Научитесь проводить анализ данных и станьте аналитиком данных

анализ данныхКак стать аналитиком данных? Это вопрос, который, похоже, возникает в наши дни все больше и больше людей. Не секрет, что анализ данных (и область наука анализы о данных в целом) - прибыльная и высокооплачиваемая отрасль - один взгляд на рынок труда оставит вас в этом без сомнения.

Однако просто решить, что вы хотите быть аналитиком данных, недостаточно - путь карьеры аналитика данных полон различных требований, и во всех них легко запутаться. Вот почему в этой статье мы поговорим обо всех тонкостях того, как стать аналитиком данных без опыта.

Сначала хорошо обсудим саму профессию. После этого, я расскажу вам о трех наиболее важных факторах, которые вы должны учесть, чтобы стать аналитиком данных. Наконец, мы завершим это руководство причинами, почемуу стоит становиться аналитиком данных и изучить анализ данных.

Введение

Давайте начнем с обсуждения самой профессии. Вы наверное знаете немного об этом, но краткий обзор будет полезен в любом случае.

Последний Найденный Купон Coursera:

Итак, кто такой системный аналитик данных? Коротким ответом будет то, что аналитик данных - это человек, который имеет дело с большими объемами информации и проводит анализ данных. В этом контексте “иметь дело” означает, что этот человек переводит данные (числа) на обычный повседневный язык, а затем представляет эту информацию своим работодателям. Теперь давайте подробнее рассмотрим на эту карьеру.

Анализ данных является одной из двух больших профессий, которые подпадают в сферу науки о данных. Другая профессия - инженер данных - рассматривается как «продвинутая» версия анализа данных (наука анализы данных) (цитата в цитате). Аналитикам данных нужно только проанализировать данные и затем представить их ответственным лицам, инженеры данных также должны провести собственное исследование как до, так и после анализа данных.

В целом, аналитику данных необходимы отличные навыки критического и логического мышления, глубокие знания математики и информационных технологий, способность быстро мыслить и принимать быстрые, но эффективные решения, а также некоторые другие навыки. Поскольку карьера аналитика данных так востребована, существует большая конкуренция за одну вакансию. Это означает, что если вы действительно хотите знать, как стать аналитиком данных, вам придется приложить немало усилий, чтобы выделиться из толпы и быть замеченным.

Сейчас вы знаете чуть больше об анализе данных, мы можем перейти к обсуждению фактических требований к работе.

Как стать аналитиком данных?

Само собой разумеется, есть много разных критериев, которым вы должны соответствовать, чтобы иметь возможность претендовать на должность системный аналитик данных. Однако некоторые вещи более важны и конкретны, чем другие, их обычно называют «квалификацией аналитика данных». Как я уже упоминал в начале этого урока, мы рассмотрим три из этих критериев - образование, опыт и мотивация. Когда мы закончим, у вас будет четкое представление о том, как стать аналитиком данных.

Compare Online Learning Platforms Side by Side With Others

Did you know?

Have you ever wondered which online learning platforms are the best for your career?

See & compare TOP3 online learning platforms side by side

Образование

анализ данных

Образование - это самый первый важный аспект, который должен быть. Правильное образование важно для людей, которые хотят знать, как стать аналитиком данных - без него ни один работодатель даже не подумает о том, чтобы вас нанять.

Если вы хотите досконально изучить анализ данных, лучше всего выбрать область, тесно связанную с математикой. Математика и наука анализы данных станут очень важной частью вашей карьеры - вся ваша работа будет вращаться вокруг анализа чисел и их перевода на человеческий язык.

Наиболее часто встречающиеся данные - это данные о продажах и отчеты о действиях клиентов. Цифры будут тем, на чем вы сосредоточите все свое внимание - вот почему математика так важна!

После того, как вы закончите бакалавриат, самый оптимальный путь - это подать заявку на магистра! Хотите верьте, хотите нет, но диплом магистра практически необходим для получения стабильной и хорошо оплачиваемой работы и освоить анализ данных. Вы никого не удивите, получив степень бакалавра - в настоящее время почти каждый, кто претендует на должность в науке о данных, имеет ее. Вот почему, чтобы выделиться среди людей, которые хотят знать, как стать аналитиком данных, вам определенно следует подумать о том, чтобы подняться еще на одну ступень образования.

При всем этом, формальное образование не единственный путь. Это, безусловно, является нормой, но все большее число людей пользуются индивидуальным методам обучения (например, онлайн-курсы, репетиторы, даже видео на YouTube). В наши дни работодатели ценят ответственность человека больше всего на рабочем месте. Это связано с тем, что во многих компаниях есть специальные периоды обучения для новичков - вы можете обучить анализу личных данных, но гораздо труднее (честно говоря, невозможно) «научить» ответственности и вовлечению.

Все вышеупомянутые утверждения хорошо выражены в недавно созданных западных стартапах. Если вы планируете работать в такой компании, имейте в виду, что ваши личные качества характера столь же (или даже больше) важны, чем то, как хорошо вы знаете анализ данных.

Итак, подведем итог: образование является важной частью обучения тому, как стать аналитиком данных (каким бы оно ни было). Чем больше времени и энергии вы потратите на изучение этой сферы, тем больше у вас шансов успешно начать карьеру аналитика данных. Как говорится, давайте перейдем к следующей главе в этом уроке - опыт.

Опыт

Люди, которые начинают заходить в область анализ данных, часто задаются вопросом - как стать аналитиком данных без опыта? Это частый вопрос, потому что многие из задающих - недавние выпускники университетов или колледжей, которые ищут свою первую стабильную работу.

Давайте разберемся сразу - опыт важен. Независимо от того, учитесь вы сами или обладаете степенью магистра по математике - без опыта действительно трудно найти хорошо оплачиваемую работу. Но именно здесь многие люди совершают большую ошибку - они стремятся к высоким позициям, не имея никакого опыта, а затем удивляются, когда их не принимают.

Секрет того, чтобы стать аналитиком данных без опыта, на самом деле довольно прост - начинайте прямо сейчас! Если вы ищете свою первую работу, стремитесь к менее оплачиваемой, но более доступной должности. Как я уже упоминал в главе «Образование» этой статьи, многие работодатели в настоящее время готовы обучать новых сотрудников всем основам работы в компании. Вам не нужно идеально знать анализ данных, чтобы получить стабильную работу - для этого достаточно большого желания и готовности приступить к работе!

Вы можете прокачать собственный анализ данных, участвуя в различных мероприятиях в этой области. Университетские мероприятия, сертифицированные онлайн-курсы, специальные группы, посвященные анализу данных обучения или даже отдельным проектам - все, что вы делаете, все полезно! Опыт работы не обязательно должен быть связан с прошлыми работами - есть много разных вещей, которые могут улучшить ваш опыт анализа данных прямо сейчас!

Мы поговорили о том, как стать аналитиком данных без опыта и соответствующего образования, необходимого для работы. Давайте перейдем к последнему огромному и важному критерию - мотивации.

Преимущества
  • Professional service
  • Flexible timetables
  • A variety of features to choose from
Основные Функции
  • Professional certificates
  • University-level courses
  • Online degree programs
Преимущества
  • Easy to use
  • Offers quality content
  • Very transparent with their pricing
Основные Функции
  • Free certificates of completion
  • Focused on data science skills
  • Flexible learning timetable
Преимущества
  • Simplistic design (no unnecessary information)
  • Good quality of courses (even the free ones)
  • A few different features to choose from
Основные Функции
  • Nanodegree Program
  • Suitable for enterprises
  • Paid Certificates of completion

Мотивация

Очевидно, что мотивация немного более субъективна, чем два других требования, перечисленных выше. Вы можете легко измерить уровень образования человека, его навыки и опыт, но все становится немного сложнее, когда мы говорим о мотивации. Это столь же важный фактор, как и предыдущие два - я лишь уточню некоторые детали.

Если вы работодатель, вы знаете, как легко найти и отличить мотивированных и увлеченных людей от немотивированных. Некоторые потенциальные сотрудники загораются, как только заходит разговор об анализе данных. Сразу становится очевидно, что они увлечены и преданы этой области знаний и фактически практикуют свои навыки каждый день. С другой стороны, очень легко отличить людей, которые даже не знают, что они делают на собеседовании. Возможно, они видели объявление о работе где-то в Интернете и подумали: «У меня есть степень по математике, и мне нравится анализировать данные- почему бы и нет!».

Мотивация должна быть чем-то стабильным и продолжительным - вы не можете просто «быть мотивированным», пока не получите работу, а потом сожалеть об этом каждый день. Без рвения у вас не будет результатов - это, в свою очередь, приведет к падению производительности труда, низкой заработной плате и может даже привести к тому, что вас уволят.

Проще говоря - если вы хотите знать, как стать аналитиком данных, убедитесь, что анализ данных действительно то, чему вы готовы посвятить всю свою жизнь.

Почему анализ данных?

Мы рассмотрели все основные критерии, необходимые для того, чтобы стать успешным аналитиком данных. Тем не менее, когда вы загорелись желанием, легко забыть, зачем вы это делаете, в первую очередь. С учетом вышесказанного, давайте рассмотрим некоторые причины, почему люди хотят стать аналитиком данных.

Прежде всего, стабильность работы. Говорим ли мы о науке о данных, информатике или об области ИТ в целом - все эти области славятся тем, что предлагают одни из самых стабильных рабочих мест. Если вам удастся найти работу системный аналитик данных в растущей и прогрессивной компании, и вы готовы приложить усилия, необходимые для персонального роста, вы можете быть уверены, что вы будете справлять с этой работой в течение долгого времени.

Кроме того, анализ данных предлагает большую зарплату. Согласно Glassdoor.com, средняя годовая зарплата аналитика данных должна составлять около 67 400 долларов США, или почти 5620 долларов США в месяц. Начнем с того, что это отличная зарплата, и есть много возможностей увеличить ее, даже если вы достаточно преданы своему делу.

анализ данных

Итак, после всего вышесказанного вы можете лучше понять, почему анализ данных является такой популярной областью в целом. Хотя это действительно непросто и требует много времени, чтобы по-настоящему овладеть мастерством, рабочие преимущества, которые вы можете получить впоследствии, стоят того.

Заключение

Ищите ли вы работу аналитиком данных или просто вам интересен анализ данных как область карьеры - без надлежащего образования и большой мотивации будет действительно трудно найти стабильную, хорошо оплачиваемую и обеспечивающую работу. Опыт важен, но он не является краеугольным камнем - если вы достаточно мотивированы и увлечены, опыт не станет препятствием на пути вашей карьеры аналитика данных.

Помните - если вы ищете, как широко изучить анализ данных, всегда тратьте время на просмотр самых последних тенденций, чтобы «идти в ногу со временем». Проходите курсы, ходите на лекции, участвуйте в онлайн-группах и семинарах - каждая минута, потраченная на изучение науки о данных, увеличит ваши шансы на то, чтобы найти достойную работу и преуспеть в ней!

Итак, это конец нашей статьи. Мы рассмотрели все, начиная с общей информации о профессии и о том, что такое анализ данных, и заканчивая тем, почему стоит уделить этой области время. Я надеюсь, что вы нашли то, что искали, и что вы будете использовать эту информацию в будущем! Удачи!

Оставьте ваше честное мнение

Оставьте ваше честное мнение и помогите тысячам людей выбрать лучшую платформу для онлайн обучения. Все отзывы, позитивные или негативные, будут приниматься, если они честны. Мы не публикуем предвзятые отзывы и спам. Поэтому, если вы хотите поделиться вашим опытом, мнением или дать совет - у вас есть всё необходимое!

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями - только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей. То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Дни
Часы
Минуты
Секунды