Чем занимается аналитик данных?

Выбор карьерного пути часто является важным решением; выбор смены карьерного пути может быть еще более важным. Иногда это означает прыжок веры, потому что в конце концов вы хотите сделать правильный выбор. В идеале ваш выбор карьеры будет полезным, и чем-то, в чем вы преуспеете и чем действительно будете наслаждаться. Со всеми захватывающими ролями и должностями в технологической отрасли это обширная область для работы с большим потенциалом. В частности, работа аналитиком данных может быть полноценным опытом.

Кто такой аналитик данных?

Целью любого проекта по анализу данных должно быть предоставление полезной информации для принятия обоснованных бизнес-решений. Обычно в процессе описания работы аналитика данных задействовано пять циклов:

• Определите данные, которые вы хотите проанализировать
• Получить информацию для анализа
• Подготовьте данные для анализа, очистив их.
• Анализ данных
• Вывести значение из анализа

Метод, используемый для анализа данных, будет меняться от вопроса к вопросу. Вы можете прочитать больше о видах анализа данных здесь. Описательная аналитика информирует нас о том, что произошло; диагностическая аналитика говорит нам, почему; предиктивная аналитика создает будущие прогнозы, а предписывающая аналитика генерирует следующие шаги.

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с нашей магистерской программой по аналитике данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам начать работу правильно!

Зачем становиться аналитиком данных?

Для большинства людей важна надежность работы, а работа в сфере обработки данных, скорее всего, будет надежной, поскольку эти должности пользуются большим спросом. УтроБудущее сообщает, что роль аналитика данных станет самой востребованной позицией в будущем. Знание того, что ваша работа, скорее всего, будет надежной (или, по крайней мере, вам не составит труда найти замену), является существенным преимуществом.

Работа аналитиком данных также может стать захватывающим опытом, дающим возможность поработать над различными проектами в различных отраслях.

Зарплата также является еще одним решающим фактором для многих людей, когда речь идет о выборе карьерного пути. И работа аналитиком данных, несомненно, является прибыльным вариантом. Salaryexpert сообщает, что в Соединенных Штатах средняя базовая заработная плата аналитика данных составляет $92,038 в год.

Чем именно занимается аналитик данных?

Аналитик данных играет важную роль в интерпретации данных, помогая организациям принимать обоснованные решения. Их работа включает в себя различные задачи, которые охватывают сбор, обработку, анализ и представление данных. Вот подробный обзор того, чем именно занимается аналитик данных:

1. Сбор и обработка данных

• Сбор данных: Аналитики данных собирают данные из различных источников, включая внутренние базы данных, общедоступные данные и сторонние наборы данных. Им необходимо гарантировать, что данные являются релевантными и точными.
• Очистка данных: это включает удаление или исправление ошибочных данных, работу с пропущенными значениями и обеспечение согласованности во всем наборе данных. Чистые данные имеют решающее значение для точного анализа.

2. Анализ данных

• Исследовательский анализ данных (EDA): прежде чем погрузиться в сложный анализ, аналитики данных выполняют EDA, чтобы понять базовые закономерности, выбросы и характеристики данных. Это подразумевает использование статистических методов и визуализаций.
• Статистический анализ: они применяют статистические методы для интерпретации данных, выявления тенденций и составления прогнозов. Это включает использование мер центральной тенденции, дисперсии, проверки гипотез и регрессионного анализа.
• Предиктивный анализ: в некоторых ролях аналитики данных используют модели для прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Это требует хорошего понимания алгоритмов машинного обучения и статистического моделирования.

3. Визуализация данных

• Создание панелей мониторинга и отчетов: Аналитики данных используют инструменты визуализации (например, Tableau, Power BI или Excel) для создания панелей мониторинга и отчетов. Эти визуализации облегчают заинтересованным сторонам понимание сложных аналитических данных.
• Представление данных: Помимо создания визуализаций, аналитики должны представлять свои выводы заинтересованным сторонам, четко и оперативно объясняя выводы. Это может включать в себя повествование с данными для выделения ключевых выводов и рекомендаций.

4. Поддержка принятия решений

• Информирование стратегии: Аналитики данных помогают организациям в стратегическом планировании, предоставляя подкрепленные данными идеи. Они выявляют возможности для улучшения, повышения эффективности и области роста.
• Поддержка различных отделов: их работа поддерживает различные организационные функции, такие как маркетинг, продажи, финансы и операции, предоставляя им данные, необходимые для принятия обоснованных решений.

5. Технические и коммуникативные навыки

• Техническая компетентность: Аналитики данных владеют такими языками программирования, как SQL для управления базами данных, Python или R для анализа данных и Excel для предварительной проверки и визуализации данных.
• Аналитическое мышление: они обладают сильными аналитическими навыками, что позволяет им интерпретировать сложные наборы данных и делать значимые выводы.
• Коммуникация: Эффективные коммуникативные навыки необходимы аналитикам данных для преобразования технических результатов в понятные идеи для нетехнических заинтересованных сторон.

6. Непрерывное обучение

• Идти в ногу с тенденциями: Область анализа данных постоянно развивается, появляются новые инструменты, методы и передовые практики. Аналитики данных должны быть в курсе последних событий, чтобы оставаться эффективными в своей роли.

Роль аналитика данных

В наши дни практически все основано на данных, от маркетинговых исследований и показателей продаж до расходов и логистики. Для большинства людей эта информация может быть подавляющей и пугающей. Может быть сложно и долго разбираться во всем этом и знать, что важно, что нет, и что все это значит.

Вот тут-то и появляются аналитики данных: они берут эти данные и превращают их в полезную информацию для бизнеса. Это позволяет им принимать более обоснованные решения в будущем.

Роли и обязанности аналитика данных

• Собирайте и интегрируйте данные из различных источников для анализа.
• Очищайте и предварительно обрабатывайте данные для обеспечения точности и надежности.
• Проведите исследовательский анализ данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий.
• Применять статистические методы и методы моделирования данных для интерпретации данных и составления прогнозов.
• Разрабатывать и внедрять базы данных и системы сбора данных для оптимального качества и эффективности данных.
• Создавайте визуализации и панели мониторинга для представления результатов в доступной форме заинтересованным сторонам.
• Доносите сложную информацию о данных до нетехнической аудитории в ясной и понятной форме.
• Поддерживайте процесс принятия решений, предоставляя практические идеи на основе анализа данных.
• Сотрудничайте с кросс-функциональными командами, чтобы понимать потребности в данных и предлагать соответствующие решения на основе данных.
• Обеспечьте соблюдение требований конфиденциальности и безопасности данных при всех операциях по обработке данных.
• Будьте в курсе новейших инструментов, методов и тенденций в отрасли анализа данных для постоянного совершенствования.
• Оптимизируйте и автоматизируйте процессы анализа данных, где это возможно, для повышения эффективности.

Аналитики данных используют множество инструментов для сбора, обработки, анализа и визуализации данных. Некоторые из наиболее распространенных инструментов включают:

1. SQL (язык структурированных запросов): необходим для запросов и управления базами данных.
2. Python: язык программирования с такими библиотеками, как Pandas, NumPy и Matplotlib, для обработки и визуализации данных.
3. R: Язык программирования и среда, ориентированные на статистические вычисления и графику.
4. Microsoft Excel: широко используется для анализа данных, особенно небольших и предварительных наборов данных.
5. Tableau: ведущий инструмент для создания интерактивных и общедоступных информационных панелей.
6. Power BI: инструмент аналитики и визуализации Microsoft, интегрированный с другими продуктами Microsoft.
7. SAS (система статистического анализа): программный пакет, используемый для расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики и управления данными.
8. Apache Spark: движок для обработки больших объемов данных, особенно полезный для проектов по работе с большими данными и машинному обучению.
9. Google Analytics: для анализа трафика веб-сайта и эффективности стратегий интернет-маркетинга.
10. Looker: платформа бизнес-аналитики и анализа данных для изучения, анализа и обмена бизнес-информацией.
11. Jupyter Notebooks: веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст.
12. Git: Для контроля версий аналитики могут отслеживать и управлять изменениями кода.
13. SPSS (статистический пакет для социальных наук): программный пакет, используемый для интерактивного или пакетного статистического анализа.
14. QlikView/Qlik Sense: программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации, позволяющее создавать приложения и панели управления для направленной аналитики.
15. Alteryx: предоставляет комплексную платформу для подготовки данных, объединения данных и создания аналитических приложений.

Типы аналитиков данных

Знание сбора, организации и анализа данных теперь является неотъемлемым аспектом практически любой области. Новые технологии значительно увеличили тип и объем собираемых нами данных. Аналитики данных пользуются большим спросом во многих областях, включая правоохранительные органы, индустрию моды, пищевую промышленность, ИТ-индустрию, бизнес, сектор охраны окружающей среды и правительство.

Аналитики данных могут иметь множество других названий, включая, помимо прочего:

• Аналитик в области медицины и здравоохранения
• Экспертиза в анализе рынка
• Бизнес-аналитик
• Аналитик бизнес-аналитики
• Аналитик по исследованию операций
• Аналитик разведки

Аналитик данных против специалиста по данным

Вы уже немного почитали о науке о данных и описаниях работы аналитика данных. Хотя эти две фразы часто используются взаимозаменяемо, они относятся к разным профессиональным путям, которые достигают разных целей и требуют разных наборов навыков.

Как мы установили, аналитики данных используют данные фирмы и интерпретируют их для лиц, принимающих решения в компании. Они анализируют тенденции данных и создают панели мониторинга и визуализации для широкого использования, чтобы давать ответы на вопросы и выстраивать решения.

С другой стороны, специалист по данным будет копать глубже в данных, используя интеллектуальный анализ данных и машинное обучение для поиска закономерностей. Он будет проводить эксперименты, разрабатывать модели и проводить тесты для подтверждения или опровержения своих гипотез. Затем он предоставит рекомендации о том, как бизнес может двигаться дальше в свете их результатов.

Кто должен быть аналитиком данных?

Если вы хотите бросить вызов и избежать обыденности, роль аналитика данных может идеально вам подойти. Хорошие аналитики данных умеют решать проблемы, проявляют интерес и любопытство, когда дело касается данных, хорошо работают с цифрами и, конечно, являются аналитиками. Если вы обладаете этими качествами, аналитик данных может стать для вас идеальной карьерой.

Также требуется готовность учиться как аналитик данных. Технологии постоянно развиваются, и люди на этих должностях должны быть готовы адаптироваться к изменениям и узнавать о новых процессах, программах и методах. Как аналитику данных также важно иметь определенные технические навыки. Предпочтительно знать определенные языки программирования, такие как Python и R. Поэтому регистрация на аккредитованном онлайн-курсе аналитика данных может научить вас навыкам, необходимым для успеха. Помните, готовность учиться — это самое главное.

Примечание: как аналитику данных вам будет полезно знать еще и типы данных!

Является ли аналитика данных хорошей карьерой?

Чем занимается аналитик данных? Получение опыта в качестве аналитика данных может также открыть возможности в смежных областях. Многочисленные начинающие аналитики данных продвигаются на более высокие должности в качестве специалистов по данным. Специалисты по данным, как и аналитики, выполняют свою работу, используя количественные и вычислительные методы. С другой стороны, ученый может использовать передовые методы для построения моделей и других инструментов, чтобы пролить свет на предстоящие тенденции.

Выберите правильный курс

Курсы Simplilearn по аналитике данных обеспечивают всестороннее понимание ключевых концепций, инструментов и методов анализа данных. Благодаря признанной в отрасли сертификации, практическим проектам и обучению под руководством экспертов наши курсы помогают учащимся получить навыки, необходимые для успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с Simplilearn сегодня!

Курсы по анализу данных

Как только вы решили стать аналитиком данных, следующим шагом станет получение сертификата по аналитике данных. Зачисление на правильную программу по аналитике данных не только поможет вам освоить аналитику данных, но и подготовит вас к экзамену на сертификацию. Получение сертификата по аналитике данных является неотъемлемой частью карьеры аналитика данных, поскольку эта должность может быть очень конкурентной. На конкурентном рынке труда крайне важно выделиться наилучшим образом, имея правильные полномочия для включения в свое резюме.

Simplilearn с радостью сообщает, что мы недавно запустили курс сертификации аналитика данных, который был создан для начинающих аналитиков данных и разработан совместно с IBM. Эта основательная программа идеально подходит для всех уровней, независимо от того, есть ли у вас некоторые знания в области аналитики данных или вы начинаете с нуля. Изучите основы, а также продвинутые навыки в нашей последней программе по аналитике данных и станьте на шаг ближе к получению работы своей мечты в качестве аналитика данных.