Sisu

• Mida teeb andmeanalüütik?
• Andmeallikad ja rollid
• Mis vahe on andmeanalüütikul ja andmeteadlasel?
• Oskused, kvalifikatsioon ja tööriistad
• Excel
• SQL

Andmeanalüütik manipuleerib elatise saamiseks vajalike andmetega. Ajastul, kus ettevõtted sõltuvad üha laienevast andmekogust, on see olulisem oskus kui kunagi varem. See on ka üks nõudmine.

Üks tulevase tööturu suurtest mootoritest on asjade Internet (IoT), mis viitab kõigile teie kodus veebiga ühendatud seadmetele. Kõik need nutikad jaoturid, elektripirnid ja külmkapid loovad ettevõtetele hiiglaslikke andmemahtusid, millega töötada (paremaks või halvemaks) ning andmeanalüütika mängib selles valdkonnas edaspidist suurt rolli, väidab tehnoloogiaanalüüsi firma Foote Partners.

Kui otsite tulevikukindlat tööd, kus on suurepäraseid võimalusi ja mida saate kodust nautida, võib andmeanalüütikuks saamine teile sobida. Vaatame lähemalt oskusi, mida peate õppima, ja kuidas saate alustada.

Mida teeb andmeanalüütik?

Andmeanalüütik on keegi, kes ammutab suurtest andmekogumitest kasulikke teadmisi. See tähendab numbrite tõlkimist lihtsasse inglise keelde. Nad võivad selle teabe kuvamiseks ja kasulike korrelatsioonide või suundumuste kuvamiseks luua aruandeid ja visuaale. Seejärel saavad ettevõtted neid kasutada oma otsustest teavitamiseks.

Andmeanalüütikud võivad töötada ühes organisatsioonis või võtta agentuuri osana vastu palju kliente.

Andmete analüütik võib turunduse jaoks kindlaks teha suure osa klientidest, kes ostsid X-toote naispsühholoogiatudengiteks. Seejärel võivad nad soovitada, et klient suunaks tulevase turunduse abil selle demograafilise teabe veelgi enam. Teise võimalusena võivad nad märgata suundumust, mis näitab, et üha enam mehi on nüüd toote vastu huvi tundma hakanud. See on ka asi, mida ettevõte saab ära kasutada. Nad võivad veel leida, et see on demograafiline olukord, millele konkurents praegu ei sobi.

Andmeanalüütik tõlgib numbrid lihtsasse inglise keelde

Veel üks praktiline näide pärineb veebiaadressilt Forecastwatch.com, mis kogub prognoose tuhandetest erinevatest aruannetest ja võrdleb seda inimeste tegelike teadetega selle kohta, milline oli ilm. Kogu seda teavet kasutades saavad ennustajad oma mudeleid täiustada ja täiustada.

Andmeallikad ja rollid

Need andmekogumid võivad pärineda mitmest erinevast allikast: müügistatistika, püsikliendikaardid, kasutajakontod, klientide tagasiside, rakendused ja tarkvara, veebisaidi liikluse analüüs, turu-uuringud, laboratoorsed uuringud ja palju muud.

Suur osa sellest tööst hõlmab aruannete loomist, mis pakub juhtkonnale kasulikku teavet ja suundumusi. Andmeanalüütikutel tuleb andmeid hankida ka mitmest erinevast allikast haaramiseks. Neid võidakse nõuda vigaste andmete eemaldamiseks (puhastamine). Mõnikord võidakse neil isegi paluda andmeid masseerida, et muuta see organisatsiooni eesmärkide jaoks paremini kohandatavaks!

See võib olla põnev ja rahuldust pakkuv töö ning aidata teil nutikatel andmepõhistel teadmistel põhineva ettevõtte suunamisel suunata. Kuid see võib olla ka väga tuim töösuund, kui vaid mõned sammud eemaldatakse andmesisestusest. Ühe arvutustabeli eest hoolitsemine ei ole enamiku inimeste jaoks keeruline ega rahuldust pakkuv. Teie roll sõltub organisatsioonist ja teie kohast selles.

Mis vahe on andmeanalüütikul ja andmeteadlasel?

Üks kasulik eristus mõistmiseks on erinevus andmeteadlase ja andmeanalüütiku vahel. Joon võib pisut häguseks muutuda, kuid üldiselt tegelevad andmeteadlased rohkem masinõppe ja ennustava modelleerimisega. Nad kasutavad andmeid tulevikuprognooside tegemiseks ja neil on üldiselt parem matemaatika, statistika ja arvutikoodide taust.

Andmeteadlased töötavad ka AI ja masinõppega. Masinõpe on põhimõtteliselt suurem, automatiseeritud versioon sellest, mida andmeanalüütik teeb, koos algoritmidega, mis otsivad hiiglaslikest andmekogumitest mustreid, nii et nad saavad lõpuks õppida tuvastama pildi teatud elemente, tuvastama loomulikku inimkeelt või tegema otsused reklaami kohta. Andmeteadlasena võite kirjutada koodi Pythoni ja SQL-i, et aidata neid andmeid hankida ja kasutada.

Loe rohkem: Pilve AutoML Vision: koolitage oma masinõppe mudelit

Andmeanalüütiku keskmine palk on Tõnu.com andmetel 64 975 dollarit aastas, samas kui andmeteadlase keskmine palk on 120 730 dollarit.

Kui soovite saada andmeteadlaseks ja töötada koos tipptasemel masinõppe algoritmidega, on suurepärane koht alustamiseks masinõppe ja andmeteaduste sertifitseerimise komplektiga.

Oskused, kvalifikatsioon ja tööriistad

Ehkki see pole hädavajalik, võib andmeanalüütiku jaoks olla kasulik mõne järgmiste ainete kraad:

• Matemaatika
• Arvutiteadus
• Statistika
• Majandusteadus
• Äri

Ka mitmed konkreetsed oskused on väga kasulikud ja neid on kindlasti väärt arendada. Õnneks on veeb nüüd nende oskuste ja sertifikaatide omandamise kodust hõlpsam kui kunagi varem. Udemy pakub kasulikke kursusi peaaegu igaks oskuseks, mida enam kui 20 dollari väärtuses analüütikuna vajate. Seda on hea teada.

Excel

See pole glamuurne, kuid paljud andmeanalüütikud kulutavad palju aega Excelile, tabelite loomiseks ja võrrandite väljatöötamiseks. Intervjuule minnes või lühiajaliseks kaastegevuseks taotledes peate tõenäoliselt demonstreerima eelnevaid Exceli oskusi. Nii et harjake!

Proovige Udemy kursust: Microsoft Excel - Excel algajast edasijõudnutele.

SQL

SQL tähistab struktuuripäringu keelt ja on deklaratiivne keel andmebaasist andmete loomiseks ja hankimiseks. Kui proovite teatud veebisaidi kasutajatelt andmeid hankida, siis tõenäoliselt saate seda teha, rääkides serverisse salvestatud andmebaasiga, kasutades SQL-i. SQL näeb alguses hirmuäratav, kuid on piisavalt hõlbus peas ringi käima ja võib kordki tohutult võimas olla.

Proovige Udemy kursust: täielik SQL Bootcamp.