Möchten Sie Datenanalyst werden? Hier sind die besten Fähigkeiten und Tools, die es zu meistern gilt

Das Knacken von Zahlen und das Erkennen von Mustern ist zum Goldstandard in der IT-Branche geworden. Datenanalystenjobs sind gefragt, LinkedIn's Most Promising Jobs of 2017 listet Data Engineer auf Platz 9 und Analytics Manager auf Platz 18.

Eine weitere Glassdoor-Studie der 50 besten Jobs in Amerika platziert Data Scientist auf dem ersten Platz, Data Engineer knapp auf Platz 3 und Analytics Manager auf beneidenswertem Platz 5. Es ist jedoch nicht einfach, den ersten Platz einzunehmen. Sie benötigen ein Arsenal an Datenanalysefähigkeiten, wenn Sie mit diesem wichtigen Karrieresprung Jahr für Jahr wachsen und ein fettes Gehaltspaket erzielen möchten.

Während das Internet voller kostenloser Ressourcen ist, um unter anderem die Grundlagen der Datenwissenschaft, der Stimmungsanalyse und des schnellen maschinellen Lernens zu beherrschen. Analytics India Magazine und UpGrad helfen Ihnen dabei, die Klatschfalle zu durchbrechen, indem sie 5 grundlegende Fähigkeiten auflisten, die erforderlich sind, um Datenanalyst zu werden.

Setzen Sie sich mit diesen Fähigkeiten an die Spitze von Data Analyst-Jobs

Beginnen wir mit ein paar Grundlagen:

Bildungshintergrund

Nicht jeder kann Datenanalyst werden. Sie müssen eine natürliche Neigung zu Mathematik und Statistik haben. All die Jahre des Lernens von Kalkül und Wahrscheinlichkeit werden sich als nützlich erweisen. Ein Abschluss in Informatik ist immer ein zusätzlicher Vorteil.
Statistik: Um ein vollwertiger Datenanalyst zu werden, sind gründliche Kenntnisse in Statistik unerlässlich. Gut in Statistik zu sein, wird Ihnen helfen , Algorithmen gründlich zu verstehen und auch, wann sie verwendet werden sollten.

Frischen Sie angewandte Statistik, lineare Algebra, reelle Analyse, Graphentheorie und numerische Analyse auf. Lineare Algebra kommt bei der Regression, dem Verständnis von Datenstrukturen und der Aufbereitung von Daten für die präskriptive und prädiktive Datenmodellierung ins Spiel.

Programmierkenntnisse

1) Statistische Sprache:

SAS vs. R vs. Python : Diese Frage beschäftigt die meisten Daten-Nerds, wenn es darum geht, das Analysetool ihrer Wahl zu finden. Während SAS (teuer) und Python (für Datenverarbeitung im kleinen Maßstab berechnet) leicht zu erlernen sind, überzeugt R (Low-Level-Programmiersprache) dank seiner fortschrittlichen Rechenleistung, besseren grafischen Fähigkeiten und fortschrittlichen Tools.

Da R Open Source ist, werden Funktionen und Pakete im Gegensatz zu SAS schnell hinzugefügt. Ein weiterer Grund, warum R erfolgreich ist, ist, dass es von einem riesigen Ökosystem unterstützt wird, das es mit umfangreichen Funktionen auf dem neuesten Stand hält.

Profi-Tipp : Die kommerzielle Anziehungskraft von R hat es zu einem Begriff gemacht (sprich: Unternehmen mit IT-/Technologie-Fokus), und obwohl SAS von Unternehmen immer noch weit verbreitet ist, setzt sich diese statistische Sprache immer mehr durch. Aber R hat eine steile Lernkurve.

2) Abfragesprache:

SQL: Als eine der ältesten Abfragesprachen ist SQL eine universelle Datenbanksprache, die sowohl für analytische als auch für transaktionale Abfragen verwendet wird. SQL wird hauptsächlich im täglichen Betrieb verwendet und kann keine Petabytes an Daten unterstützen. Programme wie das Unity-Tutorial können Ihnen dabei helfen, sich eingehender mit PHP und MySQL vertraut zu machen.

Hive : Diese Hadoop-Abfragesprache wurde vom Dateninfrastrukturteam von Facebook erfunden. Seit Hive im Jahr 2008 Open Source wurde, ist es zur beliebten Wahl für Business-Analysten geworden. Die Open-Source-Data-Warehousing-Lösung, die eine SQL-Sprache namens HQL verwendet, kann im Gegensatz zu SQL Terabytes und Petabytes an Daten unterstützen. Der Nachteil ist, dass es nur strukturierte Daten unterstützt.

PIG: Einer der größten Vorteile für Pig ist, dass es sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten kann und über MapReduce funktioniert. Es ist die bevorzugte Sprache für die meisten Programmierer, die dazu neigen, Skripte zu schreiben. Was Sie tun müssen, ist Schweinelatein zu lernen, das hilft, strukturierte/unstrukturierte und halbstrukturierte Wörter im Vergleich zu Hive leichter zu bewältigen. Hier ist ein bisschen Wissenswertes zur Geschichte – Pig wurde 2006 in Yahoo gegründet, um MapReduce-Jobs auszuführen.

Profi-Tipp: SQL-Kenntnisse helfen beim Erlernen von Pig und Hive.

3) Skriptsprache:

MATLAB: Es ist eine Sprache, die für Data Mining verwendet wird. Einige mögen argumentieren, dass seine Popularität abgenommen hat. Es würde nicht schaden, es in Ihr Arsenal aufzunehmen. Denken Sie daran, dass MATLAB schon seit langer, langer Zeit existiert und in den späten 70er Jahren als Werkzeug für die Datenanalyse erfunden wurde.

Python: Dies ist zweifellos eine der beliebtesten Skriptsprachen und ihre Popularität ergibt sich aus dem aktuellen Stack. Die Kernbibliotheken NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Perfekt für Modellierung und Analyse. Es hat jedoch einen Nachteil – die Skalierbarkeit für große Datensätze.

Profi-Tipp: Python hat eine starke Community und wird am besten für das Scraping von Websites und Data Engineering verwendet. Erraten Sie, was? Es ist so einfach, dass es auch Menschen ohne Programmierhintergrund beherrschen können!

Maschinelles Lernen

Machine Learning (ML) ist nicht nur ein Schlagwort. Es findet bereichsübergreifend viel Nutzen und gewinnt immens an Zugkraft und erweist sich daher als eine wesentliche Fähigkeit, die Datenexperten haben müssen. In ML sind Regression, Klassifizierung und Segmentierung die breiten Lernbereiche, auf die sich Analysten konzentrieren sollten.

Datenvisualisierung

Sie haben all diese Daten; Wie erwecken Sie es jetzt zum Leben? Ihre Aufgabe als Datenanalyst wäre es, eindrucksvolle Berichte zu erstellen, Trends zu finden und diese Erkenntnisse an die Spitze zu kommunizieren . Zu beherrschende Datenvisualisierungstools sind Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyser, SAS Visual Analytics. Wenn Sie R mögen, können Sie das ggplot-Paket verwenden, um hochinteraktive Diagramme und Grafiken zu erstellen.
Profi-Tipp : Lernen Sie nicht nur die Tools. Versuchen Sie auch, das Motiv der visuellen Kodierung von Daten zu verstehen.

Ein Start-Up-Leitfaden zur Datenanalyse

Datenbanken verstehen

Die Datenbankanalyse, die im Wesentlichen dazu dient, den Kunden besser zu verstehen, reicht von der grundlegenden Analyse bis hin zum komplexen Data Mining durch verschiedene Tools – Geografisches Informationssystem (GIS) oder Textanalyse. Die grundlegenden Schritte zum Analysieren von Datenbanken sind das Extrahieren, Bereinigen, Zusammenführen, Analysieren und Implementieren.

Kasse: Gehalt für Datenanalysten in Indien

Data Munging oder Data Wrangling

Bevor Sie beginnen, Erkenntnisse aus Unmengen von Daten zu gewinnen, müssen die Daten bereinigt werden. Im Klartext muss jemand die Arbeit eines Hausmeisters erledigen, was bedeutet, dass Daten manuell bereinigt und in einem einheitlichen Format verarbeitet werden, bevor sie analysiert werden. Bisher wurde Excel zum Bereinigen und Anreichern von Daten verwendet, aber Stanford stellte ein interaktives Tool vor, ein Work-in-Progress namens Wrangler.

Profi-Tipp: Probieren Sie Wrangler aus und sehen Sie, wie Sie reale Daten manipulieren und zur Verwendung in Tableau oder R exportieren können

Ein Datenanalyst benötigt keine fortgeschrittenen Fähigkeiten wie Data Scientists. Da diese Rollen jedoch facettenreich sind und Lernen ein kontinuierlicher Prozess ist, können Sie mit zusätzlichen Ressourcen auch ein Junior Data Scientist werden.

Im Wesentlichen sind Mathematik und Statistik (32 %), Informatik (19 %) und Ingenieurwissenschaften (16 %) überwiegend die wichtigsten Studienrichtungen für einen Data Scientist. Von Datenanalysten wird allgemein erwartet, dass sie Sprachen wie SAS und/oder R beherrschen.

Für Personen mit Informatikhintergrund ist es ratsam, Python-, Hadoop- und SQL-Programmierung zu kennen. Darüber hinaus ist die Arbeit mit unstrukturierten Daten ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit des Datenanalysten. Es ist eine gute Idee, an unstrukturierte Datenbanken gewöhnt zu sein. Darüber hinaus muss ein Datenanalyst Qualitäten wie die Entwicklung eines Geschäftssinns oder gute Kommunikations-/Präsentationsfähigkeiten mitbringen, da diese Fähigkeiten dazu beitragen, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein.

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Dieser Beitrag wurde ursprünglich im Analytics India Magazine veröffentlicht.