ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ในยุคดิจิทัล ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและขับเคลื่อนการเติบโต ดังนั้น นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?
ความรับผิดชอบในแต่ละวันของนักวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยการรวบรวม ทำความสะอาด และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น การสำรวจหรือการใช้เทคนิคการขูดเว็บ
ท้ายที่สุดแล้ว งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถให้คำแนะนำและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งนำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจโดยรวม
ในบทความนี้ เราจะพิจารณาความรับผิดชอบประจำวันของนักวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะและเครื่องมือสำหรับงานความท้าทายในอาชีพ และโอกาสในการเติบโต
ไปกันเถอะ!
ข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับบริษัทในยุคดิจิทัล เนื่องจากช่วยในการตัดสินใจและส่งเสริมการเติบโต แล้วนักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรกันตลอดทั้งวัน?
ในแต่ละวัน นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องรวบรวม ทำความสะอาด และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงการเรียกใช้แบบสำรวจหรือใช้วิธีการขูดเว็บ
ในท้ายที่สุด งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยองค์กรในการให้คำแนะนำและการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลและนำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจโดยรวม
หน้าที่ประจำวันของนักวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะและอุปกรณ์ที่จำเป็น ปัญหางาน และโอกาสในการทำงานจะกล่าวถึงในบทความนี้
สารบัญ
กูรูด้านข้อมูล: หนึ่งวันในชีวิตของนักบิดตัวเลข
ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล งานประจำวันจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริษัทที่คุณทำงาน บทบาทเฉพาะของคุณภายในบริษัทนั้น และประเภทของโครงการที่คุณทำงาน
อย่างไรก็ตาม นี่คืองานบางอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงที่นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจต้องทำในแต่ละวัน:
นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล แม้ว่าลักษณะเฉพาะของงานอาจแตกต่างกันไป แต่ทักษะหลักและงานยังคงเหมือนเดิม
ในหัวข้อถัดไป เราจะดูทักษะหลักและเครื่องมือบางอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ในแต่ละวันในการทำงาน
ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล
ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องมีทักษะด้านเทคนิคและทักษะด้านอารมณ์ที่หลากหลายเพื่อให้เป็นเลิศในบทบาทของคุณ คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล
มาสำรวจทักษะ เครื่องมือ และความรับผิดชอบที่จำเป็นที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรตระหนักเพื่อให้ประสบความสำเร็จในบทบาทของตน ตั้งแต่ SQL และ Python ไปจนถึงการแก้ปัญหาและการตัดสินใจ เราจะครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
มาดูทักษะทางเทคนิคที่คุณต้องการในงานกัน
ทักษะทางเทคนิค สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในทักษะทางเทคนิคเพื่อให้สามารถจัดการข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายได้
ต่อไปนี้เป็นทักษะทางเทคนิคบางประการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลคาดหวังในวันนี้:
เพื่อให้มีความเกี่ยวข้องในสนาม คุณต้องอัปเดตทักษะทางเทคนิคของคุณอย่างต่อเนื่องและรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มและเทคโนโลยีล่าสุด
ให้การเรียนรู้และยกระดับทักษะเป็นวิถีชีวิต!
ทักษะที่อ่อนนุ่ม สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล
แม้ว่าทักษะด้านเทคนิคจะมีความสำคัญ แต่ทักษะด้านอารมณ์ก็มีความสำคัญต่อความสำเร็จในสายงานเช่นกัน
ทักษะด้านอารมณ์เป็นสิ่งที่มองข้ามไปได้ แต่การฝึกฝนทักษะด้านอารมณ์เหล่านี้ให้เชี่ยวชาญจะทำให้คุณได้เปรียบในที่ทำงาน ต่อไปนี้เป็น ทักษะที่สำคัญ
บางประการ ที่นักวิเคราะห์ข้อมูล ควรพัฒนา:
ทักษะที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับรายละเอียดของงานนักวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาทักษะด้านอารมณ์เหล่านี้สามารถนำไปสู่ความสำเร็จในอาชีพที่เพิ่มขึ้น
ในหัวข้อถัดไป เราจะกล่าวถึงเครื่องมือบางอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรคุ้นเคย
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานร่วมกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล การรู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในสายงาน
ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่สำคัญที่สุดบางส่วนที่นักวิเคราะห์ข้อมูลควรทำความคุ้นเคย:
เครื่องมือ | คำอธิบาย |
---|---|
ไมโครซอฟต์ เอ็กเซล | ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น Microsoft Excel เป็นโปรแกรมสเปรดชีตยอดนิยมที่นักวิเคราะห์และนักสถิติใช้ในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูล ประกอบด้วยฟังก์ชันและคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ เราไม่สามารถเน้นความสำคัญของการทำความคุ้นเคยกับการใช้ excel |
ฉาก | Tableau เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดและการแสดงข้อมูลแบบโต้ตอบ ประกอบด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ เช่น ฟังก์ชันการลากและวางและการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ |
พลัง BI | LuckyTemplates เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ และอย่างที่ฉันมั่นใจว่าคุณได้รวบรวมไว้ หนึ่งในเครื่องมือโปรดของเราที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดและรายงานเชิงโต้ตอบ ประกอบด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ เช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูล การแปลงข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์ |
ร | R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้สำหรับการทำงานอัตโนมัติ การคำนวณทางสถิติ และกราฟิก ประกอบด้วยแพ็คเกจที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ เช่น dplyr, ggplot2 และ tidyr |
หลาม | Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้สำหรับการขุดข้อมูล การจัดการ การวิเคราะห์ และการสร้างภาพข้อมูล ประกอบด้วยไลบรารีและแพ็คเกจต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น NumPy, Pandas และ Matplotlib |
นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือที่สามารถใช้ได้ในชีวิตประจำวัน ด้วยการเรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเพิ่มพูนทักษะด้านเทคนิคและโอกาสในการก้าวขึ้นสู่ระดับองค์กร
หากคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน โปรดดูวิดีโอด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพลังของข้อมูล
ตอนนี้คุณรู้แล้วว่านักวิเคราะห์ข้อมูลต้องการทักษะและเครื่องมืออะไรบ้าง มาดูความท้าทายบางประการในการทำงานในโลกแห่งข้อมูลที่บ้าคลั่งใบนี้กัน
ความท้าทายในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่ท้าทายที่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิค ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ และการคิดวิเคราะห์
แม้ว่ารางวัลของงานจะมีนัยสำคัญ แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลยังเผชิญกับความท้าทายหลายประการที่อาจทำให้งานของพวกเขายากขึ้น
นี่คือความท้าทายบางประการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลน่าจะเผชิญ:
เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาทักษะด้านเทคนิค ติดตามเทรนด์และเทคโนโลยีล่าสุดอยู่เสมอ และสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของพวกเขาให้ดียิ่งขึ้น
ต่อไป เราจะดูเส้นทางอาชีพโดยทั่วไปและโอกาสในการเติบโตในอุตสาหกรรมนี้
สร้างแผนภูมิเส้นทางของคุณ: การนำทางสู่โอกาสการเติบโตในสายอาชีพ
ผู้เริ่มต้นในสายงานมักจะเริ่มต้นอาชีพในตำแหน่งระดับเริ่มต้นซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลดิบ
อย่างไรก็ตาม ด้วยเวลาและประสบการณ์ นักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์สามารถก้าวไปสู่บทบาทขั้นสูงและรับผิดชอบเพิ่มเติมได้
ต่อไปนี้คือโอกาสในการเติบโตในสายอาชีพทั่วไปที่ควรมุ่งเป้าไปที่:
เพื่อความก้าวหน้าในบทบาทเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์ควรมุ่งเน้นที่การพัฒนาทักษะทางเทคนิคของตน ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดในด้านวิทยาการข้อมูลและเทคโนโลยีล่าสุด
ในฐานะผู้เริ่มต้น คุณควรพิจารณารับการรับรองขั้นสูงจากองค์กรที่มีชื่อเสียงเพื่อเพิ่มโอกาสทางธุรกิจของคุณ ในหัวข้อถัดไป เราจะพูดถึงการรับรองขั้นสูงที่เป็นที่นิยมสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล
การรับรองขั้นสูงที่ควรค่าแก่การพิจารณา
สิ่งสำคัญในการพัฒนาอาชีพในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลคือการได้รับการรับรองที่เกี่ยวข้องและการศึกษาต่อเนื่องในระดับปริญญาตรีหรือปริญญาโท
การรับรองที่เป็นที่นิยมซึ่งควรค่าแก่การลงทุนได้แก่:
การรับรอง | คำอธิบาย |
ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ผ่านการรับรอง (CAP) | ใบรับรองที่เป็นกลางของผู้ขายซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์และต้องผ่านการสอบอย่างเข้มงวดซึ่งครอบคลุมความรู้ 7 ด้าน |
ได้รับการรับรองจาก Microsoft: Azure Data Scientist Associate | ใบรับรองที่ตรวจสอบทักษะในการออกแบบและนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้บน Azure ตลอดจนการเตรียมข้อมูล วิศวกรรมคุณลักษณะ และการปรับใช้โมเดล |
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการรับรองจาก SAS | ใบรับรองที่ตรวจสอบทักษะในการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ทางสถิติ และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า และต้องผ่านการสอบหลายรายการ |
การรับรอง Tableau | ชุดการรับรองที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้ Tableau สำหรับการแสดงข้อมูล ได้แก่ Desktop Specialist, Desktop Certified Associate, Desktop Certified Professional และ Server Certified Professional |
วิศวกรข้อมูลที่ผ่านการรับรองของ Google | ใบรับรองที่ประเมินทักษะในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบประมวลผลข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยี Google Cloud Platform (GCP) รวมถึงคลังข้อมูล ไปป์ไลน์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล |
นอกจากการได้รับการรับรองแล้ว เราเชื่อว่าวิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นอาชีพของคุณคือการโต้ตอบกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใน
นอกเหนือจากการใช้โซเชียลมีเดีย การเข้าร่วมการประชุมในอุตสาหกรรม การเข้าร่วมการสนทนาบนแพลตฟอร์มเช่น LinkedIn และการเข้าร่วมในองค์กรมืออาชีพ คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์อันมีค่าและเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ เทคนิค และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมล่าสุด
ในฐานะมนุษย์ เรามักจะประสบความสำเร็จมากขึ้นหากเรามีความสนใจในเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นพื้นฐาน สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับข้อมูลคือทุกอุตสาหกรรมมีข้อมูลนั้น
คุณจะพบงานด้านข้อมูลในการค้าปลีก การดูแลสุขภาพ การผลิต การต้อนรับ และการขนส่ง เป็นต้น
ดังนั้นทางออกที่ดีที่สุดของคุณคือเริ่มหางานในอุตสาหกรรมที่คุณสนใจ
แล้วจะทำอย่างไรต่อไป?
ความคิดสุดท้าย
วันธรรมดาในชีวิตของนักวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การล้างข้อมูลและการเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการแสดงภาพข้อมูลและการนำเสนอ
อย่างไรก็ตาม งานและความรับผิดชอบเฉพาะของคุณจะขึ้นอยู่กับองค์กร อุตสาหกรรม และโครงการที่คุณกำลังทำอยู่
ดังที่เราได้เห็นแล้ว บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นทั้งท้าทายและคุ้มค่า ตั้งแต่การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นักวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
เพื่อให้เป็นเลิศในบทบาทนี้ คุณต้องมีพื้นฐานด้านเทคนิคและทักษะด้านอารมณ์ที่แข็งแกร่งซึ่งจำเป็นต่อการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกและทำงานร่วมกับสมาชิกในทีมอย่างมีประสิทธิภาพ
ด้วยการผสมผสานทักษะและประสบการณ์ที่เหมาะสม รวมถึงความมุ่งมั่นในการเรียนรู้และการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ทุกคนสามารถสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและมีส่วนร่วมที่มีความหมายในสาขานี้ได้
พร้อมที่จะเริ่มเรียนรู้และก้าวแรกในอาชีพด้านข้อมูลของคุณแล้วหรือยัง?
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้