Obsah

• Čo robí analytik údajov?
• Zdroje údajov a úlohy
• Aký je rozdiel medzi analytikom údajov a vedcom údajov?
• Zručnosti, kvalifikácie a nástroje
• vynikať
• SQL

Analytik údajov manipuluje s údajmi pre život. V dobe, keď sa spoločnosti čoraz viac spoliehajú na stále sa rozširujúce súbory údajov, je to dôležitejšia schopnosť ako kedykoľvek predtým. Je tiež veľmi žiadaný.

Jedným z hlavných hnacích faktorov budúceho trhu práce bude internet vecí (IoT), ktorý sa týka všetkých zariadení vo vašej domácnosti pripojených na web. Všetky tieto inteligentné uzly, žiarovky a chladničky vytvárajú obrovské množstvo údajov, s ktorými môžu spoločnosti pracovať (pre lepšie alebo horšie), a analytická spoločnosť bude v tomto odvetví hrať obrovskú úlohu, tvrdí firma Foote Partners.

Ak hľadáte prácu v budúcnosti, ktorá ponúka skvelé príležitosti, ktoré si môžete z domova užiť, stať sa analytikom údajov môže byť pre vás to pravé. Pozrime sa na zručnosti, ktoré sa potrebujete naučiť a ako môžete začať.

Čo robí analytik údajov?

Analytik údajov je niekto, kto čerpá „užitočné informácie“ z veľkých súborov údajov. To znamená preklad čísel do jednoduchej angličtiny. Môžu vytvárať správy a vizualizácie, aby zobrazili tieto informácie a ukázali užitočné korelácie alebo trendy. Spoločnosti ich potom môžu použiť na informovanie svojich rozhodnutí.

Analytici údajov môžu pracovať v rámci jednej organizácie alebo môžu ako súčasť agentúry prijať mnohých klientov.

V oblasti marketingu by mohla byť analytička údajov schopná určiť, že veľké percento zákazníkov, ktorí si zakúpili produkt X, boli študentkami psychológie žien. Potom môžu odporučiť, aby sa klient s budúcim marketingom viac zacieľoval na demografickú skupinu. Prípadne si môžu všimnúť trend, ktorý ukazuje, že sa o produkt stále viac zaujíma viac mužov. To je tiež niečo, čo môže podnik využiť. Mohli by ďalej zistiť, že ide o demografickú skupinu, ktorej konkurencia v súčasnosti neprispieva.

Analytik údajov prevádza čísla do jednoduchej angličtiny

Ďalší praktický príklad pochádza z Forecastwatch.com, ktorý zhromažďuje predpovede z tisícov rôznych správ a porovnáva ich so skutočnými ľudskými správami o tom, aké počasie bolo. Pomocou všetkých týchto informácií môžu prognostici potom vylepšiť a vylepšiť svoje modely.

Zdroje údajov a úlohy

Tieto súbory údajov môžu pochádzať z rôznych zdrojov: štatistika predaja, vernostné karty, používateľské účty, spätná väzba od zákazníkov, aplikácie a softvér, analýza návštevnosti webových stránok, prieskum trhu, laboratórne štúdie a ďalšie.

Veľká časť tejto práce bude zahŕňať vytváranie správ, ktoré poskytnú informácie a trendy, ktoré môžu byť užitočné pre riadenie. Analytici údajov budú tiež povinní získať údaje, aby „mohli hovoriť“, keď ich berú z viacerých rôznych zdrojov. Môže sa od nich vyžadovať, aby odstránili chybné údaje (vyčistenie). Niekedy môžu byť požiadaní, aby „masírovali“ údaje, aby boli trochu prístupnejšie k cieľom organizácie!

Môže to byť vzrušujúca a prospešná práca a vy môžete pomôcť riadiť smer spoločnosti na základe inteligentných poznatkov založených na údajoch. Môže to však byť aj veľmi nudná línia práce, ktorá je len pár krokov odstránená zo zadávania údajov. Starostlivosť o jednu tabuľku nie je pre väčšinu ľudí náročná ani odmeňujúca. Vaša úloha bude závisieť od organizácie a od vášho miesta v nej.

Aký je rozdiel medzi analytikom údajov a vedcom údajov?

Jedným užitočným rozdielom, ktorý treba pochopiť, je rozdiel medzi vedcom údajov a analytikom údajov. Táto čiara sa môže trochu rozmazať, ale vedci vo všeobecnosti pracujú viac s počítačovým učením a prediktívnym modelovaním. Údaje používajú na predpovedanie budúcnosti a vo všeobecnosti majú silnejšie zázemie v matematike, štatistike a počítačovom kódovaní.

Vedci údajov tiež pracujú s umělou inteligenciou a strojovým učením. Strojové učenie je v podstate väčšou automatizovanou verziou toho, čo robí analytik údajov, s algoritmami, ktoré hľadajú vzory v gigantických súboroch údajov, takže sa môžu nakoniec naučiť identifikovať určité prvky v obraze, zisťovať prirodzený ľudský jazyk alebo vytvárať rozhodnutia o reklame. Ako vedec údajov by ste mohli napísať kód v Pythone a SQL, ktorý vám pomôže tieto údaje načítať a použiť.

Čítaj viac: Cloud AutoML Vision: Vycvičte si svoj vlastný model strojového učenia

Podľa Indeed.com je priemerný plat pre analytika údajov 64 975 dolárov ročne, zatiaľ čo priemerný plat pre vedca údajov je 120 730 dolárov.

Ak máte záujem stať sa vedcom údajov a pracovať s najmodernejšími algoritmami strojového učenia, skvelým miestom na začiatku je balík certifikácie strojového učenia a vedy o údajoch.

Zručnosti, kvalifikácie a nástroje

Aj keď to nie je nevyhnutné, pre analytika údajov môže byť užitočný titul v niektorom z nasledujúcich subjektov:

• matematika
• Počítačová veda
• štatistika
• ekonómie
• obchodné

Veľmi užitočné bude aj množstvo konkrétnych zručností, ktoré sa určite oplatia rozvíjať. Našťastie web teraz uľahčuje získavanie týchto zručností a osvedčení z domova ako kedykoľvek predtým. Udemy poskytuje užitočné kurzy pre takmer všetky zručnosti, ktoré by ste mohli potrebovať ako analytik, vo väčšine prípadov pod 20 dolárov. Tu je dobré vedieť.

vynikať

Nie je to očarujúce, ale veľa analytikov údajov trávi veľa času v Exceli, vytvárajú tabuľky a prepracujú rovnice. Pri vstupe na pohovor alebo pri podávaní žiadosti o krátkodobý koncert budete pravdepodobne musieť preukázať vopred excelentné zručnosti v programe Excel. Takže sa oprášte!

Vyskúšajte kurz Udemy: Microsoft Excel - Excel od začiatočníkov po pokročilých.

SQL

SQL je skratka pre Structure Query Language a je deklaratívnym jazykom na vytváranie a získavanie údajov z databázy. Ak sa snažíte získať údaje od určitých používateľov webových stránok, je pravdepodobné, že to urobíte hovorením s databázou uloženou na serveri pomocou jazyka SQL. SQL vyzerá spočiatku skľučujúco, ale je dosť ľahká na to, aby ste si obkročili hlavu a akonáhle to urobíte, môže byť nesmierne výkonná.

Vyskúšajte kurz Udemy: Complete Bootcamp SQL.