Що робить аналітик даних щодня?

У епоху цифрових технологій дані відіграють важливу роль, допомагаючи організаціям приймати обґрунтовані рішення та стимулювати зростання. Отже, що аналітик даних робить щодня?

Повсякденні обов’язки аналітика даних включають збір, очищення та перевірку даних із різних джерел, наприклад проведення опитувань або використання методів веб-збирання.

Зрештою, робота аналітика даних дозволяє організаціям давати рекомендації та рішення на основі даних, які сприяють загальному успіху бізнесу.

У цій статті ми збираємося поглянути на щоденні обов’язки аналітиків даних, навички та інструменти для , виклики кар’єри та можливості зростання.

Ходімо!

Дані стають все більш важливими для компаній в епоху цифрових технологій, оскільки вони допомагають у прийнятті рішень і сприяють зростанню. Отже, що насправді робить аналітик даних цілий день?

Кожен день аналітик даних повинен збирати, очищати та перевіряти дані з різних джерел, включаючи проведення опитувань або використання методів веб-збирання.

Зрештою, робота аналітика даних допомагає організаціям приймати рекомендації та приймати рішення, які підтверджуються даними та сприяють загальному успіху бізнесу.

Повсякденні обов’язки аналітиків даних, необхідні навички та обладнання, проблеми з роботою та шанси на кар’єрне зростання – все це буде розглянуто в цій статті.

Зміст

• Гуру даних: один день із життя розробників чисел
• Обов'язки аналітика даних
  • Технічні навички для аналітиків даних
  • Навички програмного забезпечення для аналітиків даних
  • Інструменти аналізу даних
• Проблеми роботи з великими даними
• Планування вашого шляху: навігація можливостями кар’єрного зростання
  • Розширені сертифікати, які варто розглянути
• Заключні думки

Гуру даних: один день із життя розробників чисел

Щоденна робота аналітика даних залежить від компанії, у якій ви працюєте, вашої конкретної ролі в цій компанії та типу проектів, над якими ви працюєте.

Однак ось деякі з реальних завдань, які аналітики даних можуть виконувати щодня:

1. Збір і очищення даних. Ключовою частиною діяльності аналітика даних є збір даних. Насправді ви можете витратити багато часу на збір і очищення даних, щоб видалити дублікати та переконатися, що вони точні, узгоджені та надійні. Це може передбачати роботу з різними джерелами даних і використання таких інструментів, як Python, для видобування та обробки даних.
2. Аналіз даних: настав час для аналізу! Аналітики даних використовують різні інструменти та методи, щоб аналізувати дані та витягувати ідеї. Це може включати створення зведених таблиць у Excel, створення інформаційних панелей у Tableau або виконання статистичних аналізів у R.
3. Передача ідей: після аналізу даних вам потрібно повідомити результати іншим зацікавленим сторонам у компанії. Це може включати створення звітів, представлення результатів менеджерам або керівникам або співпрацю з іншими відділами для впровадження рішень на основі даних.
4. Співпраця з членами команди: ви часто працюєте як частина команди, співпрацюючи з іншими аналітиками даних, дослідниками даних і зацікавленими сторонами для досягнення спільних цілей. Це може включати спільну роботу над проектами, обмін знаннями та досвідом, а також надання зворотного зв’язку та підтримки іншим членам команди.
5. Безперервна освіта: ніколи не переставайте вчитися. Аналітики даних повинні бути в курсі останніх інструментів, технологій і тенденцій у цій галузі. Це може включати відвідування конференцій, або читання галузевих публікацій, щоб бути в курсі та вдосконалювати свої навички.

Це лише кілька прикладів обов’язків аналітика даних. Хоча специфіка роботи може відрізнятися, основні навички та завдання залишаються незмінними.

У наступному розділі ми розглянемо деякі основні навички та інструменти, які аналітики даних використовують щодня під час роботи.

Обов'язки аналітика даних

Як аналітику даних, вам потрібні різноманітні технічні навички та навички спілкування, щоб досягти успіху у своїй ролі. Ви також повинні володіти навичками використання низки інструментів і технологій для отримання інформації з даних.

Давайте розглянемо основні навички, інструменти та обов’язки, які повинен знати кожен аналітик даних, щоб успішно виконувати свою роль. Від SQL і Python до вирішення проблем і прийняття рішень, ми охопимо все, що вам потрібно знати.

Давайте подивимося на технічні навички, необхідні для роботи.

Технічні навички для аналітиків даних

Аналітики даних повинні мати міцну основу технічних навичок, щоб мати можливість маніпулювати даними та створювати значущі ідеї.

Ось деякі з технічних навичок, які сьогодні очікуються від аналітика даних:

1. Excel: знання Microsoft Excel є обов’язковим. Програма для роботи з електронними таблицями надзвичайно популярна для аналізу та обробки даних. Як аналітик даних, ви повинні добре володіти Excel, щоб виконувати базові завдання аналізу даних, наприклад фільтрування, сортування та створення зведених таблиць.
2. Програмування: Python і R — це мови програмування, які стали основним продуктом інформатики. Вони використовуються для статистичного аналізу, моделювання даних, збору даних і машинного навчання. Аналітики даних зазвичай знайомі з одним або. В ідеалі обидві ці мови програмування дозволяють виконувати розширені завдання аналізу даних.
3. Візуалізація даних : ви повинні мати можливість ефективно донести свої висновки до зацікавлених сторін, щоб вони могли приймати правильні бізнес-рішення. Це означає використання таких інструментів, як Tableau або LuckyTemplates для .
4. Управління базами даних: аналітики даних повинні добре розуміти, як працювати з базами даних, зокрема, як керувати, зберігати та отримувати дані. Вони повинні бути знайомі з такими концепціями баз даних, як нормалізація, індексування та моделювання даних.
5. Технології великих даних. Оскільки обсяг даних зростає, аналітики даних повинні бути знайомі з технологіями великих даних, такими як бази даних Hadoop, Spark і NoSQL. Ці технології дозволяють аналітикам даних працювати з великими наборами даних, з якими традиційні реляційні бази даних не можуть працювати.

Щоб залишатися актуальним у галузі, ви повинні постійно вдосконалювати свої технічні навички та бути в курсі останніх тенденцій і технологій.

Зробіть навчання та підвищення кваліфікації способом життя!

Навички програмного забезпечення для аналітиків даних

У той час як технічні навички мають вирішальне значення, навички спілкування також важливі для успіху в цій галузі.

М’які навички можна переглядати, але опанування ними дасть вам перевагу на робочому місці.

Ось деякі з них, які слід розвивати:

1. Комунікативні навички : Ви повинні вміти чітко та ефективно повідомляти про свої висновки. Це включає пояснення складних концепцій даних простими словами та створення переконливих візуалізацій даних, які передають вашу думку.
2. Критичне мислення: Ви повинні вміти мислити критично й аналітично. Ви повинні вміти визначати закономірності та тенденції в даних, розпізнавати потенційні упередження чи помилки та приймати рішення на основі, як ви здогадалися, даних.
3. Вирішення проблем : ви повинні вміти вирішувати проблеми за допомогою даних. В ідеалі ви повинні вміти визначати сфери можливостей і розробляти стратегії їх вирішення.
4. Управління часом: залежно від роботи ви часто можете працювати над кількома проектами одночасно, тому ви повинні вміти ефективно керувати своїм часом. Ви повинні вміти визначати пріоритети завдань і виконувати/перевищувати терміни, зберігаючи при цьому якість своєї роботи.
5. Увага до деталей : велика увага до деталей має вирішальне значення для забезпечення точності ваших висновків. Ви повинні вміти виявляти помилки або невідповідності в даних і вживати заходів для виправлення.
6. Ділова хватка : вам не обов’язково мати ступінь бакалавра з бізнесу, але ви повинні добре розуміти бізнес-контекст, у якому ви працюєте. Ви повинні вміти визначати бізнес-проблеми, а також бізнес-потреби та розробляти керовані даними рішення, які відповідають цілям вашої компанії.
7. Співпраця : ви часто будете працювати як частина команди, тому ви повинні мати можливість ефективно співпрацювати з іншими. Це включає роботу із зацікавленими сторонами, щоб допомогти їм зрозуміти їхні потреби та розробити рішення, які відповідають їхнім вимогам.

Точні навички, які вам знадобляться, залежатимуть від опису конкретної посади аналітика даних. Однак розвиток цих навичок може призвести до підвищення успіху в кар’єрі.

У наступному розділі ми розглянемо деякі інструменти, з якими має бути знайомий кожен аналітик даних.

Інструменти аналізу даних

Аналітики даних працюють із різними інструментами та технологіями для збору, зберігання та аналізу даних. Знання того, як використовувати ці інструменти, має важливе значення для успіху в цій галузі.

Ось деякі з найважливіших інструментів, з якими повинні бути знайомі аналітики даних:

Це лише кілька прикладів інструментів, які можна використовувати щодня. Навчившись ефективно використовувати ці інструменти, аналітики даних можуть підвищити свої технічні навички та шанс просунутися по службових сходах.

Якщо ви не впевнені, з чого почати, перегляньте відео нижче, щоб дізнатися більше про силу даних.

Тепер, коли ви знаєте, які навички та інструменти потрібні аналітикам даних, давайте поглянемо на деякі труднощі роботи в цьому божевільному світі даних.

Проблеми роботи з великими даними

Аналіз даних — це складна сфера, яка вимагає поєднання технічних навичок, ділової хватки та аналітичного мислення.

Хоча винагорода від роботи може бути значною, аналітики даних також стикаються з низкою проблем, які можуть ускладнити їх роботу.

Ось деякі з проблем, з якими можуть зіткнутися аналітики даних:

1. Управління великими даними: завдяки зростанню обсягів даних, які створюють компанії, аналітики даних повинні мати можливість ефективно керувати великими (дуже великими) обсягами даних. Це вимагає поєднання технічних навичок і знань технологій великих даних. Постійне вдосконалення та відпрацювання ваших навичок дозволить вам випереджати тенденції.
2. Безпека даних: оскільки цінні дані стають більш цінними, зростає ризик їх витоку та кібератак. Знайомство з найкращими методами безпеки є необхідним, якщо ви хочете забезпечити безпеку даних і вжити відповідних заходів для їх захисту.
3. Якість даних: забезпечення точності та надійності даних є критично важливим аспектом аналізу даних. Аналітики даних повинні вміти виявляти та вирішувати проблеми з якістю даних, щоб переконатися, що їхні висновки точні.
4. Візуалізація даних : передача складних даних зацікавленим сторонам у зрозумілий спосіб може бути проблемою. Аналітики даних повинні вміти створювати ефективні візуалізації даних, які чітко й точно передають їхні висновки.
5. Слідкуйте за новими технологіями. Аналіз даних — це галузь, що швидко розвивається, і аналітики даних повинні бути в курсі останніх тенденцій і технологій, щоб залишатися конкурентоспроможними.

Щоб подолати ці проблеми, аналітики даних повинні зосередитися на розвитку своїх технічних навичок, бути в курсі останніх тенденцій і технологій, а також будувати міцні стосунки із зацікавленими сторонами, щоб краще розуміти їхні потреби.

Далі ми розглянемо типову кар’єру та можливості для зростання, доступні в галузі.

Планування вашого шляху: навігація можливостями кар’єрного зростання

Початківці в цій галузі часто починають свою кар'єру на посадах початкового рівня, де вони відповідають за збір і аналіз необроблених даних.

Проте з часом і досвідом молодші аналітики даних можуть перейти до більш просунутих ролей і взяти на себе додаткові обов’язки.

Ось кілька поширених можливостей кар’єрного зростання, до яких варто прагнути:

1. Старший аналітик даних: старший аналітик даних є більш досвідченою версією аналітика даних. Старші аналітики даних зазвичай відповідають за нагляд за роботою молодших аналітиків даних, надання вказівок і підтримки, а також надання рекомендацій вищому керівництву на основі своїх висновків. Як правило, щоб перейти на посаду старшого аналітика даних, потрібно близько 3-5 років досвіду.
2. Спеціаліст з обробки даних : спеціаліст із обробки даних відповідає за створення прогнозних моделей і алгоритмів, які можуть допомогти компаніям прогнозувати тенденції та приймати обґрунтовані рішення. Фахівці з обробки даних зазвичай володіють більш просунутими навичками статистики та програмування, ніж аналітики даних. Щоб перейти на посаду спеціаліста з даних, може знадобитися приблизно 5-7 років досвіду.
3. Інженер даних: інженери даних відповідають за створення та підтримку інфраструктури, яка дозволяє аналітикам даних і дослідникам даних отримувати доступ до своїх даних і аналізувати їх. Вони тісно співпрацюють з аналітиками даних і науковцями, щоб забезпечити належну організацію та доступність даних. Щоб перейти на посаду інженера даних, може знадобитися близько 5-7 років досвіду, якщо ви хочете піти цим шляхом.
4. Аналітик бізнес-аналітики: бізнес-аналітики відповідають за розробку інформаційних панелей, звітів та інших інструментів, які можуть допомогти компаніям приймати рішення на основі даних. Зазвичай вони тісно співпрацюють із зацікавленими сторонами та ключовим бізнес-персоналом, щоб зрозуміти їхні потреби та розробити рішення, які відповідають їхнім вимогам. Щоб перейти на посаду аналітика бізнес-аналітики, може знадобитися приблизно 2-3 роки досвіду.

Щоб прогресувати в цих ролях, молодші аналітики даних повинні зосередитися на розвитку своїх технічних навичок, бути в курсі останніх тенденцій у галузі даних і новітніх технологій.

Як початківець, ви повинні подумати про отримання розширеної сертифікації від авторитетних організацій, щоб ще більше підвищити свої перспективи. У наступному розділі ми розглянемо деякі популярні розширені сертифікати для аналітиків даних.

Розширені сертифікати, які варто розглянути

Ключовим аспектом розвитку кар’єри в аналітиці даних є отримання відповідних сертифікатів і продовження освіти за межами рівня бакалавра чи магістра.

Деякі популярні сертифікати, у які варто інвестувати, включають:

На додаток до отримання сертифікату, ми вважаємо, що найкращий спосіб розпочати свою кар’єру – це спілкування з галузевими експертами та фахівцями з даних у нашому

Окрім того, використовуючи соціальні мережі, відвідуючи галузеві конференції, приєднуючись до розмов на таких платформах, як LinkedIn, і беручи участь у професійних організаціях, ви можете встановити цінні зв’язки та дізнатися про найновіші інструменти, методи та найкращі практики в галузі.

Як люди, ми прагнемо досягти більшого успіху, якщо нас фундаментально цікавить предмет. Чудова річ у даних полягає в тому, що вони є в кожній галузі.

Ви знайдете роботу з даними в роздрібній торгівлі, охороні здоров’я, виробництві, готельному бізнесі та транспортуванні тощо.

Отже, найкраще почати шукати роботу в галузі, яка вас цікавить.

Отже, що далі?

Заключні думки

Типовий день у житті аналітика даних включає в себе широкий спектр завдань, від очищення та підготовки даних до візуалізації та презентації даних.

Однак ваші конкретні завдання та обов’язки залежатимуть від організації, галузі та проекту, над яким ви працюєте.

Як ми бачили, роль аналітика даних є водночас складною та корисною. Від збору та аналізу даних до представлення думок і рекомендацій зацікавленим сторонам, аналітики даних відіграють вирішальну роль, допомагаючи організаціям приймати обґрунтовані рішення.

Щоб досягти успіху в цій ролі, ви повинні мати міцну основу технічних навичок і навичок спілкування, необхідних для ефективної передачі інформації та співпраці з членами команди.

Завдяки правильному поєднанню навичок і досвіду, а також відданості постійному навчанню та зростанню кожен може побудувати успішну кар’єру спеціаліста з обробки даних і зробити значний внесок у цю сферу.

Готові розпочати навчання та зробити перший крок у своїй кар’єрі в області обробки даних?