Zawartość

• Co robi analityk danych?
• Źródła danych i role
• Jaka jest różnica między analitykiem danych a naukowcem danych?
• Umiejętności, kwalifikacje i narzędzia
• Przewyższać
• SQL

Analityk danych zarabia na życie. W erze, w której firmy coraz bardziej polegają na stale powiększających się zestawach danych, jest to ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej umiejętność. Jest także jednym z bardzo pożądanych.

Jednym z głównych czynników napędzających przyszły rynek pracy będzie Internet Rzeczy (IoT), który odnosi się do wszystkich urządzeń w domu podłączonych do sieci. Wszystkie te inteligentne huby, żarówki i lodówki tworzą gigantyczne ilości danych dla firm do pracy (na lepsze lub gorsze), a analiza danych będzie odgrywać ogromną rolę w tej branży w przyszłości, według firmy analitycznej Foote Partners.

Jeśli szukasz przyszłościowej pracy z dużymi możliwościami, z których możesz potencjalnie korzystać w domu, zostać analitykiem danych może być właśnie dla Ciebie. Rzućmy okiem na umiejętności, których musisz się nauczyć, i jak możesz zacząć.

Co robi analityk danych?

Analityk danych to ktoś, kto czerpie „użyteczne informacje” z dużych zbiorów danych. Oznacza to tłumaczenie liczb na zwykły angielski. Mogą tworzyć raporty i wizualizacje, aby wyświetlać te informacje i pokazywać przydatne korelacje lub trendy. Firmy mogą następnie wykorzystać je w celu poinformowania o swoich decyzjach.

Analitycy danych mogą pracować w ramach jednej organizacji lub mogą przyjmować wielu klientów w ramach agencji.

W przypadku marketingu analityk danych może być w stanie określić duży odsetek klientów, którzy kupili produkt X, byli studentkami psychologii. Mogą następnie zalecić, aby klient kierował te dane demograficzne w przyszłości na marketing. Alternatywnie mogą zauważyć trend pokazujący, że coraz więcej mężczyzn interesuje się produktem. Jest to również coś, na czym firma może skorzystać. Mogą oni dalej stwierdzić, że jest to sytuacja demograficzna, na którą obecnie nie ma konkurencji.

Analityk danych tłumaczy liczby na zwykły angielski

Kolejny praktyczny przykład pochodzi z Forecastwatch.com, który gromadzi prognozy z tysięcy różnych raportów i porównuje je z faktycznymi raportami dotyczącymi pogody przez ludzi. Korzystając z tych wszystkich informacji, prognozy mogą następnie udoskonalić i ulepszyć swoje modele.

Źródła danych i role

Te zestawy danych mogą pochodzić z wielu różnych źródeł: statystyki sprzedaży, karty lojalnościowe, konta użytkowników, opinie klientów, aplikacje i oprogramowanie, analizy ruchu w witrynie, badania rynku, badania laboratoryjne i inne.

Duża część tych prac będzie polegać na tworzeniu raportów, które dostarczą informacji i trendów, które mogą być przydatne w zarządzaniu. Analitycy danych będą również potrzebni, aby dane „rozmawiały” podczas pobierania ich z wielu różnych źródeł. Mogą być wymagane do usunięcia błędnych danych (czyszczenie). Czasem mogą nawet zostać poproszeni o „masowanie” danych, aby uczynić je nieco bardziej zgodnymi z celami organizacji!

Może to być ekscytująca i satysfakcjonująca praca, a Ty możesz pomóc ukierunkować firmę na podstawie inteligentnych danych opartych na danych. Może to jednak być bardzo nudna linia pracy, którą można usunąć tylko kilka kroków z wprowadzania danych. Dbanie o pojedynczy arkusz kalkulacyjny nie jest wyzwaniem ani nagrodą dla większości ludzi. Twoja rola będzie zależeć od organizacji i twojego miejsca w niej.

Jaka jest różnica między analitykiem danych a naukowcem danych?

Jednym z przydatnych rozróżnień, które należy zrozumieć, jest różnica między naukowcem danych a analitykiem danych. Linia może się nieco zacierać, ale ogólnie rzecz biorąc, naukowcy zajmujący się danymi pracują więcej przy uczeniu maszynowym i modelowaniu predykcyjnym. Wykorzystują dane do przewidywania przyszłości i generalnie mają silniejsze doświadczenie w matematyce, statystyce i kodowaniu komputerowym.

Naukowcy zajmujący się danymi współpracują również z AI i uczeniem maszynowym. Uczenie maszynowe jest zasadniczo większą, zautomatyzowaną wersją tego, co robi analityk danych, z algorytmami, które szukają wzorców w gigantycznych zestawach danych, tak że mogą w końcu nauczyć się identyfikować pewne elementy w obrazie, wykrywać naturalny ludzki język lub tworzyć decyzje dotyczące reklamy. Jako naukowiec danych możesz pisać kod w Pythonie i SQL, aby pomóc odzyskać te dane i wykorzystać je.

Czytaj więcej: Cloud AutoML Vision: Trenuj swój własny model uczenia maszynowego

Według Indeed.com średnia pensja dla analityka danych wynosi 64 975 USD rocznie, podczas gdy średnia pensja dla naukowca wynosi 120 730 USD.

Jeśli chcesz zostać naukowcem danych i pracować z najnowocześniejszymi algorytmami uczenia maszynowego, doskonałym miejscem na początek jest pakiet certyfikacji uczenia maszynowego i nauki danych.

Umiejętności, kwalifikacje i narzędzia

Chociaż nie jest to konieczne, dyplom z dowolnego z poniższych przedmiotów może być przydatny dla analityka danych:

• Matematyka
• Informatyka
• Statystyka
• Ekonomia
• Biznes

Przyda się także szereg konkretnych umiejętności, które z pewnością warto rozwijać. Na szczęście dzięki sieci dostęp do tych umiejętności i certyfikatów jest teraz łatwiejszy niż kiedykolwiek wcześniej. Udemy zapewnia przydatne kursy dla prawie każdej umiejętności, której możesz potrzebować jako analityka za mniej niż 20 USD w większości przypadków. Oto, co warto wiedzieć.

Przewyższać

Nie jest to efektowne, ale wielu analityków danych spędza dużo czasu w programie Excel, tworząc tabele i opracowując równania. Idąc na rozmowę kwalifikacyjną lub ubiegając się o koncert krótkoterminowy, prawdopodobnie będziesz musiał wykazać się zaawansowanymi umiejętnościami obsługi Excela. Więc posprzątaj!

Wypróbuj kurs Udemy: Microsoft Excel - Excel od początkującego do zaawansowanego.

SQL

SQL oznacza język zapytań strukturalnych i jest językiem deklaratywnym do tworzenia i pobierania danych z bazy danych. Jeśli próbujesz odzyskać dane od niektórych użytkowników witryny, prawdopodobnie zrobisz to, rozmawiając z bazą danych przechowywaną na serwerze za pomocą SQL. SQL na początku wygląda na zniechęcający, ale łatwo go opanować i może być niezwykle potężny.

Wypróbuj kurs Udemy: The Complete SQL Bootcamp.