Obsah

• Co dělá analytik dat?
• Zdroje dat a role
• Jaký je rozdíl mezi datovým analytikem a datovým vědcem?
• Dovednosti, kvalifikace a nástroje
• Vynikat
• SQL

Analytik dat manipuluje s daty pro život. V době, kdy se společnosti stále více spoléhají na stále se rozšiřující soubory dat, je to důležitější dovednost než kdykoli předtím. Je to také jeden ve velké poptávce.

Jedním z hlavních hnacích faktorů budoucího trhu práce bude internet věcí (IoT), který odkazuje na všechna zařízení ve vaší domácnosti připojená k webu. Všechny tyto inteligentní rozbočovače, žárovky a ledničky vytvářejí obrovské množství dat, s nimiž mohou společnosti spolupracovat (k lepšímu nebo horšímu), a podle analytické firmy Foote Partners bude v tomto odvětví hrát obrovskou roli analytika dat.

Hledáte-li práci, která by vám zaručila budoucnost, s velkými příležitostmi, které si můžete z domova užít, může se stát analytikem dat pro vás tím pravým. Pojďme se podívat na dovednosti, které se potřebujete naučit, a jak začít.

Co dělá analytik dat?

Analytik dat je někdo, kdo čerpá „užitečné informace“ z velkých datových souborů. To znamená překládat čísla do prosté angličtiny. Mohou vytvářet zprávy a vizualizace, aby zobrazily tyto informace a ukázaly užitečné korelace nebo trendy. Společnosti je pak mohou použít k informování svých rozhodnutí.

Analytici dat mohou pracovat v rámci jedné organizace nebo mohou v rámci agentury přijmout mnoho klientů.

Pro marketing by analytička mohla být schopna určit velké procento zákazníků, kteří si zakoupili produkt X, byly studentkami psychologie žen. Mohou tedy doporučit, aby se klient s tímto marketingovým zaměřením zaměřil více na budoucí marketing. Alternativně si mohou všimnout trendu, který ukazuje, že čím dál více mužů se o produkt začíná zajímat. To je také něco, co může firma vydělávat. Mohli by dále zjistit, že se jedná o demografickou soutěž, pro kterou v současné době soutěž nepřispívá.

Analytik dat převádí čísla do prosté angličtiny

Další praktický příklad pochází z Forecastwatch.com, který shromažďuje předpovědi z tisíců různých zpráv a porovnává je se skutečnými lidskými zprávami o tom, jaké počasí bylo. S využitím všech těchto informací mohou prognostici vylepšit a vylepšit své modely.

Zdroje dat a role

Tyto soubory dat mohou pocházet z mnoha různých zdrojů: statistiky prodeje, věrnostní karty, uživatelské účty, zpětná vazba od zákazníků, aplikace a software, analýza provozu webových stránek, průzkum trhu, laboratorní studie a další.

Velká část této práce bude zahrnovat vytváření zpráv, které poskytnou informace a trendy, které mohou být užitečné pro správu. Datoví analytici budou také muset získat data, aby „mluvili“, když je vezmete z více různých zdrojů. Může být požadováno odstranění vadných dat (čištění). Někdy mohou být požádáni, aby „masírovali“ data, aby byla trochu přístupnější cílům organizace!

Může to být vzrušující a odměňující práce a vy můžete pomoci řídit směr společnosti na základě inteligentních statistických údajů. Může to však být také velmi nudná linie práce, jen několik kroků odebraných ze zadávání dat. Péče o jednu tabulku není pro většinu lidí výzvou ani odměnou. Vaše role bude záviset na organizaci a na vašem místě v ní.

Jaký je rozdíl mezi datovým analytikem a datovým vědcem?

Jedním užitečným rozdílem, který je třeba pochopit, je rozdíl mezi vědcem a analytikem dat. Linka se může trochu rozmazat, ale obecně vědci s údaji pracují více se strojovým učením a prediktivním modelováním. Používají data k předpovídání budoucnosti, a obecně mají silnější pozadí v matematice, statistice a počítačovém kódování.

Vědci dat také pracují s umělou inteligencí a strojovým učením. Strojové učení je v podstatě větší automatizovaná verze toho, co analytik dat dělá, s algoritmy, které hledají vzory v gigantických souborech dat, takže se mohou nakonec naučit identifikovat určité prvky v obraze, detekovat přirozený lidský jazyk nebo vytvářet rozhodnutí o reklamě. Jako vědec v oblasti dat byste mohli psát kód v Pythonu a SQL, abyste mohli tato data získat a použít.

Přečtěte si více: Cloud AutoML Vision: Vycvičte si svůj vlastní strojový model učení

Podle Indeed.com je průměrný plat pro analytika dat 64 975 USD ročně, zatímco průměrný plat pro vědce v oblasti dat je 120 730 USD.

Pokud se chcete stát vědcem v oblasti dat a pracovat s nejmodernějšími algoritmy strojového učení, začněte skvělým místem s balíčkem pro certifikaci Machine Learning a Data Science Certification.

Dovednosti, kvalifikace a nástroje

I když to není podstatné, může být pro analytika dat užitečný titul v kterémkoli z následujících předmětů:

• Matematika
• Počítačová věda
• Statistika
• Ekonomika
• Podnikání

Hodně užitečných bude také řada specifických dovedností, které určitě stojí za to se rozvíjet. Naštěstí web nyní usnadňuje získání těchto dovedností a certifikací z domova. Udemy poskytuje užitečné kurzy pro téměř všechny dovednosti, které byste mohli potřebovat jako analytik, ve většině případů pod 20 $. Tady je dobré vědět.

Vynikat

Není to okouzlující, ale mnoho datových analytiků tráví spoustu času v Excelu, vytvářením tabulek a zpracováním rovnic. Při pohovoru nebo při podání žádosti o krátkodobý koncert budete pravděpodobně muset prokázat pokročilé dovednosti v Excelu. Takže kartáč!

Vyzkoušejte kurz Udemy: Microsoft Excel - Excel od začátečníků po pokročilé.

SQL

SQL je zkratka pro Structure Query Language a je deklarativním jazykem pro vytváření a načítání dat z databáze. Pokud se pokoušíte načíst data od určitých uživatelů webové stránky, je pravděpodobné, že to provedete mluvením do databáze uložené na serveru pomocí SQL. SQL vypadá zpočátku skličující, ale je dostatečně snadná, aby se vaše hlava kolem a může být nesmírně silný, jakmile to uděláte.

Vyzkoušejte kurz Udemy: Kompletní Bootcamp SQL.