إطلاق العنان لقوة تحليلات البيانات

ليس سرًا أن داتاجيدون ( بيانات مع كل تلك الصور الشخصية وجهات الاتصال والمدونات والتطبيقات (ويمكنني الاستمرار) يرفض الأشخاص الحذف. أعلم ما تفكر فيه ، قد لا تكون مشكلة مباشرة في تحليلات البيانات ، أكثر من مشكلة تخزين ، لكنها كذلك.
كيف تعتقد أن Google ، التي تستوعب كمية لا يمكن تصورها من البيانات من المستخدمين ، تحلل البيانات المهمة بدرجة كافية؟ أو Facebook لهذا الأمر الذي يحتوي على مليارات من تحديثات الحالة وعمليات تسجيل الوصول وما إلى ذلك ، يرى أنه من المناسب أن يظهر لك التحديثات التي من المرجح أن تعجبك أو تتفاعل معها؟ أو تويتر؟ او انستغرام؟ يكفي عن عمالقة التكنولوجيا. من الشركات الناشئة إلى الشركات الصغيرة إلى المؤسسات المتوسطة إلى Fortune-500 ، تعتمد جميعها على تحليلات البيانات لفهم البيانات الأولية واتخاذ قرارات مستنيرة.

تساعد تحليلات البيانات على فهم البيانات الأولية واتخاذ قرارات مستنيرة.

يرى الخبراء في هذا المجال البيانات على أنها توقع القرار من خلال التحليلات . لقد اختلقت ذلك للتو ولكنه يعتمد أيضًا على تحليلات البيانات. لأنه بمجرد أن تشعر به ، يكون من المثير أن تبدأ في رؤية البيانات الخام على أنها ماس. حتى الكربون تحت الضغط يتحول إلى ماس. الكربون هو بيانات ، والضغط هو تحليلات البيانات وماذا تحصل نتيجة لذلك؟ مادة جميلة جدًا والأهم من ذلك ، شيء يمكنه تشتيت الضوء إلى طيف من الألوان. وكذلك تحليلات البيانات. تحليلات البيانات مثل المحفز الذي بدونه قد لا يكون التفاعل أو النتيجة ممكنًا.

البيانات = توقع القرار من خلال التحليلات

بغض النظر عن كل النظريات ، دعنا ننتقل إلى ما يسأله الناس عادةً قبل اتخاذ أي قرارات مهنية. لاحظ كلمة القرار هنا. تصبح أي عملية صنع قرار أسهل بكثير ودقيقة بمجرد تحليلها من خلال البيانات. شيء نقوم به ( 6figr.com ) منذ فترة طويلة لمساعدة الناس على اتخاذ قرارات مهنية ذكية.
نتيجة لذلك على مدى عام واحد ومن خلال تحليلات البيانات ، لاحظنا أن مستخدمي 6figr.com بشكل عام يكسبون 38٪ أكثر. كانت تلك لحظة ماسية بالنسبة لنا.
عد الآن إلى الوظائف في تحليلات البيانات.
شاهد: أهم المهارات التحليلية عند الطلب
أهم وظيفة لعام 2016؟ تحليلات البيانات.
أهم وظيفة لعام 2017؟ التعلم الالي.
أهم وظيفة لعام 2018 (حتى الآن)؟ التعلم الالي.
لقد قمنا بدمج شبكة عصبية للمهن لتمكين مستخدمينا من اتخاذ أفضل القرارات التي تدعمها رؤى / ميزات من وظائف أخرى. لقد قمنا بتقطيع طبقة واحدة معينة منها لمعرفة أفضل المهارات التي يتمتع بها الأشخاص الذين يقومون بعمل جيد للغاية بناءً على معايير مثل الراتب والرتبة والخبرة والطلب (العدد) والوظائف والنتائج ليست مفاجئة.

المصدر: ( 6figr.com)

لا ترتبك هنا. أعلم أنه يمكن رؤية تحليلات البيانات في المركز الثالث وهناك العديد من المهارات المختلفة المذكورة والتي اكتسبت قوة دفع بمرور الوقت. وجميعها ، باستثناء Java & c ++ ، ترتبط ارتباطًا وثيقًا بتحليلات البيانات وفي الواقع ، يستخدمها معظم محللي البيانات.
قد يجادل البعض حتى في استخدام Java و c ++ في تحليلات البيانات أيضًا ، لكنني أتجنب النقاش. إذا كنت تتساءل عن ماهية قبعات التخرج هذه ، إلى جانب المهارات المدرجة ، فإنها تشير إلى الدورات المتاحة للأشخاص الذين يرغبون في متابعة كل هذه المهارات - التي أتاحها شركاؤنا الرائعون مثل UpGrad .
The Idea Called UpGrad: The Path-Breaking Data Science Program

على سبيل المثال ، إذا أراد أي شخص متابعة دورة تحليلات البيانات عبر UpGrad ، فإنه يتعلم لغة R و Tableau (التي تتجه أيضًا ... تأتي في المرتبة 11 في القائمة أعلاه) و Python وغير ذلك الكثير.
هل ما زلت مرتبكًا بشأن قيم النسبة المئوية المنسوبة وأنها لا تضيف ما يصل إلى 100؟ حسنًا ، إنه تمثيل لكيفية توزيع المهارات على ملايين الوظائف - مما يعني أن الرجل الذي يعرف أن تحليلات البيانات قد يعرف أيضًا R وهذا هو سبب وجود تداخل.
الآن دعنا نلقي نظرة على المبلغ الذي يمكنك كسبه كمحلل بيانات:

محلل بيانات

يعترف توزيع الرواتب هذا بالتأكيد بوجود فرق كبير في اعتماد تحليلات البيانات ، في النظرة المالية للوظيفة ، مقارنة بمهندسي البرمجيات:

مهندس برمجيات

قد يجادل المرء بأنه غير مكتمل أو غير عادل مقارنة مهندسي البرمجيات بمحللي البيانات. اسمحوا لي أن أذكركم أن هذا مجرد مثال ، وفي الواقع ، هذا مأخوذ من شبكة عصبية أنشأناها على ملايين الملفات الشخصية. توجه إلى 6figr.com للتحقق من كل التفاصيل.
شاهد: أهم 4 أدوار لتحليل البيانات

دعنا ننظر بسرعة إلى مستقبل تحليلات البيانات:

1. أصبحت البيانات الضخمة سائدة: هل سمعت عن هذا المصطلح يتردد عبر الفضاء من حولك لفترة غير محدودة من الوقت؟ البيانات الضخمة ... البيانات الضخمة ... البيانات الضخمة! فقط توقف لحظة للإقرار بذلك واستكشف البيانات الضخمة قبل أن تتخلف عن الركب.
2. أصبحت التحليلات التنبؤية سائدة: بالطبع ، لقد حدث ذلك! على الأقل في الهند حيث يوجد حد واضح بين دور في تحليلات البيانات ودور آخر في التحليلات التنبؤية ، وحتى التعلم الآلي (وهو أمر منطقي أن نكون صادقين لأنهما يتكونان من سلالة مختلفة تمامًا من الدراسة لإتقانها) ومع ذلك ، فإن البيانات لطالما كانت التحليلات هي الحافز لهذه الدراسات.
3. أصبحت تحليلات البيانات سائدة (منذ 2013): لقد كانت دائمًا نقطة انطلاق إلى المجالين المذكورين أعلاه. اسمحوا لي أن أذكرك مرة أخرى قبل أن تعتقد أن تحليلات البيانات في الماضي ، أن كل هذه المجالات والمهارات مترابطة. هناك تداخل بحجم القمر!
4. الذكاء الاصطناعي يتجه نحو الاتجاه السائد (منذ 2016): قد تتساءل لماذا أتحدث عن كل شيء - البيانات الضخمة والتحليل التنبئي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وتحليلات البيانات - معًا. هل تتذكر الشبكة العصبية التي أنشأناها لتحليل ملايين الوظائف؟ حسنًا ، تشير إلى أن كل هذه العناصر تنتمي إلى نفس المجموعة وعندما حاولنا استخراج ميزة معينة لمعرفة تاريخ حدوثها ، اتضح أن تحليلات البيانات هي الأصل. هذا ليس تحيزًا ، إنه استنتاج مبني على البيانات.
بالنظر إلى الأرقام لدينا بالفعل عدد كبير من السكان يختارون تحليلات البيانات. تمكنك تحليلات البيانات من اتخاذ قرارات ذكية. بالحديث عن الأرقام ، لا تأخذ كلامي على محمل الجد.
من هو عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات؟

حان وقت العمل من جانبك. ربما مجرد Google Data Analytics أو الكلمات الرئيسية ذات الصلة والبدء. ربما تكون لديك الخبرة الكافية لبدء حياتك المهنية فيه.

ما هو استخدام تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات لها استخدامات عديدة. يمكن للشركات أن تزدهر في بيئة تنافسية بشكل متزايد من خلال تحسين الأداء ، ويساعد تحليل البيانات في تحسين هذا الأداء. تلعب تحليلات البيانات دورًا مهمًا في التنبؤ باتجاهات السوق وتقييم المخاطر في الصناعات المصرفية والمالية. بمساعدة تحليلات البيانات ، يمكن الحصول على معلومات قيمة يمكن أن تفيد الرعاية الصحية ومنع الجريمة وحماية البيئة. تساعد تطبيقات تحليل البيانات هذه في جعل العالم مكانًا أفضل. يستخدم تحليل البيانات أيضًا في الدراسة العلمية والأدوات التحليلية المتطورة.

هل تحليلات البيانات جزء من علم البيانات؟

في حين أن علم البيانات هو موضوع متعدد التخصصات يسعى للحصول على رؤى ذات مغزى من كميات هائلة من البيانات الأولية والمنظمة ، فإن تحليلات البيانات تهتم بمعالجة مجموعات البيانات الحالية والتحليل الإحصائي لها. علم البيانات هو اندماج مناطق مختلفة تستخدم قواعد بيانات ضخمة لجمع المعلومات. يعد برنامج تحليل البيانات إصدارًا أكثر تركيزًا من هذا ويمكن اعتباره مكونًا من مكونات العملية برمتها. لا يهتم علم البيانات بالإجابة على أسئلة معينة ولكنه يهتم بالفرز بين أعداد كبيرة بطرق غير منظمة في كثير من الأحيان للكشف عن الرؤى. يعمل تحليل البيانات بشكل أفضل عند الاستهداف ، مع وضع الأسئلة في الاعتبار التي تحتاج إلى إجابة باستخدام البيانات الحالية.

هل تعلم تحليلات البيانات أمر صعب؟

تحليلات البيانات ليست مجالا صعبا. قد يتطلب معرفة مسبقة ببعض الموضوعات مثل لغات البرمجة مثل R و Python وما إلى ذلك ، بالإضافة إلى الموضوعات الرياضية والإحصائية. لكن يمكن للمتعلمين تعلم هذه الموضوعات جنبًا إلى جنب مع تحليلات بيانات التعلم. بشكل عام ، لإنجاز وظيفة محلل البيانات ، ستحتاج إلى إتقان مجموعة واسعة من المهارات. كل ما عليك القيام به هو تخصيص بضع ساعات أسبوعيًا لتعلم هذه المهارات ، وأخيرًا ، ستتمكن من الحصول على وظيفة محلل بيانات تستحق الجهد المبذول.