Привет!
На каких клиентов следует ориентироваться компании в своей следующей рекламной кампании? Какая возрастная группа наиболее уязвима к определенному заболеванию? Какие модели поведения связаны с финансовым мошенничеством? Именно на такие вопросы вам придется отвечать в качестве аналитика данных.
Что такое анализ данных?
Анализ данных – это процесс извлечения информации из данных для принятия более эффективных бизнес-решений.
Процесс анализа данных обычно проходит через пять последовательных этапов:
- 1. Определение данных, которые вы хотите проанализировать
- 2. Сбор данных
- 3. Очистка данных для подготовки к анализу
- 4. Анализ данных
- 5. Интерпретация результатов анализа
Анализ данных может принимать различные формы в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответить.
Вкратце, описательный анализ говорит о том, что произошло, диагностический анализ – о том, почему это произошло, прогнозный анализ – о прогнозах на будущее, а предписывающий анализ – о том, какие действия следует предпринять.
Задачи и обязанности аналитика данных
Аналитик данных – это человек, чья работа заключается в сборе и интерпретации данных для решения конкретной проблемы. Эта роль включает в себя много времени, проведенного с данными, но также подразумевает передачу результатов.
Вот чем занимаются многие аналитики данных на ежедневной основе:
Сбор данных: Аналитики часто сами собирают данные. Это может включать проведение опросов, отслеживание характеристик посетителей на сайте компании или покупку наборов данных у специалистов по сбору данных.
Очистка данных: Необработанные данные могут содержать дубликаты, ошибки или выбросы. Очистка данных означает поддержание качества данных в электронной таблице или с помощью языка программирования, чтобы ваши интерпретации не были неверными или искаженными.
Моделирование данных: Это подразумевает создание и проектирование структур базы данных. Вы можете выбрать типы данных для хранения и сбора, определить, как категории данных связаны друг с другом, и проработать, как данные отображаются на самом деле.
Интерпретация данных: Интерпретация данных предполагает поиск закономерностей или тенденций в данных, которые помогут вам ответить на поставленный вопрос.
Представление данных: Представление результатов ваших выводов будет ключевой частью вашей работы. Для этого вы создаете визуализации, такие как диаграммы и графики, пишете отчеты и представляете информацию заинтересованным лицам.
Подходит ли мне анализ данных?
Если вы обладаете хорошими навыками критического мышления и любите работать с цифрами для решения сложных задач, то карьера в области анализа данных может стать для вас подходящей.
Начните приобретать навыки, необходимые для работы, у лидеров отрасли, так как аналитики из Сбера, Wrike, VISA. Это можно сделать на курсе по профессии Data Analyst на обучающей онлайн-платформе Skillbox.
Вы сможете с нуля освоить востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, использовать Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио.
Какие инструменты используют аналитики данных?
В процессе анализа данных аналитики часто используют широкий спектр инструментов, чтобы сделать свою работу более точной и эффективной.
Некоторые из наиболее распространенных инструментов в отрасли анализа данных включают:
- 1. Microsoft Excel
- 2. Google Sheets
- 3. SQL
- 4. Tableau
- 5. Python
- 6. SAS
- 7. Microsoft Power BI
- 8. Jupyter Notebooks
Типы аналитиков данных
Поскольку развивающиеся технологии быстро расширили виды и количество информации, которую мы можем собирать, умение собирать, сортировать и анализировать данные стало важной частью практически любой отрасли.
Аналитиков данных можно встретить в сфере уголовного правосудия, моды, пищевой промышленности, технологий, бизнеса, экологии и государственного сектора, а также во многих других отраслях.
Люди, занимающиеся анализом данных, могут иметь и в дргуих сферах, такие как:
- 1. аналитик в области медицины и здравоохранения
- 2. аналитик маркетинговых исследований
- 3. бизнес-аналитик
- 4. аналитик по исследованию операций
- 5. аналитик в области разведки
Аналитик данных и специалист по исследованию данных: в чем разница?
Аналитики данных и специалисты по исследованию данных работают с данными, но то, что они делают с ними, отличается. Аналитики данных обычно работают с существующими данными для решения определенных бизнес-задач. Специалисты по анализу данных создают новые алгоритмы и модели для прогнозирования будущего.
Как стать аналитиком данных
Существует не один путь к карьере аналитика данных. Если вы только что закончили школу или хотите сменить профессию, первым шагом часто является оценка того, какие у вас есть навыки, и формирование новых навыков, которые вам понадобятся в новой роли.
Технические навыки аналитика данных
Инструменты работы с базами данных: Microsoft Excel и SQL должны быть основными в арсенале любого аналитика данных. Если Excel повсеместно распространен в различных отраслях, то SQL позволяет обрабатывать большие массивы данных и считается необходимым для анализа данных.
Языки программирования: Изучение языков статистического программирования, таких как Python или R, позволит вам обрабатывать большие массивы данных и выполнять сложные уравнения.
Хотя Python и R являются одними из самых распространенных, целесообразно изучить несколько описаний вакансий, которые вас интересуют, чтобы определить, какой язык будет наиболее полезен для вашей отрасли.
Визуализация данных: Представление своих выводов в ясной и убедительной форме имеет решающее значение для успешной работы аналитика данных. Знание того, как лучше представить информацию с помощью диаграмм и графиков, позволит убедиться, что коллеги, работодатели и заинтересованные стороны поймут вашу работу. Tableau, Jupyter Notebook и Excel – одни из многих инструментов, используемых для создания визуальных образов.
Статистика и математика: Знание концепций, лежащих в основе того, что на самом деле делают инструменты для работы с данными, очень поможет вам в вашей работе. Знание статистики и математики поможет вам определить, какие инструменты лучше всего использовать для решения конкретной задачи, поможет вам выявить ошибки в данных и лучше понять результаты.
Навыки работы на рабочем месте
Решение проблем: Аналитик данных должен хорошо понимать поставленный вопрос и проблему, которую необходимо решить.
Он также должен уметь находить закономерности или тенденции, которые могут раскрыть историю. Навыки критического мышления позволят вам сосредоточиться на нужных типах данных, распознать наиболее показательные методы анализа и выявить пробелы в вашей работе.
Коммуникация: Умение донести свои идеи до других людей будет иметь решающее значение для вашей работы в качестве аналитика данных.
Сильные письменные и разговорные навыки для общения с коллегами и другими заинтересованными сторонами являются хорошим активом для аналитика данных.
Знание отрасли: Знание отрасли, в которой вы работаете – здравоохранение, бизнес, финансы или другая – даст вам преимущество в вашей работе и при приеме на работу. Если вы пытаетесь пробиться в конкретную отрасль, уделите время новостям в этой отрасли или прочитайте книгу по этой теме. Это поможет вам ознакомиться с основными проблемами и тенденциями отрасли.
Пути становления аналитиком данных
Приобретение этих навыков – первый шаг к тому, чтобы стать аналитиком данных.
Вот несколько путей, которые вы можете выбрать, чтобы получить эти навыки и которые достаточно гибкие, чтобы вписаться в вашу жизнь:
Профессиональный сертификат: Программы профессиональных сертификатов начального уровня обычно не требуют опыта работы в данной области.
Они могут научить вас базовым навыкам, таким как SQL или статистика, и одновременно дать вам возможность создавать проекты для своего портфолио и обеспечивать обратную связь в режиме реального времени по вашей работе.
Степень бакалавра: Бюро статистики труда рекомендует иметь степень бакалавра для работы, связанной с анализом данных. Если вы собираетесь получить степень бакалавра, чтобы стать аналитиком данных, сосредоточьтесь на изучении статистики, математики или информатики – это даст вам преимущество перед потенциальными работодателями. Многие онлайновые программы бакалавриата имеют гибкий график, так что вы сможете приспособить получение степени к своим приоритетам.
Самостоятельное обучение: Если вы хотите выбрать путь, не требующий формального обучения, вы можете самостоятельно освоить навыки, необходимые для анализа данных.
До новых встреч!
