Люди анализируют данные с самого начала цивилизации . Стремление измерять и изучать мир вокруг нас оказалось ключевым для величайших инноваций в истории. Теперь, когда искусственный интеллект ускоряет создание данных до непостижимых высот, способность анализировать данные становится все более важной.
Войдите в число аналитиков данных , профессионалов, ответственных за сбор, обработку и анализ данных, чтобы предоставить информацию, которая поможет принять бизнес-решения.
Обзор аналитики данных
Основная роль аналитика данных заключается в анализе данных для выявления закономерностей, тенденций и идей, которые могут помочь предприятиям принимать обоснованные решения. Они собирают, очищают и систематизируют данные из различных источников и используют инструменты статистического анализа для создания отчетов и визуализаций, в которых выделяются основные выводы. Аналитики данных тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами бизнеса, такими как маркетинговые команды, менеджеры по продуктам и руководители, чтобы понять их требования и предоставить им рекомендации на основе данных.
На более техническом уровне основные должностные обязанности аналитиков данных включают:
- Пишет качественный код
- Сбор, обработка, очистка и систематизация данных
- Анализ данных для выявления закономерностей и тенденций
- Создание визуализаций данных и дашбордов
- Представление результатов заинтересованным сторонам
- Проведение экспериментов и A/B тестов
- Взаимодействие с кросс-функциональными командами
- Быть в курсе достижений в области технологий
Какие компании нанимают аналитиков данных?
Работодатели во всех отраслях нанимают аналитиков данных, чтобы получить представление о своих данных. Ведущие отрасли , нанимающие аналитиков данных, включают в себя технологии, финансы, здравоохранение, электронную коммерцию и консалтинговые фирмы.
Технологические компании
Такие компании, как Google, Microsoft, Amazon и Facebook, в значительной степени полагаются на анализ данных для улучшения своих продуктов и услуг.
Финансы и банковское дело
Банки, инвестиционные фирмы и страховые компании используют аналитиков данных для мониторинга и анализа финансовых данных, прогнозирования и управления рисками.
Здравоохранение
Больницы, медицинские исследовательские институты и фармацевтические компании нанимают аналитиков данных для анализа данных пациентов, результатов клинических испытаний и результатов исследований.
Розничная торговля и электронная коммерция
Компании розничной торговли и электронной коммерции нанимают аналитиков данных для анализа поведения клиентов, данных о продажах и маркетинговых тенденций для улучшения своих продуктов и услуг.
Государственные и некоммерческие организации
Государственные учреждения и некоммерческие организации используют аналитиков данных для анализа больших наборов данных и принятия решений на основе данных.
Производство и логистика
Производственные и логистические компании нанимают аналитиков данных для оптимизации производственных процессов, анализа данных цепочки поставок и выявления областей для снижения затрат.
Типы должностей аналитиков данных
Названия должностей аналитиков данных сильно различаются в зависимости от опыта, специализации и отрасли.
Начинающие профессионалы обычно начинают свою карьеру с должности начального уровня, например младшего аналитика данных или аналитика данных I. Обычно они работают в этой должности от одного до трех лет, приобретая опыт и знания в предметной области.
Название аналитика данных также может варьироваться в зависимости от отрасли, в которой он работает. К отраслевым названиям должностей относятся:
- Аналитик бизнес-аналитики
- Маркетинговый аналитик
- Финансовый аналитик
- Аналитик здравоохранения
- Операционный аналитик
- Аналитик по науке о данных
Оттуда у них может быть возможность перейти на должности более высокого уровня с большим практическим опытом, например, старшего аналитика данных или ведущего аналитика. Хотя они тратят несколько лет на оттачивание своих навыков, их обязанности расширяются и включают в себя более активное участие в проектах, независимую работу в командной среде и наставничество членов проектной группы.
Имея за плечами некоторый опыт, аналитик данных часто сталкивается с перепутьем в своей карьере. Первый путь — перейти к функциям управления людьми и командами, где наем, наставничество, планирование и распределение ресурсов, стратегия и операции становятся более важными компонентами их роли. Другой возможный карьерный путь — продолжить работу в качестве индивидуального участника , где они смогут углубить технические знания в области различных технологических языков и фреймворков.
Требования, чтобы стать аналитиком данных
Навыки программирования
Аналитики данных используют несколько языков программирования и сред для сбора, обработки, анализа и визуализации данных. Выбор языка программирования зависит от типа требуемого анализа, размера и сложности данных, а также от индивидуальных предпочтений аналитика.
Питон
Python — один из самых популярных языков программирования для анализа данных. Он имеет большое и активное сообщество пользователей и широко используется в научных вычислениях и анализе данных. В Python есть несколько библиотек и фреймворков, полезных для анализа данных, включая Pandas , NumPy , Matplotlib и Scikit-learn .
р
R — еще один популярный язык программирования для анализа данных. Он имеет полный набор библиотек и пакетов, которые делают его идеальным для статистического анализа и визуализации данных. R особенно полезен для работы с большими наборами данных и проведения расширенного статистического анализа.
SQL
SQL (язык структурированных запросов) — это язык программирования, используемый для управления реляционными базами данных и управления ими. Он обычно используется для анализа данных, особенно в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где данные хранятся в базах данных. SQL полезен для запросов, обработки и агрегирования данных, а также для создания сложных отчетов и визуализаций данных.
MATLAB
MATLAB — это язык программирования, обычно используемый для численных вычислений, анализа данных и визуализации данных. Он имеет широкий набор инструментов и функций для обработки сигналов, статистики и машинного обучения. MATLAB особенно полезен для научных вычислений и анализа данных в таких областях, как инженерия и финансы.
Julia
Julia — это высокопроизводительный язык программирования, разработанный для числовых и научных вычислений. У него простой синтаксис, и его легко использовать для анализа данных, машинного обучения и других научных приложений. Julia особенно удобна для работы с большими наборами данных и проведения сложного статистического анализа.
D3.js
D3.js — это библиотека JavaScript для создания интерактивных визуализаций. Он предоставляет мощный набор инструментов для создания сложных и динамических визуализаций, которые можно интегрировать с веб-приложениями. D3.js особенно полезен для создания пользовательских визуализаций , которые нелегко реализовать с помощью других фреймворков.
Технические инструменты
Tableau
Tableau — это популярный инструмент визуализации данных, который позволяет пользователям создавать интерактивные информационные панели и отчеты. Он предоставляет широкий спектр встроенных параметров визуализации и интерфейс перетаскивания для создания пользовательских визуализаций.
Excel
Microsoft Excel — это мощный инструмент, который аналитики данных используют для решения множества задач. Вот некоторые из способов, которыми аналитики данных используют Excel:
- Очистка данных
- Визуализация данных
- Анализ данных
- Сводные таблицы
- Макросы
Power BI
Microsoft Power BI — это мощный инструмент визуализации данных и бизнес-аналитики, тесно интегрированный с Excel. Аналитики данных используют Power BI для анализа данных, создания интерактивных информационных панелей и обмена информацией с другими.
САС
SAS (Система статистического анализа) — это программный пакет, который аналитики данных используют для управления данными, их анализа и составления отчетов. Ключевые функции SAS включают управление данными, статистический анализ, визуализацию данных, машинное обучение и отчетность.
Математика и статистика
Помимо программирования, аналитики данных также должны обладать знаниями в области математики и статистики. Компетенция в следующих предметах является ключевой:
- Линейная алгебра
- Исчисление
- Вероятность
- Классификация
- Регрессия
- Кластеризация
Мягкие навыки
Одной технической компетенции недостаточно, чтобы преуспеть в роли аналитика данных. Навыки межличностного общения обязательны для любой роли, связанной с анализом данных. Навыки межличностного общения, которые важны для аналитиков данных, включают:
- Тайм-менеджмент
- Коммуникация
- Презентация
- Управление проектом
- Креативность
- Решение проблем
Опыт и образование
После компетентности наиболее важной квалификацией для аналитиков данных является опыт. Для большинства работодателей опыт работы и обучение являются критическим требованием.
Тогда есть вопрос образования. 65% аналитиков данных имеют высшее образование, а 15% — степень магистра. Если вы нанимаете аналитиков данных, высока вероятность того, что многие из них будут иметь ученую степень. И многие компании по-прежнему требуют, чтобы аналитики данных имели четырехлетнее образование. Тем не менее, многие работодатели расширяют поиск кандидатов, отдавая приоритет реальным навыкам.
Наше агентство по подбору ИТ-персонала предлагает вам найти квалифицированных Аналитиков данных за срок менее 2 недель. Свяжитесь с нами прямо сейчас, чтобы узнать подробнее о возможностях расширения вашего будущего проекта. Мы обеспечиваем подбор лучших кандидатов по разумной цене. За 10 лет работы в этой сфере мы успешно заполнили свыше 5500 вакансий и сформировали 25+ команд с нуля. Проверьте отзывы от наших клиентов об агентстве и убедитесь в нашей компетентности! Если требуются дополнительные рекомендации, пишите нам в Telegram.