Kas ir datu analītiķis? Alga, pienākumi, prasmes un karjeras ceļš

gada Pasaules ekonomikas forums Pārskats par darbu nākotni 2020 datu analītiķis uzskaitīja kā otro visstraujāk augošo darbu. Saskaņā ar Stikla durvis aplēses liecina, ka vidējā datu analītiķa alga ASV ir 71,228 XNUMX USD gadā. Dati ir jaunā eļļa. V. Edvards Demings, amerikāņu statistiķis un autors, teica: “Mēs paļaujamies uz Dievu. Visiem pārējiem ir jāienes dati.

Datiem ir milzīgs potenciāls, ko var izmantot biznesa izaugsmē un lēmumu pieņemšanā. Datu analīze attiecas uz manipulācijām ar datiem, lai iegūtu praktisku ieskatu. Tā kā dati turpina pieaugt eksponenciāli, palielinās arī vajadzība pēc kāda, kas varētu analizēt šos datus.

Kas ir datu analītiķis?

Datu analītiķis novēro datu modeļus un tendences un apraksta tos. Tie palīdz organizācijām noteikt iespējas un pieņemt uz datiem balstītus lēmumus. Datu analītiķis secina konkrētu notikumu cēloņus, un viņš to dara, veidojot pārskatus, informācijas paneļus, datu vizualizācijas un prezentācijas. Veselības aprūpē viņi analizē medicīniskos datus, lai uzlabotu slimnīcu biznesa pusi un pacientu aprūpi. Finanšu nozarē viņi iesaka investīciju plānus un biznesa stratēģijas, pamatojoties uz finanšu datiem.

Datu analītiķa darba apraksts

Datu analītiķiem ir daudz darāmā, sākot no datu vākšanas līdz rezultātu paziņošanai. Detalizēts datu analītiķa darba apraksts ir šāds:

Datu vākšana: Datu vākšana ir pirmais solis analītikas dzīves ciklā. Lielajās nozarēs, kur lomas un pienākumi ir skaidri definēti, datu analītiķi saņem datus no datu inženieriem. Pretējā gadījumā dati tiek iegūti no iekšējām datu bāzēm vai ārējiem avotiem.

Datu tīrīšana: Vairumā gadījumu dati nav tīri. Tajā ir trūkstošās vērtības, dublēti ieraksti un formatējuma neatbilstības. Pirms analīzes dati tiek iepriekš apstrādāti piemērotā formātā, kas paredzēts datu analīzei.

Datu analīze: Šajā darbībā datu analītiķis pēta datus, lai meklētu ieskatus, kas var būt noderīgi. Viņi veic statistikas testus un vizualizē atsevišķu mainīgo sadalījumu un attiecības starp vairākiem mainīgajiem. Viņi aplūko datus no dažādām perspektīvām, izmantojot dažādus statistikas, vizualizācijas un biznesa informācijas (BI) rīkus un diagrammas, lai iegūtu dziļāku ieskatu.

Datu interpretācija: Datu interpretācija attiecas uz konstatējumu un rezultātu dokumentēšanu biznesa problēmas kontekstā. Šajā solī datu analītiķis atbild uz kritiskiem jautājumiem un nonāk pie attiecīgiem secinājumiem.

Ieskatu paziņošana: Visbeidzot, datu analītiķis dalās galvenajos atklājumos ar komandu, tostarp vadību un ieinteresētajām personām. Balstoties uz rezultātiem, datu analītiķis ierosina stratēģijas, tostarp jaunu iespēju noteikšanu, darbības efektivitātes uzlabošanu, mārketinga kampaņu uzlabošanu utt. Ieskati tiek kopīgoti, izmantojot pārskatus, prezentācijas, informācijas paneļus un vizualizācijas.

Kā kļūt par datu analītiķi?

Programmēšanas prasmes: Programmēšana ir vissvarīgākā datu analītiķu tehniskā prasme. Datu analītiķim ir jābūt pienācīgām zināšanām par SQL (secības vaicājumu valodu), lai ievietotu, izvilktu un atjauninātu datus relāciju datu bāzē. Kandidātam ir jābūt kvalificētam Pitons vai R.

Statistika: Statistika ir nepieciešama, lai pētītu, analizētu, vizualizētu un interpretētu datus, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus. Daudzām datu vizualizācijas metodēm ir nepieciešama stabila statistikas izpratne. Piemēram, lai izveidotu izkliedes diagrammu, ir jāsaprot regresija un korelācija, un lodziņam ir jāsaprot centrālās tendences un izkliedes mērījumi.

Datu vizualizācijas prasmes: Attēls ir tūkstoš vārdu vērts. Datu analītiķi izmanto vizualizācijas, lai sniegtu informāciju savai komandai un netehniskajām ieinteresētajām personām. Viņi izmanto darbarīki piemēram, PowerBI, Tableau, Excel un python bibliotēkas, piemēram, Matplotlib un Seaborn, lai veiktu vizualizācijas. Pastāv dažādas diagrammas, taču, lai nodotu vēstījumu, ir jāizvēlas pareizais stils.

Mīkstās prasmes: Komunikācija ir vissvarīgākā datu analītiķu mīkstā prasme. Efektīva galveno atziņu paziņošana tehniskajai komandai un ieinteresētajām personām var palīdzēt uzņēmumam mainīt savu stratēģiju. Datu analītiķim vajadzētu būt labam prezentācijai un pievērst uzmanību detaļām, lai izteiktu savu viedokli. Viņiem vajadzētu būt kritiskai domāšanai un radošumam, lai redzētu datus no vairākiem skatpunktiem. Datu analītiķim ir jābūt problēmu risināšanas un projektu vadības prasmēm, lai efektīvi atbildētu uz ieinteresēto personu un darba devēju uzdotajiem jautājumiem un pabeigtu projektu.

Daudzas Edtech platformas māca prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par datu analītiķi. Reģistrēšanās atbilstošā sertifikātā palīdzēs apgūt prasmes un palielināt savu uzticamību kā ekspertam. Varat papildināt savas zināšanas, pielietojot iegūtās prasmes reālās dzīves datu kopās. Šo projektu efektīva prezentācija un dokumentēšana palīdzēs jums veikt pirmo datu analīzes darbu.

Karjeras ceļi datu analītiķiem

Datu analīze ir daudzveidīga joma, un tai ir vairākas darba lomas analītikas nozarē, kas ir šādas:

• Biznesa analītiķis
• Operāciju analītiķis
• Finanšu analītiķis
• Mārketinga analītiķis
• Riska analītiķis

Atkarībā no jūsu prasmēm, interesēm un pieredzes jūs varat turpināt karjeru jebkurā no iepriekš minētajām lomām. Datu analītiķu karjeras ceļi ietver arī kļūšanu par vecākajiem analītiķiem, pāreju uz datu zinātniekiem vai virzību uz vadības amatiem.

Datu analītiķi aktualizē neapstrādātu datu potenciālu, izmantojot statistikas metodes un vizualizācijas rīkus. Turklāt daudzas darba lomas datu analīzes paspārnē turpinās pieaugt līdz nākamajai desmitgadei.

Vai vēlaties vairāk ar AI saistīta satura? Apmeklējums apvienoties.ai.