Libérer la puissance de l'analyse des données

Ce n'est pas un secret Datageddon ( Avec tous ces selfies, contacts, blogs, applications (et je peux continuer), les gens refusent de les supprimer. Je sais ce que vous pensez, ce n'est peut-être pas un problème direct d'analyse de données, mais plutôt un problème de stockage, mais c'est le cas.
Comment pensez-vous que Google, qui héberge une quantité inimaginable de données d'utilisateurs, analyse quelles données sont suffisamment importantes ? Ou Facebook, d'ailleurs, avec des milliards de mises à jour de statut, de vérifications, etc., juge-t-il pertinent de vous montrer ceux que vous êtes le plus susceptible d'aimer ou d'interagir avec ? Ou Twitter ? Ou Instagram? Assez parlé des géants de la technologie. Des startups aux petites entreprises, en passant par les moyennes entreprises et Fortune-500, toutes s'appuient sur l'analyse de données pour donner un sens aux données brutes et prendre des décisions éclairées.

L'analyse de données aide à donner un sens aux données brutes et à prendre des décisions éclairées.

Les experts dans ce domaine considèrent les données comme une anticipation de décision via l'analyse . Je viens de l'inventer, mais c'est aussi basé sur l'analyse de données. Parce qu'une fois qu'on en a la sensation, c'est excitant et on commence à voir les données brutes comme des diamants. Même le carbone sous pression se transforme en diamant. Le carbone, ce sont les données, la pression, c'est l'analyse des données et qu'obtenez-vous en conséquence ? Une substance si belle et surtout, quelque chose qui peut disperser la lumière dans un spectre de couleurs. Il en va de même pour l'analyse des données. L'analyse de données est comme un catalyseur sans lequel une réaction ou un résultat peut ne pas être possible.

Données = anticipation des décisions grâce à l'analyse

Toutes théories mises à part, sautons dans ce que les gens se demandent habituellement avant de prendre des décisions de carrière. Notez le mot décision ici. Tout processus de prise de décision devient beaucoup plus facile et précis une fois qu'il a été analysé à l'aide de données. Quelque chose que nous ( 6figr.com ) faisons depuis longtemps pour aider les gens à prendre des décisions de carrière intelligentes.
En conséquence, sur une période d'un an et grâce à l'analyse des données, nous avons observé que les utilisateurs de 6figr.com, en général, gagnent 38 % de plus. Ce fut un moment de diamant pour nous.
Revenons maintenant aux carrières dans l'analyse de données.
Regardez : Les meilleures compétences analytiques en demande
Le job le plus chaud de 2016 ? Analyse des données.
Le job le plus chaud de 2017 ? Apprentissage automatique.
Le travail le plus chaud de 2018 (jusqu'à présent) ? Apprentissage automatique.
Nous avons intégré un réseau de neurones pour les carrières afin de permettre à nos utilisateurs de prendre les meilleures décisions qui soient alimentées par des informations/caractéristiques d'autres carrières. Nous en avons découpé une couche particulière pour voir quelles sont les meilleures compétences que possèdent les personnes qui réussissent très bien en fonction de paramètres tels que le salaire, le rang, l'expérience, la demande (nombre) et les emplois et les résultats ne sont pas surprenants.

Source : ( 6figr.com)

Ne soyez pas confus ici. Je sais que Data Analytics peut être vu en 3ème position et il y a de nombreuses compétences différentes mentionnées qui ont gagné du terrain au fil du temps. Et tous, à l'exception de Java et c++, sont étroitement liés à l'analyse de données et sont en fait utilisés par la plupart des analystes de données.
Certains peuvent même plaider en faveur de l'utilisation de Java et de C++ dans l'analyse de données, mais j'évite un débat. Si vous vous demandez ce que sont ces chapeaux de fin d'études, outre les compétences répertoriées, ils indiquent les cours disponibles pour les personnes qui souhaitent acquérir toutes ces compétences - rendues possibles par nos formidables partenaires tels que UpGrad .
L'idée appelée UpGrad : le programme novateur en sciences des données

Par exemple, si quelqu'un veut suivre le cours d'analyse de données via UpGrad, il apprendra R, Tableau (qui est également à la mode… vient au n ° 11 dans la liste ci-dessus), Python et bien plus encore.
Toujours confus au sujet des valeurs en pourcentage attribuées et du fait qu'elles ne totalisent pas 100 ? Eh bien, c'est une représentation de la façon dont les compétences sont réparties sur des millions de carrières - ce qui signifie qu'un gars qui connaît Data Analytics peut également connaître R et c'est pourquoi il y a un chevauchement.
Voyons maintenant combien vous pouvez gagner en tant qu'analyste de données :

Analyste de données

Cette répartition des salaires reconnaît certainement une énorme différence dans l'adoption de l'analyse de données, dans une perspective financière de carrière, par rapport aux ingénieurs en logiciel :

Ingénieur logiciel

On peut dire qu'il est incomplet ou injuste de comparer les ingénieurs logiciels aux analystes de données. Permettez-moi de vous rappeler qu'il ne s'agit que d'un exemple et qu'en fait, il s'agit d'un réseau de neurones que nous avons construit sur des millions de profils. Rendez-vous sur 6figr.com pour vérifier tous les détails.
Regarder : Les 4 principaux rôles d'analyse de données

Regardons rapidement l'avenir de Data Analytics :

1. Le Big Data est devenu courant : avez-vous entendu parler de ce terme qui résonne dans l'espace autour de vous pendant une durée infinie ? Big data… big data… big data ! Prenez juste un moment pour le reconnaître et explorez le Big Data avant de prendre du retard.
2. L'analyse prédictive s'est généralisée : bien sûr, c'est le cas ! Au moins en Inde, où il existe une frontière claire entre un rôle dans l'analyse de données et un autre dans l'analyse prédictive, et même l'apprentissage automatique (ce qui est logique pour être honnête car ils consistent en une race d'étude entièrement différente à maîtriser) cependant, les données l'analyse a toujours été le catalyseur de ces études.
3. L'analyse de données est devenue courante (depuis 2013) : elle a toujours été le tremplin vers les 2 domaines susmentionnés. Permettez-moi de vous rappeler à nouveau avant que vous ne pensiez que Data Analytics appartient au passé, que tous ces domaines et compétences sont corrélés. Il y a un chevauchement de la taille d'une lune !
4. L'IA se généralise (depuis 2016) : Vous vous demandez peut-être pourquoi je parle de tout - Big data, Analyse prédictive, IA, Data science et Data Analytics - ensemble. Vous souvenez-vous du réseau de neurones que nous avons construit pour analyser des millions de carrières ? Eh bien, il est dit que tous ces éléments appartiennent au même cluster et lorsque nous avons essayé d'extraire une certaine fonctionnalité pour voir la date des occurrences, il s'avère que Data Analytics est le parent. Ce n'est pas un biais, c'est une conclusion basée sur les données.
En regardant les chiffres, nous avons déjà une énorme population optant pour Data Analytics. Data Analytics vous permet de prendre des décisions intelligentes. En parlant de chiffres, ne me croyez pas sur parole.
Qui est un Data Scientist, un Data Analyst et un Data Engineer ?

Il est temps d'agir de votre part. Peut-être juste Google Data Analytics ou des mots-clés associés et commencer. Peut-être avez-vous suffisamment d'expérience pour commencer votre carrière dans ce domaine.

A quoi sert le Data Analytics ?

L'analyse de données a de nombreuses utilisations. Les entreprises peuvent prospérer dans un environnement de plus en plus concurrentiel en améliorant leurs performances, et l'analyse des données contribue à améliorer ces performances. L'analyse des données joue un rôle crucial dans la prévision des tendances du marché et l'évaluation des risques dans les secteurs bancaire et financier. Avec l'aide de l'analyse des données, des informations précieuses peuvent être obtenues qui peuvent bénéficier aux soins de santé, à la prévention du crime et à la protection de l'environnement. Ces applications d'analyse de données aident à rendre le monde meilleur. L'analyse des données est également utilisée dans les études scientifiques et les outils analytiques sophistiqués.

L'analyse de données fait-elle partie de la science des données ?

Alors que la science des données est un sujet interdisciplinaire qui recherche des informations significatives à partir de grandes quantités de données brutes et organisées, l'analyse des données concerne le traitement et l'analyse statistique des ensembles de données existants. La science des données est une fusion de divers domaines qui utilisent des bases de données massives pour récolter des informations. Le logiciel d'analyse de données en est une version plus concentrée et peut même être considéré comme un élément de l'ensemble du processus. La science des données ne se préoccupe pas de répondre à des questions particulières, mais plutôt de passer au crible de grands nombres de manière souvent non structurée pour découvrir des informations. L'analyse des données fonctionne mieux lorsqu'elle est ciblée, en gardant à l'esprit les questions auxquelles il faut répondre à l'aide des données actuelles.

L'apprentissage de l'analyse de données est-il difficile ?

L'analyse de données n'est pas un domaine difficile. Cela peut nécessiter des connaissances préalables sur quelques sujets tels que les langages de programmation tels que R, Python, etc., ainsi que sur des sujets mathématiques et statistiques. Mais les apprenants peuvent apprendre ces sujets tout en apprenant l'analyse de données. Dans l'ensemble, pour accomplir un travail d'analyste de données, vous devrez maîtriser un large éventail de compétences. Tout ce que vous avez à faire est de consacrer quelques heures par semaine à l'apprentissage de ces compétences, et enfin, vous pourrez décrocher un emploi d'analyste de données qui en vaut la peine.