Как стать аналитиком данных в США? Полное руководство

Анализ данных — это притчей во языцех и, несомненно, самая востребованная профессия в 2021 году. Поскольку так много людей начали обсуждать преимущества профессии аналитика данных, молодежь захотела узнать больше об этой области. Если вы новичок в python и науке о данных, программы upGrad по науке о данных определенно помогут вам глубже погрузиться в мир данных и аналитики.

Как и в любой другой профессии, существует набор навыков, которые необходимо приобрести, чтобы начать свою карьеру, поэтому давайте рассмотрим все, что вам следует знать, прежде чем отправиться на путь становления аналитиком данных. Мы здесь, чтобы ответить на все ваши вопросы и дать вам целостный взгляд на этот профиль работы. Примите взвешенное решение, просмотрев эту статью, наполненную информацией об анализе данных.

Роль аналитика данных

Компании нанимают аналитиков данных для сбора, обработки и анализа больших наборов данных. Эти специалисты являются привратниками организации, которые помогают заинтересованным сторонам понимать данные для принятия бизнес-решений. С помощью анализа данных можно выявить несколько фактов и тенденций. Они увеличивают прибыль компании, решая проблемы и отвечая на вопросы посредством оценки данных. Итак, сформировав вывод из данных, они готовят отчет об их анализе и представляют его руководству.

Описание работы

Аналитик данных отвечает за обслуживание и проектирование баз данных и систем для различных отделов, создание информационных панелей, программирование, использование таких инструментов, как Tableau и программное обеспечение для бизнес-аналитики. Большинство аналитиков данных сотрудничают с руководством, ИТ-командами или специалистами по данным, чтобы собирать или очищать данные для бизнес-понимания или выявления тенденций.

Обязанности аналитика данных

Аналитик данных отвечает за обслуживание баз данных и систем данных, что также включает в себя исправление любых ошибок в кодах и других проблем. Они реорганизуют данные из первичных и вторичных источников, чтобы сделать их более удобочитаемыми. Аналитики данных используют статистические инструменты для понимания данных и обращают внимание на тенденции или закономерности, которые могут быть полезны для компании. Кроме того, они также сотрудничают с людьми, разрабатывают новые политики управления данными и предлагают модификации системы.

Шаги к анализу данных

Если вам интересно, как стать аналитиком данных? Выполните приведенные ниже шаги, чтобы получить более четкое представление о том, подходит ли вам это карьерный путь.

• Первое, что вам нужно, чтобы рассматривать анализ данных как свою карьеру, — это степень в области математики, статистики, компьютерных наук или других эквивалентных областей. Тем не менее, вы можете даже выйти на поле со степенью бакалавра / магистра в других дисциплинах, таких как психология, экономика и т. д.
• Получите навыки, необходимые для работы по анализу данных. Вы узнаете больше об этих навыках в будущем.
• Жизненно важно иметь доказательства своих навыков. Итак, подумайте об обучении у источника, который предоставляет сертификацию, или о выполнении нескольких проектов, которые вы можете использовать в своем портфолио.
• Как новичок в этой области, вам нужно получить первую работу, чтобы совершить прорыв. Начните поиск работы аналитика данных начального уровня, как только вы завершите учебную часть.
• Наконец, получите степень магистра в области анализа данных, чтобы вывести свою карьеру на новый уровень. Степень магистра обещает лучшие возможности трудоустройства и более высокую оплату.

Квалификация и навыки, необходимые для аналитиков данных

1. Языки программирования

Языки программирования используются при анализе данных для визуализации данных, статистического анализа, сбора и очистки данных. Два наиболее распространенных языка программирования, известных аналитикам данных, — это SAS и R. Существует множество учебных курсов, видеороликов на Youtube и курсов, которые помогут вам овладеть этими языками.

2. Визуализация данных

Важнейшей частью анализа данных является визуализация данных, где вы должны знать об использовании правильных диаграмм и масштабов для вашей аудитории. Этот навык развивается со временем, и вы можете считать себя успешным только тогда, когда все, включая нетехнический персонал, понимают полученные вами данные.

3. Очистка данных, майнинг и обработка

Иногда аналитику данных необходимо очистить данные и обработать их все с помощью языка программирования. Такие сценарии возникают, когда профессионалу необходимо собрать неструктурированные данные, не хранящиеся аккуратно в базе данных.

4. Языки запросов к базе данных

Аналитики данных должны обладать прочными знаниями в области запроса знаний, необходимых в данной области. Таким образом, аналитики данных используют некоторые из наиболее распространенных языков — SQL и другие варианты, такие как PL/SQL, PostgreSQL и T-SQL.

5. Базы данных SQL

Аналитик данных извлекает информацию из разных таблиц с помощью хранилища данных, которое помогает в анализе. SQL — одна из таких баз данных, которая является реляционной и включает структурированные данные.

6. Хранилище данных

Хранилища данных используются вместе с языками запросов для поиска данных и управления ими. Аналитики данных создают эти хранилища данных, используя несколько источников, и они обычно работают в бэкэнд-отделе.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

7. Машинное обучение

Несмотря на то, что машинное обучение не является ожидаемым навыком для большинства профессий аналитика данных, это отличный навык, который нужно иметь в своем арсенале. Если аналитик данных хорошо разбирается в машинном обучении, он становится очень ценным профессионалом.

8. Коммуникативные навыки

Как компания получит пользу от ваших навыков, если вы отлично разбираетесь в программировании, создании отчетов и анализе данных, но не можете передать свои выводы? Таким образом, эффективная и плавная коммуникация является важным навыком для аналитиков данных, поскольку вы должны объяснять свои данные.

9. Критическое и творческое мышление

Аналитик данных должен представлять данные и факты и задавать новые вопросы, чтобы улучшить понимание компании. Таким образом, аналитическое и творческое мышление становится необходимым для анализа данных и обдумывания творческих перспектив.

Инструменты анализа данных

• Tableau : этот инструмент удобен для агрегирования и анализа данных. Он помогает аналитикам данных, создавая разные информационные панели для всех, а также создавая визуализации.
• Github : если вы не участвуете в сертифицированной программе и вам нужен действительный метод, чтобы доказать свои способности. Создание нескольких проектов на Github поможет вам составить портфолио, потому что это платформа, которая помогает создавать проекты и делиться ими.
• AWS S3 : сервисы облачных вычислений развиваются, и одним из них является AWS (веб-сервис Amazon). Аналитики данных используют это для хранения и извлечения больших объемов данных.
• Google Analytics : GA или Google Analytics ориентированы на клиента, где аналитики данных могут легко понять данные клиентов. Эти наборы данных помогают улучшить призыв к действию (CTA) на целевых страницах.
• Сетевая система Jupyter: блокнот Jupyter используется для тестирования и запуска кода аналитиками данных. Люди без технического образования предпочитают более простую версию Jupyter из-за функции уценки.

Перспективы работы

Изменения — единственная константа, и все аналитики данных должны быть готовы к изменениям, потому что их роли с каждым днем ​​становятся все более продвинутыми. Опытный аналитик данных превращается из аналитика данных в специалиста по данным.

Аналитик маркетинговых исследований и аналитик управления — две профессии, которые вырастут на 18% и 11% соответственно. Роль аналитика данных становится жизненно важной во всех отраслях промышленности, что делает их неотъемлемой частью организаций. Поскольку компании и частные лица продолжают накапливать данные, спрос на аналитиков данных в ближайшие годы будет продолжать расти. Ожидается, что к 2026 году мировой рынок аналитики данных будет расти в среднем на 28,9% , а выручка составит 132 903,8 млн долларов США.

Заключение

Аналитик данных сегодня является одной из самых высокооплачиваемых профессий, и на этих специалистов есть спрос во всем мире. Это идеальное время, чтобы стать аналитиком данных, потому что компании строго нанимают этих людей, чтобы увеличить свою прибыль. Если у вас есть все необходимые навыки и квалификация, вам никогда не придется беспокоиться о таких вопросах, как «как получить работу аналитика данных?» или «как я могу начать работать аналитиком данных?» потому что предложения постучатся к вам на порог! После получения степени бакалавра и выхода на рынок труда вам следует записаться на курс MSc Data Science. Это даст вам преимущество перед современниками и откроет новые возможности. Магистр наук о данных Ливерпульского университета Джона Мура или профессиональная сертификационная программа по науке о данных для принятия бизнес-решений — два превосходных варианта для соискателей, которые хотят повысить свою квалификацию, продолжая выполнять свои профессиональные обязательства.