Аналитик данных собирает, очищает и интерпретирует наборы данных, чтобы ответить на вопрос или решить проблему. Они работают во многих отраслях, включая бизнес, финансы, уголовное правосудие, науку, медицину и правительство.
На каких клиентов должен ориентироваться бизнес в своей следующей рекламной кампании? Какая возрастная группа наиболее уязвима для того или иного заболевания? Какие модели поведения связаны с финансовым мошенничеством?
Это типы вопросов, на которые вам, как аналитику данных, может быть необходимо ответить. Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, кто такой аналитик данных, какие навыки вам понадобятся и как вы можете начать путь, чтобы стать им.
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 итерационных этапов:
- Определите данные, которые вы хотите проанализировать
- Соберите данные
- Очистите данные при подготовке к анализу
- Анализ данных
- Интерпретировать результаты анализа
Анализ данных может принимать разные формы в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответить. Вкратце, описательный анализ сообщает нам, что произошло, диагностический анализ говорит нам, почему это произошло, предиктивная аналитика формирует прогнозы на будущее, а предписывающий анализ дает действенные рекомендации 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. Роль включает в себя много времени, проведенного с данными, но также влечет за собой сообщение результатов.
Вот что многие аналитики данных делают изо дня в день:
- Сбор данных. Аналитики часто сами собирают данные. Это может включать проведение опросов, отслеживание характеристик посетителей на веб-сайте компании или покупку наборов данных у специалистов по сбору данных.
- Чистые данные. 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 неправильными или искаженными.
- Данные модели: это влечет за собой создание и проектирование структур базы данных. Вы можете выбирать, какие типы данных хранить и собирать, устанавливать, как категории данных связаны друг с другом, и работать над тем, как данные отображаются на самом деле.
- Интерпретация данных. Интерпретация данных будет включать поиск закономерностей или тенденций в данных, которые могли бы ответить на поставленный вопрос.
- Настоящее время: сообщение результатов ваших исследований будет ключевой частью вашей работы. Вы делаете это, объединяя визуализации, такие как диаграммы и графики, пишете отчеты и представляете информацию заинтересованным сторонам.
Какие инструменты используют аналитики данных?
В процессе анализа данных аналитики часто используют самые разные инструменты, чтобы сделать свою работу более точной и эффективной. Некоторые из наиболее распространенных инструментов в индустрии аналитики данных включают в себя:
- Майкрософт Эксель
- Google Таблицы
- SQL
- Рисование
- R или Python
- САС
- Microsoft Power BI
Типы аналитиков данных
Поскольку развитие технологий быстро расширило типы и объем информации, которую мы можем собирать, знание того, как собирать, сортировать и анализировать данные, стало важной частью практически любой отрасли. Вы найдете аналитиков данных в области уголовного правосудия, моды, продуктов питания, технологий, бизнеса, окружающей среды и государственного сектора — среди многих других.
Люди, занимающиеся анализом данных, могут иметь другие должности, например:
- Аналитик по медицине и здравоохранению
- Аналитик по маркетинговым исследованиям
- Бизнес-аналитик
- Аналитик бизнес-аналитики
- Аналитик по исследованию операций
- Аналитик разведки
Как стать аналитиком данных
Есть несколько путей к карьере аналитика данных. Независимо от того, заканчиваете ли вы школу или хотите сменить профессию, первым шагом часто является оценка того, какие у вас есть навыки, которые можно перенести, и развитие новых навыков, которые вам понадобятся в этой новой роли.
Технические навыки аналитика данных
- Инструменты базы данных: Microsoft Excel и SQL должны быть опорой в наборе инструментов любого аналитика данных. В то время как Excel используется повсеместно в различных отраслях, SQL может обрабатывать большие наборы данных и считается необходимым для анализа данных.
- Языки программирования. Изучение языка статистического программирования, такого как Python или R, позволит вам обрабатывать большие наборы данных и решать сложные уравнения. Хотя Python и R являются одними из самых распространенных, рекомендуется просмотреть несколько описаний должности, которая вас интересует, чтобы определить, какой язык будет наиболее полезен для вашей отрасли.
- Визуализация данных. Представление результатов в ясной и убедительной форме имеет решающее значение для успешного аналитика данных. Знание того, как лучше представить информацию с помощью диаграмм и графиков, поможет коллегам, работодателям и заинтересованным сторонам понять вашу работу. Tableau, Jupyter Notebook и Excel входят в число многих инструментов, используемых для создания визуальных эффектов.
- Статистика и математика: знание концепций, лежащих в основе того, что на самом деле делают инструменты данных, очень поможет вам в вашей работе. Твердое понимание статистики и математики поможет вам определить, какие инструменты лучше всего использовать для решения конкретной проблемы, поможет вам выявить ошибки в ваших данных и лучше понять результаты.
Наше ИТ кадровое агентство предлагает вам найти разработчиков менее чем за 2 недели. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь масштабировать ваш следующий проект до новых высот. Мы гарантируем поиск самого сильного, а не самого дорого кандидата. За 10 лет в подборе it специалистов, мы закрыли 5500+ вакансий и собрали 25+ команд с нуля. Убедитесь сами и ознакомьтесь с отзывами клиентов о нашем рекрутинговом агентстве! Нужно больше референсов? Напишите нам в телеграмм.