Co je Data Analyst? Mzda, odpovědnosti, dovednosti a kariérní cesta

Světové ekonomické fórum ve zprávě Future of Jobs Report 2020 uvedlo data analytika jako druhou nejrychleji rostoucí práci. Podle odhadu Glassdoor je medián mzdy data analytika 71 228 dolarů ročně ve Spojených státech. Data jsou novým olejem. W. Edwards Deming, americký statistik a autor, řekl, že „V Boha věříme. Všichni ostatní musí přinést data.“

Data mají obrovský potenciál, který lze využít pro růst podniků a rozhodování. Analýza dat spočívá v manipulaci s daty za účelem získání akčních poznatků. Jak data dále rostou exponenciálně, roste také potřeba někoho, kdo je může analyzovat.

Co je Data Analyst?

Data analytik pozoruje vzorce a trendy v datech a popisuje je. Pomáhá organizacím identifikovat příležitosti a činit rozhodnutí založená na datech. Data analytik odvozuje příčiny konkrétních událostí a to tak, že vytváří zprávy, dashboardy, datové visualizace a prezentace. Ve zdravotnictví analyzuje lékařská data za účelem zlepšení obchodního prostředí nemocnic a péče o pacienty. V finančním sektoru navrhuje investiční plány a obchodní strategie na základě finančních dat.

Popis práce Data Analytika

Data analytici mají mnoho úkolů, od shromažďování dat až po komunikaci výsledků. Podrobný popis práce data analytika je následující:

Shromažďování dat: Shromažďování dat je prvním krokem v životním cyklu analytiky. Ve velkých odvětvích, kde jsou jasně definovány role a odpovědnosti, data analytici dostávají data od data inženýrů. Jinak jsou data získávána z interních databází nebo externích zdrojů.

Čištění dat: Ve většině případů nejsou data čista. Obsahují chybějící hodnoty, duplikované záznamy a nekonzistentní formátování. Před analýzou jsou data předzpracována do vhodného formátu určeného pro analýzu dat.

Analýza dat: V tomto kroku data analytik studuje data za účelem získání poznatků, které mohou být užitečné. Provádí statistické testy a visualizuje distribuci jednotlivých proměnných a vztahů mezi několika proměnnými. Podívá se na data z různých perspektiv pomocí různých statistických, visualizačních a obchodních inteligentních (BI) nástrojů a grafů, aby získal hlubší poznatky.

Interpretace dat: Interpretace dat se týká dokumentování zjištění a výsledků v kontextu obchodního problému. V tomto kroku data analytik odpovídá na kritické otázky a dospěje k relevantním závěrům.

Komunikace poznatků: Nakonec data analytik sdílí klíčová zjištění s týmem, včetně managementu a stakeholderů. Na základě výsledků navrhuje data analytik strategie, včetně identifikace nových příležitostí, zlepšení provozní efektivity, zlepšení marketingových kampaní atd. Poznatky jsou sdíleny prostřednictvím zpráv, prezentací, dashboardů a visualizací.

Jak se stát Data Analytikem?

Programovací dovednosti: Programování je nejdůležitější technickou dovedností pro data analytiky. Data analytik by měl mít dostatečné znalosti SQL (Sequenced Query Language) pro vkládání, extrahování a aktualizaci dat v relačních databázích. Kandidát by měl být proficientní v Pythonu nebo R.

Statistika: Statistika je vyžadována pro studium, analýzu, visualizaci a interpretaci dat za účelem činěných informovaných rozhodnutí. Mnoho technik datové visualizace vyžaduje pevné pochopení statistiky. Například vytváření scatter plotu vyžaduje pochopení regrese a korelace, a box plot vyžaduje pochopení měr centrální tendence a disperze.

Dovednosti datové visualizace: Obrázek stojí za tisíc slov. Data analytici používají visualizace k prezentaci informací svému týmu a netechnickým stakeholderům. Používají nástroje jako PowerBI, Tableau, Excel a pythonové knihovny jako Matplotlib a Seaborn k vytváření visualizací. Existuje mnoho různých typů grafů, ale výběr správného stylu je nezbytný pro sdělení zprávy.

Měkké dovednosti: Komunikace je nejkritičtější měkkou dovedností pro data analytiky. Účinná komunikace klíčových poznatků technickému týmu a stakeholderům může pomoci podniku upravit svou strategii. Data analytik by měl mít dobré prezentační dovednosti a pozornost k detailu, aby mohl sdělit svůj bod. Měli by mít kritické myšlení a kreativitu, aby mohli vidět data z více perspektiv. Data analytik potřebuje mít analytické a projektové manažerské dovednosti, aby účinně odpověděl na otázky položené stakeholdery a zaměstnavateli a dokončil projekt.

Mnoho Edtech platforem učí dovednosti nezbytné pro to, aby se stal data analytikem. Zápis do příslušných certifikací vám pomůže naučit se dovednosti a zvýšit vaši důvěryhodnost jako odborníka. Můžete dále prohloubit své odborné znalosti aplikací získaných dovedností na reálná data. Účinná prezentace a dokumentace těchto projektů vám pomohou získat vaši první práci v oblasti datové analytiky.

Kariérní cesty pro Data Analytiky

Data analytika je rozmanitým oborem a má mnoho pracovních rolí v analytickém průmyslu, které jsou následující:

• Business Analyst
• Operations Analyst
• Financial Analyst
• Marketing Analyst
• Risk Analyst

V závislosti na vašich dovednostech, zájmu a zkušenostech můžete sledovat kariéru v některé z výše uvedených rolí. Kariérní cesty pro data analytiky také zahrnují seniorní analytiky, přechod na data science nebo pokročilé manažerské role.

Data analytici realizují potenciál surových dat pomocí statistických metod a visualizačních nástrojů. Navíc mnoho pracovních rolí pod datovou analytikou bude dále růst až do příští dekády.

Chcete více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí? Navštivte unite.ai.