Съдържание

• Какво прави анализаторът на данни?
• Източници на данни и роли
• Каква е разликата между анализатор на данни и учен с данни?
• Умения, квалификации и инструменти
• Excel
• SQL

Анализатор на данни манипулира данните за прехрана. В епоха, в която компаниите все повече разчитат на непрекъснато разширяващите се набори от данни, това е по-важно умение от всякога. Той също е с голямо търсене.

Един от най-големите движещи фактори на бъдещия пазар на работни места ще бъде Интернет на нещата (IoT), който се отнася до всички устройства в дома ви, свързани с мрежата. Всички тези интелигентни хъбове, електрически крушки и хладилници създават огромни количества данни за компаниите, с които да работят (за по-добро или по-лошо), а анализа на данните ще играе огромна роля в тази индустрия напред, според фирмата за технологичен анализ Foote Partners.

Ако търсите доказана работа в бъдеще с големи възможности, от които потенциално може да се насладите от дома, превръщането в анализатор на данни може да е подходящо за вас. Нека разгледаме уменията, които трябва да научите, и как можете да започнете.

Какво прави анализаторът на данни?

Анализатор на данни е човек, който черпи „полезни данни“ от големи масиви от данни. Това означава превод на числа на обикновен английски. Те могат да създават отчети и визуализации за показване на тази информация и за показване на полезни корелации или тенденции. След това компаниите могат да ги използват, за да информират своите решения.

Анализаторите на данни могат да работят в рамките на една организация или да приемат много клиенти като част от агенция.

За маркетинг анализаторът на данни може да бъде в състояние да определи голям процент от клиентите, закупили Х продукт, са студентки по психология. Тогава те могат да препоръчат клиентът да се насочи към това демографско ниво с бъдещия маркетинг. Като алтернатива може да забележат тенденция, която показва, че все повече мъже вече се интересуват от продукта. Това също е нещо, от което бизнесът може да се възползва. Те могат допълнително да открият, че това е демографско, за което конкуренцията в момента не отговаря.

Анализатор на данни превежда числата на обикновен английски

Друг практичен пример идва от Forecastwatch.com, който събира прогнози от хиляди различни доклади и сравнява това с реалните човешки доклади за това какво е времето. Използвайки цялата тази информация, синоптиците могат след това да прецизират и подобрят своите модели.

Източници на данни и роли

Тези набори от данни могат да идват от редица различни източници: статистика за продажбите, карти за лоялност, акаунти на потребители, обратна връзка на клиентите, приложения и софтуер, анализиране на трафика на уебсайтове, проучване на пазара, лабораторни проучвания и др.

Голяма част от тази работа ще включва създаване на доклади, които ще предоставят прозрения и тенденции, които могат да бъдат полезни за управлението. Анализаторите на данни също ще бъдат задължени да получават данни за „разговор“, когато ги грабнат от множество различни източници. Може да са необходими за отстраняване на дефектни данни (почистване). Може дори понякога да бъдат помолени да „масажират“ данни, за да направят малко по-приспособими към целите на организацията!

Това може да бъде вълнуваща и възнаграждаваща работа и можете да помогнете да ръководите посоката на компания въз основа на интелигентни данни, базирани на данни. Това обаче може да бъде и много тъпа работа само на няколко стъпки, отстранени от въвеждането на данни. Грижата за една електронна таблица не е предизвикателство или полза за повечето хора. Вашата роля ще зависи от организацията и мястото ви в нея.

Каква е разликата между анализатор на данни и учен с данни?

Едно полезно разграничение за разбиране е разликата между учен с данни и анализатор на данни. Линията може да стане малко замъглена, но като цяло учените с данни работят повече с машинно обучение и прогнозно моделиране. Те използват данни, за да прогнозират бъдещето и като цяло имат по-силни познания по математика, статистика и компютърно кодиране.

Учените за данни също работят с AI и машинно обучение. Машинното обучение по същество е по-голяма, автоматизирана версия на това, което прави анализаторът на данни, с алгоритми, които търсят модели в гигантски набори от данни, така че в крайна сметка да могат да се научат да идентифицират определени елементи вътре в изображението, да открият естествен човешки език или да направят решения относно рекламата. Като учен с данни можете да напишете код в Python и SQL, за да помогнете за извличането на тези данни и да ги използвате.

Прочетете още: Cloud AutoML Vision: Обучете свой собствен модел на машинно обучение

Средната заплата за анализатор на данни е 64 975 долара на година според действително.com, докато средната заплата за учен с данни е 120 730 долара.

Ако се интересувате от това да станете учен по данни и да работите с авангардни алгоритми за машинно обучение, чудесно място да започнете е с пакета за машинно обучение и наука за данни.

Умения, квалификации и инструменти

Макар и да не е от съществено значение, степен на някой от следните теми може да бъде полезна за анализатор на данни:

• математика
• Информатика
• Статистика
• икономика
• Бизнес

Редица специфични умения също ще бъдат много полезни и със сигурност си струват да се развият. За щастие, мрежата сега прави по-лесно от всякога придобиването на тези умения и сертификати от дома. Udemy предоставя полезни курсове за почти всяко умение, което може да ви е необходимо като анализатор за под 20 долара в повечето случаи. Ето какво е добре да знаете.

Excel

Не е бляскаво, но много анализатори на данни прекарват много време в Excel, създавайки таблици и сложни уравнения. Когато влизате в интервю или кандидатствате за краткосрочен концерт, вероятно ще се наложи да демонстрирате предварително умения в Excel. Затова четкайте!

Изпробвайте курса Udemy: Microsoft Excel - Excel от начинаещ до напреднал.

SQL

SQL означава Структурен език за заявки и е декларативен език за създаване и извличане на данни от база данни. Ако се опитвате да извлечете данни от определени потребители на уебсайт, има вероятност да направите това, като говорите със база данни, съхранявана на сървър, използвайки SQL. SQL изглежда обезсърчително в началото, но е достатъчно лесен, за да се заобикаляте и може да бъде изключително мощен, след като го направите.

Опитайте курса на Udemy: Пълният SQL Bootcamp.