Melepaskan Kekuatan Analisis Data

Bukan rahasia lagi Datageddon ( Dengan semua selfie, kontak, blog, aplikasi (dan saya bisa melanjutkan) orang menolak untuk menghapus. Saya tahu apa yang Anda pikirkan, ini mungkin bukan masalah Analisis Data langsung, lebih merupakan masalah penyimpanan, tetapi memang demikian.
Bagaimana menurut Anda Google, yang menampung jumlah data yang tak terbayangkan dari pengguna, menganalisis data mana yang cukup penting? Atau Facebook dalam hal ini dengan miliaran pembaruan status, check-in dll, menganggapnya relevan untuk menunjukkan kepada Anda yang paling mungkin Anda sukai atau libatkan? Atau Twitter? Atau Instagram? Cukup tentang raksasa teknologi. Mulai dari perusahaan rintisan hingga perusahaan kecil hingga perusahaan menengah hingga Fortune-500 semuanya mengandalkan analisis data untuk memahami data mentah dan membuat keputusan yang tepat.

Analisis data membantu memahami data mentah dan membuat keputusan yang tepat.

Para ahli di bidang ini melihat data sebagai Antisipasi Keputusan Melalui Analisis . Saya baru saja mengarangnya tetapi juga berdasarkan analitik data. Karena begitu Anda merasakannya, itu mengasyikkan dan Anda mulai melihat data mentah sebagai berlian. Bahkan karbon di bawah tekanan berubah menjadi berlian. Karbon adalah data, tekanan adalah analitik data dan apa yang Anda dapatkan sebagai hasilnya? Suatu zat yang begitu indah dan yang terpenting, sesuatu yang dapat menyebarkan cahaya menjadi spektrum warna. Begitu juga dengan analisis data. Analisis data seperti katalis yang tanpanya reaksi atau hasil tidak mungkin terjadi.

Data = Antisipasi Keputusan Melalui Analisis

Terlepas dari semua teori, mari kita beralih ke apa yang biasanya ditanyakan orang pada diri mereka sendiri sebelum membuat keputusan karier apa pun. Perhatikan kata keputusan di sini. Setiap proses pengambilan keputusan menjadi jauh lebih mudah dan akurat setelah dianalisis melalui data. Sesuatu yang kami ( 6figr.com ) telah lakukan sejak lama untuk membantu orang membuat keputusan karir yang cerdas.
Hasilnya selama rentang waktu satu tahun dan melalui Analisis data, kami mengamati bahwa pengguna 6figr.com, secara umum, memperoleh 38% lebih banyak. Itu adalah momen berlian bagi kami.
Sekarang kembali ke karir di bidang analitik data.
Tonton: Keterampilan Analitis Teratas yang Dibutuhkan
Pekerjaan terpanas 2016? Analisis data.
Pekerjaan terpanas 2017? Pembelajaran mesin.
Pekerjaan terpanas 2018 (sejauh ini)? Pembelajaran mesin.
Kami telah memasukkan jaring saraf untuk karier untuk memungkinkan pengguna kami membuat keputusan terbaik yang didukung oleh wawasan/fitur dari karier lain. Kami memotong satu lapisan tertentu darinya untuk melihat keterampilan terbaik yang dimiliki orang-orang yang berkinerja sangat baik berdasarkan parameter seperti gaji, peringkat, pengalaman, permintaan (jumlah) dan pekerjaan, dan hasilnya tidak mengejutkan.

Sumber: ( 6figr.com)

Jangan bingung disini. Saya tahu Analisis Data dapat dilihat di posisi ke-3 dan ada banyak keterampilan berbeda yang disebutkan yang telah mendapatkan daya tarik dari waktu ke waktu. Dan semuanya, kecuali Java & c++, terkait erat dengan analisis data dan pada kenyataannya, digunakan oleh sebagian besar analis data.
Beberapa bahkan mungkin memperdebatkan penggunaan Java dan c++ dalam analisis data juga, tapi saya menghindari perdebatan. Jika Anda bertanya-tanya apa itu topi kelulusan, selain keterampilan yang terdaftar, mereka menunjukkan kursus yang tersedia untuk orang-orang yang ingin mengejar semua keterampilan itu – dimungkinkan oleh mitra kami yang luar biasa seperti UpGrad .
Ide yang Disebut UpGrad: Program Ilmu Data yang Mendobrak Jalur

Misalnya, jika seseorang ingin mengikuti kursus Analisis Data melalui UpGrad, mereka dapat mempelajari R, Tableau (yang juga sedang tren… masuk #11 dalam daftar di atas), Python, dan banyak lagi.
Masih bingung tentang nilai persentase yang dikaitkan dan tidak menambahkan hingga 100? Nah, ini adalah representasi dari bagaimana keterampilan didistribusikan ke jutaan karir – yang berarti seorang pria yang mengetahui Analisis Data mungkin juga tahu R dan itulah mengapa ada tumpang tindih.
Sekarang mari kita lihat berapa banyak yang bisa Anda hasilkan sebagai Analis Data:

Analis data

Distribusi gaji ini tentu saja mengakui perbedaan besar dalam adopsi analitik data, dalam pandangan karir finansial, dibandingkan dengan insinyur perangkat lunak:

Insinyur Perangkat Lunak

Orang mungkin berpendapat bahwa membandingkan insinyur perangkat lunak dengan analis data tidak lengkap atau tidak adil. Biarkan saya mengingatkan Anda bahwa ini hanyalah sebuah contoh dan, pada kenyataannya, ini diambil dari jaringan saraf yang kami buat di jutaan profil. Kunjungi 6figr.com untuk melihat semua detailnya.
Tonton: 4 Peran Analisis Data Teratas

Mari kita segera melihat masa depan Analisis Data:

1. Big Data telah menjadi arus utama: Pernah mendengar istilah itu bergema melalui ruang di sekitar Anda untuk waktu yang tak terbatas? Data besar… data besar… data besar! Luangkan waktu sejenak untuk mengakuinya dan menjelajahi Big Data sebelum Anda ketinggalan.
2. Analisis Prediktif telah menjadi arus utama: Tentu saja! Setidaknya di India di mana ada batas yang jelas antara peran dalam Analisis data dan satu dalam Analisis Prediktif, dan bahkan pembelajaran mesin, (yang masuk akal untuk jujur ​​karena mereka terdiri dari jenis studi yang sama sekali berbeda untuk dikuasai) namun, data analytics selalu menjadi katalis untuk studi ini.
3. Analisis Data telah menjadi arus utama (sejak 2013): Itu selalu menjadi batu loncatan ke 2 area yang disebutkan di atas. Izinkan saya mengingatkan Anda sekali lagi sebelum Anda berpikir bahwa Analisis Data sudah ketinggalan zaman, bahwa semua bidang dan keterampilan ini berkorelasi. Ada tumpang tindih seukuran bulan!
4. AI akan menjadi arus utama (sejak 2016): Anda mungkin bertanya-tanya mengapa saya membicarakan semua – Big data, Analisis prediktif, AI, Ilmu data, dan Analisis Data – bersama-sama. Ingat jaring saraf yang kami buat untuk menganalisis jutaan karier? Yah, dikatakan semua ini milik cluster yang sama dan ketika kami mencoba mengekstrak fitur tertentu untuk melihat tanggal kemunculannya ternyata Data Analytics adalah induknya. Ini bukan bias, ini adalah kesimpulan berdasarkan data.
Melihat jumlahnya, kami sudah memiliki populasi besar yang memilih Analisis Data. Analisis Data memungkinkan Anda membuat keputusan yang cerdas. Berbicara tentang angka, jangan mengambil kata-kata saya untuk itu.
Siapa Ilmuwan Data, Analis Data, dan Insinyur Data?

Saatnya untuk bertindak di pihak Anda. Mungkin hanya Google Data Analytics atau kata kunci terkait dan mulailah. Mungkin Anda cukup berpengalaman untuk memulai karir di dalamnya.

Apa gunanya Analisis Data?

Analisis data memiliki banyak kegunaan. Bisnis dapat berkembang dalam lingkungan yang semakin kompetitif dengan meningkatkan kinerja, dan analisis data membantu dalam meningkatkan kinerja ini. Analisis data memainkan peran penting dalam memprediksi tren pasar dan menilai risiko di industri perbankan dan keuangan. Dengan bantuan analitik Data, informasi berharga dapat diperoleh yang dapat bermanfaat bagi perawatan kesehatan, pencegahan kejahatan, dan perlindungan lingkungan. Aplikasi analitik data ini membantu membuat dunia menjadi tempat yang lebih baik. Analisis data juga digunakan dalam studi ilmiah dan alat analisis yang canggih.

Apakah Analisis Data merupakan bagian dari Ilmu Data?

Sementara ilmu Data adalah subjek interdisipliner yang mencari wawasan yang berarti dari sejumlah besar data mentah dan terorganisir, Analisis data berkaitan dengan pemrosesan dan analisis statistik dari kumpulan data yang ada. Ilmu data adalah penggabungan dari berbagai bidang yang menggunakan basis data besar-besaran untuk mengumpulkan informasi. Perangkat lunak analitik data adalah versi yang lebih terkonsentrasi dari ini dan bahkan dapat dianggap sebagai komponen dari keseluruhan proses. Ilmu data tidak peduli dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan tertentu melainkan dengan memilah-milah sejumlah besar dengan cara yang sering tidak terstruktur untuk mengungkap wawasan. Analisis data berfungsi paling baik bila ditargetkan, dengan mempertimbangkan pertanyaan yang perlu dijawab menggunakan data saat ini.

Apakah belajar Analisis Data itu sulit?

Analisis Data bukanlah bidang yang menantang. Ini mungkin memerlukan pengetahuan prasyarat dari beberapa mata pelajaran seperti bahasa pemrograman seperti R, Python, dll, serta topik matematika dan statistik. Tetapi pelajar dapat mempelajari topik ini bersama dengan mempelajari Analisis Data. Secara keseluruhan, untuk menyelesaikan pekerjaan analis data, Anda perlu menguasai berbagai keterampilan. Yang perlu Anda lakukan adalah mencurahkan beberapa jam per minggu untuk mempelajari keterampilan ini, dan akhirnya, Anda akan dapat mendapatkan pekerjaan analis data yang sepadan dengan usaha.