Uwolnij moc analizy danych

Nie jest tajemnicą, że Datageddon ( Przy tych wszystkich selfie, kontaktach, blogach, aplikacjach (i mogę kontynuować) ludzie odmawiają usunięcia. Wiem, o czym myślisz, może to nie być bezpośredni problem z analizą danych, a raczej problem z przechowywaniem, ale tak jest.
Jak myślisz, jak Google, który przyjmuje niewyobrażalną ilość danych od użytkowników, analizuje, które dane są wystarczająco ważne? A może Facebook z miliardami aktualizacji statusu, meldunków itp. uważa za stosowne, aby pokazać Ci te, które najprawdopodobniej polubisz lub z którymi będziesz się kontaktować? Lub Twittera? Lub Instagram? Dość o gigantach technologicznych. Od start-upów, przez małe przedsiębiorstwa, przez średnie przedsiębiorstwa po Fortune-500, wszyscy polegają na analizie danych, aby zrozumieć surowe dane i podejmować świadome decyzje.

Analiza danych pomaga zrozumieć surowe dane i podejmować świadome decyzje.

Eksperci w tej dziedzinie postrzegają dane jako przewidywanie decyzji poprzez analitykę . Właśnie to wymyśliłem, ale jest to również oparte na analizie danych. Ponieważ kiedy już to poczujesz, jest to ekscytujące i zaczynasz postrzegać surowe dane jako diamenty. Nawet węgiel pod ciśnieniem zamienia się w diament. Węgiel to dane, presja to analiza danych i co w rezultacie otrzymujesz? Substancja tak piękna i co najważniejsze, która potrafi rozproszyć światło na spektrum kolorów. Podobnie jak analiza danych. Analityka danych jest jak katalizator, bez którego reakcja lub wynik mogą nie być możliwe.

Dane = Przewidywanie decyzji dzięki analizie

Pomijając wszystkie teorie, przejdźmy do tego, o co ludzie zwykle zadają sobie pytanie przed podjęciem jakichkolwiek decyzji zawodowych. Zwróć uwagę na słowo decyzja tutaj. Każdy proces decyzyjny staje się o wiele łatwiejszy i dokładniejszy po przeanalizowaniu go na podstawie danych. Coś, co robimy ( 6figr.com ) od dłuższego czasu, aby pomóc ludziom w podejmowaniu mądrych decyzji zawodowych.
W rezultacie na przestrzeni jednego roku i dzięki analizie danych zaobserwowaliśmy, że użytkownicy 6figr.com ogólnie zarabiają o 38% więcej. To był dla nas diamentowy moment.
Wróćmy teraz do kariery w analityce danych.
Obejrzyj: Popyt na najlepsze umiejętności analityczne
Najgorętsza praca 2016 roku? Analityka danych.
Najgorętsza praca 2017 roku? Nauczanie maszynowe.
Najgorętsza praca 2018 roku (jak dotąd)? Nauczanie maszynowe.
Wprowadziliśmy sieć neuronową dla karier, aby umożliwić naszym użytkownikom podejmowanie najlepszych decyzji, które są oparte na spostrzeżeniach/funkcjach z innych karier. Wycięliśmy z niej jedną konkretną warstwę, aby zobaczyć, jakie są najlepsze umiejętności, które mają ludzie, którzy radzą sobie bardzo dobrze w oparciu o parametry takie jak wynagrodzenie, ranga, doświadczenie, popyt (liczba) i miejsca pracy, a wyniki nie są zaskakujące.

Źródło: ( 6figr.com)

Nie pomyl się tutaj. Wiem, że Data Analytics znajduje się na trzecim miejscu i jest wiele różnych umiejętności, które z czasem zyskały na popularności. A wszystkie z nich, z wyjątkiem Javy i c++, są ściśle związane z analityką danych i są używane przez większość analityków danych.
Niektórzy mogą nawet argumentować za użyciem Javy i c++ również w analityce danych, ale unikam debaty. Jeśli zastanawiasz się, czym są te czapki ukończenia studiów, poza wymienionymi umiejętnościami, wskazują one kursy dostępne dla osób, które chcą rozwijać wszystkie te umiejętności – możliwe dzięki naszym wspaniałym partnerom, takim jak UpGrad .
Pomysł nazwany UpGrad: Przełomowy program nauki o danych

Na przykład, jeśli ktoś chce kontynuować kurs Data Analytics za pośrednictwem UpGrad, może nauczyć się R, Tableau (który również jest trendem… znajduje się na 11 miejscu na powyższej liście), Pythona i wielu innych.
Nadal nie masz pewności co do przypisywanych wartości procentowych i że nie sumują się one do 100? Cóż, jest to reprezentacja tego, jak umiejętności są rozłożone w milionach karier – co oznacza, że ​​facet, który zna analitykę danych, może również znać R i dlatego się nakładają.
Spójrzmy teraz, ile możesz zarobić jako analityk danych:

Analityk danych

Ten rozkład wynagrodzeń z pewnością potwierdza ogromną różnicę w przyjmowaniu analityki danych, z finansowego punktu widzenia kariery, w porównaniu z inżynierami oprogramowania:

Inżynier oprogramowania

Można argumentować, że porównywanie inżynierów oprogramowania z analitykami danych jest niekompletne lub niesprawiedliwe. Przypomnę, że to tylko przykład i tak naprawdę pochodzi z sieci neuronowej, którą zbudowaliśmy na milionach profili. Udaj się na 6figr.com , aby sprawdzić wszystkie szczegóły.
Obejrzyj: 4 najważniejsze role w analizie danych

Spójrzmy szybko w przyszłość analizy danych:

1. Big Data weszły do ​​głównego nurtu: słyszałeś, jak ten termin odbija się echem w przestrzeni wokół ciebie przez nieskończoną ilość czasu? Big data… Big Data… Big Data! Poświęć chwilę, aby to potwierdzić i zbadać Big Data, zanim zostaniesz w tyle.
2. Analiza predykcyjna weszła do głównego nurtu: Oczywiście, że tak! Przynajmniej w Indiach, gdzie istnieje wyraźna granica między rolą w analityce danych i w analityce predykcyjnej, a nawet w uczeniu maszynowym (co ma sens, ponieważ obejmują one zupełnie inny rodzaj badań do opanowania), jednak dane analityka zawsze była katalizatorem tych badań.
3. Analiza danych weszła do głównego nurtu (od 2013 r.): Zawsze była odskocznią do wyżej wymienionych 2 obszarów. Jeszcze raz przypomnę, zanim pomyślisz, że analiza danych to już przeszłość, że wszystkie te obszary i umiejętności są ze sobą skorelowane. Jest zakładka wielkości księżyca!
4. Sztuczna inteligencja wkracza do głównego nurtu (od 2016 r.): Możesz się zastanawiać, dlaczego mówię o wszystkich – Big Data, Analiza predykcyjna, AI, Data science i Data Analytics – razem. Pamiętasz sieć neuronową, którą zbudowaliśmy, aby analizować miliony karier? Cóż, mówi, że wszystkie należą do tego samego klastra, a kiedy próbowaliśmy wyodrębnić określoną funkcję, aby zobaczyć datę wystąpienia, okazuje się, że Data Analytics jest nadrzędną. To nie jest uprzedzenie, to wniosek oparty na danych.
Patrząc na liczby, mamy już ogromną populację, która decyduje się na analizę danych. Analiza danych umożliwia podejmowanie mądrych decyzji. Mówiąc o liczbach, nie wierz mi na słowo.
Kim jest analityk danych, analityk danych i inżynier danych?

Czas na działanie z Twojej strony. Może po prostu Google Data Analytics lub powiązane słowa kluczowe i zacznij. Może masz wystarczająco dużo doświadczenia, aby po prostu rozpocząć w nim karierę.

Jaki jest pożytek z analizy danych?

Analityka danych ma wiele zastosowań. Firmy mogą prosperować w coraz bardziej konkurencyjnym środowisku dzięki poprawie wydajności, a analiza danych pomaga w poprawie tej wydajności. Analityka danych odgrywa kluczową rolę w przewidywaniu trendów rynkowych i ocenie ryzyka w branży bankowej i finansowej. Dzięki analizie danych można uzyskać cenne informacje, które mogą przynieść korzyści w zakresie opieki zdrowotnej, zapobiegania przestępczości i ochrony środowiska. Te aplikacje do analizy danych pomagają uczynić świat lepszym miejscem. Analiza danych jest również wykorzystywana w badaniach naukowych i zaawansowanych narzędziach analitycznych.

Czy analiza danych jest częścią nauki o danych?

Podczas gdy nauka o danych jest tematem interdyscyplinarnym, który szuka znaczących spostrzeżeń na podstawie ogromnych ilości nieprzetworzonych i uporządkowanych danych, analiza danych dotyczy przetwarzania i analizy statystycznej istniejących zbiorów danych. Nauka o danych to połączenie różnych obszarów, które wykorzystują ogromne bazy danych do zbierania informacji. Oprogramowanie do analizy danych jest bardziej skoncentrowaną wersją tego i może być nawet uważane za element całego procesu. Nauka o danych nie zajmuje się odpowiadaniem na konkretne pytania, ale raczej przesiewaniem ogromnej liczby w często nieustrukturyzowany sposób, aby odkryć spostrzeżenia. Analiza danych działa najlepiej, gdy jest ukierunkowana, mając na uwadze pytania, na które należy odpowiedzieć przy użyciu aktualnych danych.

Czy nauka analizy danych jest trudna?

Analiza danych nie jest trudną dziedziną. Może wymagać wstępnej znajomości kilku przedmiotów, takich jak języki programowania, takie jak R, Python itp., a także zagadnienia matematyczne i statystyczne. Ale uczniowie mogą uczyć się tych tematów wraz z nauką analizy danych. Ogólnie rzecz biorąc, aby wykonać pracę analityka danych, będziesz musiał opanować szeroki zakres umiejętności. Wszystko, co musisz zrobić, to poświęcić kilka godzin tygodniowo na naukę tych umiejętności, a na koniec będziesz mógł znaleźć pracę analityka danych, która jest warta zachodu.