データアナリストになりたいですか？ ここに習得するためのトップスキルとツールがあります

クランチ数とスポッティングパターンは、IT業界のゴールドスタンダードになっています。 データアナリストの仕事が求められており、LinkedInの2017年の最も有望な仕事は、データエンジニアを9位、アナリティクスマネージャーを18位に挙げています。

アメリカの50のベストジョブに関する別のGlassdoorの調査では、データサイエンティストがトップの座にあり、データエンジニアが3位、アナリティクスマネージャーが5位になっています。ただし、トップの座を獲得するのは簡単ではありません。 この主要なキャリアの進歩に伴う前年比の成長と高額な給与パッケージを記録したい場合は、データ分析スキルの武器が必要です。

インターネットは、データサイエンス、感情分析、ファストトラック機械学習などの基礎を習得する方法に関する無料のリソースで賑わっています。 Analytics India MagazineとUpGradは、データアナリストになるために必要な5つの基本的なスキルをリストアップすることで、拍手喝采を切り抜けるのに役立ちます。

これらのスキルを備えたデータアナリストの仕事をリードしてください

いくつかの基本から始めましょう：

学歴

誰もがデータアナリストになることができるわけではありません。 あなたは数学と統計に自然に傾倒する必要があります。 微積分と確率を学ぶこれらすべての年は役に立ちます。 コンピュータサイエンスの学位は常に追加の利点です。
統計：本格的なデータアナリストになるには、統計の徹底的な基礎が不可欠です。 統計が得意であると、アルゴリズムを深く理解し、いつ使用すべきかを理解するのに役立ちます。

適用された統計、線形代数、実解析、グラフ理論、数値解析をブラッシュアップします。 線形代数は、回帰、データ構造の理解、および規範的および予測的データモデリングのためのデータの準備に関係します。

プログラミングスキル

1）統計言語：

SAS vs R vs Python ：選択した分析ツールを選択する際に、ほとんどのデータオタクに針を刺すのは問題です。 SAS（高価）とPython（低スケールのデータ処理用に請求）は簡単に習得できますが、R（低水準プログラミング言語）は、その高度なコンピューティング機能、優れたグラフィカル機能、および高度なツールのおかげで手に負えません。

Rはオープンソースであるため、SASとは対照的に、機能とパッケージはすぐに追加されます。 Rが繁栄しているもう1つの理由は、Rをバックアップする巨大なエコシステムがあり、豊富な機能でRを最新の状態に保つことです。

上級者向けのヒント：Rの商業的魅力により、Rは一般的な（IT /技術に焦点を当てた企業の）名前になりました。SASは依然として企業で広く使用されていますが、この統計言語は人気を博しています。 しかし、Rには急な学習曲線があります。

2）クエリ言語：

SQL：最も古いクエリ言語の1つであるSQLは、分析クエリとトランザクションクエリに使用される汎用データベース言語です。 SQLは主に日常業務で使用され、ペタバイトのデータをサポートすることはできません。 Unityチュートリアルのようなプログラムは、PHPとMySQLをより深く理解するのに役立ちます。

Hive ：このHadoopクエリ言語は、Facebookのデータインフラストラクチャチームによって発明されました。 Hiveが2008年にオープンソース化された日から、ビジネスアナリストに人気のある選択肢になりました。 HQLと呼ばれるSQLタイプの言語を使用するオープンソースのデータウェアハウジングソリューションは、SQLではなくテラバイトおよびペタバイトのデータをサポートできます。 欠点は、構造化データのみをサポートすることです。

PIG： Pigの最大の利点の1つは、構造化データと非構造化データの両方を処理でき、MapReduceで機能することです。 これは、スクリプトを作成する傾向があるほとんどのプログラマーにとって頼りになる言語です。 あなたがする必要があるのは、Hiveと比較してより簡単に構造化/非構造化および半構造化に取り組むのに役立つPigLatinを学ぶことです。 ここにちょっとした歴史の雑学があります–PigはMapReduceジョブを実行するために2006年にYahooで作成されました。

上級者向けのヒント： SQLの知識は、PigとHiveを理解するのに役立ちます。

3）スクリプト言語：

MATLAB：データマイニングに使用される言語です。 その人気が低下したと主張する人もいるかもしれません。 それをあなたの兵器庫に入れても害はありません。 MATLABは、70年代後半にデータ分析のツールとして発明され、長い間存在してきたことを忘れないでください。

Python：これは最も人気のあるスクリプト言語の1つであり、その人気は現在のスタックに由来しています。 コアライブラリNumPy、SciPy、Pandas、matplotlib、IPython。 モデリングと分析に最適です。 ただし、大きなデータセットのスケーラビリティという1つの欠点があります。

上級者向けのヒント： Pythonには強力なコミュニティがあり、ウェブサイトのスクレイピングやデータエンジニアリングに最適です。 何だと思う？ プログラミング以外のバックグラウンドを持つ人もそれを習得できるほど簡単です！

機械学習

機械学習（ML）は単なる流行語ではありません。 それは、ドメイン全体で多くの有用性を見出し、大きな牽引力を獲得しているため、データの専門家が持つ必要のある不可欠なスキルであることが判明しています。 MLでは、回帰、分類、セグメンテーションは、アナリストが焦点を当てるべき幅広い学習領域です。

データの視覚化

このすべてのデータがあります。 今、どのようにそれを生き生きとさせますか？ データアナリストとしてのあなたの仕事は、刺激的なレポートを作成し、傾向を見つけ、これらの発見をトップブラスに伝えることです。 習得するデータ視覚化ツールは、Tableau、Microsoft Power BI、Oracle Visual Analyser、SASVisualAnalyticsです。 Rが好きな場合は、 ggplotパッケージを使用して、高度にインタラクティブなチャートやグラフを作成できます。
プロのヒント：ツールを学ぶだけではありません。 データを視覚的にエンコードする動機も理解してみてください。

データ分析のスタートアップガイド

データベースを理解する

データベース分析は、基本的に顧客をよりよく理解するために使用され、基本的な分析から、地理情報システム（GIS）やテキスト分析などのさまざまなツールを介した複雑なデータマイニングにまで及びます。 データベースを分析するための基本的な手順は、抽出、クリーンアップ、マージ、分析、および実装です。

チェックアウト：インドのデータアナリスト給与

データの改ざんまたはデータのラングリング

大量のデータから洞察を抽出する前に、データをクリーンアップする必要があります。 簡単に言えば、誰かが管理人の仕事をする必要があります。つまり、データを手動でクリーニングし、分析する前に統一された形式で処理する必要があります。 これまで、 Excelはデータのクリーニングと強化に使用されてきましたが、スタンフォード大学はインタラクティブツールであるラングラーと呼ばれる進行中のツールをデビューさせました。

上級者向けのヒント： Wranglerを試して、実際のデータを操作し、TableauまたはRで使用するためにエクスポートする方法を確認してください。

データアナリストは、データサイエンティストのような高度なスキルを必要としません。 ただし、これらの役割は多面的であり、学習は継続的なプロセスであるため、追加のリソースを使用して、ジュニアデータサイエンティストになることもできます。

基本的に、数学と統計（32％）、コンピューターサイエンス（19％）、およびエンジニアリング（16％）は、データサイエンティストにとって主に最も重要な研究分野です。 データアナリストは通常​​、SASやRなどの言語に習熟していることが期待されます。

コンピュータサイエンスのバックグラウンドを持つ人々は、Python、Hadoop、およびSQLコーディングを知っていることをお勧めします。 さらに、非構造化データの操作は、データアナリストの仕事の不可欠な部分です。 非構造化データベースに慣れることをお勧めします。 さらに、データアナリストは、ビジネスの洞察力や優れたコミュニケーション/プレゼンテーションスキルの開発などの資質を吸収する必要があります。これらのスキルは、ゲームの先を行くのに役立ちます。

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この投稿は、もともとAnalyticsIndiaMagazineに掲載されました。