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.

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.

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.

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!

Leave your honest review

Leave your genuine opinion & help thousands of people to choose the best online learning platform. All reviews, either positive or negative, are accepted as long as they’re honest. We do not publish biased reviews or spam. So if you want to share your experience, opinion or give advice - the scene is yours!

TOP3 Most Popular Coupon Codes

Verified

95% OFF

Advanced SQL: SQL Expert Certification Preparation Course
Rating
5.0
Verified

95% OFF

Complete Python 3 Programming Bootcamp: Beginner to Advanced
Rating
4.8
Verified

100% FREE

Best Courses at BitDegree
Rating
5.0

FAQ

How do you choose which online course sites to review?

We pick online learning platforms according to their market size, popularity, and, most importantly, our users’ request or general interest to read genuine MOOC reviews about certain online learning platforms.

How much research do you do before writing your e-learning reviews?

Our dedicated MOOC experts carry out research for weeks – only then can they say their evaluations for different aspects are final and complete. Even though it takes a lot of time, this is the only way we can guarantee that all the essential features of online learning platforms are tried and tested, and the verdict is based on real data.

Which aspect is the most important when choosing the best online learning platforms?

It wouldn’t be right to pick just one aspect out of the selection: priorities depend on each individual person, their values, wishes, and goals. A feature that’s important to one person can be utterly irrelevant to the other. Anyhow, all users would agree that good quality of the learning material is a must for online learning platforms.

How is this e-learning review platform different from others?

Every MOOC-reviewing platform is unique and has its own goals and values. Our e-learning reviews are 100% genuine and written after performing a careful analysis. That is the goal that a lot of e-learning review sites lack, so we consider it to be our superpower!