Čo robí dátový analytik denne?

V digitálnom veku zohrávajú údaje významnú úlohu pri pomáhaní organizáciám prijímať informované rozhodnutia a riadiť rast. Čo teda robí dátový analytik každý deň?

Medzi každodenné povinnosti analytika údajov patrí zhromažďovanie, čistenie a overovanie údajov z rôznych zdrojov, ako je napríklad vykonávanie prieskumov alebo používanie techník zoškrabovania webu.

V konečnom dôsledku práca dátového analytika umožňuje organizáciám robiť odporúčania a rozhodnutia založené na údajoch, ktoré prispievajú k celkovému obchodnému úspechu.

V tomto článku sa pozrieme na každodenné povinnosti analytikov údajov, zručnosti a nástroje pre , kariérne výzvy a príležitosti na rast.

Poďme!

Údaje sú pre firmy v digitálnom veku čoraz dôležitejšie, pretože pomáhajú pri rozhodovaní a podporujú rast. Čo teda vlastne robí dátový analytik celý deň?

Každý deň musí analytik údajov zhromažďovať, čistiť a overovať údaje z rôznych zdrojov vrátane vykonávania prieskumov alebo využívania metód zoškrabovania webu.

V konečnom dôsledku práca dátového analytika pomáha organizáciám robiť odporúčania a rozhodnutia, ktoré sú podporované údajmi a prispievajú k celkovému obchodnému úspechu.

V tomto článku sa budeme zaoberať každodennými povinnosťami analytikov údajov, potrebnými zručnosťami a vybavením, pracovnými problémami a kariérnymi šancami.

Obsah

• Dátoví guruovia: Deň v živote početných drvičov
• Povinnosti analytika údajov
  • Technické zručnosti pre dátových analytikov
  • Mäkké zručnosti pre dátových analytikov
  • Nástroje na analýzu údajov
• Výzvy práce s veľkými údajmi
• Zmapujte si svoju cestu: Navigácia v príležitostiach kariérneho rastu
  • Pokročilé certifikácie, ktoré stoja za zváženie
• Záverečné myšlienky

Dátoví guruovia: Deň v živote početných drvičov

Ako dátový analytik sa každodenná práca bude líšiť v závislosti od spoločnosti, pre ktorú pracujete, vašej konkrétnej úlohy v rámci tejto spoločnosti a typu projektov, na ktorých pracujete.

Tu sú však niektoré z úloh v reálnom svete, ktoré môžu analytici údajov robiť každý deň:

1. Zhromažďovanie a čistenie údajov: Hlavnou súčasťou práce analytika údajov je zhromažďovanie údajov. V skutočnosti môžete stráviť veľa času zhromažďovaním a čistením údajov, aby ste odstránili duplikáty a zabezpečili, že sú presné, konzistentné a spoľahlivé. Môže to zahŕňať prácu s rôznymi zdrojmi údajov a používanie nástrojov ako Python na extrahovanie a manipuláciu s údajmi.
2. Analýza údajov: Teraz je čas na analýzu! Analytici údajov používajú rôzne nástroje a techniky na analýzu údajov a extrahovanie prehľadov. Môže to zahŕňať vytváranie kontingenčných tabuliek v Exceli, vytváranie informačných panelov v Tableau alebo spúšťanie štatistických analýz v R.
3. Komunikácia poznatkov: Po analýze údajov potom musíte oznámiť zistenia ostatným zainteresovaným stranám v spoločnosti. Môže to zahŕňať vytváranie správ, prezentáciu zistení manažérom alebo vedúcim pracovníkom alebo spoluprácu s inými oddeleniami na implementácii riešení založených na údajoch.
4. Spolupráca s členmi tímu: Často pracujete ako súčasť tímu, spolupracujete s inými dátovými analytikmi, dátovými vedcami a obchodnými partnermi, aby ste dosiahli spoločné ciele. To môže zahŕňať spoločnú prácu na projektoch, zdieľanie vedomostí a odborných znalostí a poskytovanie spätnej väzby a podpory ostatným členom tímu.
5. Neustále vzdelávanie: Nikdy sa neprestávajte učiť. Dátoví analytici musia mať neustále prehľad o najnovších nástrojoch, technológiách a trendoch v tejto oblasti. To môže zahŕňať účasť na konferenciách alebo čítanie priemyselných publikácií, aby zostali informovaní a zlepšili svoje zručnosti.

Toto je len niekoľko príkladov povinností analytika údajov. Zatiaľ čo špecifiká práce sa môžu líšiť, základné zručnosti a úlohy zostávajú rovnaké.

V ďalšej časti sa pozrieme na niektoré zo základných zručností a nástrojov, ktoré analytici údajov používajú každý deň v práci.

Povinnosti analytika údajov

Ako dátový analytik potrebujete rôzne technické a mäkké zručnosti, aby ste vo svojej úlohe vynikli. Musíte tiež vedieť používať celý rad nástrojov a technológií na extrahovanie prehľadov z údajov.

Poďme preskúmať základné zručnosti, nástroje a zodpovednosti, ktoré by si mal každý analytik údajov uvedomiť, aby uspel vo svojej úlohe. Od SQL a Pythonu po riešenie problémov a rozhodovanie, pokryjeme všetko, čo potrebujete vedieť.

Pozrime sa na technické zručnosti, ktoré potrebujete v práci.

Technické zručnosti pre dátových analytikov

Analytici údajov musia mať silný základ v technických zručnostiach, aby mohli manipulovať s údajmi a vytvárať zmysluplné poznatky.

Tu sú niektoré z technických zručností, ktoré sa dnes očakávajú od analytika údajov:

1. Excel: Ovládanie programu Microsoft Excel je nevyhnutnosťou. Tabuľkový procesor je mimoriadne populárny na analýzu a manipuláciu s údajmi. Ako analytik údajov musíte ovládať Excel, aby ste mohli vykonávať základné úlohy analýzy údajov, ako je filtrovanie, triedenie a kontingenčné tabuľky.
2. Programovanie: Python a R sú programovacie jazyky, ktoré sa stali základom v informatike. Používajú sa na štatistickú analýzu, modelovanie údajov, zber údajov a strojové učenie. Dátoví analytici sú zvyčajne oboznámení s jedným resp. V ideálnom prípade oba tieto programovacie jazyky vykonávajú pokročilé úlohy analýzy údajov.
3. Vizualizácia údajov : Musíte byť schopní efektívne komunikovať svoje zistenia zainteresovaným stranám, aby mohli robiť dobré obchodné rozhodnutia. To znamená používať nástroje ako Tableau alebo LuckyTemplates na .
4. Správa databázy: Analytici údajov by mali dobre rozumieť tomu, ako pracovať s databázami, vrátane toho, ako spravovať, ukladať a získavať údaje. Mali by poznať databázové koncepty, ako je normalizácia, indexovanie a modelovanie údajov.
5. Veľké dátové technológie: S rastúcim objemom dát by mali dátoví analytici poznať technológie veľkých dát, ako sú databázy Hadoop, Spark a NoSQL. Tieto technológie umožňujú analytikom údajov pracovať s veľkými množinami údajov, ktoré tradičné relačné databázy nedokážu spracovať.

Aby ste zostali relevantní v tejto oblasti, musíte neustále aktualizovať svoje technické zručnosti a byť informovaní o najnovších trendoch a technológiách.

Urobte z učenia a zvyšovania kvalifikácie spôsob života!

Mäkké zručnosti pre dátových analytikov

Zatiaľ čo technické zručnosti sú rozhodujúce, pre úspech v tejto oblasti sú nevyhnutné aj mäkké zručnosti.

Mäkké zručnosti sa dajú prehliadať, ale zvládnutie týchto mäkkých zručností vám poskytne výhodu na pracovisku.

Tu sú niektoré z nich, ktoré by sa mali rozvíjať:

1. Komunikačné schopnosti : Musíte byť schopní jasne a efektívne komunikovať svoje zistenia. To zahŕňa vysvetľovanie komplexných dátových konceptov jednoduchými termínmi a vytváranie presvedčivých dátových vizualizácií, ktoré sprostredkujú vaše poznatky.
2. Kritické myslenie: Musíte byť schopní myslieť kriticky a analyticky. Mali by ste byť schopní identifikovať vzory a trendy v údajoch, rozpoznať potenciálne skreslenia alebo chyby a robiť rozhodnutia na základe údajov, uhádli ste.
3. Riešenie problémov : Mali by ste byť schopní riešiť problémy pomocou údajov. V ideálnom prípade by ste mali byť schopní identifikovať oblasti príležitostí a vyvinúť stratégie na ich riešenie.
4. Time management: V závislosti od práce môžete často pracovať na viacerých projektoch súčasne, takže musíte byť schopní efektívne riadiť svoj čas. Mali by ste byť schopní uprednostniť úlohy a dodržiavať/prekračovať termíny pri zachovaní kvality vašej práce.
5. Pozornosť venovaná detailom : Veľký dôraz na detaily je kľúčový na to, aby boli vaše zistenia presné. Mali by ste byť schopní identifikovať chyby alebo nezrovnalosti v údajoch a prijať nápravné opatrenia.
6. Obchodný talent : Nemusíte mať bakalársky titul z podnikania, ale mali by ste dobre rozumieť obchodnému kontextu, v ktorom pracujete. Mali by ste byť schopní identifikovať obchodné problémy, ako aj obchodné potreby a vyvíjať riešenia založené na údajoch, ktoré sú v súlade s cieľmi vašej spoločnosti.
7. Spolupráca : Často zistíte, že pracujete ako súčasť tímu, takže by ste mali byť schopní efektívne spolupracovať s ostatnými. To zahŕňa spoluprácu so zainteresovanými stranami, ktorá im pomôže pochopiť ich potreby a vyvinúť riešenia, ktoré spĺňajú ich požiadavky.

Presné zručnosti, ktoré potrebujete, budú závisieť od konkrétneho popisu práce analytika údajov. Rozvoj týchto mäkkých zručností však môže viesť k zvýšeniu kariérneho úspechu.

V ďalšej časti sa budeme zaoberať niektorými nástrojmi, ktoré by mal poznať každý analytik údajov.

Nástroje na analýzu údajov

Analytici údajov pracujú s rôznymi nástrojmi a technológiami na zhromažďovanie, ukladanie a analýzu údajov. Vedieť, ako tieto nástroje používať, je nevyhnutné pre úspech v tejto oblasti.

Tu sú niektoré z najdôležitejších nástrojov, s ktorými by mali byť analytici údajov oboznámení:

Toto je len niekoľko príkladov nástrojov, ktoré možno používať na dennej báze. Tým, že sa analytici údajov naučia, ako tieto nástroje efektívne používať, môžu zlepšiť svoje technické zručnosti a šancu posunúť sa v podnikovom rebríčku.

Ak si nie ste istí, kde začať, pozrite si video nižšie, kde sa dozviete viac o sile dát.

Teraz, keď už viete, aké zručnosti a nástroje potrebujú dátoví analytici, poďme sa pozrieť na niektoré z výziev práce v tomto šialenom svete dát.

Výzvy práce s veľkými údajmi

Analýza údajov je náročná oblasť, ktorá si vyžaduje kombináciu technických zručností, obchodného ducha a analytického myslenia.

Aj keď odmena za prácu môže byť významná, analytici údajov čelia aj množstvu výziev, ktoré im môžu sťažiť prácu.

Tu sú niektoré z výziev, ktorým budú analytici údajov pravdepodobne čeliť:

1. Správa veľkých dát: S rastúcim množstvom dát generovaných podnikmi musia byť dátoví analytici schopní efektívne spravovať veľké (veľmi veľké) objemy dát. Vyžaduje si to kombináciu technických zručností a znalostí technológií veľkých dát. Neustále zvyšovanie kvalifikácie a precvičovanie svojich zručností vás udrží vpredu pred trendom.
2. Bezpečnosť údajov: Ako sa údaje stávajú cennejšími, zvyšuje sa riziko narušenia údajov a kybernetických útokov. Oboznámenie sa s najlepšími bezpečnostnými postupmi je nevyhnutné, ak chcete zabezpečiť, aby boli údaje uchovávané v bezpečí a aby boli prijaté vhodné opatrenia na ich ochranu.
3. Kvalita údajov: Zabezpečenie, že údaje sú presné a spoľahlivé, je kritickým aspektom analýzy údajov. Analytici údajov musia byť schopní identifikovať a riešiť problémy s kvalitou údajov, aby zabezpečili presnosť ich zistení.
4. Vizualizácia údajov : Komunikácia zložitých údajov s zainteresovanými stranami zrozumiteľným spôsobom môže byť výzvou. Analytici údajov musia byť schopní vytvárať efektívne vizualizácie údajov, ktoré jasne a presne komunikujú svoje zistenia.
5. Držanie kroku s novými technológiami: Analýza údajov je rýchlo sa rozvíjajúca oblasť a analytici údajov musia zostať v obraze s najnovšími trendmi a technológiami, aby zostali konkurencieschopní.

Na prekonanie týchto výziev by sa analytici údajov mali zamerať na rozvoj svojich technických zručností, držať krok s najnovšími trendmi a technológiami a budovať silné vzťahy so zainteresovanými stranami, aby lepšie porozumeli ich potrebám.

Ďalej sa pozrieme na typickú kariérnu cestu a na možnosti rastu, ktoré sú v tomto odvetví k dispozícii.

Zmapujte si svoju cestu: Navigácia v príležitostiach kariérneho rastu

Začiatočníci v odbore často začínajú svoju kariéru na pozíciách na základnej úrovni, kde sú zodpovední za zber a analýzu nespracovaných údajov.

S časom a skúsenosťami však môžu mladší analytici údajov postúpiť do pokročilejších úloh a prevziať ďalšie zodpovednosti.

Tu je niekoľko bežných príležitostí na kariérny rast, na ktoré sa môžete zamerať:

1. Senior dátový analytik: Senior dátový analytik je skúsenejšia verzia dátového analytika. Starší dátoví analytici sú vo všeobecnosti zodpovední za dohľad nad prácou juniorských dátových analytikov, za poskytovanie poradenstva a podpory a za poskytovanie odporúčaní vrcholovému manažmentu na základe ich zistení. Presun do pozície senior analytika údajov si zvyčajne vyžaduje približne 3-5 rokov skúseností.
2. Data Scientist : Vedci údajov sú zodpovední za vytváranie prediktívnych modelov a algoritmov, ktoré môžu pomôcť podnikom predpovedať trendy a prijímať informované rozhodnutia. Dátoví vedci majú zvyčajne pokročilejšie štatistické a programovacie schopnosti ako dátoví analytici. Presun na rolu dátového vedca môže trvať približne 5 až 7 rokov skúseností.
3. Dátový inžinier: Dátoví inžinieri sú zodpovední za budovanie a údržbu infraštruktúry, ktorá umožňuje dátovým analytikom a dátovým vedcom prístup a analýzu ich dát. Úzko spolupracujú s analytikmi údajov a vedcami, aby zabezpečili správne usporiadanie a dostupnosť údajov. Ak chcete ísť touto cestou, prechod na rolu dátového inžiniera môže trvať približne 5 až 7 rokov skúseností.
4. Business Intelligence Analyst: Obchodní analytici sú zodpovední za vývoj dashboardov, zostáv a ďalších nástrojov, ktoré môžu pomôcť podnikom robiť rozhodnutia založené na údajoch. Vo všeobecnosti úzko spolupracujú so zainteresovanými stranami a kľúčovým obchodným personálom, aby pochopili ich potreby a vyvinuli riešenia, ktoré spĺňajú ich požiadavky. Presun na pozíciu analytika business intelligence môže trvať približne 2-3 roky skúseností.

Ak chcete napredovať v týchto úlohách, mali by sa juniorskí analytici údajov zamerať na rozvoj svojich technických zručností a mali by zostať informovaní o najnovších trendoch v oblasti údajov a najnovších technológií.

Ako začiatočník by ste mali zvážiť získanie pokročilej certifikácie od renomovaných organizácií, aby ste ešte viac zvýšili svoje vyhliadky. V ďalšej časti sa venujeme niektorým populárnym pokročilým certifikáciám pre analytikov údajov.

Pokročilé certifikácie, ktoré stoja za zváženie

Kľúčovým aspektom kariérneho rozvoja v dátovej analytike je získanie príslušných certifikácií a ďalšie vzdelávanie nad rámec bakalárskeho alebo magisterského stupňa.

Medzi obľúbené certifikácie, do ktorých sa oplatí investovať, patria:

Okrem získania certifikácie veríme, že najlepším spôsobom, ako začať svoju kariéru, je interakcia s odborníkmi z odvetvia a odborníkmi na údaje v našom

Okrem toho, používaním sociálnych médií, účasťou na priemyselných konferenciách, zapájaním sa do konverzácií na platformách ako LinkedIn a účasťou v profesionálnych organizáciách môžete nadviazať cenné spojenia a dozvedieť sa o najnovších nástrojoch, technikách a osvedčených postupoch v tomto odvetví.

Ako ľudia máme tendenciu dosahovať väčší úspech, ak nás nejaký predmet bytostne zaujíma. Na údajoch je skvelé to, že ich má každé odvetvie.

Dátové úlohy nájdete v maloobchode, zdravotníctve, výrobe, pohostinstve a lodnej doprave, aby sme vymenovali aspoň niektoré.

Takže najlepšie urobíte, ak si začnete hľadať prácu v odvetví, ktoré vás zaujíma.

Takže, čo ďalej?

Záverečné myšlienky

Typický deň v živote dátového analytika zahŕňa širokú škálu úloh, od čistenia a prípravy dát až po vizualizáciu a prezentáciu dát.

Vaše konkrétne úlohy a zodpovednosti však budú závisieť od organizácie, odvetvia a projektu, na ktorom pracujete.

Ako sme videli, rola dátového analytika je náročná a zároveň odmeňujúca. Od zhromažďovania a analýzy údajov až po prezentovanie poznatkov a odporúčaní zainteresovaným stranám zohrávajú analytici údajov kľúčovú úlohu pri pomáhaní organizáciám prijímať informované rozhodnutia.

Ak chcete v tejto úlohe vyniknúť, musíte mať silný základ technických a mäkkých zručností potrebných na efektívnu komunikáciu poznatkov a spoluprácu s členmi tímu.

So správnou kombináciou zručností a skúseností, ako aj odhodlaním neustále sa vzdelávať a rásť, si každý môže vybudovať úspešnú kariéru ako dátový profesionál a zmysluplne prispieť do tejto oblasti.

Ste pripravení začať sa učiť a urobiť prvý krok vo svojej dátovej kariére?