Как стать аналитиком данных — полная дорожная карта

Нет ничего удивительного в том, что Data Science масштабируется с огромной скоростью, и, по прогнозам, к концу 2022 года рыночная капитализация достигнет 350 миллиардов долларов США . С ростом скорости и спроса иерархия была разбита на разные сегменты. такие как специалисты по данным, аналитики данных, инженеры данных и т. д., и они односторонне доминируют в ИТ-секторе.

Согласно недавнему опросу, было обнаружено, что рынок не может удовлетворить спрос на аналитиков данных за последние пару лет, и поэтому люди переключают свою карьеру в область науки о данных из-за основных преимуществ, которые предлагает эта область, т.е. заработная плата и возможности роста.

A few months back, a report suggested, that above 60% of professionals hold Bachelor’s degree, 15% hold a Master’s degree whereas the rest have other degrees (such as diplomas, etc.)

Мы здесь, чтобы обсудить одну из самых горячих тенденций в ИТ-секторе, то есть аналитика данных, и поделимся всеми основными ключевыми компонентами того, как стать аналитиком данных, предложив вам полную пошаговую дорожную карту, которая, несомненно, поможет вам начать свою карьеру. немедленно.

Удивительно, но Бангалор (Индия) входит в тройку городов с самым высоким спросом на аналитиков данных, взгляните на список:

1. Сан-Хосе, Калифорния
2. Бангалор, Индия
3. Женева, Швейцария

Теперь давайте двигаться шаг за шагом, чтобы начать с основ, чтобы соединить все точки.

Что такое анализ данных?

Процесс сбора и обработки необработанных данных и подготовки необходимой статистики — это то, чем занимаются аналитики данных. Их должностные обязанности вращаются вокруг этого, и это, вероятно, менее типично, чем у Data Scientist. Тем не менее, они играют очень важную роль в принятии бизнес-решений (которые принимаются на основе их извлеченных данных и статистики) и выявлении болевых точек клиентов, что в конечном итоге помогает компаниям изменить свой подход для лучшего роста.

Обязанности аналитика данных

Ну, это зависит от типа организации, в которой вы будете работать, потому что в настоящее время каждая отрасль ищет таких профессионалов, несмотря на их размер (маленький-средний-большой). Тем не менее, некоторые из ключевых обязанностей включают в себя:

• Разработать и проанализировать отчет
• Право на управление мастер-данными (создание -> обновление -> удаление)
• Для поддержки хранилища данных при проверке требований к отчетности.
• Для устранения неполадок в среде БД отчетов и отчетах.
• Координация с разработчиками и инженерами для сбора информации для улучшения и внесения изменений для управления данными.
• Использование статистических инструментов для интерпретации наборов данных и отслеживания любой текущей тенденции, которая может быть полезной.

Почему аналитик данных?

Будучи аналитиком данных, вы будете работать над реальными сценариями решения проблем, и благодаря этой быстро развивающейся технологии спрос на аналитиков данных значительно вырос. При таком темпе развития конкуренция растет с каждым днем, и компаниям требуются новые методы, чтобы конкурировать за свое существование, и именно этим занимаются аналитики данных. Давайте разберемся в этом 4 простыми способами:

1. Будучи аналитиком данных, вы будете работать в тесном контакте с необработанными данными и получать ценную информацию, которая поможет компаниям определить свои будущие цели.
2. Если вы любите мыслить нестандартно, то вы идеально подходите для этого домена. Аналитики данных помогают организациям тесно работать как с бизнесом, так и с данными. В конечном итоге это максимизирует выход для создания большей ценности для бизнеса.
3. Тем не менее, эта область дает вам хорошую зарплату на всех уровнях знаний. Будучи аналитиком данных, вы можете зарабатывать более 80 тысяч долларов в год и около 4 LPA в Индии (для начального уровня).
4. Согласно многочисленным отчетам, спрос на аналитиков данных высок, а предложение на рынке сравнительно меньше, и это одна из причин, по которой люди переключают свою карьеру на науку о данных. На данный момент в Индии доступно более 28 000 вакансий, а по всему миру доступно более 414 000 вакансий.

Может ли кто-нибудь стать аналитиком данных без опыта?

Во-первых, поймите, что область Data Analyst — это не информатика, а применение вычислений, анализа и статистики. В этой области основное внимание уделяется работе с большими наборами данных и получению полезных сведений, которые помогают решать реальные проблемы. Весь процесс начинается с гипотезы, на которую нужно ответить, а затем начинается сбор новых данных для проверки этих гипотез. Существует 2 основные категории аналитиков данных: технические и нетехнологические. Оба они работают с разными инструментами, и специалисты в области технологий также должны владеть необходимыми языками программирования (такими как R или Python).

Работающий профессионал должен свободно владеть статистикой, чтобы он мог представить любое заданное количество необработанных данных в четко выровненной структуре.

Итак, ответ на этот вопрос — ДА , любой может стать аналитиком данных, если ему нравится работать над реальной проблемой, он хорошо разбирается в статистике и всегда мыслит нестандартно. Итак, теперь давайте посмотрим, как построить успешную карьеру аналитика данных.

Дорожная карта аналитика данных — необходимые навыки

1. Математика и статистика

Математика

• Исчисление
• Стандартное отклонение
• Система линейного уравнения
• Матричная операция
  • Обратный
  • Транспонировать
• Решение линейного уравнения с использованием исключения Гаусса
• Форма эшелона рядов
• Матричное приближение
• Векторные операции
• Линейные отображения
• Линейная алгебра
• Вероятность

Статистика

• Среднее значение, стандартное отклонение и дисперсия — реализация
• Описательная и выводная статистика
• Теория вероятностей и распределения
• Выборочное распределение
• Линейная регрессия
• Ошибка образца и истинная ошибка
• Предвзятость против дисперсии и ее компромисс
• Проверка гипотезы
• Доверительные интервалы
• Корреляция и ковариация
• Коэффициент корреляции
• Ковариационная матрица
• Корреляции Пирсона
• Мера ранговой корреляции Спирмена
• Мера ранговой корреляции Кендалла
• Надежные корреляции

Для технического домена

Языки программирования

• Питон
• R Программирование
• МАТЛАБ
• Скала
• Юлия
• SQL

Learning Edge – Also refer to the below-mentioned articles to get the full insight:

• How to Learn Python in 21 Days?
• 30 Day of SQL – From Basic to Advanced Level

Необходимые базовые навыки

1. Решение проблем
2. Знание базы данных
3. Обработка данных
   • Сбор данных
   • Очистка данных
   • Визуализация данных
4. Общительность

To learn more about Database with Python, refer to this article: Python Database Tutorial

Инструменты

1. MS-Excel
2. Картина
3. РапидМайнер

Для нетехнического домена

Навыки и умения

1. Знание предметной области: Наличие общих фоновых знаний в области/среде, в которой вы будете работать, является обязательным, чтобы можно было применять точные методы и инструменты.
2. Навык решения проблем: аналитик данных всегда должен быть готов к устранению неполадок при возникновении какой-либо проблемы, поэтому навыки решения проблем становятся решающими при анализе данных.
3. Навыки работы с компьютером: в любой момент времени может возникнуть любой вопрос, и чтобы понять его, вы должны знать, чтобы найти решение, поэтому владение базовыми навыками, связанными с компьютерами, является обязательным навыком.
4. Инструментальная панель: для правильного анализа любого заданного набора данных вам потребуется выполнить информационную панель. Это помогает объединить все данные и отображает все ключевые показатели и идеи.

Инструменты

1. Эксперт MS Excel
2. САП
3. Power BI

Лучшие курсы для аналитиков данных

Чтобы закрепиться в этой области, вам потребуется практическая практика в некоторых из наиболее важных навыков, которые мы упомянули ниже для лучшей справки:

• SQL Foundation — Самостоятельный темп : особенно новичкам лучше всего понять основы обработки данных.
• Анализ данных с помощью Python — самостоятельный курс : этот курс — идеальный выбор для освежения навыков работы с большими наборами данных.

Карьерный путь аналитика данных

Аналитик данных

• Специалист по данным
  • Старший специалист по данным
  • вице-президент / директор
  • Директор по данным / Главный специалист по данным
• Бизнес-аналитика / Бизнес-аналитик
  • Старший бизнес-аналитик
  • Аналитик / Менеджер по взаимодействию
  • руководитель отдела аналитики
• Консультант по управлению/Старший аналитик
  • Менеджер по взаимодействию
  • Принцип
  • Партнер
• Финансовый аналитик
  • Менеджер портфеля
  • Финансовый менеджер группы
  • финансовый директор

Будущая сфера

Сегодня миллиарды компаний ежедневно генерируют данные и используют их для принятия важных бизнес-решений. Это помогает в определении их будущих целей и установлении новых вех. Мы живем в мире, где данные являются новым топливом, и чтобы сделать их полезными, в каждом секторе требуются аналитики данных. Чем больше данных — тем больше требований, поэтому прогнозируется, что рыночная доля аналитиков данных, вероятно, вырастет на 650+ миллиардов долларов США при среднегодовом темпе роста более 13% , и именно это делает эту профессию одной из самых востребованных в мире. . Итак, ответ ДА, это отличный выбор, чтобы начать свою карьеру и стать успешным аналитиком данных.