Кто такой аналитик данных и как им стать: что надо уметь, где учиться профессии
Аналитика данных - очень хорошая карьера. Сейчас самое время стать профессионалом в области Big Data. Ежедневно создается около 2,5 квинтиллионов байтов данных, и этот темп только ускоряется. Data-бум стимулирует отрасль, которая их использует. По мере того, как объем и сложность сбора информации организациями растет, они неизбежно захотят использовать скопившиеся сведения, и аналитики данных находятся в авангарде тенденции.
Как войти в профессию аналитик данных, читайте в статье с советами и полезными видео по теме.
Как начать карьеру с нуля
Первый шаг - приобрести соответствующие навыки работы с данными. Затем можете продемонстрировать их публично. Некоторые относительно легко приобрести индивидуально, другие - более сложные. Сфера в целом достаточно велика и разнообразна, поэтому может быть трудно понять, с чего начать. Структурированная среда обучения, которая систематически охватывает все основы, является лучшим решением. Например, курсы Data Analytics. Здесь изучают ключевые навыки работы с данными и получают практический опыт в ускоренном формате обучения.
Следующий шаг - попрактиковаться в использовании навыков, в идеале путем создания собственных проектов, которыми можете поделиться публично. Эффективный способ продемонстрировать работу и навыки - опубликовать написанный код в рамках курсовой работы на GitHub. Это продемонстрирует, на что вы способны, и сформирует начало профессионального портфолио. Присоединение к онлайн-сети науки о данных (как Kaggle и др.) может стать отличным способом показать, что вы вовлечены в сообщество, продемонстрировать умения в качестве начинающего аналитика и продолжить наращивать опыт и охват.
Основные навыки
Знание SQL - краеугольный камень карьеры в области анализа данных. Также важно знакомство с другими языками программирования, включая Python или R, и способность создавать визуализации с помощью программного обеспечения вроде Tableau.
SQL
Сокращенно от «язык структурированных запросов». Формальный язык, разработанный для запросов к набору структурированных данных. Запрос означает просто дать компьютеру команду на какое-либо действие. SQL - способ обновления, извлечения определенных или множеств данных, определения отношений между переменными и т. д. Используется на различных платформах, включая MySQL, Microsoft SQL и Oracle.
Excel
В течение 30 лет Excel доказал: простота имеет свои преимущества. Программа проста в обращении (электронная таблица, которая может выполнять вычисления или графики, сопоставляя информацию в ячейках), но полезная. Когда дело доходит до работы со сведениями в самой необработанной форме, включая широкий спектр простых визуализаций, от круговых диаграмм и гистограмм до диаграмм с накоплением площадей, двухосных и комбинированных, спарклайнов и пузырьковых, Excel остается лидером.
Статистическое программирование
Хотя существует несколько языков статистического программирования, основная часть работы достигается с помощью R или Python. R специально создан для интеллектуальной аналитики. Более широко используемый Python имеет общее назначение и хорошо подходит для операций. Оба используются для выполнения сложных статистических функций, включая регрессионный анализ, линейное и нелинейное моделирование, статистические тесты и аудит временных рядов.
Визуализация
Какой смысл выявлять значимые тенденции, если не можете сообщить о результатах другим? Инструменты визуализации начинают работу с места, где заканчивается Excel. Именно здесь появляется программное обеспечение, предназначенное для превращения миллионов точек данных в сложные визуальные представления с помощью программ Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly и Infogram, которые могут создавать легко читаемые и красивые хордовые диаграммы, тепловые карты и многое другое.
Есть и другие сложные навыки, которые могут быть большим преимуществом для специалиста – владение языком разметки XML и аналитическими платформами (Google Analytics и Adobe Analytics). Но главное – перечисленные выше, без которых нельзя стать профессионалом.
Soft skills
Работа с числами
Само собой разумеется, необходимо дружить с числами. И не просто вставлять цифры в программу. Необходимо разбираться в абстрактных концепциях (математическое моделирование, статистическая регрессия, много- и одномерный анализ) и других способах манипулирования необработанными данными для выделения и извлечения релевантной информации.
Внимание к деталям
Великие гуру замечают то, что упускают из виду другие. Люди прекрасно понимают расплывчато сформулированные вопросы, а компьютеры - нет, поэтому запросы должны быть четкми.
Творческое и аналитическое мышление
Профи высшего уровня понимает проблемы, с которыми сталкивается компания и отрасль, видит правильные вопросы и способы решения, способен выявлять закономерности, тенденции и причинно-следственные связи, формировать суждения и делать выводы.
Способность обмениваться идеями
Необходимо эффективно делиться идеями с другими. Аналитики также полагаются на письменные и устные коммуникативные навыки, чтобы сделать умозаключения понятными и убедительными.
Обладая перечисленными «мягкими» навыками, специалисты лучше подготовлены к тесному сотрудничеству с менеджерами, разработчиками, клиентами и пользователями.
Где учиться
Подобрали топовые онлайн курсы для обучения аналитике данных с нуля.
Смотрите также:
21 декабря 2021