Liberare la potenza dell'analisi dei dati

Non è un segreto che Datageddon ( Con tutti quei selfie, contatti, blog, app (e posso continuare) le persone si rifiutano di cancellare. So cosa stai pensando, potrebbe non essere un problema di analisi dei dati diretto, più un problema di archiviazione, ma lo è.
In che modo pensi che Google, che ospita una quantità inimmaginabile di dati degli utenti, analizzi quali dati sono abbastanza importanti? O Facebook, del resto, con miliardi di aggiornamenti di stato, check-in ecc., ritiene rilevante mostrarti quelli con cui è più probabile che ti piacciano o con cui ti impegni? O Twitter? O Instagram? Basta con i giganti della tecnologia. Dalle startup alle piccole imprese alle medie imprese fino a Fortune-500, tutte si affidano all'analisi dei dati per dare un senso ai dati grezzi e prendere decisioni informate.

L'analisi dei dati aiuta a dare un senso ai dati grezzi e a prendere decisioni informate.

Gli esperti in questo campo vedono i dati come un'anticipazione delle decisioni attraverso l'analisi . L'ho appena inventato, ma si basa anche sull'analisi dei dati. Perché una volta che ne hai la sensazione, è eccitante e inizi a vedere i dati grezzi come diamanti. Anche il carbonio sotto pressione si trasforma in diamante. Il carbonio è dati, la pressione è analisi dei dati e cosa ottieni come risultato? Una sostanza così bella e, soprattutto, qualcosa che può disperdere la luce in uno spettro di colori. Così fa l'analisi dei dati. L'analisi dei dati è come un catalizzatore senza il quale una reazione o un risultato potrebbe non essere possibile.

Dati = Anticipazione delle decisioni attraverso l'analisi

A parte tutte le teorie, entriamo in ciò che le persone di solito si chiedono prima di prendere qualsiasi decisione di carriera. Nota qui la parola decisione. Qualsiasi processo decisionale diventa molto più semplice e accurato una volta analizzato attraverso i dati. Qualcosa che noi ( 6figr.com ) facciamo da molto tempo per aiutare le persone a prendere decisioni di carriera intelligenti.
Di conseguenza, nell'arco di un anno e attraverso l'analisi dei dati, abbiamo osservato che gli utenti di 6figr.com, in generale, guadagnano il 38% in più. Quello è stato un momento di diamante per noi.
Ora torniamo alle carriere nell'analisi dei dati.
Guarda: le migliori competenze analitiche richieste
Il lavoro più caldo del 2016? Analisi dei dati.
Il lavoro più caldo del 2017? Apprendimento automatico.
Il lavoro più caldo del 2018 (finora)? Apprendimento automatico.
Abbiamo incorporato una rete neurale per le carriere per consentire ai nostri utenti di prendere le migliori decisioni che sono alimentate da approfondimenti/caratteristiche di altre carriere. Abbiamo tagliato uno strato particolare da esso per vedere quali sono le migliori abilità che hanno le persone che stanno facendo molto bene in base a parametri come retribuzione, grado, esperienza, domanda (conteggio) e lavori e i risultati non sono sorprendenti.

Fonte: ( 6figr.com)

Non confonderti qui. So che l'analisi dei dati può essere vista in 3a posizione e ci sono molte abilità diverse menzionate che hanno guadagnato terreno nel tempo. E tutti, ad eccezione di Java e c++, sono strettamente correlati all'analisi dei dati e infatti sono utilizzati dalla maggior parte degli analisti di dati.
Alcuni potrebbero persino sostenere l'uso di Java e c++ anche nell'analisi dei dati, ma sto evitando un dibattito. Se ti stai chiedendo quali siano quei cappelli di laurea, oltre alle abilità elencate, indicano i corsi disponibili per le persone che vogliono perseguire tutte quelle abilità, rese possibili dai nostri fantastici partner come UpGrad .
L'idea chiamata UpGrad: l'innovativo programma di scienze dei dati

Ad esempio, se qualcuno vuole seguire il corso di analisi dei dati tramite UpGrad può imparare R, Tableau (che è anche di tendenza... arriva al numero 11 nell'elenco sopra), Python e molto altro.
Sei ancora confuso sui valori percentuali attribuiti e sul fatto che non arrivino a 100? Bene, è una rappresentazione di come le competenze sono distribuite in milioni di carriere, il che significa che un ragazzo che conosce l'analisi dei dati potrebbe anche conoscere R ed è per questo che c'è una sovrapposizione.
Ora diamo un'occhiata a quanto puoi guadagnare come Data Analyst:

Analista dati

Questa distribuzione dello stipendio riconosce certamente un'enorme differenza nell'adozione dell'analisi dei dati, in una visione finanziaria della carriera, rispetto agli ingegneri del software:

Ingegnere del software

Si potrebbe sostenere che sia incompleto o ingiusto confrontare gli ingegneri del software con gli analisti di dati. Lascia che ti ricordi che questo è solo un esempio e, in effetti, questo è preso da una rete neurale che abbiamo costruito su milioni di profili. Vai su 6figr.com per controllare tutti i dettagli.
Guarda: i 4 ruoli principali nell'analisi dei dati

Guardiamo rapidamente al futuro dell'analisi dei dati:

1. I Big Data sono diventati mainstream: hai sentito parlare di quel termine che riecheggia nello spazio intorno a te per un infinito periodo di tempo? Big data... big data... big data! Prenditi un momento per riconoscerlo ed esplorare i Big Data prima di rimanere indietro.
2. L'analisi predittiva è diventata mainstream: certo! Almeno in India, dove c'è un chiaro confine tra un ruolo nell'analisi dei dati e uno nell'analisi predittiva, e persino l'apprendimento automatico (che ha senso ad essere onesti perché consistono in un tipo di studio completamente diverso da padroneggiare), tuttavia, i dati l'analisi è sempre stata il catalizzatore di questi studi.
3. L'analisi dei dati è diventata mainstream (dal 2013): è sempre stata il trampolino di lancio verso le 2 aree summenzionate. Lascia che ti ricordi ancora una volta prima di pensare che l'analisi dei dati sia nel passato, che tutte queste aree e competenze sono correlate. C'è una sovrapposizione delle dimensioni della luna!
4. L'intelligenza artificiale sta diventando mainstream (dal 2016): potresti chiederti perché sto parlando di tutti - Big data, analisi predittiva, AI, scienza dei dati e analisi dei dati - insieme. Ricordi la rete neurale che abbiamo costruito per analizzare milioni di carriere? Bene, dice che tutti questi appartengono allo stesso cluster e quando abbiamo provato a estrarre una determinata funzionalità per vedere la data delle occorrenze, risulta che Data Analytics è il genitore. Questo non è un pregiudizio, è una conclusione basata sui dati.
Guardando i numeri, abbiamo già una popolazione enorme che opta per l'analisi dei dati. L'analisi dei dati ti consente di prendere decisioni intelligenti. Parlando di numeri, non credermi sulla parola.
Chi è un Data Scientist, un Data Analyst e un Data Engineer?

È tempo di agire da parte tua. Forse solo Google Data Analytics o parole chiave correlate e inizia. Forse hai abbastanza esperienza per iniziare la tua carriera in esso.

A cosa serve l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati ha molti usi. Le aziende possono prosperare in un ambiente sempre più competitivo migliorando le prestazioni e l'analisi dei dati aiuta a migliorare queste prestazioni. L'analisi dei dati svolge un ruolo cruciale nella previsione delle tendenze del mercato e nella valutazione del rischio nei settori bancario e finanziario. Con l'aiuto dell'analisi dei dati, è possibile ottenere informazioni preziose a beneficio dell'assistenza sanitaria, della prevenzione della criminalità e della protezione dell'ambiente. Queste applicazioni di analisi dei dati aiutano a rendere il mondo un posto migliore. L'analisi dei dati è anche impiegata nello studio scientifico e in sofisticati strumenti analitici.

L'analisi dei dati fa parte della scienza dei dati?

Mentre la scienza dei dati è una materia interdisciplinare che cerca approfondimenti significativi da grandi quantità di dati grezzi e organizzati, l'analisi dei dati si occupa dell'elaborazione e dell'analisi statistica dei set di dati esistenti. La scienza dei dati è una fusione di varie aree che utilizzano enormi database per raccogliere informazioni. Il software di analisi dei dati è una versione più concentrata di questo e può anche essere considerato un componente dell'intero processo. La scienza dei dati non si occupa di rispondere a domande particolari, ma piuttosto di vagliare grandi numeri in modi spesso non strutturati per scoprire informazioni dettagliate. L'analisi dei dati funziona meglio se mirata, tenendo presenti le domande a cui è necessario rispondere utilizzando i dati attuali.

Imparare l'analisi dei dati è difficile?

L'analisi dei dati non è un campo impegnativo. Potrebbe richiedere la conoscenza prerequisita di alcune materie come linguaggi di programmazione come R, Python, ecc., nonché argomenti matematici e statistici. Ma gli studenti possono imparare questi argomenti insieme all'apprendimento dell'analisi dei dati. Nel complesso, per svolgere un lavoro di analista di dati, dovrai padroneggiare un'ampia gamma di abilità. Tutto quello che devi fare è dedicare alcune ore alla settimana all'apprendimento di queste abilità e, infine, sarai in grado di ottenere un lavoro di analista di dati che valga la pena.