Как построить успешную карьеру аналитика данных (обновлено)

Назван «Самая сексуальная работа 21 века» по версии Harvard Business Review, область науки о данных быстро стала одной из самых востребованных для профессионалов самого разного происхождения. Аналитики данных находятся на вершине пищевой цепочки, обеспечивая им гарантированную занятость, здоровую зарплату и льготы. Итак, давайте обсудим, как стать аналитиком данных.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Чем занимаются аналитики данных?

Аналитик данных собирает, обрабатывает и выполняет статистический анализ данных. Или, другими словами, они так или иначе делают данные полезными. Они помогают другим людям принимать правильные решения и расставлять приоритеты в отношении собранных необработанных данных, чтобы облегчить работу, используя конкретные формулы и применяя правильные алгоритмы.

Если вы увлечены числами и алгебраическими функциями и вам нравится делиться своей работой с другими людьми, то вы преуспеете в качестве аналитика данных. Вот обзор роли, который поможет составить план того, как стать аналитиком данных.

Как стать аналитиком данных: навыки, необходимые для того, чтобы стать успешным аналитиком данных

• Microsoft Excel: данные бесполезны, если они не структурированы правильно. Excel предоставляет набор функций, делающих управление данными удобным и простым.
• Базовые навыки SQL
• Базовые навыки веб-разработки.
• Умение находить закономерности в больших наборах данных.
• Навыки картографирования данных.
• Умение извлекать ценную информацию из обработанных данных.

На одном конце спектра анализ данных пересекается со статистикой и высшей математикой, а на другом он органично сливается с программированием и разработкой программного обеспечения.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Как стать аналитиком данных: навыки программирования для карьеры аналитика данных

R и Python — два самых популярных языка программирования, которыми должны овладеть аналитики данных. Хотя R поддерживает статистические вычисления и графику, простота использования Python делает его хорошим языком для использования в крупных проектах.

R-программирование

Говоря о R, есть определенные области, на которых вам следует сосредоточиться, чтобы лучше понять язык и свою работу.

Dplyr действует как мост между R и SQL. Он не только переводит коды на язык SQL, но и работает вместе с обоими типами данных.

ggplot2 — это система, которая помогает пользователям итеративно строить графики, которые при необходимости можно редактировать позже на основе графики. Кроме того, полезны две подсистемы Ggplot2: ggally (помогает подготовить сетевые графики) и ggpairs (матрица).

reshape2: основан на двух форматах: мета и приведении. В то время как мета преобразует данные из данных широкого формата в данные длинного формата, приведение делает обратное.

Ваша карьера в области аналитики данных не за горами! Магистерская программа по аналитике данныхИзучите программу

Питон

Python — один из самых простых языков программирования, поэтому он идеально подходит для новичков. Эти пакеты или библиотеки дадут вам преимущество в мире аналитики данных: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, ipython, ipython Notebooks, anaconda и seaborn.

Статистика

Программирование бесполезно, если данные интерпретируются неправильно. Кроме того, если мы говорим о данных, статистика всегда будет иметь значение. Для построения успешной карьеры аналитика данных необходимы многие статистические навыки, такие как формирование наборов данных, базовые знания среднего значения, медианы, режима, стандартного отклонения и других переменных, гистограмм, процентилей, вероятности, дисперсионного анализа, объединения и распределения данных в определенных группах. , корреляция, причинно-следственная связь и многое другое.

Математика

Аналитика данных — это игра чисел: если вы хорошо разбираетесь в цифрах, вы отлично впишетесь.

Для успеха в качестве аналитика данных также необходимы глубокие знания матриц и линейной алгебры, реляционной алгебры, теоремы CAP, структурирования данных и рядов.

Машинное обучение

Машинное обучение — один из самых мощных навыков, который вам нужно освоить, если вы хотите стать аналитиком данных. По сути, это комбинация исчисления многих переменных и линейной алгебры, а также статистики. Вам не нужно инвестировать в какие-либо алгоритмы машинного обучения, поскольку вам необходимо повысить свои навыки.

Существует три вида машинного обучения:

• При обучении с учителем компьютерный алгоритм обучается в два этапа: этап обучения и этап тестирования. На первом этапе компьютер учится и адаптируется к обучению, а на втором он оживает. Например, в современном смартфоне система голосовой идентификации сначала определяет подлинный голос и интонацию пользователя, прежде чем применять ее в будущих случаях использования. Инструменты, которые вы будете использовать, — это логистическая регрессия, деревья решений, машины опорных векторов и наивная байесовская классификация.
• Обучение без учителя — это когда между несколькими элементами существует множество взаимосвязей, а механизм предложений выдает предложения в режиме реального времени. Хорошим примером является список друзей Facebook. Инструменты, которые вы будете использовать, — это анализ главных компонентов, разложение по сингулярным значениям, алгоритмы кластеризации и анализ независимых компонентов.
• Обучение с подкреплением — это промежуток между обучением с учителем и обучением без учителя, где есть шанс либо улучшиться, либо приложить дополнительные усилия. Инструменты, которые вы будете использовать, включают TD-Learning, Q-Learning и генетические алгоритмы.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта и машинного обучения уже не за горами! Магистерская программа AI EngineerИзучите программу

Обработка данных

В некотором смысле, обработка данных — это когда все исследовательские данные собираются вместе, чтобы сформировать единое, связное целое. При обработке данных необработанные данные преобразуются в правильно структурированные логические наборы, с которыми можно работать. Для этого вам может потребоваться работать как с базами данных на основе SQL, так и с базами данных без SQL, которые действуют как центральные узлы. Несколько примеров включают PostgreSQL, Hadoop, MySQL, MongoDB, Netezza, Spark, Oracle и т. д.

Коммуникация и визуализация данных

Работа аналитика данных не ограничивается интерпретацией данных и составлением отчетов. Ожидается, что аналитики данных также будут передавать полученную информацию всем заинтересованным сторонам. Для эффективного выполнения этой задачи необходимо знание инструментов визуального кодирования, таких как as.ggplot, matplotlib, d3.js и seaborne.

Интуиция данных

Предположим, вы работаете в организации аналитиком данных. Вы проанализировали набор данных и отправили отчет команде, чтобы они могли начать работу. Прежде чем начать работу над проектом, у команды может возникнуть несколько вопросов, чтобы получить правильное представление о проекте и о том, как можно использовать данные. Но у вас может не хватить времени, чтобы ответить на все эти вопросы.

Вот тут-то и вступает в игру интуиция данных. С опытом вы узнаете, какие вопросы могут возникнуть и как подобрать набор ответов, устраняющий все «слепые пятна». Это также поможет вам классифицировать вопросы как «полезно знать» или «нужно знать».

Как стать аналитиком данных: задачи, выполняемые аналитиками данных

• Сбор и извлечение числовых данных.
• Поиск тенденций, закономерностей и алгоритмов в данных.
• Интерпретация цифр.
• Анализ маркетинговых исследований.
• Применение этих решений обратно в бизнес.

Чтобы быть успешным аналитиком данных, вам нужно иметь страсть к цифрам, способность извлекать полезную информацию из обработанных данных и умение точно представлять эту информацию в визуальной форме. Этим навыкам невозможно научиться в одночасье. При наличии терпения, упорного труда и правильного руководства все возможно. И да, все начинается с плана.

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение! Магистерская программа Data ScientistИзучите программу

Как выглядит зарплата аналитика данных?

Мы говорили о том, что аналитики данных хорошо оплачиваются, но пока вы не увидели точных цифр. Давайте изменим это. Согласно шкале заработной платыАналитики данных могут зарабатывать в среднем 61 881 доллар США в год. пayscale также указывает, что Аналитики данных в Индии зарабатывают в среднем 439 260 фунтов стерлингов в год.

Более того, Ципрекрутер показывает, что даже вакансии аналитика данных начального уровня предлагают щедрую компенсацию в диапазоне от 25 500 до 69 500 долларов США и в среднем по стране 43 250 долларов США в год.

Какую работу аналитика данных вы можете получить?

Ни для кого неудивительно, что аналитикам данных требуются навыки в области анализа данных. Но как только вы начнете заниматься аналитикой данных, вы внезапно получите право на множество различных видов работ, связанных с аналитикой данных. Вот неполный список:

• Аналитик бизнес-аналитики
• Аналитик данных
• Специалист по данным
• Инженер данных
• Количественный аналитик
• Консультант по аналитике данных
• Операционный аналитик
• Маркетинговый аналитик
• Руководитель проекта
• ИТ-системный аналитик

Начните свое обучение с нашей магистерской программы по аналитике данных

Если вы готовы сделать следующий шаг на пути к тому, чтобы стать аналитиком данных, получив сертификат по анализу данных, вы попали по адресу! Магистерская программа Simplilearn для аналитиков данных предоставляет вам ноу-хау, чтобы освоиться в новой захватывающей карьере аналитика данных.

Наш учебный курс по аналитике данных обучает студентов всем тонкостям анализа данных и включает в себя все: от основ до передовых принципов. Студенты изучают множество инструментов расширенной аналитики, инструментов визуализации данных и инструментов программирования, которые необходимы для успешной работы в роли аналитика данных.

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать экспертом в области науки о данных, у нас есть для вас подходящее руководство. Руководство по карьере в области науки о данных даст вам представление о самых трендовых технологиях, ведущих компаниях, которые нанимают сотрудников, навыках, необходимых для начала вашей карьеры в процветающей области науки о данных, а также предложит вам персонализированный план действий, чтобы стать успешным экспертом по науке о данных. .