Что делает аналитик данных ежедневно?

В эпоху цифровых технологий данные играют важную роль, помогая организациям принимать обоснованные решения и стимулировать рост. Итак, чем ежедневно занимается аналитик данных?

В ежедневные обязанности аналитика данных входит сбор, очистка и проверка данных из различных источников, таких как проведение опросов или использование методов очистки веб-страниц.

В конечном итоге работа аналитика данных позволяет организациям давать рекомендации и решения на основе данных, которые способствуют общему успеху бизнеса.

В этой статье мы рассмотрим ежедневные обязанности аналитиков данных, навыки и инструменты для работы , карьерные трудности и возможности роста.

Пойдем!

Данные приобретают все большее значение для фирм в эпоху цифровых технологий, поскольку они помогают в принятии решений и сп��собствуют росту. Так что же на самом деле делает аналитик данных в течение всего дня?

Каждый день аналитик данных должен собирать, очищать и проверять данные из различных источников, включая проведение опросов или использование методов парсинга в Интернете.

В конце концов, работа аналитика данных помогает организациям давать рекомендации и решения, которые подтверждаются данными и способствуют общему успеху бизнеса.

В этой статье будут рассмотрены повседневные обязанности аналитиков данных, необходимые навыки и оборудование, проблемы с работой и карьерные возможности.

Оглавление

• Гуру данных: один день из жизни специалистов по обработке чисел
• Обязанности аналитика данных
  • Технические навыки для аналитиков данных
  • Soft Skills для аналитиков данных
  • Инструменты анализа данных
• Проблемы работы с большими данными
• Наметив свой путь: навигация по возможностям карьерного роста
  • Дополнительные сертификаты, на которые стоит обратить внимание
• Последние мысли

Гуру данных: один день из жизни специалистов по обработке чисел

Повседневная работа аналитика данных будет варьироваться в зависимости от компании, в которой вы работаете, вашей конкретной роли в этой компании и типа проектов, над которыми вы работаете.

Однако вот некоторые из реальных задач, которые аналитики данных могут выполнять ежедневно:

1. Сбор и очистка данных. Основной частью работы аналитика данных является сбор данных. Фактически, вы можете потратить много времени на сбор и очистку данных, чтобы удалить дубликаты и обеспечить их точность, согласованность и надежность. Это может включать работу с различными источниками данных и использование таких инструментов, как Python, для извлечения данных и управления ими.
2. Анализ данных: теперь пришло время анализировать! Аналитики данных используют различные инструменты и методы для анализа данных и извлечения информации. Это может включать создание сводных таблиц в Excel, создание информационных панелей в Tableau или выполнение статистического анализа в R.
3. Обмен идеями: после анализа данных вам необходимо сообщить результаты другим заинтересованным сторонам в компании. Это может включать создание отчетов, представление результатов менеджерам или руководителям или сотрудничество с другими отделами для внедрения решений, основанных на данных.
4. Сотрудничество с членами команды: вы часто работаете в команде, сотрудничая с другими аналитиками данных, учеными и заинтересованными сторонами для достижения общих целей. Это может включать совместную работу над проектами, обмен знаниями и опытом, а также предоставление обратной связи и поддержки другим членам команды.
5. Непрерывное образование: никогда не прекращайте учиться. Аналитики данных должны быть в курсе новейших инструментов, технологий и тенденций в этой области. Это может включать посещение конференций, или чтение отраслевых публикаций, чтобы оставаться в курсе и повышать свои навыки.

Это лишь несколько примеров обязанностей аналитика данных. Хотя специфика работы может различаться, основные навыки и задачи остаются прежними.

В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из основных навыков и инструментов, которые аналитики данных используют каждый день в своей работе.

Обязанности аналитика данных

Как аналитику данных, вам нужны различные технические и социальные навыки, чтобы преуспеть в своей роли. Вы также должны уметь использовать ряд инструментов и технологий для извлечения информации из данных.

Давайте рассмотрим основные навыки, инструменты и обязанности, о которых должен знать каждый аналитик данных, чтобы добиться успеха в своей роли. От SQL и Python до решения проблем и принятия решений — мы рассмотрим все, что вам нужно знать.

Давайте посмотрим на технические навыки, которые вам нужны на работе.

Технические навыки для аналитиков данных

Аналитики данных должны иметь прочную основу технических навыков, чтобы иметь возможность манипулировать данными и создавать значимые идеи.

Вот некоторые из технических навыков, ожидаемых от аналитика данных сегодня:

1. Excel: Владение Microsoft Excel является обязательным. Программа для работы с электронными таблицами чрезвычайно популярна для анализа и обработки данных. Как аналитик данных, вы должны владеть Excel для выполнения основных задач анализа данных, таких как фильтрация, сортировка и сводные таблицы.
2. Программирование: Python и R — это языки программирования, которые стали основными в компьютерных науках. Они используются для статистического анализа, моделирования данных, сбора данных и машинного обучения. Аналитики данных обычно знакомы с одним или . В идеале оба этих языка программирования должны выполнять расширенные задачи анализа данных.
3. Визуализация данных : вы должны иметь возможность эффективно сообщать свои выводы заинтересованным сторонам, чтобы они могли принимать правильные бизнес-решения. Это означает использование таких инструментов, как Tableau или LuckyTemplates, для создания эффективных диаграмм, графиков и других визуальных представлений различных типов данных .
4. Управление базой данных: аналитики данных должны хорошо понимать, как работать с базами данных, в том числе как управлять, хранить и извлекать данные. Они должны быть знакомы с такими понятиями баз данных, как нормализация, индексирование и моделирование данных.
5. Технологии больших данных. В связи с растущим объемом данных аналитики данных должны быть знакомы с технологиями больших данных, такими как базы данных Hadoop, Spark и NoSQL. Эти технологии позволяют аналитикам данных работать с большими наборами данных, с которыми не могут справиться традиционные реляционные базы данных.

Чтобы оставаться актуальным в этой области, вы должны постоянно обновлять свои технические навыки и быть в курсе последних тенденций и технологий.

Сделайте обучение и повышение квалификации образом жизни!

Soft Skills для аналитиков данных

В то время как технические навыки имеют решающее значение, социальные навыки также необходимы для успеха в этой области.

Мягкие навыки можно просмотреть, но овладение этими мягкими навыками даст вам преимущество на рабочем месте.

Вот некоторые из ключевых навыков межличностного общения, которые должны развивать аналитики данных :

1. Коммуникативные навыки : Вы должны уметь четко и эффективно излагать свои выводы. Это включает в себя объяснение сложных концепций данных простыми словами и создание привлекательных визуализаций данных, которые передают ваши идеи.
2. Критическое мышление: вы должны уметь мыслить критически и аналитически. Вы должны уметь выявлять закономерности и тенденции в данных, распознавать потенциальные предубеждения или ошибки и принимать решения, основываясь, как вы уже догадались, на данных.
3. Решение проблем : вы должны уметь решать проблемы, используя данные. В идеале вы должны уметь определять области возможностей и разрабатывать стратегии для их решения.
4. Управление временем: в зависимости от работы вы часто можете работать над несколькими проектами одновременно, поэтому вы должны уметь эффективно управлять своим временем. Вы должны уметь расставлять приоритеты в задачах и укладываться/превышать сроки, сохраняя при этом качество своей работы.
5. Внимание к деталям : большое внимание к деталям имеет решающее значение для обеспечения точности ваших выводов. Вы должны уметь выявлять ошибки или несоответствия в данных и предпринимать корректирующие действия.
6. Деловая хватка : вам не обязательно иметь степень бакалавра в области бизнеса, но вы должны хорошо понимать бизнес-контекст, в котором работаете. Вы должны уметь выявлять бизнес-проблемы, а также бизнес-потребности и разрабатывать основанные на данных решения, соответствующие целям вашей компании.
7. Сотрудничество : вам часто приходится работать в команде, поэтому вы должны быть в состоянии эффективно сотрудничать с другими. Это включает в себя работу с заинтересованными сторонами, чтобы помочь им понять свои потребности и разработать решения, отвечающие их требованиям.

Точные навыки, которые вам нужны, будут зависеть от конкретного описания работы аналитика данных. Однако развитие этих мягких навыков может привести к увеличению карьерного успеха.

В следующем разделе мы рассмотрим некоторые инструменты, с которыми должен быть знаком каждый аналитик данных.

Инструменты анализа данных

Аналитики данных работают с различными инструментами и технологиями для сбора, хранения и анализа данных. Знание того, как использовать эти инструменты, необходимо для успеха в этой области.

Вот некоторые из наиболее важных инструментов, с которыми должны быть знакомы аналитики данных:

Это всего лишь несколько примеров инструментов, которые можно использовать ежедневно. Научившись эффективно использовать эти инструменты, аналитики данных могут повысить свои технические навыки и повысить свои шансы на продвижение по карьерной лестнице.

Если вы не знаете, с чего начать, посмотрите видео ниже, чтобы узнать больше о силе данных.

Теперь, когда вы знаете, какие навыки и инструменты необходимы аналитикам данных, давайте взглянем на некоторые проблемы, связанные с работой в этом безумном мире данных.

Проблемы работы с большими данными

Анализ данных — сложная область, требующая сочетания технических навыков, деловой хватки и аналитического мышления.

Хотя вознаграждение за работу может быть значительным, аналитики данных также сталкиваются с рядом проблем, которые могут усложнить их работу.

Вот некоторые из проблем, с которыми могут столкнуться аналитики данных:

1. Управление большими данными: в связи с увеличением объема данных, генерируемых предприятиями, аналитики данных должны иметь возможность эффективно управлять большими (очень большими) объемами данных. Это требует сочетания технических навыков и знаний технологий больших данных. Постоянно повышая квалификацию и практикуя свои навыки, вы будете опережать тенденции.
2. Безопасность данных: по мере того, как данные становятся более ценными, возрастает риск утечки данных и кибератак. Знакомство с передовыми методами обеспечения безопасности необходимо, если вы хотите обеспечить безопасность данных и принять соответствующие меры для их защиты.
3. Качество данных. Обеспечение точности и надежности данных является важнейшим аспектом анализа данных. Аналитики данных должны уметь выявлять и устранять проблемы с качеством данных, чтобы их выводы были точными.
4. Визуализация данных . Передача сложных данных заинтересованным сторонам в понятной форме может быть сложной задачей. Аналитики данных должны уметь создавать эффективную визуализацию данных, которая четко и точно передает их результаты.
5. Идти в ногу с новыми технологиями: анализ данных — это быстро развивающаяся область, и аналитики данных должны быть в курсе последних тенденций и технологий, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Чтобы преодолеть эти проблемы, аналитики данных должны сосредоточиться на развитии своих технических навыков, быть в курсе последних тенденций и технологий и строить прочные отношения с заинтересованными сторонами, чтобы лучше понимать их потребности.

Далее мы рассмотрим типичный карьерный путь и возможности роста, доступные в отрасли.

Наметив свой путь: навигация по возможностям карьерного роста

Новички в этой области часто начинают свою карьеру с должностей начального уровня, где они отвечают за сбор и анализ необработанных данных.

Однако со временем и опытом младшие аналитики данных могут перейти к более продвинутым ролям и взять на себя дополнительные обязанности.

Вот некоторые распространенные возможности карьерного роста, к которым стоит стремиться:

1. Старший аналитик данных. Старший аналитик данных — это более опытная версия аналитика данных. Старшие аналитики данных обычно несут ответственность за надзор за работой младших аналитиков данных, предоставление рекомендаций и поддержки, а также предоставление рекомендаций высшему руководству на основе их выводов. Как правило, для перехода на должность старшего аналитика данных требуется около 3-5 лет опыта.
2. Data Scientist : Data Scientist отвечает за создание прогностических моделей и алгоритмов, которые могут помочь компаниям прогнозировать тенденции и принимать обоснованные решения. Специалисты по данным обычно обладают более продвинутыми навыками в области статистики и программирования, чем аналитики данных. Чтобы перейти на роль специалиста по данным, может потребоваться около 5-7 лет опыта.
3. Инженер данных: инженеры данных отвечают за создание и обслуживание инфраструктуры, которая позволяет аналитикам данных и специалистам по данным получать доступ к своим данным и анализировать их. Они тесно сотрудничают с аналитиками данных и учеными, чтобы гарантировать, что данные должным образом организованы и доступны. Чтобы перейти на роль инженера данных, может потребоваться около 5-7 лет опыта, если вы хотите пойти по этому пути.
4. Аналитик бизнес-аналитики: бизнес-аналитики отвечают за разработку информационных панелей, отчетов и других инструментов, которые могут помочь предприятиям принимать решения на основе данных. Как правило, они тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами и ключевым бизнес-персоналом, чтобы понять их потребности и разработать решения, отвечающие их требованиям. Чтобы перейти на роль аналитика бизнес-аналитики, может потребоваться около 2-3 лет опыта.

Чтобы прогрессировать в этих ролях, младшие аналитики данных должны сосредоточиться на развитии своих технических навыков, оставаясь в курсе последних тенденций в науке о данных и новейших технологиях.

Как новичок, вы должны рассмотреть возможность получения расширенной сертификации от авторитетных организаций, чтобы еще больше повысить свои перспективы. В следующем разделе мы рассмотрим некоторые популярные расширенные сертификаты для аналитиков данных.

Дополнительные сертификаты, на которые стоит обратить внимание

Ключевым аспектом развития карьеры в области анализа данных является получение соответствующих сертификатов и продолжение образования после получения степени бакалавра или магистра.

Некоторые популярные сертификаты, в которые стоит инвестировать, включают:

Мы считаем, что помимо получения сертификата лучший способ начать карьеру — это пообщаться с отраслевыми экспертами и специалистами по данным на нашем

Кроме того, используя социальные сети, посещая отраслевые конференции, участвуя в обсуждениях на таких платформах, как LinkedIn, и участвуя в профессиональных организациях, вы можете установить ценные связи и узнать о новейших инструментах, методах и передовом опыте в отрасли.

Как люди, мы, как правило, добиваемся большего успеха, если мы глубоко заинтересованы в предмете. Самое замечательное в данных то, что они есть в каждой отрасли.

Вы найдете работу с данными в розничной торговле, здравоохранении, производстве, гостиничном бизнесе и доставке, и это лишь некоторые из них.

Итак, вам лучше всего начать искать работу в интересующей вас отрасли.

Ну и что дальше?

Последние мысли

Типичный день в жизни аналитика данных включает в себя широкий спектр задач, от очистки и подготовки данных до визуализации и представления данных.

Однако ваши конкретные задачи и обязанности будут зависеть от организации, отрасли и проекта, над которым вы работаете.

Как мы видели, роль аналитика данных одновременно сложна и полезна. Аналитики данных играют решающую роль, помогая организациям принимать обоснованные решения, от сбора и анализа данных до представления идей и рекомендаций заинтересованным сторонам.

Чтобы преуспеть в этой роли, вы должны иметь прочную основу технических и социальных навыков, необходимых для эффективного обмена идеями и сотрудничества с членами команды.

При правильном сочетании навыков и опыта, а также стремлении к постоянному обучению и росту каждый может построить успешную карьеру в качестве специалиста по обработке данных и внести значимый вклад в эту область.

Готовы начать учиться и сделать первый шаг в своей карьере в области данных?