Analityk danych zarabia na życie. W erze, w której firmy coraz bardziej polegają na stale powiększających się zbiorach danych, jest to umiejętność ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. To jest również bardzo popularne.
Ważnym czynnikiem na przyszłym rynku pracy jest Internet przedmiotów (IoT), który odnosi się do wszystkich urządzeń w domu podłączonych do sieci. Wszystkie te inteligentne centra, żarówki i chłodnice wytwarzają duże ilości danych dla firm do współpracy (dobre lub złe), a analiza danych będzie odgrywać ważną rolę w branży, zgodnie z danymi firmy Foote Partners.
Jeśli szukasz przyszłościowej pracy z ogromnymi możliwościami, z której możesz potencjalnie korzystać w domu, możesz zostać analitykiem danych. Spójrzmy na umiejętności, których musisz się nauczyć i jak zacząć.
Co robi analityk danych?
Analityk danych to ktoś, kto wydobywa „przydatne pomysły” z dużych zbiorów danych. Oznacza to tłumaczenie liczb na angielski. Mogą tworzyć raporty i wizualizacje w celu pokazania tych informacji i przydatnych korelacji lub trendów. Firma może to wykorzystać do poinformowania o swojej decyzji.
Analityk danych może pracować w organizacji lub zatrudnić wielu klientów w ramach agencji.
W przypadku marketingu analityk danych mógłby ustalić, że duży procent klientów kupujących produkt X to studenci psychologii. Mogą następnie polecić więcej docelowych klientów demograficznych dzięki przyszłemu marketingowi. Lub mogą zobaczyć trend, który pokazuje, że coraz więcej mężczyzn interesuje się produktem. Jest to również coś, z czego firmy mogą korzystać. Mogą odkryć, że jest to grupa demograficzna, której konkurencja nie może obecnie spotkać.
Analityk danych tłumaczy liczby na angielski.
Kolejny praktyczny przykład pochodzi z Forecastwatch.com, który zbiera dane szacunkowe z tysięcy różnych raportów i porównuje je z faktycznymi raportami dotyczącymi pogody przez ludzi. Wykorzystując wszystkie te informacje, prognostyk może udoskonalić i ulepszyć swój model.
Źródło danych i rola
Ten zestaw danych może pochodzić z kilku różnych źródeł: statystyk sprzedaży, kart lojalnościowych, kont użytkowników, recenzji klientów, aplikacji i oprogramowania, analizy ruchu w witrynie, badań rynku, badań laboratoryjnych i innych.
Większość tych prac będzie obejmować raportowanie, które dostarczy informacji i trendów, które mogą być przydatne do zarządzania. Analitycy danych będą również proszeni o zbieranie danych w celu „mówienia”, gdy zostaną pobrane z różnych źródeł. Mogą zostać poproszeni o usunięcie niewłaściwych danych (czyszczenie). Czasami są nawet proszeni o „masowanie” danych, aby były nieco bardziej zgodne z celami organizacji!
Może to być zabawna i satysfakcjonująca praca, a także może pomóc w ukierunkowaniu firmy na podstawie inteligentnych informacji opartych na danych. Może to jednak być bardzo żmudne zadanie, ponieważ usuwa się tylko kilka kroków wprowadzania danych. Prowadzenie arkusza kalkulacyjnego nie jest trudne ani korzystne dla większości osób. Jego rola będzie zależeć od organizacji i jej miejsca w niej.
Jaka jest różnica między analitykami danych a naukowcami danych?
Jedną z różnic, które warto zrozumieć, jest różnica między naukowcami danych i analitykami danych. Linie mogą być nieco rozmyte, ale ogólnie rzecz biorąc, naukowcy zajmujący się danymi bardziej pracują z uczeniem maszynowym i modelowaniem predykcyjnym. Wykorzystują dane do przewidywania przyszłości i ogólnie mają silniejsze podstawy w matematyce, statystyce i kodowaniu komputerowym.
Badacze danych współpracują również ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Uczenie maszynowe jest zasadniczo większą, bardziej automatyczną wersją tego, co robią analitycy danych, z algorytmami, które szukają wzorców w gigantycznych zestawach danych, aby w końcu mogli nauczyć się rozpoznawać określone elementy na obrazach, wykrywać naturalny ludzki język lub podjąć decyzję reklamową. Jako naukowiec danych możesz pisać kod w Pythonie i SQL, aby uzyskać dostęp do tych danych i z nich korzystać.
Czytaj więcej: Cloud AutoML Vision: przećwicz własny model uczenia maszynowego
Według Indeed.com średnia pensja dla analityka danych wynosi 64 975 USD rocznie, podczas gdy średnia pensja dla naukowca wynosi 120 730 USD.
Jeśli chcesz zostać naukowcem danych i pracować z najnowszymi algorytmami uczenia maszynowego, dobrym miejscem na początek jest pakiet certyfikacji Machine Science i Data Learning.
Umiejętności, kwalifikacje i narzędzia.
Chociaż nie jest to ważne, analityk danych może mieć stopień naukowy z następujących przedmiotów:
Przyda się także wiele specjalnych umiejętności, które z pewnością warto rozwijać. Na szczęście dzięki sieci dostęp do tych umiejętności i certyfikatów jest teraz łatwiejszy niż kiedykolwiek wcześniej. Udemy oferuje przydatne kursy dla prawie wszystkich umiejętności, których potrzebujesz jako analityk, za mniej niż 20 USD w większości przypadków.
Superior
Nie jest to efektowne, ale wielu analityków danych spędza dużo czasu w programie Excel, tworząc skomplikowane tabele i równania. Podczas przeprowadzania wywiadów lub występów krótkoterminowych możesz zostać poproszony o wykazanie się lepszymi umiejętnościami obsługi Excela. Więc przygotuj się!
Wypróbuj kurs Udemy: Microsoft Excel – Excel od początkującego do zaawansowanego.
SQL
SQL oznacza język zapytań strukturalnych i jest językiem deklaratywnym do tworzenia i pobierania danych z baz danych. Jeśli próbujesz odzyskać dane od użytkownika z określonej witryny, możesz to zrobić, rozmawiając z bazą danych przechowywaną na serwerze za pomocą SQL. Początkowo SQL wydaje się przerażający, ale łatwo jest sprawić, że myślisz, i może być bardzo wydajny.
Wypróbuj kurs Udemy: Wypełnij pole startowe SQL.
Czytaj więcej: Podstawowy SQL dla programistów aplikacji na Androida
Google Analytics
Google Analytics analizuje wydajność witryn i aplikacji. Gromadzi dane o liczbie odwiedzających, skąd pochodzą ci odwiedzający, odwiedzanych witrynach internetowych itp. Możesz nawet śledzić, którzy użytkownicy kupują produkty i strony, które widzą po raz pierwszy.
Wypróbuj kurs Udemy i uzyskaj certyfikat: Certyfikacja Google Analytics: Certyfikowany i uzyskaj więcej.
Python
Na najbardziej zaawansowanym etapie analityk danych lub naukowiec może potrzebować nauczyć się podstawowych lub nawet zaawansowanych umiejętności kodowania. Może to być wykorzystane do wydajniejszego wydobywania danych z różnych źródeł, użytecznego manipulowania nimi lub prezentowania ich w pięknych wizualizacjach dla klientów. Python jest bardzo elastycznym i wszechstronnym językiem, co czyni go popularnym wyborem w analizie danych.
Test: poznaj mistrzowską klasę programowania Udemy Python.
Apache Hadoop
Hadoop to zestaw narzędzi typu open source, który pozwala manipulować dużymi zestawami danych, które są rozproszone na wielu komputerach. Jest to przydatne do pracy z bardzo dużymi zestawami danych, które wymagają wielu serwerów, aby zapewnić pojemność. Przydatny do dalszej analizy danych i roli nauki danych.
Mając tak wiele do zrobienia, zalecamy Ultimate Hands-On Hadoop: oswoić duże dane z Udemy.
Apache Spark
Spark to klastrowa platforma obliczeniowa z potężnym API do pisania szybkich programów w Javie, Pythonie lub wielu innych językach. To bardziej zaawansowane narzędzie będzie prawdopodobnie używane w połączeniu z Hadoop.
Od tego samego mistrza, co Hands-On Hadoop, Taming Big Data za pomocą Apache Spark i Python – Hands On! To świetne wprowadzenie.
Oczywiście istnieją pewne specjalne umiejętności, które mogą być konieczne w przypadku niektórych ról, ale powinieneś być w stanie je zidentyfikować, gdy zaczniesz szukać pracy. Pamiętaj, aby uważnie przeczytać specyfikację pracy!
Możesz także wypróbować jeden z kilku kompleksowych certyfikatów analizy danych, takich jak: Columbia University Certification of Professional Achievement in Data Science lub INFORMS Certified Analytical Professional. Cloudera oferuje również bardziej przystępną opcję: Certified Associate Data Analyst (CCA) Cloudera Certified.
Czy bycie analitykiem danych jest właśnie dla Ciebie?
Jeśli podoba ci się pomysł pracy z danymi, tak! Jest to dobra opcja dla tych, którzy chcą miejsc pracy, które prawdopodobnie zwiększą popyt w nadchodzących latach.
Internet przedmiotów i uczenie maszynowe będą odgrywać ważną rolę w kształtowaniu przyszłego rynku pracy, więc jest to bardzo inteligentny i wybiegający w przyszłość krok. Analityk danych może często pracować online, jeśli chce pozostać w domu, a jako naukowcy danych istnieje wiele możliwości rozwoju zawodowego.
Więc o czym myślisz? Czy planujesz zostać analitykiem danych? Daj nam znać w sekcji komentarzy poniżej!
Więcej przyszłych stanowisk pracy
Jak korzystać z LinkedIn i dostać pracę swoich marzeń!
2 w zeszłym tygodniu
Jak znaleźć pracę pisania online jako copywriter
4 w zeszłym tygodniu
7 idea pasywnego dochodu jest łatwa do zarobienia podczas snu
3 w zeszłym tygodniu
Popraw swoją karierę i wynagrodzenie jako analityk bezpieczeństwa informacji
1 w zeszłym miesiącu
Jak pracować jako programista online: wszystko, co musisz wiedzieć
1 w zeszłym miesiącu
Łatwy tłum, z którego możesz zacząć zarabiać pieniądze już dziś
1 w zeszłym miesiącu