Чем занимается аналитик данных?

Выбор карьеры часто является важным решением; выбор смены карьеры может оказаться 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 вы добьетесь успеха и будете искренне наслаждаться. Учитывая все интересные роли и должности в технологической отрасли, это обширное поле для работы с большим потенциалом. В частности, работа аналитиком данных может быть полезным опытом.

Что такое аналитик данных?

Целью любого проекта анализа данных должно быть предоставление полезной информации для принятия обоснованных бизнес-решений. Обычно процесс составления должностных инструкций аналитика данных состоит из пяти циклов:

• Определите данные, которые вы хотите проанализировать
• Получите информацию для анализа
• Подготовьте данные для анализа, очистив их.
• Анализируйте данные
• Выведите смысл из анализа

Метод, используемый для анализа данных, будет варьироваться от одного вопроса к другому. Подробнее о видах анализа данных можно прочитать здесь. Описательная аналитика сообщает нам, что произошло; диагностическая аналитика говорит нам, почему; прогнозная аналитика создает прогнозы на будущее, а предписывающая аналитика определяет следующие шаги.

Постройте свою карьеру в области аналитики данных с помощью нашей магистерской программы для аналитиков данных! Охватите основные темы и важные концепции, которые помогут вам правильно начать работу!

Зачем становиться аналитиком данных?

Гарантия занятости важна для большинства людей, и роль в сфере данных, вероятно, будет надежной, поскольку эти должности пользуются большим спросом. УтроБудущее сообщает, что роль аналитика данных станет самой востребованной должностью в будущем. Знание того, что ваша работа, скорее всего, будет надежной (или, по крайней мере, вам не составит труда найти замену), является значительным преимуществом.

Работа аналитиком данных также может стать захватывающим опытом, который даст вам возможность работать над различными проектами в самых разных отраслях.

Заработная плата также является еще одним решающим фактором для многих людей, когда дело доходит до выбора карьеры. А работа аналитиком данных, несомненно, является выгодным вариантом. Salaryexpert сообщает, что в США средняя базовая зарплата аналитика данных составляет 92 038 долларов в год.

Чем именно занимается аналитик данных?

Аналитик данных играет решающую роль в интерпретации данных, чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения. Их работа включает в себя различные задачи, охватывающие 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 убедиться, что данные актуальны и точны.
• Очистка данных. Сюда входит удаление или исправление ошибочных данных, обработка пропущенных значений и обеспечение согласованности всего набора данных. Чистые данные имеют решающее значение для точного анализа.

2. Анализ данных

• Исследовательский анализ данных (EDA). Прежде чем приступить к сложному анализу, аналитики данных выполняют EDA, чтобы понять основные закономерности, выбросы и характеристики данных. Это предполагает использование статистических методов и визуализаций.
• Статистический анализ: они применяют статистические методы для интерпретации данных, выявления тенденций и прогнозирования. Это включает в себя использование показателей центральной тенденции, дисперсии, проверки гипотез и регрессионного анализа.
• Прогнозный анализ: на некоторых должностях аналитики данных используют модели для прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Для этого требуется хорошее понимание алгоритмов машинного обучения и статистического моделирования.

3. Визуализация данных

• Создание информационных панелей и отчетов. Аналитики данных используют инструменты визуализации (например, Tableau, Power BI или Excel) для создания информационных панелей и отчетов. Эти визуализации облегчают заинтересованным сторонам понимание сложных данных.
• Представление данных. Помимо создания визуализаций, аналитики должны представить свои выводы заинтересованным сторонам, четко и быстро объясняя свою точку зрения. Это может включать в себя рассказывание историй с использованием данных, чтобы подчеркнуть ключевые выводы и рекомендации.

4. Поддержка принятия решений

• Информирование стратегии: аналитики данных помогают организациям в стратегическом планировании, предоставляя информацию, основанную на данных. Они определяют 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 мягкие навыки

• Технические навыки: аналитики данных владеют такими языками программирования, как SQL для управления базами данных, Python или R для анализа данных и Excel для предварительного анализа и визуализации данных.
• Аналитическое мышление: они обладают сильными аналитическими способностями, позволяющими им интерпретировать сложные наборы данных и делать значимые выводы.
• Коммуникация. Эффективные коммуникативные навыки необходимы аналитикам данных для перевода 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 лучшие практики. Аналитики данных должны быть в курсе событий, чтобы оставаться эффективными на своих должностях.

Роль аналитика данных

В наши дни практически все основано на данных: от исследований рынка и показателей продаж до расходов и логистики. Для большинства людей эта информация может быть ошеломляющей и пугающей. Разобраться во всем этом и понять, что важно, а что нет, и что все это значит, может быть сложно и отнимает много времени.

Именно здесь на сцену выходят аналитики данных: они берут эти данные и превращают их в полезную информацию для бизнеса. Это позволит им принимать более обоснованные решения в будущем.

Роли и обязанности аналитика данных

• Собирайте и объединяйте данные из различных источников для анализа.
• Очистите и предварительно обработайте данные, чтобы обеспечить точность и надежность.
• Проведите исследовательский анализ данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий.
• Применяйте статистические методы и методы моделирования данных для интерпретации данных и прогнозирования.
• Разрабатывать и внедрять базы данных и системы сбора данных для обеспечения оптимального качества и эффективности данных.
• Создавайте визуализации и информационные панели, чтобы представить результаты в доступной форме заинтересованным сторонам.
• Передавайте сложные аналитические данные в ясной и понятной форме нетехнической аудитории.
• Поддерживайте принятие решений, предоставляя полезную информацию на основе анализа данных.
• Сотрудничайте с межфункциональными командами, чтобы понять потребности в данных и предоставить соответствующие решения на основе данных.
• Обеспечьте конфиденциальность данных и соблюдение требований безопасности во всех действиях по обработке и обработке данных.
• Будьте в курсе новейших инструментов, методов анализа данных и отраслевых тенденций 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 в себя:

1. SQL (язык структурированных запросов): необходим для выполнения запросов и управления базами данных.
2. Python: язык программирования с такими библиотеками, как Pandas, NumPy и Matplotlib, для манипулирования данными и их визуализации.
3. R: Язык программирования и среда, ориентированные на статистические вычисления и графику.
4. Microsoft Excel: широко используется для анализа данных, особенно для небольших и предварительных наборов данных.
5. Tableau: Ведущий инструмент для создания интерактивных и общих информационных панелей.
6. Power BI: инструмент аналитики и визуализации Microsoft, интегрированный с другими продуктами Microsoft.
7. SAS (система статистического анализа): пакет программного обеспечения, используемый для расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики и управления данными.
8. Apache Spark: механизм для крупномасштабной обработки данных, особенно полезный для проектов по работе с большими данными и машинного обучения.
9. Google Analytics: для анализа трафика веб-сайта и эффективности стратегий онлайн-маркетинга.
10. Looker: платформа бизнес-аналитики и анализа данных для изучения, анализа и обмена бизнес-идеями.
11. Jupyter Notebooks: веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и описательный текст.
12. Git: Для контроля версий аналитики могут отслеживать изменения кода и управлять ими.
13. SPSS (Статистический пакет для социальных наук): пакет программного обеспечения, используемый для интерактивного или пакетного статистического анализа.
14. QlikView/Qlik Sense: программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации для создания приложений управляемой аналитики и информационных панелей.
15. Alteryx: предоставляет комплексную платформу для подготовки, смешивания данных и создания аналитических приложений.

Типы аналитиков данных

Знания о сборе, организации и анализе данных теперь являются неотъемлемым аспектом практически в каждой области. Новые технологии значительно увеличили тип и объем данных, которые мы собираем. Аналитики данных пользуются большим спросом во многих областях, включая правоохранительные органы, индустрию моды, пищевую промышленность, ИТ-индустрию, бизнес, экологический сектор и правительство.

Аналитики данных могут называться по-разному, включая, помимо прочего:

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

Аналитик данных против специалиста по данным

Вы уже читали о науке о данных и должностных инструкциях аналитиков данных. Хотя эти две фразы часто используются как синонимы, 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 внутри компании. Они анализируют тенденции данных и создают информационные панели и визуализации для широкого использования, чтобы давать ответы на вопросы и вырабатывать решения.

С другой стороны, специалист по данным будет копать глубже в данных, используя интеллектуальный анализ данных и машинное обучение для поиска закономерностей. Они будут проводить эксперименты, разрабатывать модели и проводить тесты для подтверждения или опровержения своих гипотез. Затем они дадут рекомендации о том, как бизнес может двигаться вперед в свете полученных результатов.

Кто должен быть аналитиком данных?

Если вы хотите решать сложные задачи и избегать обыденности, роль аналитика данных может идеально вам подойти. Хорошие аналитики данных умеют решать проблемы, проявляют интерес и любопытство, когда дело касается данных, хорошо разбираются в цифрах и, конечно же, обладают аналитическим складом ума. Если вы обладаете этими качествами, аналитик данных может стать для вас идеальной карьерой.

Также требуется желание учиться на аналитика данных. Технологии постоянно развиваются, и люди на этих должностях должны быть готовы адаптироваться к изменениям и узнавать о новых процессах, программах и методах. Для аналитика данных также важно иметь определенные технические навыки. Предпочтительно знать определенные языки программирования, такие как Python и R. Поэтому зачисление на аккредитованный онлайн-курс Data Analyst может научить вас навыкам, необходимым для достижения успеха. Помните, что самое важное — это желание учиться.

Примечание. Знание типов данных будет дополнительным преимуществом для ваших навыков!

Является ли аналитика данных хорошей карьерой?

Чем занимается аналитик данных? Приобретение опыта работы аналитиком данных также может открыть возможности в смежных областях. Многие начинающие аналитики данных переходят на более высокие должности в качестве специалистов по обработке данных. Ученые, работающие с данными, как и аналитики, выполняют свою работу, используя количественные и вычислительные методы. С другой стороны, ученый может использовать передовые методы для создания моделей и других инструментов, чтобы пролить свет на предстоящие тенденции.

Выберите правильный курс

Курсы Simplilearn по анализу 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 приобрести навыки, необходимые для достижения успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с помощью Simplilearn уже сегодня!

Курсы по аналитике данных

После того, как вы решили стать аналитиком данных, следующим шагом будет получение сертификата по аналитике данных. Регистрация на правильной программе анализа данных не только поможет вам освоить анализ данных, но и подготовит вас к сертификационному экзамену. Получение сертификата по аналитике данных является важной частью карьеры аналитика данных, поскольку это может быть высококонкурентная должность. На конкурентном рынке труда крайне важно выделиться как можно лучше, имея необходимые данные для включения в свое резюме.

Компания Simplilearn рада сообщить, что недавно мы запустили курс сертификации аналитиков данных, который был создан для начинающих аналитиков данных и разработан совместно с IBM. Эта обширная программа идеально подходит для всех уровней, независимо от того, есть ли у вас некоторые знания в области анализа данных или вы начинаете с нуля. Изучите основы, а также продвинутые навыки в нашей новейшей программе анализа данных и сделайте еще один шаг ближе к получению работы своей мечты в качестве аналитика данных.