Chcesz zostać analitykiem danych? Oto najlepsze umiejętności i narzędzia do opanowania

Chrupiące liczby i wzory plamek stały się złotym standardem w branży IT. Praca analityka danych jest poszukiwana, najbardziej obiecujące oferty pracy w 2017 roku na LinkedIn umieściły inżyniera danych na 9 miejscu, a analityka na 18 miejscu.

Kolejne badanie Glassdoor dotyczące 50 najlepszych ofert pracy w Ameryce stawia Data Scientist na pierwszym miejscu, z inżynierem danych zajmującym trzecie miejsce, a menedżerem ds. analiz na godnym pozazdroszczenia 5. Jednak zajęcie najwyższego miejsca nie jest łatwe. Potrzebujesz arsenału umiejętności w zakresie analizy danych, jeśli chcesz śledzić wzrost z roku na rok i pakiet grubych wynagrodzeń dzięki temu znaczącemu postępowi w karierze.

Podczas gdy internet jest pełen bezpłatnych zasobów dotyczących m.in. opanowania podstaw nauki o danych, analizy sentymentu i szybkiego uczenia maszynowego. Analytics India Magazine i UpGrad pomagają przebić się przez frazes, wymieniając 5 podstawowych umiejętności potrzebnych do zostania analitykiem danych.

Postaw się na czele stanowisk dla analityków danych dzięki tym umiejętnościom

Zacznijmy od kilku podstaw:

Wykształcenie

Nie każdy może zostać analitykiem danych. Musisz mieć naturalną skłonność do matematyki i statystyki . Przydadzą się te wszystkie lata uczenia się rachunku różniczkowego i prawdopodobieństwa. Dodatkową zaletą jest zawsze dyplom z informatyki .
Statystyki: Aby zostać pełnoprawnym analitykiem danych, niezbędne jest gruntowne ugruntowanie statystyk. Bycie dobrym w statystykach pomoże ci dogłębnie zrozumieć algorytmy, a także kiedy należy ich używać.

Odśwież statystyki stosowane, algebrę liniową, analizę rzeczywistą, teorię grafów i analizę numeryczną. Algebra liniowa wchodzi w grę z regresją, zrozumieniem struktur danych i przygotowaniem danych do modelowania nakazowego i predykcyjnego.

Umiejętności programowania

1) Język Statystyczny:

SAS vs R vs Python : To pytanie wymaga większości maniaków danych, jeśli chodzi o wybór wybranego narzędzia analitycznego. Podczas gdy SAS (drogi) i Python (rozliczany za przetwarzanie danych na małą skalę) są łatwe do nauczenia, R (język programowania niskiego poziomu) wygrywa dzięki zaawansowanym możliwościom obliczeniowym, lepszym możliwościom graficznym i zaawansowanym narzędziom.

Ponieważ R jest open source, funkcje i pakiety są dodawane szybko, w przeciwieństwie do SAS. Innym powodem, dla którego R kwitnie, jest to, że ma ogromny ekosystem, który go wspiera, dzięki czemu jest na bieżąco z bogatymi funkcjami.

Pro Tip : komercyjny urok R sprawił, że stała się powszechnie znana (czytaj: firmy zajmujące się IT/technologią) i chociaż SAS jest nadal powszechnie używany przez przedsiębiorstwa, ten język statystyczny jest popularny. Ale R ma stromą krzywą uczenia się.

2) Język zapytań:

SQL: Jeden z najstarszych języków zapytań , SQL jest językiem baz danych ogólnego przeznaczenia, który jest używany do zapytań analitycznych i transakcyjnych. SQL jest używany głównie w codziennych operacjach i nie obsługuje petabajtów danych. Programy takie jak samouczek Unity mogą pomóc w głębszym zapoznaniu się z PHP i MySQL.

Hive : ten język zapytań Hadoop został wymyślony przez zespół ds. infrastruktury danych Facebooka. Od dnia, w którym Hive został open source w 2008 roku, stał się popularnym wyborem dla analityków biznesowych . Rozwiązanie hurtowni danych typu open source, które wykorzystuje język typu SQL o nazwie HQL, może obsługiwać terabajty i petabajty danych w przeciwieństwie do SQL. Minusem jest to, że obsługuje tylko dane strukturalne.

PIG: Jedną z największych zalet Pig jest to, że może przetwarzać zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane i działa z MapReduce. Jest to podstawowy język dla większości programistów, którzy mają tendencję do pisania skryptów. To, co musisz zrobić, to nauczyć się łaciny świńskiej, która pomaga radzić sobie ze strukturą/nieustrukturyzowaną i częściowo ustrukturyzowaną z większą łatwością w porównaniu z Hive. Oto trochę ciekawostek historycznych – Pig został stworzony w Yahoo w 2006 roku, aby wykonywać zadania MapReduce.

Pro Tip: Znajomość SQL pomoże w podjęciu Pig and Hive.

3) Język skryptowy:

MATLAB: To język używany do eksploracji danych. Niektórzy mogą twierdzić, że jego popularność spadła. Nie zaszkodzi umieścić go w swoim arsenale. Pamiętaj, MATLAB istnieje od bardzo dawna, wymyślony pod koniec lat 70. jako narzędzie do analizy danych.

Python: Jest to jeden z najpopularniejszych języków skryptowych, a jego popularność wynika z obecnego stosu. Podstawowe biblioteki NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Idealny do modelowania i analizy. Ma jednak jedną wadę – skalowalność dla dużych zbiorów danych.

Wskazówka dla profesjonalistów: Python ma silną społeczność i najlepiej nadaje się do scrapingu stron internetowych i inżynierii danych. Zgadnij co? To tak proste, że osoby z doświadczeniem nieprogramistycznym również mogą to opanować!

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe (ML) to nie tylko modne słowo. Odnajduje wiele użyteczności w różnych domenach i zyskuje ogromną przyczepność, a zatem okazuje się niezbędną umiejętnością, którą muszą posiadać specjaliści ds. danych. W ML regresja, klasyfikacja i segmentacja to szerokie obszary uczenia się, na których analitycy powinni się skupić.

Wizualizacja danych

Masz wszystkie te dane; teraz jak ją ożywić? Twoim zadaniem, jako analityka danych, byłoby sporządzanie sugestywnych raportów, znajdowanie trendów i przekazywanie tych wyników najwyższej kadrze kierowniczej. Narzędzia do wizualizacji danych do opanowania to Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics. Jeśli lubisz R, możesz użyć pakietu ggplot do tworzenia wysoce interaktywnych wykresów i wykresów.
Porada dla profesjonalistów: nie tylko ucz się narzędzi. Spróbuj również zrozumieć motyw wizualnego kodowania danych.

Przewodnik dla początkujących po analizie danych

Zrozumienie baz danych

Zasadniczo stosowana w celu lepszego zrozumienia klienta, analiza bazy danych rozciąga się od analizy podstawowej do złożonej eksploracji danych za pomocą różnych narzędzi – Systemu Informacji Geograficznej (GIS) lub analizy tekstowej. Podstawowe kroki analizy baz danych to wyodrębnianie, czyszczenie, łączenie, analizowanie i wdrażanie.

Zamówienie: wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Pożeranie danych lub walka o dane

Zanim zaczniesz wydobywać wnioski z ryz danych, dane muszą zostać wyczyszczone. Mówiąc prościej, ktoś musi wykonać pracę woźnego, co oznacza ręczne czyszczenie danych i przetwarzanie ich w ujednoliconym formacie przed ich analizą. Do tej pory do czyszczenia i wzbogacania danych używano programu Excel , ale Stanford zadebiutował z interaktywnym narzędziem, nieukończoną pracą o nazwie Wrangler.

Wskazówka dla profesjonalistów: wypróbuj Wranglera i zobacz, jak możesz manipulować danymi ze świata rzeczywistego i wyeksportować je do użytku w Tableau lub R

Analityk danych nie wymaga zaawansowanych umiejętności, takich jak analitycy danych. Ponieważ jednak te role są wieloaspektowe, a nauka jest procesem ciągłym, dzięki dodatkowym zasobom możesz zostać młodszym analitykiem danych.

Zasadniczo matematyka i statystyka (32%), informatyka (19%) i inżynieria (16%) to przede wszystkim najważniejsze kierunki studiów dla naukowców zajmujących się danymi. Od analityków danych oczekuje się, że będą biegli w językach takich jak SAS i/lub R.

Wskazane jest, aby osoby z wykształceniem informatycznym znały kodowanie Python, Hadoop i SQL. Ponadto praca z danymi nieustrukturyzowanymi jest integralną częścią pracy analityka danych. Dobrym pomysłem jest przyzwyczajenie się do nieustrukturyzowanych baz danych. Co więcej, analityk danych musi przyswoić sobie cechy, takie jak rozwijanie zmysłu biznesowego lub dobre umiejętności komunikacji/prezentacji, ponieważ te umiejętności pomogą wyprzedzić konkurencję.

Ucz się online kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Ten post został pierwotnie opublikowany w magazynie Analytics India.