Ce face un analist de date zilnic?

În era digitală, datele joacă un rol semnificativ în a ajuta organizațiile să ia decizii informate și să stimuleze creșterea. Deci, ce face un analist de date zilnic?

Responsabilitățile de zi cu zi ale unui analist de date includ colectarea, curățarea și validarea datelor din diverse surse, cum ar fi realizarea de sondaje sau utilizarea tehnicilor de scraping web.

În cele din urmă, munca unui analist de date permite organizațiilor să facă recomandări și decizii bazate pe date care contribuie la succesul general al afacerii.

În acest articol, vom arunca o privire asupra responsabilităților zilnice ale analiștilor de date, abilităților și instrumentelor pentru job , provocările în carieră și oportunitățile de creștere.

Să mergem!

Datele sunt din ce în ce mai importante pentru firmele din era digitală, deoarece ajută la luarea deciziilor și promovează creșterea. Deci, ce face de fapt un analist de date toată ziua?

În fiecare zi, un analist de date trebuie să colecteze, să curețe și să valideze date dintr-o varietate de surse, inclusiv realizarea de sondaje sau utilizarea metodelor de scraping web.

În cele din urmă, munca unui analist de date ajută organizațiile să facă recomandări și decizii care sunt susținute de date și contribuie la succesul general al afacerii.

În acest articol vor fi acoperite sarcinile zilnice ale analiștilor de date, abilitățile și echipamentele necesare, problemele de muncă și șansele de carieră.

Cuprins

Data Gurus: O zi din viața numărătorilor

Ce face un analist de date zilnic?

În calitate de analist de date, munca de zi cu zi va varia în funcție de compania pentru care lucrați, de rolul dumneavoastră specific în cadrul acelei companii și de tipul de proiecte la care lucrați.

Cu toate acestea, iată câteva dintre sarcinile din lumea reală pe care analiștii de date le pot avea de îndeplinit zilnic:

  1. Colectarea și curățarea datelor: o parte esențială a devenirii unui analist de date este colectarea datelor. De fapt, puteți petrece mult timp culegând și curățând date pentru a elimina duplicatele și pentru a vă asigura că sunt exacte, consecvente și de încredere. Acest lucru poate implica lucrul cu diferite surse de date și utilizarea unor instrumente precum Python pentru extragerea și manipularea datelor.
  2. Analizarea datelor: Acum este timpul să analizăm! Analiștii de date folosesc diverse instrumente și tehnici pentru a analiza datele și a extrage informații. Aceasta poate implica crearea de tabele pivot în Excel, crearea de tablouri de bord în Tableau sau rularea de analize statistice în R.
  3. Comunicarea perspectivelor: După analizarea datelor, trebuie să comunicați descoperirile altor părți interesate din companie. Aceasta poate implica crearea de rapoarte, prezentarea constatărilor managerilor sau directorilor sau colaborarea cu alte departamente pentru a implementa soluții bazate pe date.
  4. Colaborarea cu membrii echipei: deseori lucrați ca parte a unei echipe, colaborând cu alți analiști de date, oameni de știință ai datelor și părți interesate de afaceri pentru a atinge obiective comune. Acest lucru poate implica lucrul la proiecte împreună, schimbul de cunoștințe și expertiză și oferirea de feedback și sprijin celorlalți membri ai echipei.
  5. Educație continuă: Nu încetați niciodată să învățați. Analiștii de date trebuie să fie la curent cu cele mai recente instrumente, tehnologii și tendințe din domeniu. Acest lucru poate implica participarea la conferințe, sau citirea publicațiilor din industrie pentru a rămâne informat și a-și îmbunătăți abilitățile.

Acestea sunt doar câteva exemple de responsabilități ale unui analist de date. Deși specificul postului poate varia, abilitățile și sarcinile de bază rămân aceleași.

În secțiunea următoare, vom arunca o privire la unele dintre abilitățile și instrumentele de bază pe care analiștii de date le folosesc în fiecare zi la locul de muncă.

Responsabilități ale analistului de date

În calitate de analist de date, aveți nevoie de o varietate de abilități tehnice și soft pentru a excela în rolul dvs. De asemenea, trebuie să fii priceput în utilizarea unei game de instrumente și tehnologii pentru a extrage informații din date.

Să explorăm abilitățile, instrumentele și responsabilitățile esențiale de care fiecare analist de date ar trebui să fie conștient pentru a reuși în rolul său. De la SQL și Python până la rezolvarea problemelor și luarea deciziilor, vom acoperi tot ce trebuie să știți.

Să ne uităm la abilitățile tehnice de care aveți nevoie la locul de muncă.

Abilități tehnice pentru analiștii de date

Ce face un analist de date zilnic?

Analiștii de date trebuie să aibă o bază solidă în abilități tehnice pentru a fi capabili să manipuleze datele și să creeze perspective semnificative.

Iată câteva dintre abilitățile tehnice așteptate de la un analist de date astăzi:

  1. Excel: stăpânirea Microsoft Excel este o necesitate. Programul de foi de calcul este extrem de popular pentru analiza și manipularea datelor. În calitate de analist de date, trebuie să cunoașteți Excel pentru a efectua sarcini de bază de analiză a datelor, cum ar fi filtrarea, sortarea și tabelele pivot.
  2. Programare: Python și R sunt limbaje de programare care au devenit un element de bază în informatică. Acestea sunt utilizate pentru analiza statistică, modelarea datelor, colectarea datelor și învățarea automată. Analiștii de date sunt de obicei familiarizați cu unul sau. În mod ideal, ambele limbaje de programare pentru a efectua sarcini avansate de analiză a datelor.
  3. Vizualizarea datelor : trebuie să fiți capabil să comunicați rezultatele în mod eficient părților interesate, astfel încât aceștia să poată lua decizii de afaceri bune. Aceasta înseamnă utilizarea unor instrumente precum Tableau sau LuckyTemplates pentru a crea diagrame, grafice și alte reprezentări vizuale eficiente ale diferitelor tipuri de date .
  4. Gestionarea bazelor de date: analiștii de date ar trebui să aibă o bună înțelegere a modului de lucru cu bazele de date, inclusiv a modului de gestionare, stocare și preluare a datelor. Aceștia ar trebui să fie familiarizați cu conceptele bazei de date, cum ar fi normalizarea, indexarea și modelarea datelor.
  5. Tehnologii de date mari: odată cu creșterea volumului de date, analiștii de date ar trebui să fie familiarizați cu tehnologiile de date mari, cum ar fi bazele de date Hadoop, Spark și NoSQL. Aceste tehnologii permit analiştilor de date să lucreze cu seturi mari de date pe care bazele de date relaţionale tradiţionale nu le pot gestiona.

Pentru a rămâne relevant în domeniu, trebuie să vă actualizați constant abilitățile tehnice și să fiți informat cu privire la cele mai recente tendințe și tehnologii.

Faceți din învățare și perfecționare un mod de viață!

Abilități soft pentru analiștii de date

Ce face un analist de date zilnic?

În timp ce abilitățile tehnice sunt esențiale, abilitățile soft sunt, de asemenea, esențiale pentru succesul în domeniu.

Abilitățile soft pot fi analizate, dar stăpânirea acestor abilități soft vă va oferi un avantaj la locul de muncă.

Iată câteva dintre abilitățile cheie soft pe care analiștii de date ar trebui să le dezvolte:

  1. Abilități de comunicare : trebuie să fiți capabil să vă comunicați rezultatele în mod clar și eficient. Aceasta include explicarea conceptelor complexe de date în termeni simpli și crearea de vizualizări de date convingătoare care vă transmit perspectivele.
  2. Gândire critică: trebuie să fii capabil să gândești critic și analitic. Ar trebui să fiți capabil să identificați modele și tendințe în date, să recunoașteți potențialele părtiniri sau erori și să luați decizii bazate pe date, ați ghicit.
  3. Rezolvarea problemelor : ar trebui să puteți rezolva probleme folosind date. În mod ideal, ar trebui să fiți capabil să identificați zonele de oportunitate și să dezvoltați strategii pentru a le aborda.
  4. Gestionarea timpului: În funcție de job, puteți lucra adesea la mai multe proiecte simultan, așa că trebuie să vă puteți gestiona timpul în mod eficient. Ar trebui să puteți prioritiza sarcinile și să respectați/depășiți termenele limită, menținând în același timp calitatea muncii dvs.
  5. Atenție la detalii : O atenție puternică la detalii este crucială pentru a vă asigura că constatările dvs. sunt corecte. Ar trebui să puteți identifica erorile sau inconsecvențele în date și să luați măsuri corective.
  6. Perspicacitatea afacerilor : Nu trebuie să ai o diplomă de licență în afaceri, dar ar trebui să înțelegi bine contextul de afaceri în care lucrezi. Ar trebui să fiți capabil să identificați problemele de afaceri, precum și nevoile afacerii și să dezvoltați soluții bazate pe date care se aliniază cu obiectivele companiei dvs.
  7. Colaborare : de multe ori te vei descoperi că lucrezi ca parte a unei echipe, așa că ar trebui să poți colabora eficient cu ceilalți. Aceasta include lucrul cu părțile interesate pentru a le ajuta să-și înțeleagă nevoile și să dezvolte soluții care să le îndeplinească cerințele.

Abilitățile exacte de care aveți nevoie vor depinde de descrierea specifică a postului de analist de date. Cu toate acestea, dezvoltarea acestor abilități soft poate duce la un succes sporit în carieră.

În secțiunea următoare, vom acoperi câteva dintre instrumentele cu care fiecare analist de date ar trebui să fie familiarizat.

Instrumente de analiză a datelor

Ce face un analist de date zilnic?

Analiștii de date lucrează cu o varietate de instrumente și tehnologii pentru a colecta, stoca și analiza date. Cunoașterea modului de utilizare a acestor instrumente este esențială pentru succesul în domeniu.

Iată câteva dintre cele mai importante instrumente cu care analiștii de date ar trebui să fie familiarizați:

Instrument Descriere
Microsoft Excel După cum am menționat mai sus, Microsoft Excel este un program popular de foi de calcul pe care analiștii și statisticienii îl folosesc pentru a organiza și analiza datele. Include o gamă largă de funcții și caracteristici pentru manipularea, analiza și vizualizarea datelor. Nu putem sublinia importanța de a ne obișnui cu utilizarea excel.
Tablou Tableau este un instrument de vizualizare a datelor pe care analiștii de date îl folosesc pentru a crea tablouri de bord și vizualizări interactive. Include o gamă largă de caracteristici pentru analiza și vizualizarea datelor, cum ar fi funcționalitatea drag-and-drop și colaborarea în timp real.
LuckyTemplates LuckyTemplates este un instrument de analiză de afaceri și, după cum sunt sigur că ați adunat, unul dintre instrumentele noastre preferate pe care analiștii de date le folosesc pentru a crea tablouri de bord și rapoarte interactive. Include o gamă largă de caracteristici pentru analiza și vizualizarea datelor, cum ar fi modelarea datelor, transformarea datelor și inteligența artificială.
R R este un limbaj de programare pe care analiștii de date îl folosesc pentru automatizare, calcul statistic și grafică. Include o gamă largă de pachete pentru manipularea, analiza și vizualizarea datelor, cum ar fi dplyr, ggplot2 și tidyr.
Piton Python este un limbaj de programare puternic pe care analiștii de date îl folosesc pentru extragerea, manipularea, analizarea și vizualizarea datelor. Include o gamă largă de biblioteci și pachete pentru analiza datelor, cum ar fi NumPy, Pandas și Matplotlib.

Acestea sunt doar câteva exemple de instrumente care pot fi folosite zilnic. Învățând cum să folosească aceste instrumente în mod eficient, analiștii de date își pot îmbunătăți abilitățile tehnice și șansa de a urca pe scara corporativă.

Dacă nu ești sigur de unde să începi, vezi videoclipul de mai jos pentru a afla mai multe despre puterea datelor.

Acum că știți de ce abilități și instrumente au nevoie analiștii de date, să aruncăm o privire la unele dintre provocările de a lucra în această lume nebună a datelor.

Provocările lucrului cu Big Data

Ce face un analist de date zilnic?

Analiza datelor este un domeniu provocator care necesită o combinație de abilități tehnice, perspicacitate în afaceri și gândire analitică.

În timp ce recompensele postului pot fi semnificative, analiștii de date se confruntă și cu o serie de provocări care le pot îngreuna munca.

Iată câteva dintre provocările cu care se pot confrunta analiștii de date:

  1. Gestionarea datelor mari: odată cu creșterea cantității de date generate de companii, analiștii de date trebuie să fie capabili să gestioneze volume mari (foarte mari) de date în mod eficient. Acest lucru necesită o combinație de abilități tehnice și cunoștințe ale tehnologiilor de date mari. Îmbunătățirea constantă și exersarea abilităților vă va menține în fața tendinței.
  2. Securitatea datelor: pe măsură ce datele devin mai valoroase, crește riscul de încălcare a datelor și de atacuri cibernetice. Familiarizarea cu cele mai bune practici de securitate este necesară dacă doriți să vă asigurați că datele sunt păstrate în siguranță și că sunt luate măsurile adecvate pentru a le proteja.
  3. Calitatea datelor: asigurarea faptului că datele sunt exacte și fiabile este un aspect critic al analizei datelor. Analiștii de date trebuie să fie capabili să identifice și să abordeze problemele legate de calitatea datelor pentru a se asigura că constatările lor sunt corecte.
  4. Vizualizarea datelor : comunicarea datelor complexe către părțile interesate într-un mod ușor de înțeles poate fi o provocare. Analiștii de date trebuie să fie capabili să creeze vizualizări eficiente de date care să-și comunice concluziile în mod clar și precis.
  5. Ține pasul cu tehnologiile emergente: Analiza datelor este un domeniu în evoluție rapidă, iar analiștii de date trebuie să fie la curent cu cele mai recente tendințe și tehnologii pentru a rămâne competitivi.

Pentru a depăși aceste provocări, analiștii de date ar trebui să se concentreze pe dezvoltarea abilităților lor tehnice, să rămână la curent cu cele mai recente tendințe și tehnologii și să construiască relații puternice cu părțile interesate pentru a le înțelege mai bine nevoile.

În continuare, vom arunca o privire asupra carierei tipice și a oportunităților de creștere disponibile în industrie.

Trasează-ți calea: Navigarea oportunităților de creștere în carieră

Ce face un analist de date zilnic?

Începătorii în domeniu își încep adesea cariera în poziții de nivel de intrare în care sunt responsabili cu colectarea și analizarea datelor brute.

Cu toate acestea, cu timpul și experiența, analiștii de date juniori pot progresa către roluri mai avansate și își pot asuma responsabilități suplimentare.

Iată câteva oportunități comune de creștere a carierei spre care să ținești:

  1. Analist de date senior: Un analist de date senior este o versiune mai experimentată a unui analist de date. Analiștii seniori de date sunt, în general, responsabili de supravegherea activității analiștilor de date juniori, de a oferi îndrumări și asistență și de a face recomandări conducerii superioare pe baza constatărilor acestora. De obicei, este nevoie de aproximativ 3-5 ani de experiență pentru a trece la un rol de analist de date senior.
  2. Data Scientist : Oamenii de date sunt responsabili pentru construirea de modele predictive și algoritmi care pot ajuta companiile să prezică tendințele și să ia decizii informate. Oamenii de știință de date au de obicei abilități mai avansate de statistică și programare decât analiștii de date. Poate fi nevoie de aproximativ 5-7 ani de experiență pentru a trece într-un rol de data scientist.
  3. Inginer de date: inginerii de date sunt responsabili pentru construirea și întreținerea infrastructurii care permite analiștilor de date și cercetătorilor de date să acceseze și să analizeze datele lor. Ei lucrează îndeaproape cu analiștii de date și oamenii de știință pentru a se asigura că datele sunt organizate corect și accesibile. Poate dura aproximativ 5-7 ani de experiență pentru a trece într-un rol de inginer de date dacă doriți să mergeți pe această cale.
  4. Business Intelligence Analyst: Analiștii de afaceri sunt responsabili pentru dezvoltarea tablourilor de bord, rapoartelor și a altor instrumente care pot ajuta companiile să ia decizii bazate pe date. În general, aceștia lucrează îndeaproape cu părțile interesate și cu personalul cheie de afaceri pentru a le înțelege nevoile și a dezvolta soluții care să le îndeplinească cerințele. Poate dura aproximativ 2-3 ani de experiență pentru a trece într-un rol de analist de business intelligence.

Pentru a progresa în aceste roluri, analiștii de date juniori ar trebui să se concentreze pe dezvoltarea abilităților lor tehnice, rămânând la curent cu cele mai recente tendințe în știința datelor și cele mai recente tehnologii.

În calitate de începător, ar trebui să luați în considerare obținerea unei certificări avansate de la organizații de renume pentru a vă spori și mai mult perspectivele. În secțiunea următoare, vom acoperi câteva certificări avansate populare pentru analiștii de date.

Certificari avansate care merită luate în considerare

Ce face un analist de date zilnic?

Un aspect cheie al dezvoltării carierei în analiza datelor este obținerea de certificări relevante și formarea continuă dincolo de un nivel de licență sau master.

Unele certificări populare în care merită să investiți includ:

Certificare Descriere
Certified Analytics Professional (CAP) O certificare neutră pentru furnizor, care demonstrează expertiză în analiză și necesită promovarea unui examen riguros care acoperă șapte domenii de cunoștințe.
Certificat Microsoft: Asociat Azure Data Scientist O certificare care validează abilitățile în proiectarea și implementarea modelelor de învățare automată pe Azure, precum și pregătirea datelor, ingineria caracteristicilor și implementarea modelelor.
Certified Data Scientist SAS O certificare care validează abilitățile în analiză avansată, inclusiv învățarea automată, analiza predictivă, analiza statistică și tehnologiile de date mari și necesită promovarea mai multor examene.
Certificare Tableau O serie de certificări care demonstrează competența în utilizarea Tableau pentru vizualizarea datelor, inclusiv Desktop Specialist, Desktop Certified Associate, Desktop Certified Professional și Server Certified Professional.
Inginer de date certificat Google O certificare care validează abilitățile în proiectarea, construirea și întreținerea sistemelor de procesare a datelor utilizând tehnologiile Google Cloud Platform (GCP), inclusiv depozitarea datelor, canalul de date și analiza datelor.

Pe lângă obținerea certificării, credem că cel mai bun mod de a vă începe cariera este interacțiunea cu experți din industrie și profesioniști în date pe

În afară de aceasta, prin utilizarea rețelelor sociale, participarea la conferințe din industrie, participarea la conversații pe platforme precum LinkedIn și participarea la organizații profesionale, puteți face conexiuni valoroase și puteți afla despre cele mai recente instrumente, tehnici și cele mai bune practici din industrie.

Ca oameni, avem tendința de a obține mai mult succes dacă suntem interesați fundamental de un subiect. Lucrul grozav al datelor este că fiecare industrie le are.

Veți găsi locuri de muncă de date în retail, asistență medicală, producție, ospitalitate și transport maritim, pentru a numi câteva.

Deci, cel mai bun pariu este să începi să cauți de lucru într-o industrie care te interesează.

Deci ce urmeaza?

Gânduri finale

Ce face un analist de date zilnic?

O zi obișnuită din viața unui analist de date implică o gamă largă de sarcini, de la curățarea și pregătirea datelor până la vizualizarea și prezentarea datelor.

Cu toate acestea, sarcinile și responsabilitățile dvs. specifice vor depinde de organizația, industria și proiectul la care lucrați.

După cum am văzut, rolul unui analist de date este atât provocator, cât și plin de satisfacții. De la strângerea și analizarea datelor până la prezentarea de perspective și recomandări părților interesate, analiștii de date joacă un rol esențial în a ajuta organizațiile să ia decizii informate.

Pentru a excela în acest rol, trebuie să aveți o bază solidă de abilități tehnice și soft necesare pentru a comunica eficient informațiile și a colabora cu membrii echipei.

Cu combinația potrivită de abilități și experiență, precum și un angajament față de învățarea și creșterea continuă, oricine își poate construi o carieră de succes ca profesionist de date și poate aduce contribuții semnificative în domeniu.

Ești gata să înveți și să faci primul pas în cariera ta în domeniul datelor?

Leave a Comment

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Ce este Sinele în Python: Exemple din lumea reală

Cum să salvați și să încărcați un fișier RDS în R

Cum să salvați și să încărcați un fișier RDS în R

Veți învăța cum să salvați și să încărcați obiecte dintr-un fișier .rds în R. Acest blog va trata, de asemenea, cum să importați obiecte din R în LuckyTemplates.

Primele N zile lucrătoare revizuite – O soluție de limbaj de codare DAX

Primele N zile lucrătoare revizuite – O soluție de limbaj de codare DAX

În acest tutorial despre limbajul de codare DAX, aflați cum să utilizați funcția GENERATE și cum să schimbați în mod dinamic titlul unei măsuri.

Prezentați perspective utilizând tehnica vizuală dinamică cu mai multe fire în LuckyTemplates

Prezentați perspective utilizând tehnica vizuală dinamică cu mai multe fire în LuckyTemplates

Acest tutorial va acoperi cum să utilizați tehnica Multi Threaded Dynamic Visuals pentru a crea informații din vizualizările dinamice de date din rapoartele dvs.

Introducere la filtrarea contextului în LuckyTemplates

Introducere la filtrarea contextului în LuckyTemplates

În acest articol, voi trece prin contextul filtrului. Contextul de filtrare este unul dintre subiectele majore despre care orice utilizator LuckyTemplates ar trebui să învețe inițial.

Cele mai bune sfaturi pentru utilizarea aplicațiilor din serviciul online LuckyTemplates

Cele mai bune sfaturi pentru utilizarea aplicațiilor din serviciul online LuckyTemplates

Vreau să arăt cum serviciul online LuckyTemplates Apps poate ajuta la gestionarea diferitelor rapoarte și informații generate din diverse surse.

Analizați modificările marjei de profit ore suplimentare – Analytics cu LuckyTemplates și DAX

Analizați modificările marjei de profit ore suplimentare – Analytics cu LuckyTemplates și DAX

Aflați cum să vă calculați modificările marjei de profit folosind tehnici precum măsurarea ramificării și combinarea formulelor DAX în LuckyTemplates.

Idei de materializare pentru cache-urile de date în DAX Studio

Idei de materializare pentru cache-urile de date în DAX Studio

Acest tutorial va discuta despre ideile de materializare a cache-urilor de date și despre modul în care acestea afectează performanța DAX-ului în furnizarea de rezultate.

Raportare de afaceri folosind LuckyTemplates

Raportare de afaceri folosind LuckyTemplates

Dacă încă utilizați Excel până acum, atunci acesta este cel mai bun moment pentru a începe să utilizați LuckyTemplates pentru nevoile dvs. de raportare a afacerii.

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți

Ce este LuckyTemplates Gateway? Tot ce trebuie să știți