Vuoi diventare un analista di dati? Ecco le migliori abilità e strumenti da padroneggiare

I numeri scricchiolanti e gli schemi di individuazione sono diventati il ​​gold standard nel settore IT. I lavori di analista di dati sono richiesti, LinkedIn's Most Promising Jobs of 2017 ha elencato Data Engineer al numero 9 e Analytics Manager lo ha reso il numero 18.

Un altro studio di Glassdoor sui 50 migliori lavori in America mette Data Scientist al primo posto con Data Engineer al terzo posto e Analytics Manager all'invidiabile numero 5. Tuttavia, prendere il primo posto non è facile. Hai bisogno di un arsenale di capacità di analisi dei dati se vuoi ottenere una crescita anno dopo anno e un pacchetto retributivo grasso con questo importante avanzamento di carriera.

Mentre Internet è in fermento con risorse gratuite su come padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, dell'analisi del sentimento e dell'apprendimento automatico rapido, tra gli altri. Analytics India Magazine e UpGrad ti aiutano a superare le chiacchiere elencando 5 competenze di base necessarie per diventare un analista di dati.

Mettiti in testa per i lavori di Data Analyst con queste competenze

Iniziamo con alcune nozioni di base:

Background educativo

Non tutti possono diventare analisti di dati. Devi avere una predisposizione naturale verso la matematica e le statistiche . Tutti quegli anni di apprendimento del calcolo e delle probabilità torneranno utili. Una laurea in Informatica è sempre un vantaggio in più.
Statistiche: per diventare un analista di dati a tutti gli effetti, è essenziale una conoscenza approfondita delle statistiche. Essere bravi in ​​​​statistica ti aiuterà a capire gli algoritmi in profondità e anche quando dovrebbero essere usati.

Ripassa la statistica applicata, l'algebra lineare, l'analisi reale, la teoria dei grafi e l'analisi numerica. L'algebra lineare entra in gioco con la regressione, la comprensione delle strutture dei dati e la preparazione dei dati per la modellazione dei dati prescrittiva e predittiva.

Abilità di programmazione

1) Linguaggio statistico:

SAS vs R vs Python : è una domanda che stimola la maggior parte dei nerd dei dati quando si tratta di raccogliere lo strumento analitico preferito. Mentre SAS (costoso) e Python (fatturato per l'elaborazione dei dati su bassa scala) sono facili da imparare, R (linguaggio di programmazione di basso livello) vince senza dubbio grazie alla sua capacità di elaborazione avanzata, alle migliori capacità grafiche e agli strumenti avanzati.

Poiché R è open source, funzionalità e pacchetti vengono aggiunti rapidamente rispetto a SAS. Un altro motivo per cui R sta prosperando è che ha un enorme ecosistema che lo sostiene che lo mantiene aggiornato con funzionalità avanzate.

Suggerimento : l'appeal commerciale di R lo ha reso un nome familiare (leggi: società focalizzate su IT / tecnologia) e mentre SAS è ancora ampiamente utilizzato dalle imprese, questo linguaggio statistico sta prendendo piede. Ma R ha una curva di apprendimento ripida.

2) Linguaggio di interrogazione:

SQL: uno dei linguaggi di query più antichi , SQL è un linguaggio di database generico utilizzato per query analitiche e transazionali. SQL viene utilizzato principalmente nelle operazioni quotidiane e non può supportare petabyte di dati. Programmi come Unity tutorial possono aiutarti a familiarizzare con PHP e MySQL in modo più approfondito.

Hive : questo linguaggio di query Hadoop è stato inventato dal team di Data Infrastructure di Facebook. Fin dal giorno in cui Hive è stato open source nel 2008, è diventata la scelta popolare per gli analisti aziendali . La soluzione di data warehousing open source che utilizza un linguaggio di tipo SQL chiamato HQL può supportare terabyte e petabyte di dati rispetto a SQL. Lo svantaggio è che supporta solo dati strutturati.

PIG: Uno dei maggiori vantaggi di Pig è che può elaborare dati strutturati e non strutturati e funziona su MapReduce. È il linguaggio di riferimento per la maggior parte dei programmatori che tendono a scrivere script. Quello che devi fare è imparare Pig Latin che aiuta ad affrontare strutturato/non strutturato e semi-strutturato con più facilità rispetto a Hive. Ecco un po' di curiosità sulla storia: Pig è stato creato in Yahoo nel 2006 per eseguire lavori MapReduce.

Suggerimento professionale: la conoscenza di SQL aiuterà a raccogliere Pig e Hive.

3) Linguaggio di script:

MATLAB: È un linguaggio utilizzato per il data mining. Alcuni potrebbero obiettare che la sua popolarità è diminuita. Non farebbe male metterlo nel tuo arsenale. Ricorda, MATLAB esiste da molto, molto tempo, inventato alla fine degli anni '70 come strumento per l'analisi dei dati.

Python: questo è senza dubbio uno dei linguaggi di scripting più popolari e la sua popolarità deriva dallo stack attuale. Le librerie principali NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Perfetto per la modellazione e l'analisi. Tuttavia, presenta uno svantaggio: la scalabilità per set di dati di grandi dimensioni.

Suggerimento per professionisti: Python ha una forte comunità ed è utilizzato al meglio per lo scraping di siti Web e l'ingegneria dei dati. Indovina un po? È così facile che anche le persone con un background non programmatore possono padroneggiarlo!

Apprendimento automatico

Machine Learning (ML) non è solo una parola d'ordine. Sta trovando molta utilità in tutti i domini e guadagnando un'immensa trazione, e quindi si sta rivelando un'abilità essenziale che i professionisti dei dati devono avere. In ML, regressione, classificazione e segmentazione sono le ampie aree di apprendimento su cui gli analisti dovrebbero concentrarsi.

Visualizzazione dati

Hai tutti questi dati; ora come lo dai vita? Il tuo lavoro, come analista di dati, sarebbe quello di creare report evocativi, trovare tendenze e comunicare questi risultati ai vertici. Gli strumenti di visualizzazione dei dati da padroneggiare sono Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyser, SAS Visual Analytics. Se ti piace R, puoi utilizzare il pacchetto ggplot per creare grafici e grafici altamente interattivi.
Suggerimento per professionisti : non limitarti a imparare gli strumenti. Prova anche a capire il motivo della codifica visiva dei dati.

Una guida per start-up all'analisi dei dati

Capire i database

Essenzialmente utilizzata per comprendere meglio il cliente, l'analisi del database si estende dall'analisi di base al data mining complesso attraverso vari strumenti: il sistema informativo geografico (GIS) o l'analisi del testo. I passaggi di base per l'analisi dei database sono l'estrazione, la pulizia, l'unione, l'analisi e l'implementazione.

Checkout: stipendio per analista di dati in India

Data Munging o Data Wrangling

Prima di iniziare a estrarre informazioni dettagliate dalle risme di dati, è necessario pulire i dati. In parole povere, qualcuno deve svolgere il lavoro di bidello, il che significa pulire manualmente i dati ed elaborarli in un formato unificato prima che vengano analizzati. Finora, excel è stato utilizzato per pulire e arricchire i dati, ma Stanford ha lanciato uno strumento interattivo, un work-in-progress chiamato Wrangler.

Suggerimento per professionisti: prova Wrangler e scopri come puoi manipolare i dati del mondo reale ed esportarli per l'uso in Tableau o R

Un analista di dati non richiede competenze avanzate come i data scientist. Tuttavia, poiché questi ruoli sono sfaccettati e l'apprendimento è un processo continuo, con risorse aggiuntive puoi diventare anche un data scientist junior.

In sostanza, matematica e statistica (32%), informatica (19%) e ingegneria (16%) sono prevalentemente i campi di studio più importanti per un data scientist. In genere ci si aspetta che gli analisti di dati conoscano linguaggi come SAS e/o R.

È consigliabile che le persone con un background in informatica conoscano la codifica Python, Hadoop e SQL. Inoltre, l'utilizzo di dati non strutturati è parte integrante del lavoro di analista di dati. È una buona idea essere abituati a database non strutturati. Inoltre, un analista di dati deve assorbire qualità come lo sviluppo di un acume per gli affari o buone capacità di comunicazione/presentazione, poiché queste abilità aiuteranno a stare al passo con il gioco.

Impara i corsi di scienza dei dati online dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Questo post è stato originariamente pubblicato su Analytics India Magazine.