7 важных навыков для аналитиков данных

СохранитьСохраненоУдалён 0

Большинство компаний сегодня осознают ценность бизнес-стратегии, основанной на данных, и нуждаются в талантливых людях, чтобы обеспечить понимание постоянного потока собираемой информации.

Исследования показывают, что почти 70 процентов руководителей США говорят, что к 2021 году они предпочтут кандидатов на работу с навыками работы с данными, и спрос на аналитиков будет только расти и расти.

Станьте аналитиком данных на Python
Подробнее

За 4 месяца Вы освоите Python и будете делать свою работу в несколько раз быстрее, соберёте и обработаете массивы данных, выполните сложные вычисления и построите отчеты за минуты.

Некоторые из главных навыков для аналитиков данных включают в себя:

  • Язык структурированных запросов (SQL)
  • Майкрософт Эксель
  • Критическое мышление
  • R или Python-статистическое программирование
  • Визуализация данных
  • Презентационные навыки
  • Машинное обучение

Ниже Вы найдете подробное описание 7 основных важных навыков для аналитика данных.

Основные навыки для аналитиков данных

1. SQL

SQL, или язык структурированных запросов, является вездесущим стандартным языком баз данных и, возможно, является наиболее важным навыком для аналитиков данных.

Язык часто считают «законченной» версией Excel; он может обрабатывать большие наборы данных, с которыми Excel просто не справляется. Практически каждой организации нужен кто-то, кто знает SQL — будь то для управления и хранения данных, для связи нескольких баз данных (например, тех, которые Amazon использует для рекомендации продуктов, которые могут вас заинтересовать), или для создания или изменения этих структур баз данных в целом.

Каждый месяц публикуются тысячи объявлений о вакансиях, требующих навыков SQL, а средняя зарплата для человека с продвинутыми навыками SQL составляет более 75 000 долларов.

Хотя даже нетехнические специалисты могут извлечь выгоду из изучения этого инструмента, если вы хотите работать с большими данными, изучение SQL — это первый шаг.

2. Microsoft Excel

Когда вы думаете об Excel, первое, что приходит на ум, — это, вероятно, электронная таблица, но этот инструмент дает гораздо больше возможностей для анализа.

Хотя такой язык программирования, как R или Python, лучше подходит для обработки большого набора данных, передовые методы Excel, такие как написание макросов и использование поиска VBA, все еще широко используются для небольших операций и более легкой и быстрой аналитики.

Если вы работаете в небольшой компании или стартапе, первая версия вашей базы данных может быть даже в Excel. На протяжении многих лет этот инструмент оставался основой для бизнеса в любой отрасли, поэтому его изучение просто необходимо.

К счастью, в Интернете имеется множество бесплатных ресурсов, которые помогут вам начать работу, а также классы анализа структурированных данных для тех, кто ищет более глубокое понимание инструмента.

3. Критическое мышление

Использование данных для поиска ответов на ваши вопросы означает, во-первых, выяснить, что спрашивать, что часто бывает довольно сложно. Чтобы преуспеть как аналитик, вы должны думать как аналитик.

Роль аналитика данных состоит в том, чтобы обнаруживать и синтезировать соединения, которые не всегда так ясны. Хотя эта способность в определенной степени является врожденной, есть ряд советов, которые помогут вам улучшить свои навыки критического мышления.

Например, задавая себе базовые вопросы о рассматриваемой проблеме, вы можете оставаться в тени при поиске решения, а не увлекаться объяснением, более сложным, чем нужно.

4. R или Python – Статистическое Программирование

Все, что может сделать Excel, R или Python сделают лучше и в 10 раз быстрее. Как и SQL, R и Python могут справиться с тем, что не умеет Excel.

Это мощные статистические языки программирования, используемые для расширенного анализа и прогнозного анализа больших наборов данных. И оба они являются отраслевым стандартом. Чтобы по-настоящему работать аналитиком данных, вам нужно выйти за пределы SQL и овладеть хотя бы одним из этих языков.

Так что же вы должны изучить?

И R, и Python имеют открытый исходный код и бесплатны, и работодатели, как правило, не заботятся о том, какие решения используют их сотрудники, если их анализ точен.

Однако, поскольку он был создан специально для аналитики, некоторые аналитики предпочитают R вместо Python для исследования наборов данных и проведения специального анализа.

Станьте аналитиком данных на Python
Подробнее

За 4 месяца Вы освоите Python и будете делать свою работу в несколько раз быстрее, соберёте и обработаете массивы данных, выполните сложные вычисления и построите отчеты за минуты.

5. Визуализация данных

Возможность рассказать убедительную историю с помощью данных крайне важна для того, чтобы донести свою точку зрения и поддержать аудиторию.

Если ваши результаты не могут быть легко и быстро идентифицированы, то вам будет трудно достучаться до других. По этой причине визуализация данных может иметь эффект «сделай или сломай», когда речь заходит о влиянии ваших данных.

Аналитики используют привлекательные, высококачественные диаграммы и графики, чтобы представить свои выводы в четкой и сжатой форме. Программное обеспечение для визуализации Tableau считается стандартным аналитическим инструментом, поскольку оно очень удобно для пользователя.

6. Навыки презентации

Навыки визуализации и представления данных идут рука об руку. Но представление не всегда естественно для всех, и это нормально! Даже опытные докладчики будут чувствовать, что их нервы иногда одерживают верх.

Как и во всем остальном, начните с практики, а затем попрактикуйтесь еще немного.

7. Машинное обучение

Поскольку искусственный интеллект и прогностическая аналитика являются двумя наиболее актуальными темами в области науки о данных, понимание машинного обучения было определено в качестве ключевого компонента инструментария аналитика.

Хотя не каждый аналитик работает с машинным обучением, важно знать инструменты и концепции, чтобы продвигаться вперед в этой области. Тем не менее, чтобы продвинуться в этой области, сначала вам нужно будет разбираться в своих навыках статистического программирования.

вернуться в меню ↑

Развитие ваших навыков

Улучшение ваших знаний в области анализа данных сегодня означает больше возможностей — и больше денег — для вас в будущем. Если вы серьезно относитесь к переходу в аналитическую карьеру, есть много способов развить эти семь навыков, чтобы помочь вам достичь своей цели.

То, как вы в конечном итоге решите отточить эти способности, будет зависеть от вашего прошлого опыта, времени и ресурсов, которые вы готовы посвятить, и ваших личных целей.

В начале, для начинающих аналитиков данных может быть полезно использовать книги и другие бесплатные ресурсы. Это может позволить новичкам лучше ознакомиться с терминологией и создать прочную основу для будущего развития.

Тем не менее, те, кто хочет сделать работу более рациональной, должны искать возможности получить навыки и навыки, необходимые для того, чтобы стать экспертом в области анализа данных.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0