Зміст
- Що робить аналітик даних?
- Джерела даних та ролі
- Яка різниця між аналітиком даних та вченим?
- Навички, кваліфікація та інструменти
- Excel
- SQL
Аналітик даних маніпулює даними на життя. В епоху, коли компанії все більше покладаються на постійно розширюються набори даних, це важливіший навик, ніж будь-коли раніше. Це також великий попит.
Одним з найбільших рушійних факторів майбутнього ринку робочих місць буде Інтернет Internet of Things (IoT), який стосується всіх пристроїв вашого будинку, підключених до Інтернету. Всі ті розумні концентратори, лампочки та холодильники створюють величезні обсяги даних для компаній, з якими можна працювати (на краще чи гірше), а аналітика даних відіграватиме величезну роль у цій галузі в майбутньому, повідомляє фірма з технічного аналізу Foote Partners.
Якщо ви шукаєте перспективну роботу з великими можливостями, яка потенційно вам може сподобатися вдома, стати аналітиком даних може бути для вас правильним. Давайте розглянемо навички, які потрібно засвоїти, і як можна почати.
Що робить аналітик даних?
Аналітик даних - це той, хто черпає "корисні відомості" з великих наборів даних. Це означає переклад чисел на просту англійську. Вони можуть створювати звіти та візуалізації, щоб відобразити цю інформацію та показати корисні кореляції чи тенденції. Потім компанії можуть використовувати їх для того, щоб повідомити про свої рішення.
Аналітики даних можуть працювати в одній організації, або можуть брати численних клієнтів у складі агентства.
Для маркетингу аналітик даних міг би визначити великий відсоток клієнтів, які купували продукт X, були студентками психології. Потім вони можуть порекомендувати клієнту орієнтуватися на демографічні показники з майбутнім маркетингом. Крім того, вони можуть помітити тенденцію, яка показує, що все більше чоловіків зараз цікавляться продуктом. Це також те, чим бізнес може скористатися. Можливо, вони виявлять, що це демографічна ситуація, яку конкуренція наразі не задовольняє.
Аналітик даних переводить числа на звичайну англійську мову
Ще один практичний приклад - веб-сайт Forecastwatch.com, який збирає прогнози з тисяч різних звітів і порівнює їх з фактичними повідомленнями людей про те, якою була погода. Використовуючи всю цю інформацію, синоптики можуть потім уточнити та вдосконалити свої моделі.
Джерела даних та ролі
Ці набори даних можуть надходити з різних джерел: статистика продажів, картки лояльності, облікові записи користувачів, відгуки клієнтів, додатки та програмне забезпечення, аналітика трафіку веб-сайтів, дослідження ринку, лабораторні дослідження тощо.
Значна частина цієї роботи буде включати створення звітів, які дадуть уявлення та тенденції, які можуть бути корисними для управління. Аналітики даних також будуть зобов'язані отримувати дані для "розмови" при захопленні їх з різних джерел. Вони можуть знадобитися для видалення несправних даних (очищення). Вони навіть іноді можуть попросити "масажувати" дані, щоб зробити їх трохи придатнішими до цілей організації!
Це може бути захоплюючою і корисною роботою, а ви можете допомогти керувати керівництвом компанії на основі розумних даних, керованих даними. Однак це також може бути дуже нудною роботою лише за кілька кроків, видалених від введення даних. Догляд за однією електронною таблицею не викликає труднощів і не приносить користі для більшості людей. Ваша роль буде залежати від організації та вашого місця в ній.
Яка різниця між аналітиком даних та вченим?
Одне корисне розходження для розуміння - різниця між вченим та аналітиком даних. Лінія може стати трохи розмитою, але загалом дані вчені більше працюють над машинним навчанням та прогнозуванням. Вони використовують дані для прогнозування майбутнього і, як правило, мають сильніші знання з математики, статистики та комп'ютерного кодування.
Дані вчені також працюють з AI та машинного навчання. Машинне навчання - це, по суті, більша, автоматизована версія того, що робить аналітик даних, з алгоритмами, які шукають шаблони в гігантських наборах даних, щоб вони могли з часом навчитися визначати певні елементи всередині зображення, виявляти природну людську мову або робити рішення про рекламу. Як науковець даних, ви можете написати код в Python та SQL, щоб допомогти отримати ці дані та використати їх для використання.
Детальніше: Cloud AutoML Vision: навчіть власну модель машинного навчання
Середня заробітна плата для аналітика даних становить 64 975 доларів на рік за версією веб-сайту zaista.com, тоді як середня зарплата для науковця даних становить 120 730 доларів.
Якщо ви зацікавлені в тому, щоб стати науковцем даних і працювати з передовими алгоритмами машинного навчання, чудове місце для початку - це пакет комп’ютерного навчання та наукових даних.
Навички, кваліфікація та інструменти
Хоча це не суттєво, ступінь будь-якого з наступних предметів може бути корисним для аналітика даних:
- Математика
- Комп'ютерна наука
- Статистика
- Економіка
- Бізнес
Ряд конкретних навичок також стане дуже корисним і їх, безумовно, варто розвивати. На щастя, Інтернет тепер як ніколи простіше здобути ці навички та сертифікати вдома. Udemy пропонує корисні курси майже для кожного навику, який може знадобитися аналітику за 20 доларів у більшості випадків. Ось, що було б добре знати.
Excel
Це не гламурно, але багато аналітиків даних проводять багато часу на Excel, створюючи таблиці та розробляють рівняння. Збираючись на співбесіду або подаючи заявку на короткочасний концерт, вам, швидше за все, потрібно буде продемонструвати попередні навички Excel. Тож киньте!
Спробуйте курс Udemy: Microsoft Excel - Excel від початкового до розширеного.
SQL
SQL означає мову запиту на структуру і є декларативною мовою для створення та отримання даних із бази даних. Якщо ви намагаєтеся отримати дані від певних користувачів веб-сайту, швидше за все, ви це зробите, спілкуючись із базою даних, що зберігається на сервері за допомогою SQL. Спочатку SQL виглядає приголомшливо, але досить просто, щоб обійти голову і колись ви зможете бути надзвичайно потужними.
Спробуйте курс Udemy: Повний Bootcamp SQL.
