Die Kraft der Datenanalyse entfesseln

Es ist kein Geheimnis , dass uns Datageddon ( Mit all diesen Selfies, Kontakten, Blogs, Apps (und ich kann weitermachen) weigern sich die Leute, sie zu löschen. Ich weiß, was Sie denken, es ist vielleicht kein direktes Data Analytics-Problem, eher ein Speicherproblem, aber es ist eines.
Wie analysiert Ihrer Meinung nach Google, das eine unvorstellbare Menge an Daten von Nutzern beherbergt, welche Daten wichtig genug sind? Oder hält es Facebook mit Milliarden von Statusaktualisierungen, Check-Ins usw. für relevant, Ihnen diejenigen zu zeigen, die Ihnen am wahrscheinlichsten gefallen oder mit denen Sie am ehesten interagieren? Oder Twitter? Oder Instagram? Genug von den Tech-Giganten. Von Startups über kleine Unternehmen bis hin zu mittelständischen Unternehmen und Fortune-500-Unternehmen verlassen sich alle auf Datenanalysen, um Rohdaten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenanalyse hilft, Rohdaten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Experten auf diesem Gebiet sehen Daten als Entscheidungsvorwegnahme durch Analytik . Das habe ich mir gerade ausgedacht, aber es basiert auch auf Datenanalysen. Denn sobald Sie ein Gefühl dafür bekommen haben, ist es aufregend und Sie beginnen, Rohdaten als Diamanten zu sehen. Sogar Kohlenstoff wird unter Druck zu Diamant. Kohlenstoff sind Daten, Druck ist Datenanalyse und was erhalten Sie als Ergebnis? Eine so schöne Substanz und vor allem etwas, das Licht in ein Spektrum von Farben zerstreuen kann. So auch die Datenanalyse. Datenanalyse ist wie ein Katalysator, ohne den eine Reaktion oder ein Ergebnis möglicherweise nicht möglich ist.

Daten = Entscheidungsvorwegnahme durch Analytik

Lassen Sie uns alle Theorien beiseite lassen, was sich die Leute normalerweise fragen, bevor sie Karriereentscheidungen treffen. Beachten Sie hier das Wort Entscheidung. Jeder Entscheidungsprozess wird viel einfacher und genauer, sobald er anhand von Daten analysiert wurde. Etwas, das wir ( 6figr.com ) schon seit langem tun, um Menschen dabei zu helfen, kluge Karriereentscheidungen zu treffen.
Als Ergebnis haben wir über einen Zeitraum von einem Jahr und durch Datenanalysen festgestellt, dass 6figr.com-Benutzer im Allgemeinen 38 % mehr verdienen. Das war ein diamantener Moment für uns.
Nun zurück zu Karrieren in der Datenanalyse.
Sehen Sie sich an: Top-Analytik-Fähigkeiten sind gefragt
Der heißeste Job 2016? Datenanalyse.
Der heißeste Job 2017? Maschinelles Lernen.
Der heißeste Job des Jahres 2018 (bisher)? Maschinelles Lernen.
Wir haben ein neuronales Netz für Karrieren integriert, damit unsere Benutzer die besten Entscheidungen treffen können, die auf Erkenntnissen/Funktionen aus anderen Karrieren basieren. Wir haben eine bestimmte Ebene davon herausgeschnitten, um zu sehen, welche die besten Fähigkeiten sind, die Menschen haben, die sehr gut abschneiden, basierend auf Parametern wie Gehalt, Rang, Erfahrung, Nachfrage (Anzahl) und Jobs, und die Ergebnisse sind nicht überraschend.

Quelle: ( 6figr.com)

Lassen Sie sich hier nicht verwirren. Ich weiß, dass Data Analytics auf der 3. Position zu sehen ist, und es werden viele verschiedene Fähigkeiten erwähnt, die im Laufe der Zeit an Bedeutung gewonnen haben. Und alle, mit Ausnahme von Java und C++, sind eng mit der Datenanalyse verbunden und werden tatsächlich von den meisten Datenanalysten verwendet.
Einige argumentieren vielleicht sogar für die Verwendung von Java und C++ in der Datenanalyse, aber ich vermeide eine Debatte. Wenn Sie sich fragen, was diese Abschlusshüte neben den aufgeführten Fähigkeiten sind, weisen sie auf Kurse hin, die für Personen verfügbar sind, die all diese Fähigkeiten verfolgen möchten – ermöglicht durch unsere großartigen Partner wie UpGrad .
Die Idee namens UpGrad: Das bahnbrechende Programm für Datenwissenschaften

Wenn jemand beispielsweise den Data Analytics-Kurs über UpGrad absolvieren möchte, lernt er R, Tableau (das auch im Trend liegt … kommt auf Platz 11 in der obigen Liste), Python und vieles mehr.
Immer noch verwirrt über die zugeordneten Prozentwerte und dass sie nicht 100 ergeben? Nun, es ist eine Darstellung, wie Fähigkeiten über Millionen von Karrieren verteilt sind – was bedeutet, dass jemand, der sich mit Data Analytics auskennt, möglicherweise auch R kennt, und deshalb gibt es eine Überschneidung.
Schauen wir uns nun an, wie viel Sie als Datenanalyst verdienen können:

Daten Analyst

Diese Gehaltsverteilung erkennt sicherlich einen massiven Unterschied in der Akzeptanz von Datenanalysen aus finanzieller Sicht der Karriere im Vergleich zu Softwareentwicklern an:

Softwareentwickler

Man mag argumentieren, dass es unvollständig oder ungerecht ist, Softwareingenieure mit Datenanalysten zu vergleichen. Ich möchte Sie daran erinnern, dass dies nur ein Beispiel ist und tatsächlich aus einem neuronalen Netz stammt, das wir aus Millionen von Profilen erstellt haben. Besuchen Sie 6figr.com , um sich alle Details anzusehen .
Ansehen: Die 4 wichtigsten Data Analytics-Rollen

Lassen Sie uns schnell in die Zukunft von Data Analytics blicken:

1. Big Data ist zum Mainstream geworden: Haben Sie schon einmal davon gehört, dass dieser Begriff unendlich lange durch den Weltraum um Sie herum widerhallt? Große Daten … große Daten … große Daten! Nehmen Sie sich einfach einen Moment Zeit, um es anzuerkennen, und erkunden Sie Big Data, bevor Sie ins Hintertreffen geraten.
2. Predictive Analytics ist Mainstream geworden: Natürlich hat es das! Zumindest in Indien, wo es eine klare Grenze zwischen einer Rolle in der Datenanalyse und einer in Predictive Analytics und sogar maschinellem Lernen gibt (was ehrlich gesagt sinnvoll ist, weil sie aus einer völlig anderen Art von Studien bestehen, die es zu meistern gilt), jedoch Daten Analytik war schon immer der Katalysator für diese Studien.
3. Data Analytics ist zum Mainstream geworden (seit 2013): Es war schon immer das Sprungbrett zu den oben genannten 2 Bereichen. Bevor Sie denken, dass Data Analytics der Vergangenheit angehört, möchte ich Sie noch einmal daran erinnern, dass all diese Bereiche und Fähigkeiten miteinander verbunden sind. Es gibt eine mondgroße Überlappung!
4. KI wird zum Mainstream (seit 2016): Sie fragen sich vielleicht, warum ich über alle – Big Data, Predictive Analysis, KI, Data Science und Data Analytics – zusammen spreche. Erinnern Sie sich an das neuronale Netz, das wir gebaut haben, um Millionen von Karrieren zu analysieren? Nun, es heißt, dass alle zum selben Cluster gehören, und als wir versuchten, ein bestimmtes Feature zu extrahieren, um das Datum des Auftretens zu sehen, stellte sich heraus, dass Data Analytics das übergeordnete Element ist. Dies ist keine Voreingenommenheit, sondern eine datengetriebene Schlussfolgerung.
Wenn wir uns die Zahlen ansehen, haben wir bereits eine große Bevölkerung, die sich für Data Analytics entscheidet. Data Analytics ermöglicht es Ihnen, intelligente Entscheidungen zu treffen. Apropos Zahlen, nehmen Sie mich nicht beim Wort.
Wer ist ein Data Scientist, ein Data Analyst und ein Data Engineer?

Es ist Zeit zum Handeln Ihrerseits. Vielleicht nur Google Data Analytics oder verwandte Keywords und fangen Sie an. Vielleicht sind Sie erfahren genug, um Ihre Karriere dort einfach zu beginnen.

Wozu dient Data Analytics?

Datenanalyse hat viele Verwendungsmöglichkeiten. Unternehmen können in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld gedeihen, indem sie ihre Leistung verbessern, und die Datenanalyse hilft bei der Verbesserung dieser Leistung. Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage von Markttrends und der Risikobewertung in der Banken- und Finanzbranche. Mit Hilfe von Data Analytics können wertvolle Informationen gewonnen werden, die der Gesundheitsversorgung, Kriminalprävention und dem Umweltschutz zugute kommen können. Diese Datenanalyseanwendungen tragen dazu bei, die Welt zu einem besseren Ort zu machen. Die Datenanalyse wird auch in wissenschaftlichen Studien und anspruchsvollen Analysewerkzeugen eingesetzt.

Ist Data Analytics ein Teil von Data Science?

Während Data Science ein interdisziplinäres Fach ist, das nach aussagekräftigen Erkenntnissen aus riesigen Mengen roher und organisierter Daten sucht, befasst sich Data Analytics mit der Verarbeitung und statistischen Analyse vorhandener Datensätze. Data Science ist ein Zusammenschluss verschiedener Bereiche, die riesige Datenbanken verwenden, um Informationen zu sammeln. Datenanalysesoftware ist eine konzentriertere Version davon und kann sogar als Bestandteil des gesamten Prozesses betrachtet werden. Bei der Datenwissenschaft geht es nicht darum, bestimmte Fragen zu beantworten, sondern darum, große Zahlen auf oft unstrukturierte Weise zu sichten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Datenanalyse funktioniert am besten, wenn sie zielgerichtet ist, mit Blick auf Fragen, die anhand aktueller Daten beantwortet werden müssen.

Ist das Erlernen von Data Analytics schwierig?

Data Analytics ist kein anspruchsvolles Feld. Möglicherweise sind Grundkenntnisse in einigen Fächern wie Programmiersprachen wie R, Python usw. sowie in mathematischen und statistischen Themen erforderlich. Aber die Lernenden können diese Themen zusammen mit dem Lernen von Data Analytics lernen. Insgesamt müssen Sie, um einen Job als Datenanalyst zu erfüllen, ein breites Spektrum an Fähigkeiten beherrschen. Alles, was Sie tun müssen, ist, ein paar Stunden pro Woche dem Erlernen dieser Fähigkeiten zu widmen, und schließlich werden Sie in der Lage sein, einen Job als Datenanalyst an Land zu ziehen, der die Mühe wert ist.