Περιεχόμενο

• Τι κάνει ο αναλυτής δεδομένων;
• Πηγές και ρόλοι δεδομένων
• Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ενός αναλυτή δεδομένων και ενός επιστήμονα δεδομένων;
• Δεξιότητες, προσόντα και εργαλεία
• Υπερτερώ
• SQL

Ένας αναλυτής δεδομένων χειρίζεται δεδομένα για να ζήσει. Σε μια εποχή όπου οι εταιρείες εξαρτώνται ολοένα και περισσότερο από τα συνεχώς διευρυνόμενα σύνολα δεδομένων, αυτό είναι μια πιο σημαντική δεξιότητα από ποτέ. Είναι επίσης ένα μεγάλο ζήτημα.

Ένας από τους μεγάλους παράγοντες οδήγησης στη μελλοντική αγορά εργασίας θα είναι το Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), το οποίο αναφέρεται σε όλες τις συσκευές στο σπίτι σας που είναι συνδεδεμένες στον ιστό. Όλοι αυτοί οι έξυπνοι κόμβοι, οι λαμπτήρες και τα ψυγεία δημιουργούν γιγαντιαία ποσά δεδομένων για τις εταιρείες που συνεργάζονται (για καλύτερα ή χειρότερα) και η ανάλυση δεδομένων θα διαδραματίσει τεράστιο ρόλο σε αυτόν τον κλάδο, σύμφωνα με την εταιρία Foote Partners.

Αν ψάχνετε για μια μελλοντική γραμμή εργασίας με μεγάλες ευκαιρίες που μπορείτε δυνητικά να απολαύσετε από το σπίτι, να γίνετε αναλυτής δεδομένων ίσως είναι σωστό για εσάς. Ας ρίξουμε μια ματιά στις δεξιότητες που χρειάζεστε για να μάθετε και πώς μπορείτε να ξεκινήσετε.

Τι κάνει ο αναλυτής δεδομένων;

Ένας αναλυτής δεδομένων είναι κάποιος που αντλεί "χρήσιμες γνώσεις" από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτό σημαίνει μεταφράσεις αριθμών σε απλά αγγλικά. Μπορούν να δημιουργήσουν αναφορές και οπτικοποιήσεις για να εμφανίσουν αυτές τις πληροφορίες και να δείξουν χρήσιμες συσχετίσεις ή τάσεις. Οι εταιρείες μπορούν στη συνέχεια να τις χρησιμοποιήσουν για να ενημερώσουν τις αποφάσεις τους.

Οι αναλυτές δεδομένων ενδέχεται να εργάζονται μέσα σε ένα μόνο οργανισμό ή να αναλαμβάνουν πολλούς πελάτες ως μέρος ενός οργανισμού.

Για το μάρκετινγκ, ένας αναλυτής δεδομένων μπορεί να είναι σε θέση να καθορίσει ένα μεγάλο ποσοστό των πελατών που αγόρασαν το προϊόν X ήταν φοιτητές γυναικείων ψυχολογίας. Μπορούν στη συνέχεια να συστήσουν ότι ο πελάτης στοχεύει αυτό το δημογραφικό περισσότερο με το μελλοντικό μάρκετινγκ. Εναλλακτικά, ενδέχεται να παρατηρήσουν μια τάση που δείχνει όλο και περισσότεροι άντρες ενδιαφέρονται τώρα για το προϊόν. Αυτό είναι επίσης κάτι που μπορεί να αξιοποιήσει η επιχείρηση. Μπορεί επίσης να διαπιστώσουν ότι πρόκειται για μια δημογραφική κατάσταση στην οποία δεν ανταγωνίζεται σήμερα ο διαγωνισμός.

Ένας αναλυτής δεδομένων μεταφράζει αριθμούς σε απλά αγγλικά

Ένα άλλο πρακτικό παράδειγμα προέρχεται από το Forecastwatch.com, το οποίο συγκεντρώνει προβλέψεις από χιλιάδες διαφορετικές αναφορές και συγκρίνει αυτό με τις πραγματικές αναφορές του ανθρώπου για τον καιρό. Χρησιμοποιώντας όλες αυτές τις πληροφορίες, οι προπονητές μπορούν στη συνέχεια να βελτιώσουν και να βελτιώσουν τα μοντέλα τους.

Πηγές και ρόλοι δεδομένων

Αυτά τα σύνολα δεδομένων μπορούν να προέρχονται από διάφορες πηγές: στατιστικά στοιχεία πωλήσεων, κάρτες πιστότητας, λογαριασμοί χρηστών, ανατροφοδότηση πελατών, εφαρμογές και λογισμικό, αναλύσεις επισκεψιμότητας ιστότοπων, έρευνα αγοράς, εργαστηριακές μελέτες και πολλά άλλα.

Ένα μεγάλο μέρος αυτής της εργασίας θα περιλαμβάνει τη δημιουργία αναφορών, οι οποίες θα παρέχουν πληροφορίες και τάσεις που μπορεί να είναι χρήσιμες για τη διοίκηση. Οι αναλυτές δεδομένων θα απαιτηθούν επίσης για να αποκτήσουν δεδομένα για να "μιλήσουν" όταν το αρπάζουν από πολλές διαφορετικές πηγές. Μπορεί να χρειαστεί να αφαιρέσετε τα ελαττωματικά δεδομένα (καθαρισμός). Μπορεί ακόμη και μερικές φορές να τους ζητηθεί να "μασάζ" τα δεδομένα ώστε να είναι λίγο πιο επιδεκτικά στους στόχους του οργανισμού!

Αυτό μπορεί να είναι μια συναρπαστική και ανταμείβοντας δουλειά και μπορείτε να βοηθήσετε να κατευθύνετε την κατεύθυνση μιας εταιρείας βασισμένης σε έξυπνες πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, μπορεί επίσης να είναι μια πολύ βαρετή γραμμή εργασίας μόνο λίγα βήματα που αφαιρούνται από την εισαγωγή δεδομένων. Η προσοχή σε ένα απλό υπολογιστικό φύλλο δεν αποτελεί πρόκληση ή επιβράβευση για τους περισσότερους ανθρώπους. Ο ρόλος σας θα εξαρτηθεί από την οργάνωση και τη θέση σας μέσα σε αυτήν.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ ενός αναλυτή δεδομένων και ενός επιστήμονα δεδομένων;

Μια χρήσιμη διάκριση που πρέπει να κατανοήσουμε είναι η διαφορά μεταξύ ενός επιστήμονα δεδομένων και ενός αναλυτή δεδομένων. Η γραμμή μπορεί να γίνει λίγο θολή, αλλά γενικά οι επιστήμονες των δεδομένων εργάζονται περισσότερο με την εκμάθηση μηχανών και την πρότυπη μοντελοποίηση. Χρησιμοποιούν δεδομένα για να κάνουν προβλέψεις για το μέλλον και γενικά έχουν ισχυρότερο υπόβαθρο σε μαθηματικά, στατιστικά στοιχεία και κωδικοποίηση υπολογιστών.

Οι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται επίσης με την AI και τη μηχανική μάθηση. Η μηχανική μάθηση είναι ουσιαστικά μια μεγαλύτερη, αυτοματοποιημένη εκδοχή του τι κάνει ο αναλυτής δεδομένων, με αλγόριθμους που αναζητούν μοτίβα σε γιγαντιαία σύνολα δεδομένων, έτσι ώστε τελικά να μάθουν να αναγνωρίζουν ορισμένα στοιχεία μέσα σε μια εικόνα, να ανιχνεύουν τη φυσική ανθρώπινη γλώσσα ή να κάνουν αποφάσεις σχετικά με τη διαφήμιση. Ως επιστήμονας δεδομένων, μπορείτε να γράψετε κώδικα σε Python και SQL για να βοηθήσετε να ανακτήσετε αυτά τα δεδομένα και να τα χρησιμοποιήσετε.

Διαβάστε περισσότερα: Cloud AutoML Vision: Εκπαιδεύστε το δικό σας μοντέλο μηχανικής μάθησης

Ο μέσος μισθός για έναν αναλυτή δεδομένων είναι $ 64.975 ετησίως, σύμφωνα με το Indeed.com, ενώ ο μέσος μισθός για έναν επιστήμονα δεδομένων είναι $ 120.730.

Αν ενδιαφέρεστε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων και εργάζεστε με αλγόριθμους αιχμής μηχανικής μάθησης, ένα εξαιρετικό μέρος για να ξεκινήσετε είναι το πακέτο πιστοποίησης Machine Learning και Data Science Certification Bundle.

Δεξιότητες, προσόντα και εργαλεία

Παρόλο που δεν είναι απαραίτητο, ένας βαθμός σε οποιοδήποτε από τα παρακάτω θέματα μπορεί να είναι χρήσιμος για έναν αναλυτή δεδομένων:

• Μαθηματικά
• Επιστήμη των υπολογιστών
• Στατιστική
• Οικονομικά
• Επιχείρηση

Ορισμένες ειδικές δεξιότητες θα είναι επίσης πολύ χρήσιμες και σίγουρα αξίζει να αναπτυχθούν. Ευτυχώς, ο ιστός τώρα διευκολύνει περισσότερο από ποτέ να αποκτήσει αυτές τις δεξιότητες και πιστοποιήσεις από το σπίτι. Το Udemy παρέχει χρήσιμα μαθήματα για σχεδόν κάθε δεξιότητα που θα χρειαστείτε ως αναλυτής κάτω από $ 20 στις περισσότερες περιπτώσεις. Εδώ είναι τι θα ήταν καλό να γνωρίζετε.

Υπερτερώ

Δεν είναι λαμπερό, αλλά πολλοί αναλυτές δεδομένων ξοδεύουν πολύ χρόνο στο Excel, δημιουργώντας πίνακες και επεξεργασμένες εξισώσεις. Όταν πηγαίνετε σε μια συνέντευξη ή υποβάλλετε αίτηση για μια βραχυπρόθεσμη συναυλία, πιθανόν να χρειαστεί να επιδείξετε προηγμένες δεξιότητες Excel. Έτσι βούρτσισμα!

Δοκιμάστε το μάθημα Udemy: Microsoft Excel - Excel Από αρχάριους έως προχωρημένους.

SQL

Το SQL αντιπροσωπεύει τη δομή Query Language και είναι μια δηλωτική γλώσσα για τη δημιουργία και την ανάκτηση δεδομένων από μια βάση δεδομένων. Εάν προσπαθείτε να ανακτήσετε δεδομένα από ορισμένους χρήστες ενός ιστότοπου, πιθανόν να το κάνετε αυτό μιλώντας σε μια βάση δεδομένων που είναι αποθηκευμένη σε ένα διακομιστή χρησιμοποιώντας SQL. SQL φαίνεται αρχικά αποθαρρυντικό, αλλά είναι αρκετά εύκολο για να πάρει το κεφάλι σας γύρω και μπορεί να είναι εξαιρετικά ισχυρό μόλις το κάνετε.

Δοκιμάστε το μάθημα Udemy: Το πλήρες Bootcamp SQL.