il metodo.

Questo percorso per data analyst copre Tableau o Power BI?

No, e preferiamo dirlo piuttosto che gonfiare la pagina. Gli strumenti di dashboard sono un requisito frequente e si studiano in poco tempo quando sai già dare forma ai dati sottostanti, che è ciò che insegna questo percorso. Quando su Coddy uscirà un corso di visualizzazione, si aggiungerà a questo percorso come nuovo passo.

Un certificato da data analyst vale qualcosa?

Da solo, poco; legato a competenze che un selezionatore può verificare, parecchio. I corsi di Excel, SQL, Python, Pandas e R rilasciano ciascuno un certificato gratuito con il proprio URL verificabile, e ognuno indica una competenza concreta. Sono le righe che un sistema di selezione dei candidati cerca, e le tre competenze che un selezionatore ti chiederà di dimostrare al colloquio.

Altri percorsi di apprendimento

Gli stessi corsi, organizzati per un ruolo diverso. I progressi si mantengono: un corso completato in un percorso vale per ogni percorso che lo include.

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Illustrazione dei linguaggi di programmazione di Coddy

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