Hur man blir dataanalytiker och förbereder sig för framtiden baserat på en algoritm
En dataanalytiker manipulerar data för att tjäna pengar. I en era där företagen i allt högre grad är beroende av allt större datauppsättningar är detta en färdighet som är viktigare än någonsin. Det är också mycket populärt.
En viktig 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 centra, glödlampor och kylare producerar stora mängder data för företag att arbeta tillsammans (bra eller dåligt), och dataanalys kommer att spela en viktig roll i branschen framöver, enligt teknikanalysföretaget Foote Partners.
Om du letar efter en framtidssäker arbetslinje med enorma möjligheter som du potentiellt kan njuta av hemifrån kan du bli en dataanalytiker. 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 extraherar “användbara idéer” från stora datamängder. Det betyder att översätta siffror till engelska. De kan göra rapporter och visualiseringar för att visa denna information och visa användbara korrelationer eller trender. Företaget kan använda detta för att informera sitt beslut.
Dataanalytiker kan arbeta i en organisation eller de kan anställa många kunder som en del av en byrå.
För marknadsföring kan en dataanalytiker bestämma den stora andelen kunder som köper produkt X är psykologstudenter. De kan sedan rekommendera fler demografiska målkunder med framtida marknadsföring. Eller så kan de se trender som visar att fler och fler män lockas till produkten. Detta är också något företaget kan använda. De kan finna att det här är en demografisk grupp som för närvarande inte kan uppfyllas av konkurrens.
En dataanalytiker översätter siffrorna 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 astrologen förfina och förbättra sin modell.
Datakälla och roll
Detta datasätt kan komma från ett antal olika källor: försäljningsstatistik, lojalitetskort, användarkonton, kundrecensioner, applikationer och mjukvara, webbtrafikanalys, marknadsundersökningar, laboratoriestudier och mer.
Det mesta av detta arbete kommer att involvera rapportering, vilket kommer att ge information och trender som kan gynna förvaltningen. Dataanalytiker kommer också att uppmanas att samla in data för att “prata” när de tas från olika källor. De kan bli ombedda att ta bort fel data (rengöring). Ibland uppmanas de till och med att “massera” uppgifterna så att de är lite mer i linje med organisatoriska mål!
Detta kan vara ett roligt och givande jobb och kan hjälpa till att styra affärsriktningen baserad på information som drivs av smart data. Det kan emellertid också vara ett väldigt tråkigt jobb, bara några steg för datainmatning raderas. Att underhålla ett kalkylblad är inte utmanande eller gynnsamt för de flesta. Dess roll kommer att bero på organisationen och dess plats i den.
Vad är skillnaden mellan dataanalytiker och datavetare?
En skillnad som är användbar att förstå är skillnaden mellan datavetare och dataanalytiker. Raderna 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 artificiell intelligens och maskininlärning. Maskininlärning är i princip en större version, mer automatiserad än 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 skapa annonseringsbeslut. Som datavetare kan du skriva kod i Python och SQL för att hämta dessa data och använda dem.
Läs mer: Cloud AutoML Vision: Öva din egen maskininlärningsmodell
Medelönen 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 certifieringspaketet Mechanical Science and Data Learning.
Färdigheter, kvalifikationer och verktyg.
Även om det inte är viktigt, kan en examen i följande ämnen vara användbar för dataanalytiker:
- Matematik
- Datoranvändning
- Statistik
- Ekonomin
- Företag
Ett antal specialfärdigheter kommer också att vara användbara och säkert värda att utvecklas. Lyckligtvis gör webben det nu enklare än någonsin att få dessa färdigheter och certifieringar hemifrån. Udemy erbjuder användbara kurser för nästan alla färdigheter du behöver som analytiker för mindre än $ 20 i många 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 begär kortsiktiga föreställningar kan du bli ombedd att visa bättre Excel-färdigheter. Så gör dig redo!
Prova Utemy-kursen: Microsoft Excel – Nybörjar Excel till avancerad.
SQL
SQL står för Structure Query Language och är ett deklarativt språk för att skapa och hämta data från en databas. Om du försöker hämta data från användare från en viss webbplats tenderar du att göra det genom att prata med en databas som är lagrad på en server med SQL. SQL verkar skrämmande till en början, men det är tillräckligt enkelt för att få dig att tänka och kan vara väldigt kraftfull när du gör det.
Prova Utemy-kursen: Fyll i SQL-startfältet.
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 de kommer från, vilka webbplatser de besöker och mer. Du kan till och med spåra vilka besökare som köper produkterna och sidorna de ser för första gången.
Prova Udemy-kursen och bli certifierad: Google Analytics-certifiering: Certifierad och få mer.
Pytonorm
I det mest 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, manipulera det på ett användbart sätt eller presentera det i vackra visualiseringar för kunder. Python är ett mycket flexibelt och mångsidigt språk, vilket gör det till ett populärt val i dataanalys.
Test: Lär dig utemy Python-programmeringens masterklass.
Apache Hadoop
Hadoop är en verktygssats med öppen källkod som låter dig manipulera stora datamängder som är spridda 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 mycket att göra rekommenderar vi The Ultimate Hands-On Hadoop: att tämja dina stora data från Udemy.
Apache Spark
Spark är ett grupperat ramverk med ett kraftfullt API för att skriva snabba program i Java, Python eller olika andra språk. Detta mer sofistikerade verktyg kommer sannolikt att användas i samband med Hadoop.
Från samma master som Hands-On Hadoop, Taming Big Data med Apache Spark och Python – Hands On! Är 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: Columbia University Professional Achievement Certification in Data Science, eller INFORMS Certified Analytical Professional. Cloudera erbjuder också ett mer prisvärt alternativ: Cloudera Certified Associate Data Analyst (CCA).
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 bara tenderar att öka efterfrågan under de kommande åren.
IoT och maskininlärning kommer att spela en viktig roll för att utforma den framtida arbetsmarknaden, så detta är ett mycket smart och framåtblickande steg. En dataanalytiker kan ofta arbeta online om han vill stanna hemma, och det finns många möjligheter för professionell utveckling som datavetare.
Så vad tycker du? Planerar du att bli dataanalytiker? Låt oss veta i kommentaravsnittet nedan!
Fler framtida jobb inlägg
Hur du använder LinkedIn och få ditt drömjobb!
2 veckor sedan
Hur man hittar online-jobb som copywriter
För 4 veckor sedan
7 passiva inkomstidéer är lätta att tjäna pengar medan du sover
3 veckor sedan
Förbättra din karriär och lön som informationssäkerhetsanalytiker
1 månad sedan
Hur man arbetar som en programvaruutvecklare online: Allt du behöver veta
1 månad sedan
En enkel sidopublik som du kan använda för att börja tjäna pengar idag
1 månad sedan
