Messina, Italia · Available now.
Data & BI Analyst con competenze in SQL, Python, Power BI, Excel avanzato e modellazione dati. Esperienza nello sviluppo di processi ETL, data cleaning, analisi esplorativa e creazione di dashboard KPI. Background accademico avanzato (Ph.D.) con forte capacità analitica e gestione di dataset complessi maturata in contesti internazionali. Mi appassiona affrontare problemi complessi con determinazione e curiosità, analizzandone i dettagli fino a trovare soluzioni efficaci. Unisco pensiero critico e precisione a competenze analitiche e statistiche, trasformando dati complessi in insight chiari e utili.
02/2025 - 08/2025
• Sviluppo di pipeline dati complete: dall’ingestione alla visualizzazione.
• Progettazione di modelli relazionali e ottimizzazione degli schemi di database.
• Creazione di dashboard dinamiche in Power BI e Looker Studio.
• Applicazione di tecniche avanzate in Excel (Power Query, tabelle pivot, modellazione semantica) per il reporting aziendale.
• Utilizzo di Python (Pandas, Seaborn) per analisi esplorativa, data wrangling e web scraping.
https://github.com/grits23/data_analyst_portfolio_gaetano_rizzo
Behavioral Finance Dashboard
Power BI · SQL · World Bank Data
KPI, analisi del rischio e dei bias comportamentali degli investitori retail.
Olist Marketplace Analysis
Power BI
Dashboard per vendite, logistica, pagamenti e customer experience.
GR Toys Data Warehouse
MySQL · Excel
Progettazione DW (modello concettuale + schema fisico + interrogazioni SQL).
Amazon Shoes Web Scraper
Python
Web scraping e analisi competitiva del settore calzature.
02/2022 - 12/2024
• Analisi di dati quantitativi e comportamentali mediante strumenti statistici avanzati.
• Collaborazione in team interdisciplinari per migliorare il design sperimentale e l’affidabilità dei dati.
• Attività di mentoring e supervisione di ricercatori junior.
• Presentazione dei risultati in meeting internazionali e pubblicazioni scientifiche.
2021 - 2024
Voto finale: Ottimo con Lode
2018 - 2020
Voto finale: 110 e Lode con Menzione Accademica
2012 - 2017
Voto Finale: 93
C2 - Proficiency
B2 - Upper intermediate
Database e SQL: MySQL, Microsoft SQL Server, progettazione di query, JOIN, CTE, funzioni di aggregazione e basi di modellazione relazionale. Excel avanzato: tabelle pivot, Power Query, pulizia e trasformazione dei dati, funzioni avanzate, analisi e reportistica. Business Intelligence e Data Visualization: Power BI, Google Looker Studio, creazione di dashboard interattive, KPI, data storytelling e visualizzazione dei dati. Data Modeling: modellazione semantica, modelli relazionali, concetti di data warehouse e star schema. Python per l’analisi dati: Pandas, Seaborn, BeautifulSoup, data cleaning, analisi esplorativa e web scraping. Statistica: analisi descrittiva e inferenziale, interpretazione dei risultati, gestione di dataset complessi. Ricerca e metodologia: raccolta dati, preprocessing, disegno sperimentale, reporting scientifico e supporto alla stesura di pubblicazioni. Strumenti scientifici e statistici: SPSS, Jamovi, MATLAB; esperienza con dati comportamentali, EEG, fMRI e segnali fisiologici.
Pensiero analitico e attenzione al dettaglio, maturati nella gestione di dataset complessi e nella verifica della qualità dei dati. Capacità di sintesi e data storytelling, con esperienza nella trasformazione di risultati complessi in report, dashboard e presentazioni chiare. Comunicazione scientifica e professionale, anche in lingua inglese, attraverso pubblicazioni, presentazioni e collaborazione con team multidisciplinari. Autonomia organizzativa e gestione delle priorità, sviluppate in contesti di ricerca, progetti data e attività ad alta complessità metodologica. Approccio evidence-based, orientato alla verifica delle fonti, alla coerenza dei risultati e al supporto decisionale. Adattabilità a contesti internazionali, con esperienza di ricerca presso IfADo – Leibniz Research Centre, Dortmund.
Patente B
Iscritto all'albo degli Psicologi Sez. A N. 13184
IBM Data Analyst Professional Certificate – selected coursework Coursera | 2025 Python for Data Science, Data Analysis with Python, Databases and SQL for Data Science, Excel for Data Analysis, Data Visualization with Excel and Cognos. Grades achieved: 91.50%–100%. Power BI for Beginners: Data Transformation Coursera | 2025 Grade achieved: 97.50%.
Data & Business Intelligence, Customer Analytics, Healthcare Analytics, Digital Health, Pharma/Life Science, Behavioral Analytics, UX/Product Analytics, Fintech, Market Research, Public Health Analytics
Partire da un ruolo di Data/BI Analyst e crescere gradualmente verso ambiti più specialistici, come Healthcare, Customer,Behavioral, Finance, HR Analytics. L'obiettivo è valorizzare il mio background scientifico e quantitativo in contesti sfidanti.