En dataanalytiker manipulerar data för att tjäna pengar. I en era där företag blir allt mer beroende av ständigt växande datauppsättningar är detta en viktigare färdighet än någonsin tidigare. Det är också mycket populärt.
En stor drivande faktor på den framtida arbetsmarknaden är Internet of Things (IoT), som hänvisar till alla enheter i ditt hem som är anslutna till webben. Alla dessa smarta nav, glödlampor och kylskåp producerar stora mängder data för företag att arbeta tillsammans (bra eller dåligt), och dataanalys kommer att spela en stor roll i branschen i framtiden, enligt teknikanalysföretaget Foote Partners.
Om du letar efter en framtidssäker arbetslinje med enorma möjligheter som du potentiellt kan njuta av hemifrån kan du vara en dataanalytiker vara för dig. Låt oss titta på de färdigheter du behöver lära dig och hur du kan komma igång.
Vad gör en dataanalytiker?
En dataanalytiker är någon som drar “användbar insikt” från stora datamängder. Det betyder att översätta siffror till engelska. De kan skapa rapporter och visualiseringar för att visa denna information och för att visa användbara korrelationer eller trender. Företaget kan sedan använda detta för att informera sitt beslut.
Dataanalytiker kan arbeta i en organisation eller ta på sig många kunder som en del av en byrå.
För marknadsföring kan en dataanalytiker kunna bestämma den stora andelen kunder som köper produkt X är kvinnliga psykologstudenter. De kan då rekommendera fler demografiska målkunder med framtida marknadsföring. Eller så kan de se en trend som visar att fler och fler män nu blir intresserade av produkten. Detta är också något som kan användas av företag. De kanske vidare upptäcker att det här är en demografi som för närvarande inte kan uppfyllas av konkurrens.
En dataanalytiker översätter siffror till engelska
Ett annat praktiskt exempel kommer från Forecastwatch.com, som samlar uppskattningar från tusentals olika rapporter och jämför dem med faktiska mänskliga rapporter om hur vädret är. Genom att använda all denna information kan prognosmakare sedan förfina och förbättra sina modeller.
Datakälla och roll
Denna datauppsättning kan komma från ett antal olika källor: försäljningsstatistik, lojalitetskort, användarkonton, kundåterkoppling, applikationer och programvara, trafikanalys på webbplatsen, marknadsundersökningar, laboratoriestudier och mer.
Det mesta av detta arbete kommer att involvera rapportering, vilket kommer att ge insikter och trender som kan vara användbara för hanteringen. Dataanalytiker kommer också att uppmanas att få data att “prata” när de tar dem från olika källor. De kan bli ombedda att ta bort fel data (rengöring). De uppmanas till och med ibland att “massera” uppgifterna för att göra det lite mer i linje med organisationens mål!
Detta kan vara ett roligt och givande jobb, och du kan hjälpa till att styra företagets riktning baserat på smarta insikter drivna av data. Men det kan också vara ett mycket tråkigt jobb, bara några steg raderas från datainmatningen. Att hålla ett kalkylblad är inte utmanande eller gynnsamt för de flesta. Din roll kommer att bero på organisationen och din plats i den.
Vad är skillnaden mellan dataanalytiker och datavetare?
En skillnad som är användbar att förstå är skillnaden mellan datavetare och dataanalytiker. Linjer kan vara lite suddiga, men i allmänhet arbetar datavetare mer med maskininlärning och prediktiv modellering. De använder data för att göra förutsägelser om framtiden och har i allmänhet en starkare bakgrund inom matematik, statistik och datorkodning.
Datavetare arbetar också med AI och maskininlärning. Maskininlärning är i princip en större och automatisk version av vad dataanalytiker gör, med algoritmer som letar efter mönster i gigantiska datamängder, så att de så småningom kan lära sig att identifiera vissa element i bilder, upptäcka naturligt mänskligt språk eller göra beslut om reklam. Som datavetare kan du skriva kod i Python och SQL för att hjälpa till att hämta dessa data och använda dem.
Läs mer: Cloud AutoML Vision: Öva din egen maskininlärningsmodell
Den genomsnittliga lönen för en dataanalytiker är $ 64 975 per år enligt faktisk.com, medan den genomsnittliga lönen för en datavetare är $ 120 730.
Om du är intresserad av att bli datavetare och arbeta med de senaste maskininlärningsalgoritmerna, är ett bra ställe att börja med Machine Learning and Data Science Certification Bundle.
Färdigheter, kvalifikationer och verktyg
Även om det inte är viktigt, kan en examen i följande ämnen vara användbar för dataanalytiker:
- Matematik
- Datavetenskap
- Statistik
- Ekonomin
- Företag
Ett antal speciella färdigheter kommer också att vara mycket användbara och säkert värt att utveckla. Lyckligtvis gör webben det nu enklare än någonsin att få dessa färdigheter och certifieringar hemifrån. Udemy tillhandahåller användbara kurser för nästan alla färdigheter du behöver som analytiker till priser under $ 20 i de flesta fall. Det är bra att veta.
Överlägsen
Det är inte glamoröst, men många dataanalytiker tillbringar mycket tid i Excel och skapar komplicerade tabeller och ekvationer. När du genomför intervjuer eller ansöker om kortvariga föreställningar kan du bli ombedd att visa bättre Excel-färdigheter. Så gör dig redo!
Prova Udemy-kursen: Microsoft Excel – Excel från nybörjare till avancerad.
SQL
SQL står för Structure Query Language och är ett deklarativt språk för att skapa och hämta data från databaser. Om du försöker hämta data från en viss webbplatsanvändare är chansen stor att du gör detta genom att prata med en databas som är lagrad på servern med SQL. SQL ser skrämmande ut i början, men det är tillräckligt enkelt för att få dig att tänka och kan vara väldigt kraftfull när du gör det.
Prova Udemy Course: Complete SQL Bootcamp.
Läs mer: Primär SQL för Android-applikationsutvecklare
Google Analytics
Google Analytics analyserar prestanda för webbplatser och applikationer. Han samlar in data om antalet besökare, var besökarna kommer från, vilka webbplatser de besöker med mera. Du kan till och med spåra vilka besökare som köper de produkter och sidor de ser först.
Prova Utemy-kursen och bli certifierad: Google Analytics-certifiering: Certifierad och få mer.
Pytonorm
I det mer avancerade slutet kan en dataanalytiker eller datavetare behöva lära sig några grundläggande eller till och med avancerade kodningskunskaper. Detta kan användas för att extrahera data mer effektivt från olika källor, för att manipulera dem på användbara sätt eller för att presentera dem i vackra visualiseringar för klienter. Python är ett mycket flexibelt och mångsidigt språk, vilket gör det till ett populärt val inom dataanalys.
Prova: Lär dig Python-programmering Masterclass från Udemy.
Apache Hadoop
Hadoop är en uppsättning öppna källverktyg som gör det möjligt att manipulera stora datamängder som är distribuerade över flera datorer. Detta är användbart för att arbeta med mycket stora datauppsättningar som kräver flera servrar bara för att ge lagringskapacitet. Användbart för vidare dataanalys och datavetenskapens roll.
Med så många saker att göra rekommenderar vi The Ultimate Hands-On Hadoop – Taming Your Big Data från Udemy.
Apache Spark
Spark är ett klusterbaserat ramverk med ett kraftfullt API för att skriva snabba program i Java, Python eller ett antal andra språk. Detta mer sofistikerade verktyg kommer sannolikt att användas i samband med Hadoop.
Från samma lärare som Hands-On Hadoop är Taming Big Data med Apache Spark och Python – Hands On !, en bra introduktion.
Naturligtvis finns det olika speciella färdigheter som kan behövas för vissa roller, men du borde kunna identifiera detta när du börjar leta efter arbete. Var noga med att läsa jobbspecifikationerna noggrant!
Du kan också prova en av flera omfattande dataanalyscertifieringar, till exempel: Professional Achievement Certification in Data Science från Columbia University, eller Certified Analytics Professional från INFORMS. Cloudera erbjuder också ett mer prisvärt alternativ: Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst.
Är det en dataanalytiker rätt för dig?
Om du gillar idén att arbeta med data, ja! Detta är ett bra val för dig som vill ha jobb som sannolikt bara ökar efterfrågan under de närmaste åren.
IoT och maskininlärning kommer att spela en stor roll i att forma den framtida arbetsmarknaden, så detta är ett mycket smart och framtidsinriktat steg. En dataanalytiker kan ofta arbeta online om de vill stanna hemma, och det finns många möjligheter till karriärutveckling som datavetare.
Så vad tänker du på? Planerar du att bli dataanalytiker? Låt oss veta i kommentaravsnittet nedan!
Fler inlägg om Framtida arbete
Hur du använder LinkedIn och få ditt drömjobb!
Hur man hittar ett jobb som skriver online som copywriter
7 passiva inkomstidéer är lätta att tjäna pengar medan du sover
Förbättra din karriär och lön som informationssäkerhetsanalytiker
Hur man arbetar som en programvaruutvecklare online: Allt du behöver veta
Den enkla sidopubliken som du kan använda för att börja tjäna pengar idag
