Kim jest analityk danych? Wynagrodzenie, obowiązki i plan działania, aby stać się jednym

Analityk danych to osoba, która gromadzi, wstępnie przetwarza i analizuje dane, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu decyzji opartych na danych. Analityka danych jest modnym hasłem na rynku pracy już od jakiegoś czasu, ale dziś jest jednym z nich najszybciej rosnące Role zawodowe. Co więcej, według danych mediana wynagrodzenia analityka danych wynosi 125,891 XNUMX dolarów rocznie Glassdoor.

Ale czym jest nauka o danych? Obserwacja i eksperymentowanie to nauka. Obserwowanie ukrytych wzorców w danych i eksperymentowanie z różnymi technikami uczenia maszynowego i statystycznymi w celu opracowania strategii opartej na danych nazywa się nauką o danych.

Na tym blogu poznamy role i obowiązki analityka danych, plan działania, aby nim zostać, a także najważniejsze różnice między analitykiem danych a analitykiem danych.

Obowiązki analityka danych

Obowiązki analityka danych mogą się różnić w zależności od organizacji, w zależności od jej celów, strategii dotyczącej danych i wielkości organizacji. Obowiązki na co dzień są następujące:

• Zbieraj i wstępnie przetwarzaj dane
• Analizuj dane, aby znaleźć ukryte wzorce
• Twórz algorytmy i modele danych
• Wykorzystaj uczenie maszynowe do prognozowania trendów
• Komunikuj wyniki z zespołem i interesariuszami
• Współpraca z inżynierami oprogramowania w celu wdrożenia modelu do produkcji
• Bądź na bieżąco z najnowszymi technologiami i metodami w ekosystemie nauki o danych

Jak zostać naukowcem danych?

Licencjat

Licencjat z informatyki jest dobrą podstawą do zostania analitykiem danych. Zapoznasz się z zasadami programowania i inżynierii oprogramowania. Licencjat ze statystyki lub fizyki może również stanowić dobrą podstawę.

Naucz się umiejętności

Programowanie

Zgodnie z jednym z analiza z 15,000 77 ofert pracy w dziedzinie analityki danych, 59% ofert pracy w dziedzinie analityki danych wymieniło język Python, a 101% wymieniło język SQL jako umiejętność wymaganą do ubiegania się o to stanowisko. Dlatego nauka Pythona i SQL jest absolutną koniecznością. Po nauczeniu się programowania XNUMX musisz zdobyć wiedzę w zakresie bibliotek i frameworków Machine Learning, które są następujące:

• Odrętwiały
• Pandy
• SciPy
• Nauka Scikitu
• Tensorflow/PyTorch

Wizualizacja danych

Nasze procesy mózgowe wizualny informacji 60,000 XNUMX razy szybciej niż informacje pisane. Prezentowanie wniosków uzyskanych z analizy danych za pomocą dashboardów nazywa się wizualizacją danych. W wizualizacji danych badacze danych używają odpowiednich wykresów, aby przekazać informacje interesariuszom i zespołowi. Do wizualizacji danych wystarczająca jest znajomość któregokolwiek z poniższych narzędzi:

• Żywy obraz
• Power BI
• telewidz

Nauczanie maszynowe

Ten krok sąsiaduje z programowaniem. Zrozumienie uczenie maszynowe jest potrzebne do przewidywania przyszłych trendów na niewidocznym zbiorze danych. Podstawowe pojęcia ML, które każdy analityk danych musi znać, są następujące:

• Uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru, wykrywanie anomalii, redukcja wymiarowości i grupowanie
• Inżynieria funkcji
• Ocena i wybór modelu
• Metody zespołowe
• głęboki Learning

Wiele EdTechów platformy i kursy uczyć wyżej wymienionych umiejętności technicznych niezbędnych do zostania analitykiem danych.

Big Data

Duże dane, duży biznes. W 1 na 5 ofert pracy oczekuje się, że kandydaci będą posiadać umiejętności obsługi dużych zbiorów danych. Do przetwarzania dużych zbiorów danych wymagana jest znajomość frameworków Spark i Hadoop.

Twórz projekty portfelowe

Po ukończeniu planu nauczania analityka danych nadszedł czas, aby zastosować swoją wiedzę w praktyce, tworząc projekty związane z analizą danych. Realizuj projekty oparte na wartościach, rozwiązując problemy. Najlepszym sposobem na rozpoczęcie jest znalezienie rzeczywistych danych za pośrednictwem Kaggle lub innych wiarygodnych źródeł.

Następnie zastosuj cały cykl życia analityki danych, który obejmuje: przetwarzanie wstępne, analizę, modelowanie, ocenę i wreszcie wdrożenie w swoim projekcie. Opowiedz historię swojego projektu, pisząc na blogu o osiągniętych wynikach. Jeśli zaczynasz, ta aktywność może zastąpić doświadczenie zawodowe.

Umiejętności miękkie

Aby zostać analitykiem danych, umiejętności miękkie są równie ważne jak umiejętności techniczne. Analitycy zajmujący się danymi powinni być w stanie skutecznie przekazywać koncepcje techniczne zainteresowanym stronom. Aby tworzyć innowacyjne rozwiązania w zakresie danych, niezbędne jest rozwiązywanie problemów i kreatywność. Analitycy danych współpracują z analitykami danych, inżynierami danych i inżynierami oprogramowania; dlatego konieczna jest współpraca i praca zespołowa.

Praca na poziomie podstawowym

Podjęcie pracy na poziomie podstawowym w analityce danych może być doskonałym krokiem do zostania analitykiem danych. W tym celu wspomnienie o projektach portfelowych w CV może pomóc Ci wyróżnić się na tle pracodawców. W miarę zdobywania doświadczenia i umiejętności możesz przejść na rolę analityka danych.

Analityk danych a analityk danych: jaka jest różnica?

Analitycy danych i analitycy danych mogą wydawać się podobni. Mimo to istnieją istotne różnice między tymi dwiema rolami, które są następujące:

Całkowita ilość utworzonych, wykorzystanych i przechwyconych danych wynosiła około 64 zettabajtów 2020i przewiduje się, że do 181 r. osiągnie 2025 zettabajtów. Aby w pełni wykorzystać potencjał tak ogromnych danych, potrzebujemy analityków danych. Analityk danych analizuje dane i dostarcza rozwiązania oparte na danych. Naukowcy zajmujący się danymi powinni na bieżąco poznawać najnowocześniejsze metody i narzędzia badawcze, aby zapewnić jak największą wartość.

Chcesz więcej treści związanych z nauką o danych? Odwiedzać zjednoczyć.ai