Топ-7 навыков для начинающего аналитика данных

Организации, управляемые данными, полагаются на специалистов, которые знают, как извлечь пользу из данных. Аналитики данных являются одними из таких специалистов, наряду с инженерами данных и учеными данных. Итак, чем именно занимаются аналитики данных?

Типичными обязанностями младшего аналитика данных являются: сбор и очистка данных, их анализ и моделирование, а затем создание отчетов и визуализаций для выделения ценных идей из этих данных. Если говорить более конкретно, то аналитики данных:

  • Собирают нужные данные из различных источников с помощью SQL, Python и других инструментов.
  • Очищают и преобразуют данные (переводят их в формат, который можно легко использовать, и удаляют любые ошибки).
  • Выполнять анализ данных, включая разведочный анализ данных, визуализацию данных и моделирование данных.
  • Обнаруживать ценные закономерности в данных и сообщать о них, а также предоставлять информацию для руководства процессами решения проблем и принятия решений в организации.

В конечном итоге, аналитики данных оказывают влияние на все стратегические решения, принимаемые компанией; неудивительно, что эта карьера приносит свои плоды.

По данным Indeed, средняя зарплата аналитика данных в США составляет 70 218 долларов в год. Если у вас менее одного года опыта работы, вы, скорее всего, будете зарабатывать около $66 552 в год, в то время как аналитик данных с опытом работы более 10 лет обычно получает $83 000 и выше. Вот некоторые из ключевых навыков, которые каждый аналитик данных должен включить в свое резюме, чтобы получить высокооплачиваемую работу.

Статистика

Некоторые базовые знания по исчислению и вероятности будут весьма полезны. В вашей роли аналитика данных вам понадобится умение замечать тенденции и колебания.

Excel

Несмотря на то, что Excel может быть не самым эффективным инструментом для анализа данных - особенно при работе с большими объемами данных - вы все равно, скорее всего, найдете много данных компании, хранящихся в таблицах Excel. Поэтому, будучи младшим аналитиком данных, вы должны уметь собирать данные из электронных таблиц и знать, когда анализ данных эффективнее проводить в Excel.

SQL (язык структурированных запросов) 

SQL - это основной инструмент для взаимодействия с реляционными базами данных, поэтому навыки SQL обеспечивают аналитикам данных дополнительную скорость и независимость от инженеров баз данных. Умение извлекать данные непосредственно из базы данных SQL позволяет аналитикам данных быстро реагировать на изменяющиеся запросы руководства и приносить еще больше пользы компании.

Я рекомендую начать свое знакомство с SQL с бесплатных курсов  "Основы SQL". Это даст вам практическое понимание того, что такое SQL.

Python

Python - это многоцелевой язык, который крайне важен для работы по анализу данных. В последние годы он быстро стал отраслевым стандартом в анализе, Data Science и других областях, связанных с данными. 
От аналитиков данных не требуется таких же навыков программирования, как от инженеров-программистов или разработчиков. Однако умение анализировать данные с помощью Python в наши дни является практически обязательным для аналитиков данных.

Для младшего специалиста по анализу данных будет полезно знать, как использовать Python для очистки данных, исследования и моделирования данных, визуализации данных и разработки алгоритмов машинного обучения.

Визуализация данных

Для этого существует множество инструментов. Некоторые из них помогают создавать красивые графики, другие являются отличными многофункциональными платформами бизнес-аналитики, такими как Tableau или Power BI. Также полезно иметь хотя бы базовое представление о том, как они могут помочь развитию вашей компании.

Чтобы стать эффективным аналитиком бизнес-данных, вы также должны освоить инструменты бизнес-аналитики (BI) - программное обеспечение, используемое для сбора, организации, визуализации и анализа данных, накопленных в ходе деловых операций.

Примерами популярных BI-инструментов являются Tableau и Microsoft Power BI. Разные компании предпочитают разные BI-инструменты; если вы знаете, в какой организации хотите работать, ориентируйтесь на те инструменты, которые они используют. 

Навыки презентаций

Навыки презентации могут быть не столь необходимы, как технические навыки при приеме на работу на должности начального уровня. Однако умение четко и эффективно представлять большие объемы данных является ценным навыком для вашего будущего карьерного роста.

Навыки решения проблем и критического мышления

Эти навыки относятся к способности использовать знания, факты и данные для эффективного решения проблем. Способность разработать продуманное решение и подкрепить его данными - это навык, который высоко ценится работодателями. Эти навыки всегда полезно указывать в резюме при приеме на работу не только на должности аналитиков данных, но и на любые должности, связанные с данными.

Помните, что обучение - это инвестиции, которые всегда окупаются. Каждый навык, приобретенный вами сейчас, принесет вам плоды в будущем. Чем шире ваш набор навыков, тем больше у вас шансов получить работу своей мечты!

Рубрика: 
Ключевые слова: 
Источник: 
  • Linkedin.com
Перевод: 
  • Valeratal
+1
0
-1