Innhold

• Hva gjør en dataanalytiker?
• Datakilder og roller
• Hva er forskjellen mellom en dataanalytiker og dataforsker?
• Ferdigheter, kvalifikasjoner og verktøy
• utmerke
• SQL

En dataanalytiker manipulerer data for levende. I en tid der selskaper blir stadig mer avhengige av stadig utvidende datasett, er dette en viktigere ferdighet enn noen gang før. Det er også etterspurt.

En av de store drivende faktorene i det fremtidige arbeidsmarkedet kommer til å være Internet Of Things (IoT), som refererer til alle enhetene i hjemmet ditt som er koblet til nettet. Alle de smarte knutepunktene, lyspærene og kjøleskapene skaper gigantiske datamengder for selskaper å jobbe med (for bedre eller verre), og dataanalyse vil spille en enorm rolle i denne bransjen fremover, ifølge teknologeanalysefirmaet Foote Partners.

Hvis du leter etter en fremtidssikker jobb med store muligheter som du potensielt kan glede deg hjemmefra, kan det å være en dataanalytiker være riktig for deg. La oss se på ferdighetene du trenger for å lære, og hvordan du kan komme i gang.

Hva gjør en dataanalytiker?

En dataanalytiker er noen som henter "nyttig innsikt" fra store datasett. Det betyr å oversette tall til vanlig engelsk. De kan lage rapporter og visualiseringer for å vise denne informasjonen, og for å vise nyttige korrelasjoner eller trender. Bedrifter kan deretter bruke disse for å informere om sine beslutninger.

Dataanalytikere kan arbeide i en enkelt organisasjon, eller de kan ta på seg mange kunder som en del av et byrå.

For markedsføring kan en dataanalytiker være i stand til å bestemme en stor prosentandel av kundene som kjøpte X-produkt, var kvinnelige psykologstudenter. De kan da anbefale at klienten målretter den demografiske mer med fremtidig markedsføring. Alternativt kan de merke en trend som viser at flere og flere menn nå blir interessert i produktet. Dette er også noe virksomheten kan dra nytte av. De vil videre kunne oppleve at dette er en demografisk konkurransen ikke er for øyeblikket.

En dataanalytiker oversetter tall til vanlig engelsk

Et annet praktisk eksempel kommer fra Forecastwatch.com, som samler prognoser fra tusenvis av forskjellige rapporter og sammenligner det med faktiske menneskelige rapporter om hvordan været var. Ved å bruke all denne informasjonen kan prognosemakere deretter avgrense og forbedre modellene sine.

Datakilder og roller

Disse datasettene kan komme fra en rekke forskjellige kilder: salgsstatistikk, lojalitetskort, brukerkontoer, tilbakemeldinger fra kunder, apper og programvare, trafikkanalyse på nettsteder, markedsundersøkelser, laboratoriestudier og mer.

En stor del av dette arbeidet vil innebære å lage rapporter, som vil gi innsikt og trender som kan være nyttige for ledelsen. Dataanalytikere vil også bli pålagt å få data til å "snakke" når de tar tak i dem fra flere forskjellige kilder. De kan være pålagt å fjerne defekte data (rengjøring). Noen ganger kan de til og med bli bedt om å "massere" data for å gjøre dem litt mer mottagelige for organisasjonens mål!

Dette kan være en spennende og givende jobb, og du kan være med på å styre retningen til et selskap basert på smart datadrevet innsikt. Imidlertid kan det også være en veldig kjedelig arbeidslinje bare noen få skritt fjernet fra datainnføringen. Å passe på et enkelt regneark er ikke utfordrende eller givende for folk flest. Din rolle vil avhenge av organisasjonen og din plass i den.

Hva er forskjellen mellom en dataanalytiker og dataforsker?

Et nyttig skille å forstå er forskjellen mellom en dataforsker og en dataanalytiker. Linjen kan bli litt uskarp, men generelt jobber dataforskere mer med maskinlæring og prediktiv modellering. De bruker data for å komme med spådommer om fremtiden, og har generelt sterkere bakgrunn i matematikk, statistikk og datakoding.

Data forskere arbeider også med AI og maskinlæring. Læring av maskiner er egentlig en større, automatisert versjon av hva en dataanalytiker gjør, med algoritmer som ser etter mønstre i gigantiske datasett, slik at de til slutt kan lære å identifisere bestemte elementer inne i et bilde, for å oppdage naturlig menneskelig språk eller lage avgjørelser om reklame. Som dataforsker kan du skrive kode i Python og SQL for å hjelpe deg med å hente disse dataene og bruke dem.

Les mer: Cloud AutoML Vision: Tren din egen maskinlæringsmodell

Gjennomsnittlig lønn for en dataanalytiker er $ 64 975 per år ifølge faktisk.com, mens gjennomsnittlig lønn for en dataforsker er $ 120 730.

Hvis du er interessert i å bli dataforsker og jobbe med banebrytende maskinlæringsalgoritmer, er et flott sted å starte med Machine Learning and Data Science Certification Bundle.

Ferdigheter, kvalifikasjoner og verktøy

Selv om det ikke er viktig, kan en grad i noen av følgende fag være nyttig for en dataanalytiker:

• Matematikk
• Datavitenskap
• Statistikk
• Økonomi
• Virksomhet

En rekke spesifikke ferdigheter vil også komme godt med og er absolutt verdt å utvikle. Heldigvis gjør nettet det nå enklere enn noen gang å få disse ferdighetene og sertifiseringene hjemmefra. Udemy tilbyr nyttige kurs for nesten alle ferdigheter du kan trenge som analytiker for under $ 20 i de fleste tilfeller. Dette er hva som vil være godt å vite.

utmerke

Det er ikke glamorøst, men mange dataanalytikere bruker mye tid på Excel, lager tabeller og detaljerte ligninger. Når du går inn på et intervju eller søker om en kortsiktig spillejobb, vil du sannsynligvis bli pålagt å demonstrere Excel-ferdigheter. Så børste opp!

Prøv Udemy-kurset: Microsoft Excel - Excel Fra nybegynner til avansert.

SQL

SQL står for Structure Query Language og er et deklarativt språk for å lage og hente data fra en database. Hvis du prøver å hente data fra visse brukere av et nettsted, er sjansen stor for at du vil gjøre dette ved å snakke med en database som er lagret på en server ved å bruke SQL. SQL ser skremmende ut i begynnelsen, men er enkel nok til å få hodet rundt og kan være utrolig kraftig når du gjør det.

Prøv Udemy Course: The Complete SQL Bootcamp.