Аналитика больших данных — одна из самых популярных областей карьеры сегодня. Если вы думаете о карьере в области анализа данных, это руководство расскажет вам все, что вам нужно знать.

Карьера в области аналитики данных является исключительной благодаря увеличению объема данных в различных компаниях и отраслях. Несколько компаний, правительств и людей используют силу данных, и перспективы трудоустройства в этой области только улучшаются. Каждая организация ищет нетипичных аналитиков данных, которые хорошо разбираются в данных, например, чтобы преобразовать свои необработанные наборы данных в проницательные бизнес-понимания и помочь им принимать обоснованные решения.

Актуальность анализа данных в 2022 году

Процесс сбора значительного объема данных и их обработки для поиска общих черт известен как аналитика данных. Чтобы хранить популярные вещи в списках желаний клиентов, предприятия используют эту процедуру для определения и оптимизации продуктов, которые находятся на стеллажах. Компании разрабатывают профили потребителей и определяют тенденции, изучая эти данные. Например, периодический анализ данных определяет среднее количество времени, затрачиваемое на покупки, будь то в магазине или в Интернете, и определяет, какие демографические группы с большей вероятностью совершат более крупные покупки (или меньшие).

Поэтому у желающих начать карьеру в сфере аналитики данных есть масса возможностей благодаря растущему спросу и отличным зарплатам. Начальная зарплата аналитика данных колеблется от 87 171 до 99 459 долларов США (отчеты Indeed).

  • Перспективна ли карьера в области аналитики данных?
  • Какие списки дел мне необходимо выполнить как начинающему аналитику данных?
  • Как насчет получения сертификата аналитика данных?
  • Как насчет бакалавриата, за которым следует роль в анализе данных?

На все это будут даны ответы в этой статье, но давайте начнем с понимания шагов, связанных с анализом данных.

👉 Важная пятерка для анализа данных

Методы, необходимые для осмысления данных, которые в настоящее время доступны, составляют процесс анализа данных. Должно быть очевидно, как определить важные шаги в процессе анализа данных. Чтобы убедиться, что данные правильно оценены и получены полезные и действенные сведения, каждый шаг одинаково важен. Вы можете рассматривать эти шаги как обычный день аналитика данных.

Давайте рассмотрим пять важнейших действий, составляющих поток процесса оценки данных.

1) Определение необходимости анализа

Выяснение того, зачем необходим анализ данных—будь то для снижения производственных затрат, расширения возможностей продаж или оценки репутации бренда — является первым этапом процесса анализа данных.

2) Сбор данных

Как только цель установлена, пора приступить к сбору данных, необходимых для анализа. Данные могут быть структурированными или неструктурированными, часто собираемыми с помощью инструментов автоматизации маркетинга, систем ERP и программного обеспечения CRM.

3) Очистка ненужных данных

Ваша группа данных будет отвечать за очистку и организацию данных после того, как они будут собраны из всех необходимых источников. По той простой причине, что не все данные являются хорошими данными, очистка данных имеет решающее значение в процессе анализа. Вы можете использовать интеллектуальные инструменты автоматизации, такие как Tableau, Weka, SAS и Pentaho, чтобы сэкономить время на анализе данных.

4) Проведите анализ

Манипулирование данными и их оценка могут выполняться различными способами, такими как интеллектуальный анализ данных для выявления скрытых шаблонов данных. Программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики также может быть задействовано для создания удобных диаграмм, информационных панелей и отчетов.

5) Объясните результат

Результаты вашего анализа данных должны, даже если они не являются окончательными, поддерживать цели, которые вы поставили перед собой. Можно изучить несколько вариантов и попытаться снизить производственные затраты без ущерба для качества.

👉 Важные инструменты программирования, используемые для анализа данных

Хотя вышеупомянутые процессы кажутся очень простыми в теории, они требуют знаний в области программирования и практических навыков программирования. Положительным моментом является то, что существует несколько языков программирования для анализа данных, которые могут вам помочь. Они состоят из:

1) Питон

Python для анализа данных — идеальный язык программирования. Он гибкий, объектно-ориентированный, простой для чтения и эффективный для анализа данных. Его можно использовать для создания веб-страниц, кодирования программ и извлечения информации.

2) Ява

Java, язык общего назначения, предоставляет мощные инструменты для включения науки о данных и аналитических методов в кодовую базу. В настоящее время серверная часть Java используется для создания многих современных систем. Использование этого языка в приложениях данных имеет решающее значение.

Java обеспечивает плавную переносимость платформы и позволяет создавать специализированные производственные коды и алгоритмы машинного обучения, требовательные к вычислительным ресурсам. Он идеально подходит для специализированных статистических приложений и специальных исследований,

3) R

Простой в изучении язык R не требует столько дополнительных библиотек, как Python, и позволяет искать шаблоны в ваших данных. Его можно использовать для создания впечатляющих визуализаций данных или статистических моделей.

R предлагает статистические пакеты для количественных приложений, поэтому аналитики данных торгуются на нем. Язык состоит из нелинейной регрессии, филогенетики, нейронных сетей, расширенного построения диаграмм и другого языка с открытым исходным кодом, сделанного гибким.

4) SQL

Учитывая, что он был создан с определенной целью, SQL для анализа данных представляет собой надежный язык сценариев с простым синтаксисом, который достаточно прост для изучения и позволяет вам взаимодействовать с реляционными базами данных, выполнять поиск внутри них и собирать данные для использовать. SQL можно использовать для оценки бизнес-данных, поскольку он эффективен при манипулировании данными.

5) Скала

Программирование на Scala сочетает в себе функциональные и объектно-ориентированные принципы. Многие аналитики данных, особенно те, кто работает с огромными объемами данных, предпочитают использовать мультипарадигмальный язык, поскольку он работает на JVM. Платформа кластерных вычислений Apache Spark хорошо работает со Scala. Это упрощает работу с огромными коллекциями данных.

👉 Контрольный список для успешной карьеры аналитика данных для начинающих

Вакансии в области аналитики данных относятся ко всем отраслям. Есть несколько способов получить свою первую должность в сфере активного найма. Ниже приведены некоторые из лучших и наиболее надежных шагов, которые вы должны выполнить, чтобы хорошо зарекомендовать себя в качестве аналитика больших данных.

1) Начните с понимания основ анализа данных

Если вы новичок в анализе данных, вам следует начать с изучения основ предмета. Вы можете оценить, подходит ли вам эта карьера, получив широкое понимание аналитики данных и развивая готовые к работе способности.

Кроме того, вы можете понять, что вам нужно, читая книги, журналы и статьи по теме. Некоторые из лучших книг, рекомендуемых к прочтению:

  • Математические основы аналитики больших данных
  • Наука о данных и аналитика больших данных: обнаружение, анализ, визуализация и представление данных
  • Аналитика больших данных: системы, алгоритмы, приложения
  • Практическая аналитика больших данных

Если вы предпочитаете видеоуроки, вы можете посмотреть их на YouTube, в которых объясняется анализ больших данных и то, что аналитик больших данных делает в обычный день.

2) Развивайте свои технические и не технические навыки анализа данных

Чтобы получить работу в области анализа данных, часто необходимо иметь определенный набор технических навыков. Это некоторые фундаментальные способности, которые вам, вероятно, потребуются, чтобы получить работу, независимо от того, учитесь ли вы в рамках программы на получение степени, сертификации аналитика данныхили самостоятельно. Как объяснялось в вышеупомянутом разделе, такие навыки, как Python, Scala, R, Java и C, чрезвычайно важны, если вы заинтересованы в обработке чисел и потенциально ожидаете выполнения ролей, связанных с анализом и исследованием данных или управлением информационными системами в компаниях.

Обратите внимание, что отсутствие навыков межличностного общения может в конечном итоге стать препятствием для сделки. Менеджеры по найму также обращают внимание на компетенции на рабочем месте, в том числе сильные коммуникативные навыки (вам может потребоваться сообщить о своих результатах людям, которым не хватает технических навыков). знания), мастерство решения проблем и отраслевой опыт. Умение постоянно общаться является жизненно важным инструментом для развития здоровых отношений.

3) Получите сертификаты по аналитике больших данных

Для большинства вакансий начального уровня для аналитиков данных в прошлом требовалась степень бакалавра. Хотя для многих профессий по-прежнему требуется степень, ситуация начинает меняться. Степень в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин может помочь вам получить базовые знания, которые вам нужны, но вы также можете выполнить необходимую предварительную работу, получив сертификат аналитика больших данных. Вот некоторые из них, которые возглавляют список сертификации для начинающих.

4) Работа над проектами по работе с большими данными

Если вы планируете стать аналитиком больших данных, убедитесь, что вы не привязываете себя к одной степени на всю оставшуюся жизнь, когда есть миллион вариантов, которые могут помочь вам достичь ваших карьерных целей и использовать своего аналитика данных. сертификационные навыки.

Совет. Старайтесь выполнять небольшие проекты по анализу данных, опираясь на свои навыки новичка.

Вот некоторые проекты, над которыми вы можете работать:

📍Очистка веб-страниц. Отличный способ автоматизировать повторяющиеся методы сбора данных, такие как извлечение PD, обзоров и других данных с сайтов электронной коммерции. Это можно сделать с помощью Python, Github и других инструментов веб-скрейпинга.

📍Исследовательский анализ данных. Это помогает выявлять тенденции и закономерности в данных, предоставляя вам реальную информацию.

📍Загрязнение окружающей среды в США. Эти данные можно визуализировать с помощью R и Python. Вы можете моделировать изменения концентрации и выбросов в зависимости от времени, месяца или дня недели.

5) Создайте свое портфолио

Вы должны сохранить свои лучшие работы для своего портфолио, пока вы экспериментируете с онлайн-наборами данных или заканчиваете практические проекты. Менеджеры по найму могут видеть ваши навыки в портфолио. Наличие солидного портфолио может помочь вам найти работу. Ниже приведен пример того, как должно выглядеть портфолио аналитика данных:

Анубхав Гупта — аналитик данных, чье портфолио превосходит других. Портфолио хорошо структурировано, компактно и содержит вспомогательную информацию на одной короткой домашней странице. Такой подход не позволит пользователям или скроллерам потерять информацию о том, где они находятся. Точно так же ваше портфолио должно быть:

  • Четко, без громоздких заголовков
  • Дайте краткое представление о ваших интересах, личности и опыте, оставив остальное для поиска в вашем резюме.
  • Имея броские заголовки для ваших проектов, детали ваших тематических исследований должны быть четкими и точными.

Как аналитик данных, вы должны помнить, что немного смирения может иметь большое значение, и что иногда меньше значит лучше, когда дело касается вашего профессионального портфолио. Включение ограниченного числа задач, а не всех, часто свидетельствует о большей уверенности.

Совет. Вы можете создать свое портфолио на Weebly, Wix, Fabrik и GitHub.

👉 Подайте заявку на посты начального уровня, чтобы получить опыт

Пришло время обновить свое резюме и начать подавать заявки на должности аналитика данных начального уровня после того, как вы приобрели некоторый опыт использования данных и сообщения своих выводов. Важно не бояться подать заявку на работу, для которой вы можете чувствовать себя недостаточно квалифицированной. При приеме на работу ваши таланты, портфолио, сертификат аналитика данных и энтузиазм обычно имеют большее значение, чем то, можете ли вы отметить каждый пункт в требованиях. список.

В двух словах…

Стремление к карьере в области анализа данных стоит потраченного времени, средств и усилий. Как специалист по анализу данных, вы часто сталкиваетесь со сложными проблемами на работе, что мотивирует вас придумывать методичное, алгоритмическое решение и делает вас человеком, ориентированным на решение. Профессионалы в этой сфере не только хорошо зарабатывают, но и пользуются уважением.

Поэтому не ждите больше, если вы заинтересованы в получении профессии в области анализа данных. Настало время воспользоваться шансом продолжить карьеру в этой области.