データ分析の力を解き放つ

公開: 2017-05-27

Datageddon（これらすべての自撮り写真、連絡先、ブログ、アプリ（そして私は続けることができます）で、人々は削除を拒否します。私はあなたが何を考えているか知っています、それは直接的なデータ分析の問題ではなく、より多くのストレージの問題かもしれませんが、そうです。
ユーザーからの想像を絶する量のデータに対応するGoogleは、どのデータが十分に重要であるかをどのように分析していると思いますか？または、Facebookは、何十億ものステータスの更新やチェックインなどを行っており、あなたが最も気に入っている、または関与している可能性が高いものを表示することが適切であると考えていますか？またはTwitter？またはInstagram？ハイテク巨人については十分です。新興企業から中小企業、中小企業、フォーチュン500に至るまで、すべてがデータ分析に依存して生データを理解し、情報に基づいた意思決定を行っています。

データ分析は、生データを理解し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

この分野の専門家は、データを分析による意思決定の予測と見なしています。 私はそれを作り上げましたが、それもデータ分析に基づいています。一度それを感じたら、それはエキサイティングであり、生データをダイヤモンドとして見始めるからです。圧力下の炭素でさえダイヤモンドに変わります。炭素はデータであり、圧力はデータ分析であり、その結果、何が得られますか？とても美しく、そして最も重要なのは、光をさまざまな色に分散させることができる物質です。データ分析もそうです。データ分析は、反応や結果が得られない可能性のある触媒のようなものです。

データ=分析による意思決定の予測

すべての理論はさておき、キャリアの決定を行う前に、人々が通常自分自身に尋ねるものに飛び込みましょう。ここで決定という言葉に注意してください。データを介して分析されると、意思決定プロセスは非常に簡単かつ正確になります。私たち（ 6figr.com ）は、人々が賢明なキャリアの決定を下すのを助けるために長い間やってきたことです。
その結果、1年間にわたり、データ分析を通じて、6figr.comユーザーは一般に38％多くの収益を上げていることがわかりました。それは私たちにとってダイヤモンドの瞬間でした。
ここで、データ分析のキャリアに戻ります。
ウォッチ：需要の高い分析スキル
2016年の最もホットな仕事は？ データ分析。
2017年の最もホットな仕事は？ 機械学習。
2018年の最もホットな仕事（これまでのところ）？ 機械学習。
ユーザーが他のキャリアからの洞察/機能に基づいて最良の意思決定を行えるように、キャリア用のニューラルネットを組み込んでいます。そこから特定のレイヤーを1つスライスして、給与、ランク、経験、需要（カウント）、仕事などのパラメーターに基づいて、人々が非常にうまくやっている最高のスキルを確認しました。結果は驚くべきことではありません。

出典：（ 6figr.com）

ここで混乱しないでください。データ分析は3番目の位置にあることを私は知っています。そして、時間の経過とともに牽引力を獲得してきた多くの異なるスキルが言及されています。そして、Javaとc ++を除いて、それらはすべてデータ分析と密接に関連しており、実際、ほとんどのデータ分析者によって使用されています。
データ分析でのJavaとC++の使用についても議論する人もいるかもしれませんが、私は議論を避けています。記載されているスキルに加えて、これらの卒業帽子が何であるか疑問に思っている場合は、UpGradなどの素晴らしいパートナーによって可能になったこれらすべてのスキルを追求したい人々が利用できるコースを示しています。
UpGradと呼ばれるアイデア：道を切り開くデータサイエンスプログラム

たとえば、UpGradを介してデータ分析コースを受講したい場合は、R、Tableau（これもトレンドです…上記のリストの＃11に含まれています）、Pythonなどを学ぶことができます。
帰属するパーセンテージ値と、それらの合計が100にならないことについて、まだ混乱していますか？これは、スキルが何百万ものキャリアにどのように分散しているかを表しています。つまり、データ分析を知っている人はRも知っている可能性があり、それが重複している理由です。
次に、データアナリストとしてどれだけ稼げるかを見てみましょう。

データアナリスト

この給与配分は、ソフトウェアエンジニアと比較して、キャリアの財務的観点から、データ分析の採用に大きな違いがあることを確かに認めています。
ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアをデータアナリストと比較することは不完全または不当であると主張する人もいるかもしれません。これは単なる例であり、実際、これは数百万を超えるプロファイルを構築したニューラルネットから取得したものであることを思い出してください。 6figr.comにアクセスして、すべての詳細を確認してください。
ウォッチ：データ分析の上位4つの役割
データ分析の将来について簡単に見てみましょう。
1.ビッグデータが主流になりました：その用語があなたの周りの空間に無限に響き渡るのを聞いたことがありますか？ ビッグデータ…ビッグデータ…ビッグデータ！遅れる前に、少し時間を取ってそれを認め、ビッグデータを探索してください。
2.予測分析が主流になりました：もちろん、それはあります！ 少なくとも、データ分析と予測分析の役割の間に明確な境界があるインドでは、機械学習でさえ（マスターするためのまったく異なる種類の研究で構成されているため、正直に言うと理にかなっています）、データ分析は常にこれらの研究のきっかけとなっています。
3.データ分析が主流になりました（2013年以降）：これは、常に前述の2つの領域への足がかりとなっています。 データ分析が過去のものであると考える前に、これらの領域とスキルのすべてが相関していることをもう一度思い出させてください。月サイズのオーバーラップがあります！
4. AIが主流になりつつある（2016年以降）：なぜ私がビッグデータ、予測分析、AI、データサイエンス、データ分析のすべてについて一緒に話しているのか不思議に思うかもしれません。何百万ものキャリアを分析するために構築したニューラルネットを覚えていますか？そうですね、これらはすべて同じクラスターに属しているとのことで、特定の機能を抽出して発生日を確認しようとすると、DataAnalyticsが親であることがわかります。これはバイアスではなく、データ主導の結論です。
数字を見ると、すでにデータ分析を選択している膨大な数の人々がいます。データ分析により、賢明な意思決定が可能になります。数字について言えば、私の言葉を信じないでください。
データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは誰ですか？
それはあなたの側で行動する時です。たぶん、GoogleDataAnalyticsまたは関連するキーワードだけで始めてください。多分あなたはそれであなたのキャリアを始めるのに十分な経験があります。

データ分析の用途は何ですか？
データ分析には多くの用途があります。競争が激化する環境でビジネスはパフォーマンスを向上させることで繁栄することができ、データ分析はこのパフォーマンスの向上に役立ちます。データ分析は、銀行および金融業界の市場動向を予測し、リスクを評価する上で重要な役割を果たします。データ分析の助けを借りて、医療、防犯、環境保護に役立つ貴重な情報を得ることができます。これらのデータ分析アプリケーションは、世界をより良い場所にするのに役立ちます。データ分析は、科学的研究や高度な分析ツールでも採用されています。
データ分析はデータサイエンスの一部ですか？
データサイエンスは、膨大な量の生データと整理されたデータから意味のある洞察を求める学際的な主題ですが、データ分析は、既存のデータセットの処理と統計分析に関係しています。データサイエンスは、情報を収集するために大規模なデータベースを使用するさまざまな分野の融合です。データ分析ソフトウェアはこれのより集中したバージョンであり、プロセス全体のコンポーネントと見なされることさえあります。データサイエンスは、特定の質問に答えることではなく、洞察を明らかにするために構造化されていない方法で膨大な数を選別することに関係しています。データ分析は、現在のデータを使用して回答する必要がある質問を念頭に置いて、対象を絞った場合に最適に機能します。

データ分析の学習は難しいですか？
データ分析は難しい分野ではありません。 R、Pythonなどのプログラミング言語などのいくつかの主題の前提知識と、数学および統計のトピックが必要になる場合があります。しかし、学習者はデータ分析を学ぶとともにこれらのトピックを学ぶことができます。全体として、データアナリストの仕事を遂行するには、幅広いスキルを習得する必要があります。あなたがする必要があるのは、これらのスキルを学ぶために週に数時間を費やすことです、そして最後に、あなたは努力の価値があるデータアナリストの仕事を上陸させることができるでしょう。