Содержание

• Что делает аналитик данных?
• Источники данных и роли
• В чем разница между аналитиком данных и ученым?
• Навыки, квалификация и инструменты
• превосходить
• SQL

Аналитик данных манипулирует данными для жизни. В эпоху, когда компании все больше зависят от постоянно расширяющихся наборов данных, это более важный навык, чем когда-либо прежде. Это также пользуется большим спросом.

Одним из главных движущих факторов на будущем рынке труда будет Интернет вещей (IoT), который относится ко всем устройствам в вашем доме, подключенным к сети. Все эти интеллектуальные хабы, лампочки и холодильники создают гигантские объемы данных, с которыми компании могут работать (к лучшему или к худшему), и аналитика данных будет играть огромную роль в этой отрасли в будущем, по данным компании Foote Partners по техническому анализу.

Если вы ищете перспективную работу с большими возможностями, которыми вы потенциально можете воспользоваться дома, стать аналитиком данных может быть правильным для вас. Давайте посмотрим на навыки, которые вам необходимо изучить, и как вы можете начать.

Что делает аналитик данных?

Аналитик данных - это тот, кто извлекает «полезную информацию» из больших наборов данных. Это означает перевод чисел на простой английский. Они могут создавать отчеты и визуализации для отображения этой информации и для отображения полезных корреляций или тенденций. Затем компании могут использовать их для информирования о своих решениях.

Аналитики данных могут работать в одной организации или привлекать многочисленных клиентов в рамках агентства.

Что касается маркетинга, аналитик данных может определить, что большой процент клиентов, которые купили продукт X, были студентами-психологами. Затем они могут порекомендовать клиенту больше ориентироваться на эту демографию с помощью будущего маркетинга С другой стороны, они могут заметить тенденцию, показывающую, что все больше и больше мужчин начинают интересоваться этим продуктом. Это также то, что бизнес может извлечь выгоду. Кроме того, они могут обнаружить, что это демографическая ситуация, которой в настоящее время не соответствует конкуренция.

Аналитик данных переводит числа в простой английский

Другой практический пример взят с Forecastwatch.com, который собирает прогнозы из тысяч различных отчетов и сравнивает их с реальными человеческими отчетами о том, какая была погода. Используя всю эту информацию, синоптики могут затем усовершенствовать и улучшить свои модели.

Источники данных и роли

Эти наборы данных могут поступать из различных источников: статистика продаж, карты лояльности, учетные записи пользователей, отзывы клиентов, приложения и программное обеспечение, аналитика трафика веб-сайтов, исследования рынка, лабораторные исследования и многое другое.

Большая часть этой работы будет заключаться в создании отчетов, которые предоставят понимание и тенденции, которые могут быть полезны для управления. Аналитики данных также должны будут получать данные для «разговора» при получении их из разных источников. Они могут потребоваться для удаления ошибочных данных (очистка). Иногда их даже просят «массировать» данные, чтобы сделать их немного более подходящими для целей организации!

Это может быть интересной и полезной работой, и вы можете помочь руководить компанией, основываясь на интеллектуальных данных, основанных на данных. Тем не менее, это также может быть очень скучная работа, только несколько шагов удалены от ввода данных. Уход за одной электронной таблицей не является сложным или полезным для большинства людей. Ваша роль будет зависеть от организации и вашего места в ней.

В чем разница между аналитиком данных и ученым?

Одно полезное различие, которое нужно понять, - это разница между ученым и аналитиком данных. Линия может стать немного размытой, но обычно ученые данных больше работают с машинным обучением и прогнозным моделированием. Они используют данные, чтобы делать прогнозы на будущее, и, как правило, имеют более глубокие знания в области математики, статистики и компьютерного кодирования.

Специалисты по данным также работают с ИИ и машинным обучением. По сути, машинное обучение представляет собой более крупную автоматизированную версию того, что делает аналитик данных, с алгоритмами, которые ищут шаблоны в гигантских наборах данных, так что они могут в конечном итоге научиться распознавать определенные элементы внутри изображения, обнаруживать естественный человеческий язык или делать решения о рекламе. Как специалист по данным, вы можете написать код на Python и SQL, чтобы помочь извлечь эти данные и использовать их.

Подробнее: Cloud AutoML Vision: обучите свою собственную модель машинного обучения

Средняя заработная плата для аналитика данных составляет 64 975 долларов в год по данным действительно, в то время как средняя зарплата для исследователя данных составляет 120 730 долларов.

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным и работать с самыми современными алгоритмами машинного обучения, вам стоит начать с комплекта сертификации по машинному обучению и науке о данных.

Навыки, квалификация и инструменты

Хотя это и не обязательно, для аналитика данных может быть полезна степень по любому из следующих предметов:

• Математика
• Информатика
• Статистика
• экономика
• Бизнес

Ряд специфических навыков также пригодится и, безусловно, стоит развивать. К счастью, в Интернете стало проще, чем когда-либо, получить эти навыки и сертификаты из дома. Udemy предлагает полезные курсы почти для каждого навыка, который вам может понадобиться как аналитик, в большинстве случаев менее чем за 20 долларов. Вот что было бы полезно знать.

превосходить

Это не гламурно, но многие аналитики данных тратят много времени на Excel, создавая таблицы и разрабатывая уравнения. Когда вы идете на собеседование или подаете заявку на краткосрочный концерт, вам, вероятно, потребуется продемонстрировать продвинутые навыки работы с Excel. Так что освежись!

Попробуйте курс Udemy: Microsoft Excel - Excel От новичка до продвинутого уровня.

SQL

SQL расшифровывается как Structure Query Language и является декларативным языком для создания и извлечения данных из базы данных. Если вы пытаетесь получить данные от определенных пользователей веб-сайта, скорее всего, вы сделаете это, обращаясь к базе данных, хранящейся на сервере, с использованием SQL. Вначале SQL выглядит устрашающе, но достаточно легко, чтобы разобраться, и может быть очень мощным, как только вы это сделаете.

Попробуйте курс Udemy: полный SQL Bootcamp.