PIG DATA

Data Analyst: какие отрасли затрагивает сфера и что вообще это такое и как туда попасть

Если вам интересно, как стать аналитиком данных, есть большая вероятность, что цифры вам понравятся.

В то время как кажущиеся бесконечными таблицы данных могут вывести других из равновесия, вы оказываетесь втянутыми, заинтригованными возможностью проанализировать эти (почти) непроницаемые стены информации для скрытых идей и полезных советов. Учитывая наш мир, управляемый данными, кто может обвинить вас в том, что вы хотите сделать карьеру, используя свой интерес и талант?

Мы расскажем вам, как стать аналитиком данных и что вам нужно сделать, чтобы отточить свои природные способности до востребованных на рынке аналитических талантов. Мы также дадим вам представление о том, куда ваши навыки аналитика данных приведут вас в вашей карьере, и как вы можете адаптировать свой набор навыков, чтобы понравиться работодателям в выбранной вами отрасли.

Поймите, куда вы хотите пойти

Прежде чем мы начнем прокладывать путь для вашей карьеры, важно, чтобы вы получили четкое представление о том, куда вы пойдете и что вы можете ожидать найти, когда туда доберетесь.

Кто такой Data Analyst(аналитик данных)?

Аналитик данных — это технический специалист, который ежедневно помогает предприятиям, некоммерческим и другим организациям получать ценные сведения из бесчисленных фактов и цифр.

Эти специалисты, разбирающиеся в данных, используют в своей работе широкий спектр методов. К ним относятся, помимо прочего, программирование, машинное обучение, математика, статистика и сбор данных для получения аналитических данных, основанных на цифрах.

Хотя нишевые обязанности, которые берут на себя аналитики данных, могут различаться в зависимости от отрасли, компании и работы, большинство профессионалов проводят свои рабочие дни, просматривая огромные базы данных в поисках тенденций, закономерностей или других наблюдений. Эти наблюдения позволяют им формировать обоснованные мнения о недавних и долгосрочных тенденциях, делать прогнозы и делиться своими мыслями с заинтересованными сторонами компании.

Аналитики данных особенно ценны для бизнеса, поскольку они могут выявлять тенденции и создавать прогнозные модели до того, как возникнут проблемы или дорогостоящие стратегические ошибки. Аналитики данных также могут помочь компаниям оценить вероятность успеха продуктов и услуг, оценивая эффективность рекламы, платформ и страниц бизнес-сайтов среди целевой аудитории.

Аналитики данных часто связаны с технологическим сектором; однако они никоим образом не ограничиваются этим. Фактически, аналитики данных могут работать в крупных инвестиционных банках, частных инвестиционных компаниях, компаниях, занимающихся медицинскими технологиями, и даже в общественных некоммерческих организациях.

Сегодня практически каждый современный бизнес имеет доступ к огромному количеству данных — настолько большому, что их собранные сокровища невозможно использовать без опытных специалистов. Однако благодаря аналитикам данных с четким пониманием того, как развертывать аналитику на основе данных, преимущества сбора этих информационных сокровищ трудно недооценить.

В 2018 году компания Microstrategy, специализирующаяся на бизнес-аналитике, опросила компании из разных отраслей и по всему миру об использовании ими данных. Их исследователи сообщили, что 60% использовали аналитику данных для повышения эффективности процессов и затрат, 57% применяли ее для управления стратегией и изменениями, а 52% полагались на аналитиков данных для мониторинга и улучшения финансовых показателей.

Учитывая эти преимущества и нашу возросшую зависимость как от данных, так и от информации, которую они предлагают, неудивительно, что аналитики данных пользуются большим спросом. Согласно отчету Indeed за 2019 год, количество вакансий для специалистов по данным выросло на колоссальные 31 процент по сравнению с прошлым годом.

«Раньше работа в сфере обработки и анализа данных была в основном ограничена технологическим и финансовым секторами», — писал аналитик Linkedin Learning Пол Патрон о потребности в талантах. «Сейчас практически каждая отрасль, от розничной торговли до производства, собирает данные о своих клиентах. Это вызывает всплеск спроса на специалистов по данным, которые могут лучше всего интерпретировать все эти данные. И все же, поскольку это относительно новая работа, немногие профессионалы обладают этим набором навыков. Следовательно, в большинстве американских городов, а не только в финансовом и технологическом отношении, таких как Сан-Франциско и Нью-Йорк, мало специалистов по данным».

В каких сферах нужны аналитики данных?

Вот несколько наиболее зависимых от данных отраслей:

Розничная торговля

Розничная торговля — это отрасль с жесткой конкуренцией, поэтому компании, которые не могут правильно определить новые тенденции, рискуют отстать от своих конкурентов и потерять популярность у потребителей. С хорошо развернутой аналитикой данных розничные продавцы могут предвидеть, чего хотят их клиенты, а затем предоставить это.

Финансы.

Банковская отрасль использует прогнозную аналитику для улучшения обслуживания клиентов, повышения эффективности и ограничения операционных проблем, таких как мошенничество.

Производство

Аналитики данных, работающие на производстве, часто используют прогнозную аналитику для оценки вероятности отказа системы и планирования ремонта до того, как какое-либо оборудование выйдет из строя и повлиять на производственные графики.

Здравоохранение

С помощью прогнозной аналитики организации здравоохранения могут получить всестороннее представление не только о том, как используются их учреждения, но и о том, как оптимизировать существующие ресурсы. Эта возможность бесценна, так как позволяет поставщикам услуг оптимизировать обслуживание пациентов и обеспечить наилучший уход как можно большему количеству пациентов.

Транспорт

Организации в этой области могут анализировать собранные данные, чтобы анализировать, как люди могут использовать транспортные услуги, и выявлять повышенный риск возникновения таких проблем, как чрезмерное движение, столкновения или спрос. Эти прогностические данные позволяют транспортным чиновникам настраивать графики поездок и услуг и обеспечивать бесперебойную работу всех видов транспорта.

Как я могу стать аналитиком данных?

Получите базовое обучение. Если вы спросите кого-нибудь в этой области за советом о том, как заняться аналитикой данных, их немедленный ответ почти всегда будет одним и тем же: образование и обучение.

Независимо от отрасли, в которой они в конечном итоге работают, все аналитики данных должны получить базовый набор навыков. Давайте рассмотрим несколько основных компетенций, которые вам необходимо приобрести, прежде чем вы когда-либо войдете в группу найма.

Фундаментальная статистика

Трудно продвинуться очень далеко в аналитике данных без некоторого знакомства со статистическим мышлением и теорией, особенно если вы собираетесь специализироваться на машинном обучении. Базовое понимание статистических принципов улучшит вашу способность классифицировать информацию, создавать понятные визуализации данных и использовать передовые методы выборки данных

Python

Python — один из самых популярных языков программирования в области анализа данных. Аналитики используют предварительно установленные модули и обширную коллекцию библиотек для извлечения, очистки и визуализации данных, а также построения аналитических моделей.

Excel

Вы можете знать основы Excel, но большинство людей не совсем понимают, насколько расширенным может быть анализ электронных таблиц. Это основное офисное программное обеспечение не только интуитивно понятно, гибко и удобно для совместной работы, но и невероятно полезно.

Аналитики данных могут импортировать информацию из внешних баз данных, а затем использовать внутренние функции Excel, такие как сводные таблицы и сценарии VBA, для быстрого анализа и создания простых для понимания таблиц и отчетов.

SQL/NoSQL

И SQL, и NoSQL — это языки, используемые для связи с базами данных. Разница между ними заключается в типе баз данных, которыми может манипулировать каждый язык.

SQL или язык структурированных запросов — это стандартный язык, используемый для связи с реляционными базами данных, то есть с теми, которые хранят связанные точки данных в соответствии с их соединениями. Его можно использовать для обновления, извлечения или удаления информации из этих баз данных.

NoSQL, как следует из названия, часто используется для запросов к нереляционным базам данных. Хотя аналитики данных должны быть знакомы с обоими языками, они должны отдавать приоритет изучению NoSQL. Нереляционные базы данных (и, соответственно, NoSQL) не сталкиваются с ограничениями, налагаемыми реляционной структурой, и поэтому хорошо подходят для обработки больших наборов данных. Эта возможность делает их популярными среди многих предприятий, которые собирают большие объемы информации, и поэтому они все более актуальны для начинающих аналитиков данных.

Hadoop

Hadoop — это популярное программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое предоставляет огромные объемы хранилища для любых типов данных. Платформа может выполнять параллельные задачи, делая анализ данных намного менее трудоемким и ресурсоемким.

Tableau

Tableau — полезный инструмент, который позволяет аналитикам изолировать данные в соответствии с различными факторами; это позволяет аналитикам ориентироваться на определенные регионы, демографические данные или выбросы, чтобы лучше понять набор данных.

Навыки фронтенд-разработки

Большинству аналитиков данных необходимо сообщать о своих выводах клиентам, другим отделам или заинтересованным сторонам компании. CSS и HTML могут помочь аналитикам создавать привлекательные онлайн-платформы, на которых размещаются их визуальные представления, наполненные данными.

HTML или язык гипертекстовой разметки используется для описания базовой структуры веб-страницы. Разработчики могут использовать определяющие «теги» для размещения на сайте изображений, абзацев, форм ввода и других функций.

CSS (каскадные таблицы стилей) описывает, как должны быть оформлены элементы HTML, влияя на размер шрифта, цвета, интервалы и другие аспекты дизайна.

Как получить эти навыки

Казалось бы, простой вопрос: как стать аналитиком данных?

Но ответ сложен. В аналитике нет «правильного» пути. Есть несколько способов приобрести навыки, необходимые для профессионального роста; Вы можете инвестировать в четырехлетнее обучение в колледже, записаться на более короткую программу учебного лагеря, учиться самостоятельно или комбинировать все три. Для работодателей то, как вы получаете свои навыки, не так важно, как тот факт, что они у вас есть.

Data Analyst, аналитика
185 просмотров

0 комментариев
Последние

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет
PIG DATA
Community о Хрюшах, событиях, технологиях и IT. Создан для людей и маленьких Хрюшек.