Дорожная карта, чтобы стать аналитиком данных – Bscholarly

Дорожная карта, чтобы стать аналитиком данных
То, что предмет науки о данных так быстро расширился, неудивительно. Из-за увеличения спроса в ИТ-секторе сегодня доминируют специалисты по данным, аналитики данных, инженеры данных и другие иерархические группы. Многие люди недавно начали исследовать карьеру аналитика данных. Учитывая огромное количество данных, которые люди генерируют в современном обществе, неудивительно, что популярность этой роли выросла.

Анализ данных – это процесс просмотр, очистка, обработка и моделирование данных. Поиск соответствующей информации необходим для поддержки решений и подведения итогов. Анализ данных имеет широкий спектр применений в сферах бизнеса, исследований и социальных наук. Он использует различные методы и носит множество названий. Аналитики данных собирают, очищают и проводят исследование данных для поддержки бизнес-решений. Задача извлечения основных статистических данных из необработанных данных и их обработки является обязанностью аналитиков данных. Их должностные обязанности сосредоточены на этом. Выявляя проблемы, с которыми сталкиваются клиенты, они помогают компаниям адаптировать свои стратегии для большего роста и оказывают большое влияние на принятие корпоративных решений.

Фраза «аналитик данных» стала более популярной в результате растущего производства данных. Предприятиям из всех отраслей требуются эксперты, которые могут собирать данные, оценивать их, делать необходимые выводы, а затем использовать эти идеи, чтобы помочь им решить ключевые бизнес-задачи. Но вам нужно выполнить несколько задач и развить определенный набор навыков, чтобы стать аналитиком данных. Эта статья о том, как стать аналитиком данных, полностью объяснит, что вы должны сделать, чтобы получить работу, наметит необходимые для этого способности и приблизит вас на один шаг к реализации вашей мечты о работе аналитиком данных.

Рекомендуется: Как сконцентрироваться/сосредоточиться во время учебы: 12 советов

Дорожная карта, чтобы стать аналитиком данных: 6 шагов

1. Иметь базовые знания в данной области: Вам следует начать с получения некоторой справочной информации по теме анализа данных, если вы новичок в этом. Полное понимание аналитики данных поможет вам определить, является ли это разумным выбором карьеры, и подготовит вас к работе.

Раньше для работы аналитика данных начального уровня обычно требовалась степень бакалавра. Даже если многие рабочие места все еще работают, это начинает меняться. Хотя получение степени в области математики, информатики или смежной области может помочь вам получить базовые знания и улучшить свое резюме, вы также можете узнать то, что вам нужно, с помощью альтернативных курсов, таких как программы профессиональной сертификации, учебные лагеря или курсы самообучения.

2. Выберите язык программирования для изучения: Хотя аналитики данных часто используют различные языки программирования, нет правильного или неправильного варианта. Вам нужно будет изучить SQL для запросов и управления базами данных, но после этого вам придется выбирать между R и Python для вашего следующего языка программирования.

По сути, на этом этапе вы будете учиться импортировать, очищать, изменять и визуализировать данные с помощью выбранного вами языка программирования. Вы узнаете о некоторых библиотеках, которые могут расширить ваши возможности программирования и помочь вам в решении различных задач. Вы должны иметь практические знания языков программирования, таких как Python, R и Javascript.

Также см.: Различия между медитацией и молитвой.

3. Развивайте свои технические навыки и знания инструментов анализа данных: Набор конкретных технических способностей и предыдущий опыт использования баз данных и инструментов анализа данных часто необходимы для получения должности в области анализа данных.

Независимо от того, учитесь ли вы в рамках программы на получение степени, профессионального сертификата или самостоятельно, есть некоторые фундаментальные навыки, которые вам, вероятно, потребуются, чтобы получить работу, включая общение, сотрудничество, навыки презентации, решение проблем, исследования и внимание к детализация, аналитический склад ума, любовь к числам, хорошие организаторские способности, способность укладываться в сроки, некоторые деловые знания, методичный и логический подход.

В дополнение к упомянутым выше межличностным навыкам, аналитик данных должен обладать некоторыми жесткими навыками и знаниями инструментов анализа данных, такими как владение Microsoft Excel, знание языков программирования и запросов, таких как SQL, Oracle, а также владение бизнес-аналитикой и аналитикой. программное обеспечение, такое как Tableau, SAS и RapidMiner, способность добывать, анализировать, моделировать и интерпретировать данные, способность работать с большими и сложными наборами данных, сильный опыт аналитики и моделирования, а также большой опыт в бизнес-аналитике.

4. Развивайте навыки визуализации, участвуйте в практических презентациях и работайте над проектами с реальными данными:
Работа с данными в практическом контексте — лучший подход к раскрытию их ценности. Ищите программы, которые включают практические задания с использованием реальных наборов данных. Вы также можете использовать наборы бесплатных общедоступных данных для создания своих проектов. Вам следует начать использовать такие инструменты, как Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly или Infogram, если вы хотите стать аналитиком данных. Развивайте свою способность создавать пользовательские визуализации с нуля, выясняя, как лучше всего позволить данным говорить самим за себя.

Не упускайте из виду свои коммуникативные способности, сосредоточившись исключительно на технической части анализа данных. Представление ваших выводов лицам, принимающим решения, и другим заинтересованным сторонам в фирме является важным аспектом работы аналитика данных. Ваша организация может принимать решения на основе данных, когда вы можете рассказать историю, используя данные.

См. Также: Положительное и отрицательное влияние глобализации.

5. Запустите сеть: Каждый сектор знает, что создание прочной сети и развитие контактов будет иметь решающее значение для того, чтобы войти в дверь. Хотя многие из нас ненавидят идею «нетворкинга», она не должна быть такой неловкой, как может показаться. Существует множество различных способов общения, от простого сообщения LinkedIn до активного расписания конференций.

Крайне важно установить связи с единомышленниками как можно раньше, если вы стремитесь стать аналитиком данных. В дополнение к открытию возможностей трудоустройства, сильная сеть контактов является отличным ресурсом для наставничества и помощи, когда вы начинаете работать в новой области.

6. Создайте свое портфолио и откликнитесь на соответствующие вакансии: Не забудьте сохранить свои лучшие работы для своего портфолио, пока вы экспериментируете с наборами данных в Интернете или выполняете практические задания на своих занятиях. Менеджеры по найму могут видеть примеры ваших работ в портфолио. Получению работы может значительно помочь сильное портфолио. Если вы работали над какими-либо групповыми проектами в процессе обучения, рассмотрите возможность включения одного из них. Это демонстрирует вашу способность эффективно сотрудничать.

После того, как вы накопили некоторый опыт представления своих результатов и работы с данными, пришло время отполировать свое резюме и начать искать позиции аналитика данных начального уровня. Не бойтесь подавать заявки на работу, для которой вы можете не чувствовать себя достаточно квалифицированным. При подаче заявления о приеме на работу ваши таланты, портфолио и воодушевление обычно имеют большее значение, чем то, можете ли вы отметить каждый пункт в списке требований. Кроме того, следите за возможностью стажировки. Вы можете начать составлять свое резюме, опираясь на реальный опыт стажировки, и применить полученные знания на практике.

Рекомендуется: Лучшие образовательные веб-сайты в мире: Топ-10 самых популярных

Заключение: В современном мире данные — это новое топливо, и каждая отрасль нуждается в аналитиках данных, чтобы сделать их полезными. В настоящее время миллиарды предприятий ежедневно производят данные и используют их для принятия важных бизнес-решений. Таким образом, это, несомненно, отличное решение начать свою карьеру с того, чтобы стать профессиональным аналитиком данных, потому что это помогает в определении будущих целей и установлении новых вех. Это хорошая новость, если вы хотите получить должность по анализу данных, потому что нет единственного способа стать аналитиком данных. Даже названия должностей в области анализа данных могут сильно различаться, потому что аналитики данных могут работать в самых разных отраслях, могут быть универсальными или узкоспециализированными и часто играют междисциплинарную роль в компании.