Tartalom

• Mit csinál egy adatelemző?
• Adatforrások és szerepek
• Mi a különbség az adatelemző és az adattudós között?
• Készségek, képesítések és eszközök
• Excel
• SQL

Az adatanalitikus megélhetés céljából manipulálja az adatokat. Egy olyan korban, amikor a vállalatok egyre inkább támaszkodnak a folyamatosan bővülő adatkészletekre, ez fontosabb készség, mint valaha. Ez is nagyon igényes.

A jövőbeli munkaerőpiac egyik fő mozgatórugója a tárgyak internete (IoT), amely az otthoni összes eszközére utal, az internethez csatlakoztatva. Az intelligens csomópontok, izzók és hűtőszekrények óriási mennyiségű adatot hoznak létre a vállalatok számára, hogy együtt dolgozzanak (jobb vagy rosszabb), és az adatelemzés hatalmas szerepet fog játszani ebben az iparágban, a Foote Partners technológiai elemző cég szerint.

Ha olyan jövőképes munkavonalat keresi, nagyszerű lehetőségekkel, amelyek otthona valószínűleg élvezhető, akkor az adatanalitikussá válhat. Vessen egy pillantást a tanuláshoz szükséges készségekre és az indulás módjára.

Mit csinál egy adatelemző?

Az adatelemző olyan személy, aki „hasznos betekintést” von le a nagy adatkészletekből. Ez azt jelenti, hogy a számokat egyszerű angolra kell fordítani. Jelentéseket és vizualizációkat készíthetnek ezen információk megjelenítéséhez, valamint a hasznos összefüggések vagy trendek megjelenítéséhez. A vállalatok ezt követően felhasználhatják döntéseik megismerésére.

Az adatanalitikusok egyetlen szervezeten belül dolgozhatnak, vagy ügynökségek részeként számos ügyfelet is felvehetnek.

A marketing szempontjából az adatelemzők meg tudják határozni az X terméket vásárló ügyfelek nagy részét női pszichológiai hallgatók körében. Aztán javasolhatják, hogy az ügyfél a jövőbeli marketinggel jobban célozza ezt a demográfiai célt. Alternatív megoldásként észrevehet egy tendenciát, amely azt mutatja, hogy egyre több férfi kezd érdeklődni a termék iránt. Ez is olyan dolog, amelyet a vállalkozás kihasználhat. Úgy találhatják, hogy ez olyan demográfiai helyzet, amelyre a verseny jelenleg nem alkalmas.

Az adatok elemzője a számokat egyszerű angolra fordítja

További gyakorlati példa a Forecastwatch.com, amely több ezer különféle jelentésből gyűjti az előrejelzéseket, és összehasonlítja azt a tényleges emberi jelentésekkel, hogy milyen volt az időjárás. Ezen információk felhasználásával az előrejelzők tovább finomíthatják és továbbfejleszthetik modelleiket.

Adatforrások és szerepek

Ezek az adatkészletek számos különféle forrásból származhatnak: értékesítési statisztikák, hűségkártyák, felhasználói fiókok, vásárlói visszajelzések, alkalmazások és szoftverek, webhelyforgalmi elemzések, piaci kutatások, laboratóriumi vizsgálatok és még sok más.

E munka nagy része beszámolók készítésével jár, amelyek betekintést és tendenciákat nyújtanak a vezetés számára. Az adatelemzőktől azt is megkövetelik, hogy az adatokat „beszélik”, ha több forrásból gyűjtik azokat. A hibás adatok eltávolításához szükség lehet rájuk (tisztítás). Még néha felkérhetik őket, hogy „masszálják” az adatokat, hogy egy kicsit jobban alkalmazhatóvá váljanak a szervezet céljain!

Ez izgalmas és kifizetődő munka lehet, és intelligens adatközpontú betekintés alapján elősegítheti a vállalat irányítását. Ugyanakkor ez is nagyon unalmas munkavégzés, csak néhány lépést távolíthat el az adatbevitelből. Egyetlen táblázat kezelése a legtöbb ember számára nem jelent kihívást vagy jutalmat. A szerepe a szervezettől és a benne lévő helyétől függ.

Mi a különbség az adatelemző és az adattudós között?

Az értelmezés egyik hasznos megkülönböztetése az adattudós és az elemző közötti különbség. A vonal kissé elmosódott lehet, ám általában az adattudósok inkább a gépi tanulással és a prediktív modellezéssel foglalkoznak. Adatokat használnak előrejelzések készítésére a jövőről, és általában erősebb háttérrel rendelkeznek a matematika, a statisztika és a számítógépes kódolás területén.

Az adattudósok az AI-vel és a gépi tanulással is foglalkoznak. A gépi tanulás alapvetően egy nagyobb, automatizált verziója annak, amit egy elemző végez, olyan algoritmusokkal, amelyek gigantikus adatkészletekben keresnek mintákat, hogy végül megtanuljanak a kép egyes elemeinek azonosítását, a természetes emberi nyelv észlelését vagy döntések a reklámról. Adattudósként írhat kódot Python és SQL formátumban, hogy segítsen ezeknek az adatoknak a letöltésében és felhasználásában.

Olvass tovább: Felhő AutoML Vision: Tanítsa meg saját gépi tanulási modelljét

Az adatanalitikus átlagos fizetése 64,975 dollár évente, a Tõs.com szerint, míg az adattudósok átlagos fizetése 120 730 dollár.

Ha adattudósnak kíván lenni, és élvonalbeli gépi tanulási algoritmusokkal kíván dolgozni, nagyszerű kezdőpont a Machine Learning és az Data Science tanúsító csomag.

Készségek, képesítések és eszközök

Bár nem elengedhetetlen, az alábbi elem bármelyikében szerzett fokozat hasznos lehet az elemző számára:

• Matematika
• Számítástechnika
• Statisztika
• Közgazdaságtan
• Üzleti

Számos speciális készség szintén nagyon hasznos, és mindenképpen érdemes továbbfejleszteni. Szerencsére a web mostantól megkönnyíti a készségek és igazolások otthonról történő megszerzését, mint valaha. Az Udemy szinte minden olyan készséghez hasznos tanfolyamokat kínál, amelyek elemzőként szükségesek lehetnek a legtöbb esetben 20 dollárnál kevesebb elemre. Íme, amit jó lenne tudni.

Excel

Nem elbűvölő, de sok adatanalitikus sok időt tölt az Excel-en, táblázatok készítésében és egyenletek kidolgozásában. Interjúba való belépéskor vagy rövid távú koncertre jelentkezéskor valószínűleg előzetesen fel kell mutatnia az Excel készségeit. Tehát kefe fel!

Próbálja ki az Udemy tanfolyamot: Microsoft Excel - Excel kezdőtől haladóig.

SQL

Az SQL a Structure Query Language (Strukturális lekérdezési nyelv) kifejezést jelenti, és deklaratív nyelvet jelent az adatbázis létrehozásához és az adatok beolvasásához. Ha megpróbál adatokat beszerezni egy webhely bizonyos felhasználóitól, akkor valószínűleg ezt úgy fogja megtenni, hogy egy kiszolgálón tárolt adatbázissal beszél SQL használatával. Az SQL eleinte félelmetesnek tűnik, de elég könnyű ahhoz, hogy körülvegye a fejét, és rendkívül nagy teljesítményű is lehet, ha ezt megteszi.

Próbálja ki az Udemy tanfolyamot: A teljes SQL Bootcamp.