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

Světové ekonomické fórum ve zprávě o budoucnosti práce z roku 2020 uvedl, že data analyst je druhou nejrychleji rostoucí pracovní pozicí. Podle odhadu Glassdoor je medián mzdy data analysta v USA 71 228 dolarů ročně. Data jsou novým olejem. Americký statistik a autor W. Edwards Deming řekl, že „V Boha věříme, všichni ostatní musí přinést data.“

Data mají obrovský potenciál, který lze využít pro růst podnikání a rozhodování. Data analýza se týká manipulace 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 analyst pozoruje vzorce a trendy v datech a popisuje je. Pomáhá organizacím identifikovat příležitosti a činit rozhodnutí založená na datech. Data Analyst odvozuje příčiny konkrétních událostí a to tak, že vytváří zprávy, dashboardy, datové visualizace a prezentace. Ve zdravotnictví analyzují lékařská data, aby zlepšili obchodní stránku nemocnic a péči o pacienty. V sektoru financí navrhují investiční plány a obchodní strategie na základě finančních dat.

Popis práce Data Analysta

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

Shromažďování dat: Shromažďování dat je prvním krokem v životním cyklu analýzy. Ve velkých odvětvích, kde jsou jasně definovány role a odpovědnosti, data analysti dostávají data od inženýrů dat. 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 zpracována do vhodného formátu určeného pro analýzu dat.

Analýza dat: V tomto kroku data analyst studuje data, aby získal poznatky, 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, vizualizačních a obchodních inteligentních (BI) nástrojů a grafů, aby získal hlubší poznatky.

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

Komunikace poznatků: Nakonec data analyst sdílí klíčová zjištění s týmem, včetně managementu a stakeholderů. Na základě výsledků navrhuje 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 Analystem?

Programovací dovednosti: Programování je nejvýznamnější technickou dovedností pro data analytiky. Data analyst by měl mít dostatečné znalosti SQL (Sequenced Query Language), aby vkládal, extrahoval a aktualizoval data v relační databázi. Kandidát by měl být také zdatný v Pythonu nebo R.

Statistika: Statistika je vyžadována pro studium, analýzu, visualizaci a interpretaci dat, aby se mohli činit informovaná rozhodnutí. Mnoho technik vizualizace dat vyžaduje pevné pochopení statistiky. Například vytváření scatter plotu vyžaduje pochopení regrese a korelace, a box plot vyžaduje pochopení opatření centrální tendence a disperze.

Dovednosti vizualizace dat: Obrázek je lepší než tisíc slov. Data Analysti používají vizualizace, aby prezentovali informace svému týmu a netechnickým stakeholderům. Používají nástroje jako PowerBI, Tableau, Excel a pythonové knihovny jako Matplotlib a Seaborn, aby vytvářeli vizualizace. Existuje mnoho různých grafů, ale výběr správného stylu je nezbytný pro přenos zprávy.

Měkké dovednosti: Komunikace je nejvýznamnější měkkou dovedností pro data analytiky. Účinná komunikace klíčových poznatků týmu a stakeholderům může pomoci podniku změnit svou strategii. Data analyst by měl mít dobré prezentační dovednosti a pozornost k detailům, aby mohl sdělit svůj názor. Měli by mít také kritické myšlení a kreativitu, aby mohli vidět data z různých perspektiv. Data analyst potřebuje mít také dovednosti řešení problémů a projektového managementu, aby mohli účinně zodpovědět otázky, které klade tým a zaměstnavatel, a dokončit 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 svou důvěryhodnost jako odborníka. Můžete dále rozvinout své odbornosti aplikací získaných dovedností na reálná data. Účinná prezentace a dokumentace těchto projektů vám pomůže získat první práci v oblasti datové analýzy.

Kariérní cesty pro Data Analytiky

Data analytika je rozmanitý obor 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 těchto rolí. Kariérní cesty pro Data Analytiky také zahrnují stát se seniorními analytiky, přechod na pozici data scientista nebo postup do manažerských rolí.

Data analytici využívají potenciál syrových dat pomocí statistických metod a vizualizačních nástrojů. Navíc mnoho pracovních rolí pod datovou analytikou bude dále růst do příštího desetiletí.

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