Что такое Data Analyst? - Ключевая концепция - Лучшие компании и преимущества

Что такое аналитик данных?

Анализ данных - это способ проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации. Data Analyst не пишет код для обработки данных, вместо этого Data Analyst в значительной степени работает с данными, которые были проанализированы и обработаны с помощью машинного кода. Они копают глубоко (что также называется извлечением данных) и извлекают данные. Наконец, они организуют, проверяют и проверяют данные, а также представляют данные с помощью различных инструментов, например: офисные инструменты Microsoft, такие как Excel, PowerPoint и доступ к базе данных. Data Analyst проводит предварительный анализ данных, чтобы найти контекст и характер данных.

Определение

Аналитик данных - это человек, который несет ответственность за сбор данных, их обработку и извлечение полезной информации путем фильтрации нежелательных данных и, наконец, представления данных в виде графиков или диаграмм.

Аналитик данных должен уметь извлекать полезные данные из большого объема данных, спрашивать клиента о требовании фильтровать информацию в соответствии с требуемым содержанием, эффективно анализировать полученные данные, сортировать данные с помощью структурного анализа и доставлять данные в хорошо представленный формат с использованием различных типов методов представления данных.

Понимание Data Analyst

Существует огромная разница между аналитиком данных и ученым. Люди путают роли аналитика данных и ученого данных, так как они звучат одинаково.

Он просматривает данные и пытается определить тенденции в данных. Что говорят цифры в данных? Какие решения могут быть приняты на основе этих данных? Являются ли некоторые вопросы, которые задает аналитик данных при работе с данными?

Специалисты по данным являются экспертами в интерпретации данных с опытом в кодировании и математических моделях. Большинство ученых-данных имеют степень доктора философии. или степень магистра в области анализа данных. Они имеют практический опыт в машинном обучении, программировании и могут создать новый процесс для модели данных, используя прогнозирующую модель наряду с работой аналитика данных.

Как Data Analyst облегчает работу?

Как правило, он извлекает данные, собирает их, систематизирует, анализирует и использует их, чтобы прийти к определенному выводу. Их работа варьируется в зависимости от типа данных, с которыми они работают (инвентарь, социальные сети, продажи, финансы и т. Д.) Или проекта клиента.

Аналитик данных может предоставить ценные данные работодателям компании, которые хотят знать больше о своих клиентах и их потребностях. Компании в любой отрасли могут извлечь выгоду из идей, которые предоставляет аналитик данных.

Они управляют базой данных и помогают компании принимать решения на ее основе. Давайте рассмотрим пример аналитика данных, работающего с маркетинговой компанией, которая предоставляет мобильную рекламу. Здесь аналитик данных должен создать профили пользователей мобильных приложений и предоставить релевантные для пользователя объявления на платформе. Это обеспечит более высокую прибыль при анализе расходов на рекламу. Это также обеспечит расширенный пользовательский опыт, так как дает им более персонализированное ощущение над рекламой.

Лучшие компании

1. Му Сигма

Mu Sigma - одна из крупнейших в мире компаний по анализу данных. Название их компании получено из статистических терминов «(μ)», что означает Mu, и «(σ)» для сигмы, которая представляет среднее значение и стандартное отклонение распределения вероятности.

Компания была основана Дираджем Раджарамом в 2004 году, который также является действующим генеральным директором компании. Они предоставляют услуги в области маркетинговой аналитики, анализа спроса, сетевого планирования, оптимизации, транспортной аналитики, анализа рисков, анализа источников и т. Д.

2. Упростить360

Это социальная бизнес-аналитическая компания, которая предоставляет услуги мониторинга и аналитики, панели мониторинга и отчетности, аналитику каналов и услуги CRM и документооборота. У них есть много престижных клиентов в их списке клиентов.

3. CBIG консалтинг

CBIG предоставляет клиентам услуги бизнес-аналитики (BI), хранилища данных (DW) и анализа больших данных. Они также реализуют ориентированные на данные инициативы, которые включают в себя прогнозную аналитику, маркетинговую аналитику, операционную аналитику, облачную аналитику, науку о данных и т. Д. CBIG - одна из лучших компаний по анализу данных, которая поможет вам встать на правильный путь и начать предоставлять результаты независимо от состояние ваших данных.

4. GoodData

GoodData продает программное обеспечение для анализа больших данных и Business Intelligence (BI) для облачных вычислений. Он был основан Романом Станеком в 2007 году под названием «Good Data Corporation». С помощью GoodData компания может расширить возможности своего бизнеса, распространяя целевую аналитику среди всех членов вашего бизнеса, включая клиентов и партнеров.

5. PricewaterhouseCoopers (PWC)

PricewaterhouseCoopers также была известна как PwC - крупнейшая в мире фирма по оказанию профессиональных услуг. Он был образован в 1998 году в результате слияния компаний Price Waterhouse, Coopers и Lybrand. PwC с помощью своей платформы помогает оптимизировать активы данных и принимать более быстрые и качественные решения. Благодаря своим ведущим службам данных и аналитики, pwc помогает создавать структуру данных, строить стратегию, оптимизировать инфраструктуру и помогает создавать культуру, которая станет организацией, управляемой данными.

6. Делойт

Deloitte - это многонациональная сеть профессиональных услуг, а также одна из бухгалтерских организаций «большой четверки». Deloitte превращает информацию в полезные и действенные идеи, понимая роль лица, принимающего решения, чтобы максимизировать ценность аналитики.

Решения, которые предлагает Deloitte:

Продвинутая аналитика
Управление корпоративными данными
ERP-аналитика

Подход Deloitte к аналитике наполнен глубокими отраслевыми знаниями и функциональным опытом в сочетании с технологиями.

7. КПМГ

KPMG - это профессиональная сервисная компания и один из четырех крупнейших аудиторов, наряду с PwC, E & Y и Deloitte. Аналитика, информация и моделирование KPMG помогают организации раскрыть тайну огромных данных и показать им, как воздействовать на их ресурсы данных для повышения эффективности бизнеса.

КПМГ предоставляет аналитические услуги в следующих областях:

Потребительский рынок
Энергия и природные ресурсы
Здравоохранение
Технологии и телекоммуникации
Финансовые услуги

Что вы можете сделать с Data Analyst?

Аналитик данных - это не просто анализатор чисел. Аналитик просматривает предоставленные данные и определяет, как эти данные могут быть использованы для решения реальных проблем или оказания помощи компании в развитии бизнеса. Аналитики работают с акционерами и различными менеджерами, чтобы узнать их видение и дать им представление о том, как данные помогут им достичь этого.

Аналитики помогают компании планировать заранее, оценивая эффективность ежедневной работы компании с помощью данных. Аналитик данных также может выдавать результаты, связанные с прогнозированием большей или меньшей потребности клиентов, а измерения данных могут использоваться для учета и финансовых операций во время составления бюджета и управления проектом для измерения продолжительности проекта и эффективности сотрудников.

Работа с аналитиком данных

Работать с аналитиком данных очень весело, так как вы изучаете различные аспекты данных и находите значимую информацию. Аналитик данных поможет вам понять, как перевести цифры на простой английский, чтобы каждая компания собирала данные о продажах, связанных с данными, исследования рынка, логистику или транспортные расходы.

Аналитик данных также нуждается в хороших коммуникативных навыках, чтобы писать и говорить ясно и легко передавать сложные идеи, это поможет человеку улучшить свои коммуникативные навыки. Математика является одной из важных частей аналитика, так как аналитик данных нуждается в математических навыках для оценки числовых данных и отображения данных на графике или диаграмме. Работа с аналитиком также поможет человеку улучшить его логическое мышление и наряду с его математическими навыками,

преимущества

Аналитик данных помогает обнаруживать ошибки в наборе данных, и с помощью данных очистка улучшает качество данных, что в конечном итоге приносит пользу как учреждениям, так и клиентам, таким как банк, финансовая компания и т. Д.
Аналитик данных работает по системе рекомендаций, которая в основном используется интернет-магазинами, такими как Flipkart, Amazon, eBay и т. Д., Где аналитик предоставляет наиболее вероятный элемент, который пользователю понравится следующим, анализируя предыдущие данные.
Аналитик также может помочь банку идентифицировать вероятных мошеннических клиентов на основе анализа, выполненного на исторических данных.
Службы безопасности также используют аналитика данных для целей наблюдения и мониторинга, основываясь на огромном количестве информации, собираемой и обрабатываемой аналитиком.
Аналитик данных дает вам ответ на следующие вопросы:

Каков текущий сценарий?
Что случилось?
Повлияет ли это на бизнес хорошо или плохо?
Почему так случилось?
Как это повлияет на рост компании в будущем?
Каков возможный результат?
Как это предотвратить?

Требуемые навыки

Чтобы стать аналитиком данных, нужно иметь естественное понимание математики и статистики, вот основное требование:

1. Статистика

Человек должен обладать глубокими знаниями статистики, начиная с основ, таких как среднее, медиана и мода, и заканчивая сложными темами, такими как реальный анализ, теория графов и численный анализ.

2. Математика

Наряду со статистикой, математика также является наиболее важным предметом, который человек должен иметь глубокие знания. Такие темы, как линейная алгебра, используются с регрессией, понимают структуру данных и подготавливают данные для прогнозного моделирования данных.

3. R и Python

Для целей аналитики Python и R являются широко используемыми инструментами, так как Python легок в изучении программирования, который предоставляет различные статистические и математические библиотеки, такие как numpy, scipy, sci-kit-learn и matplotlib и т. Д., В то время как R предоставляет расширенные вычислительные возможности, графические возможности и продвинутые инструменты.

4. Языки запросов

Человек, желающий работать аналитиком данных, должен иметь дело с такими языками запросов, как SQL, Hive, PIG и т. Д. SQL - это язык общего назначения, который используется для транзакционных запросов. SQL в основном используется ежедневно, но единственным недостатком является то, что он не поддерживает петабайты данных.

Hive - это язык запросов Hadoop, представленный Facebook, который может поддерживать терабайты и петабайты данных. PIG используется при обработке как структурированных, так и неструктурированных данных.

Визуализация данных

Недостаточно просто получить все данные, так как вам нужно их воплотить в жизнь. Существуют различные инструменты визуализации данных, которые может освоить аналитик данных, например, Tableau, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics и Microsoft Power BI. Используя эти инструменты, аналитик данных должен составлять отчеты и передавать эти результаты высшему руководству.

Сфера

Работа по анализу данных названа Глассдором «лучшей работой десятилетия». Существует огромный разрыв между спросом и предложением специалистов по аналитике, так как существует больше требований и меньше аналитика данных.

Специалисты по обработке данных - это, прежде всего, статистики, инженеры, специалисты по анализу данных и ИТ-специалисты. Компании всегда находятся в поиске лучших аналитиков данных, чтобы расширить свои исследовательские и аналитические отделы. Инженерия данных играет жизненно важную роль в финансах и капитализации. Аналитик данных получит больше исследовательской работы по сравнению с другой нетехнической работой.

Кто является подходящей аудиторией для обучения Data Analyst?

Анализ данных - востребованная и прибыльная карьера. Человек, которому нравится играть с данными, может стать аналитиком данных с хорошей шкалой заработной платы.

Любой может стать аналитиком данных и продолжить карьеру в нем, потому что все дело в матрицах, исчислении, интегралах и статистике. Человек, имеющий даже базовые знания по этим темам, может стать отличным аналитиком данных, пройдя несколько курсов сертификатов в Интернете и получить практические знания наряду с теоретическими знаниями.

Как эта технология поможет вам в карьерном росте?

Он использует огромное количество данных, чтобы работать на текущих тенденциях и делать прогнозы. Спрос на аналитика данных очень высок, когда известные университеты начали проводить курсы и программы, ориентированные на анализ данных.

Новичок, который работает аналитиком данных, может освоить область с опытом. В будущем он / она может основать собственную аналитическую фирму и помочь клиентам достичь своих целей, предоставив полезную информацию и информацию. Рост человека как аналитика данных огромен, поскольку в современном мире все связано с данными, будь то социальные сети или финансовый рост. Компании готовы платить любую сумму денег, чтобы получить правильные данные, которые они могут использовать в дальнейшем для своего роста.

Вывод

Это эпоха больших данных, когда миллиарды данных генерируются каждый день, и обрабатывается только несколько сотен данных. Это связано с нехваткой данных аналитиков на рынке. Аналитик данных играет ключевую роль в компании, предоставляя ценные данные, которые в конечном итоге способствуют росту компании. Data Analyst - самая востребованная работа в столетии, и они здесь, чтобы остаться.