Turinys

• Ką veikia duomenų analitikas?
• Duomenų šaltiniai ir vaidmenys
• Kuo skiriasi duomenų analitikas ir duomenų mokslininkas?
• Įgūdžiai, kvalifikacija ir įrankiai
• „Excel“
• SQL

Duomenų analitikas manipuliuoja pragyvenimo šaltinio duomenimis. Laikmetyje, kai įmonės vis labiau pasitiki nuolat plečiamais duomenų rinkiniais, tai yra svarbesnis įgūdis nei bet kada anksčiau. Tai taip pat labai reikalinga.

Vienas didžiausių būsimos darbo rinkos varomosios jėgos bus daiktų internetas (IoT), kuris nurodo visus jūsų namuose esančius įrenginius, prijungtus prie interneto. Visi šie išmanieji šakotuvai, lemputės ir šaldytuvai sukuria milžinišką duomenų kiekį, kad įmonės galėtų dirbti (geriau ar blogiau), ir duomenų analizė atliks didžiulį vaidmenį šioje pramonėje ateityje, teigia technologijų analizės įmonė „Foote Partners“.

Jei ieškote perspektyvaus darbo, kuriame būtų puikių galimybių, kuriomis galėtumėte mėgautis namuose, galite tapti duomenų analitiku jums. Pažvelkime į įgūdžius, kurių reikia išmokti, ir kaip pradėti.

Ką veikia duomenų analitikas?

Duomenų analitikas yra tas, kuris pateikia „naudingų įžvalgų“ iš didelių duomenų rinkinių. Tai reiškia, kad numeriai turi būti išversti į paprastą anglų kalbą. Jie gali sukurti ataskaitas ir vizualizacijas, kad būtų rodoma ši informacija ir naudingos koreliacijos ar tendencijos. Tada įmonės gali jas naudoti norėdamos informuoti apie savo sprendimus.

Duomenų analitikai gali dirbti vienoje organizacijoje arba priimti daugybę klientų kaip agentūros dalį.

Rinkodaros tikslais duomenų analitikas galėtų nustatyti didelę dalį klientų, nusipirkusių X produktą, moterų psichologijos studentų. Tada jie gali rekomenduoti klientui labiau pritaikyti demografinius rodiklius ateityje. Arba jie gali pastebėti tendenciją, rodančią, kad vis daugiau vyrų dabar domisi produktu. Tai taip pat gali būti naudingas verslui. Jie gali dar sužinoti, kad tai demografinė padėtis, kuriai šiuo metu netinka konkurencija.

Duomenų analitikas verčia numerius į paprastą anglų kalbą

Kitas praktinis pavyzdys yra „Forecastwatch.com“, kuris kaupia tūkstančių skirtingų ataskaitų prognozes ir palygina jas su faktiniais žmonių pranešimais apie tai, koks buvo oras. Pasinaudodami visa šia informacija, prognozuotojai gali patobulinti ir patobulinti savo modelius.

Duomenų šaltiniai ir vaidmenys

Šie duomenų rinkiniai gali būti gauti iš įvairių šaltinių: pardavimo statistikos, lojalumo kortelių, vartotojų abonementų, klientų atsiliepimų, programų ir programinės įrangos, svetainių srauto analizės, rinkos tyrimų, laboratorinių tyrimų ir dar daugiau.

Didelė šio darbo dalis bus susijusi su ataskaitų, kurios pateiks įžvalgas ir tendencijas, kurios gali būti naudingos vadovybei, kūrimu. Duomenų analitikai taip pat turės gauti duomenis „kalbėtis“, kai juos kaupsite iš kelių skirtingų šaltinių. Jų gali reikėti pašalinti klaidingus duomenis (valymas). Jų netgi gali būti paprašyta „pataisyti“ duomenis, kad jie būtų šiek tiek pritaikyti organizacijos tikslams!

Tai gali būti įdomus ir naudingas darbas, be to, galite padėti vadovauti įmonės krypčiai, paremtai intelektualiomis, duomenų pagrįstomis įžvalgomis. Tačiau tai taip pat gali būti labai nuobodi darbų linija, atlikus kelis veiksmus nuo duomenų įvedimo. Rūpinimasis viena skaičiuokle daugumai žmonių nekelia iššūkių ar nėra naudingas. Jūsų vaidmuo priklausys nuo organizacijos ir jūsų vietos joje.

Kuo skiriasi duomenų analitikas ir duomenų mokslininkas?

Vienas naudingas skirtumas, kurį reikia suprasti, yra skirtumas tarp duomenų mokslininko ir duomenų analitiko. Eilutė gali tapti šiek tiek neryški, tačiau paprastai duomenų mokslininkai daugiau dirba su mašininiu mokymu ir prognozuojamuoju modeliavimu. Jie naudoja duomenis prognozuodami ateitį ir paprastai turi tvirtesnį matematikos, statistikos ir kompiuterio kodavimo pagrindą.

Duomenų mokslininkai taip pat dirba su AI ir mašinų mokymu. Mašinų mokymasis iš esmės yra didesnė, automatizuota duomenų analitiko versija su algoritmais, ieškančiais gigantiškų duomenų rinkinių modelių, kad jie galų gale išmoktų atpažinti tam tikrus vaizdo elementus, aptikti natūralią žmonių kalbą ar sukurti sprendimai dėl reklamos. Kaip duomenų žinovas, galite rašyti kodą Python ir SQL, kad būtų lengviau nuskaityti šiuos duomenis ir panaudoti juos.

Skaityti daugiau: „Cloud AutoML Vision“: apmokykite savo kompiuterio mokymosi modelį

Vidutinis duomenų analitiko darbo užmokestis yra 64,975 USD per metus, pasak „Tegelikult.com“, tuo tarpu vidutinis duomenų mokslininko atlyginimas yra 120 730 USD.

Jei norite tapti duomenų mokslininku ir dirbti su naujausiais mašinų mokymosi algoritmais, puiki vieta pradėti nuo mašinų mokymosi ir duomenų mokslo sertifikavimo paketo.

Įgūdžiai, kvalifikacija ir įrankiai

Duomenų analitikui gali būti naudingas bet kurio iš šių dalykų laipsnis:

• Matematika
• Kompiuterių mokslas
• Statistika
• Ekonomika
• Verslas

Taip pat labai pravers keletas specifinių įgūdžių, kuriuos tikrai verta tobulinti. Laimei, žiniatinklyje dabar kaip niekad lengviau gauti šiuos įgūdžius ir pažymėjimus namuose. „Udemy“ teikia naudingus kursus beveik visiems įgūdžiams, kurių jums gali prireikti kaip analitiko už mažiau nei 20 USD, daugeliu atvejų. Štai ką būtų gerai žinoti.

„Excel“

Tai nėra spalvingi, tačiau daugelis duomenų analitikų daug laiko praleidžia naudodami „Excel“, kurdami lenteles ir sudarydami lygtis. Eidami į pokalbį ar kreipdamiesi dėl trumpalaikio koncerto, greičiausiai turėsite įrodyti, kad turite „Excel“ įgūdžių. Taigi susitvarkykite!

Išbandykite „Udemy“ kursą: „Microsoft Excel“ - „Excel“ nuo pradedančiojo iki pažengusiojo.

SQL

SQL reiškia struktūros užklausos kalbą ir yra deklaratyvi kalba duomenims iš duomenų bazės kurti ir nuskaityti. Jei bandote nuskaityti duomenis iš tam tikrų svetainės vartotojų, greičiausiai tai padarysite kalbėdami su duomenų baze, saugoma serveryje naudodami SQL. Iš pradžių SQL atrodo bauginančiai, tačiau yra pakankamai lengva, kad galėtumėte apeiti galvą, ir tai gali padaryti nepaprastai galingai.

Išbandykite „Udemy“ kursą: visa SQL įkrovos kamera.