Liberando o poder da análise de dados

Não é nenhum segredo que Datageddon ( Com todas essas selfies, contatos, blogs, aplicativos (e posso continuar) as pessoas se recusam a excluir. Eu sei o que você está pensando, pode não ser um problema direto de Data Analytics, mais um problema de armazenamento, mas é.
Como você acha que o Google, que acomoda uma quantidade inimaginável de dados de usuários, analisa quais dados são importantes o suficiente? Ou o Facebook, com bilhões de atualizações de status, check-ins, etc., considera relevante mostrar aqueles com os quais você provavelmente gosta ou se envolve? Ou Twitter? Ou Instagram? Chega de gigantes da tecnologia. De startups a pequenas empresas, de médias empresas a Fortune-500, todos dependem da análise de dados para entender os dados brutos e tomar decisões informadas.

A análise de dados ajuda a entender os dados brutos e a tomar decisões informadas.

Especialistas neste campo veem os dados como Antecipação de Decisão por Meio de Análise . Acabei de inventar, mas também é baseado em análise de dados. Porque uma vez que você sente isso, é emocionante e você começa a ver os dados brutos como diamantes. Até o carbono sob pressão se transforma em diamante. Carbono são dados, pressão é análise de dados e o que você obtém como resultado? Uma substância tão bonita e mais importante, algo que pode dispersar a luz em um espectro de cores. Assim como a análise de dados. A análise de dados é como um catalisador sem o qual uma reação ou resultado pode não ser possível.

Dados = Antecipação de decisão por meio do Analytics

Deixando todas as teorias de lado, vamos pular para o que as pessoas costumam se perguntar antes de tomar qualquer decisão de carreira. Observe a palavra decisão aqui. Qualquer processo de tomada de decisão fica muito mais fácil e preciso depois de analisado por meio de dados. Algo que nós ( 6figr.com ) estamos fazendo há muito tempo para ajudar as pessoas a tomar decisões de carreira inteligentes.
Como resultado, ao longo de um ano e por meio da análise de dados, observamos que os usuários do 6figr.com, em geral, ganham 38% a mais. Aquele foi um momento de diamante para nós.
Agora, de volta às carreiras em análise de dados.
Assista: Principais habilidades analíticas em demanda
O trabalho mais quente de 2016? Análise de dados.
O trabalho mais quente de 2017? Aprendizado de Máquina.
O trabalho mais quente de 2018 (até agora)? Aprendizado de Máquina.
Incorporamos uma rede neural para carreiras para permitir que nossos usuários tomem as melhores decisões que são alimentadas por insights/recursos de outras carreiras. Cortamos uma camada específica para ver quais são as melhores habilidades que as pessoas têm que estão indo muito bem com base em parâmetros como remuneração, classificação, experiência, demanda (contagem) e empregos e os resultados não são surpreendentes.

Fonte: ( 6figr.com)

Não se confunda aqui. Eu sei que o Data Analytics pode ser visto na 3ª posição e há muitas habilidades diferentes mencionadas que ganharam força ao longo do tempo. E todos eles, com exceção de Java e c++, estão intimamente relacionados à análise de dados e, de fato, são usados ​​pela maioria dos analistas de dados.
Alguns podem até argumentar pelo uso de Java e c++ na análise de dados também, mas estou evitando um debate. Se você está se perguntando o que são esses chapéus de formatura, além das habilidades listadas, eles indicam cursos disponíveis para pessoas que querem seguir todas essas habilidades – possibilitadas por nossos parceiros incríveis como o UpGrad .
The Idea Called UpGrad: The Path Breaking Data Sciences Program

Por exemplo, se alguém quiser fazer o curso de Data Analytics via UpGrad, aprenderá R, Tableau (que também está em alta… vem em 11º na lista acima), Python e muito mais.
Ainda confuso sobre os valores percentuais atribuídos e que eles não somam 100? Bem, é uma representação de como as habilidades são distribuídas por milhões de carreiras – o que significa que um cara que conhece Data Analytics também pode conhecer R e é por isso que há uma sobreposição.
Agora vamos ver quanto você pode ganhar como analista de dados:

Analista de informações

Essa distribuição salarial certamente reconhece uma enorme diferença na adoção da análise de dados, na visão financeira da carreira, em relação aos engenheiros de software:

Engenheiro de software

Pode-se argumentar que é incompleto ou injusto comparar engenheiros de software a analistas de dados. Deixe-me lembrá-lo que este é apenas um exemplo e, na verdade, isso é tirado de uma rede neural que construímos em milhões de perfis. Acesse 6figr.com para conferir todos os detalhes.
Assista: 4 principais funções de análise de dados

Vamos analisar rapidamente o futuro do Data Analytics:

1. Big Data se tornou mainstream: já ouviu falar desse termo ecoando pelo espaço ao seu redor por um período infinito de tempo? Big data... big data... big data! Reserve um momento para reconhecê-lo e explorar o Big Data antes de ficar para trás.
2. A Análise Preditiva se tornou mainstream: Claro que sim! Pelo menos na Índia, onde há uma fronteira clara entre uma função em análise de dados e outra em análise preditiva, e até mesmo aprendizado de máquina (o que faz sentido para ser honesto porque consiste em uma espécie de estudo totalmente diferente a ser dominada), no entanto, os dados analytics sempre foi o catalisador para esses estudos.
3. Data Analytics tornou-se mainstream (desde 2013): sempre foi o trampolim para as 2 áreas acima mencionadas. Deixe-me lembrá-lo novamente antes que você pense que o Data Analytics está no passado, que todas essas áreas e habilidades estão correlacionadas. Há uma sobreposição do tamanho da lua!
4. A IA está se tornando mainstream (desde 2016): Você pode se perguntar por que estou falando de todos – Big Data, Análise Preditiva, IA, Ciência de Dados e Análise de Dados – juntos. Lembra da rede neural que construímos para analisar milhões de carreiras? Bem, diz que todos eles pertencem ao mesmo cluster e quando tentamos extrair um determinado recurso para ver a data das ocorrências, o Data Analytics é o pai. Isso não é um viés, é uma conclusão baseada em dados.
Olhando para os números já temos uma enorme população optando pelo Data Analytics. O Data Analytics permite que você tome decisões inteligentes. Falando sobre números, não acredite na minha palavra.
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

É hora de ação de sua parte. Talvez apenas o Google Data Analytics ou palavras-chave relacionadas e comece. Talvez você seja experiente o suficiente para começar sua carreira nisso.

Para que serve a Análise de Dados?

A análise de dados tem muitos usos. As empresas podem prosperar em um ambiente cada vez mais competitivo, melhorando o desempenho, e a análise de dados ajuda a melhorar esse desempenho. A análise de dados desempenha um papel crucial na previsão de tendências de mercado e na avaliação de riscos nos setores bancário e financeiro. Com a ajuda da análise de dados, informações valiosas podem ser obtidas que podem beneficiar a saúde, a prevenção do crime e a proteção ambiental. Esses aplicativos de análise de dados ajudam a tornar o mundo um lugar melhor. A análise de dados também é empregada em estudos científicos e ferramentas analíticas sofisticadas.

A análise de dados faz parte da ciência de dados?

Embora a ciência de dados seja um assunto interdisciplinar que busca insights significativos de grandes quantidades de dados brutos e organizados, a análise de dados se preocupa com o processamento e a análise estatística dos conjuntos de dados existentes. A ciência de dados é uma amálgama de várias áreas que usam bancos de dados massivos para coletar informações. O software de análise de dados é uma versão mais concentrada disso e pode até ser considerado um componente de todo o processo. A ciência de dados não está preocupada em responder a perguntas específicas, mas sim em filtrar grandes números de maneiras muitas vezes não estruturadas para descobrir insights. A análise de dados funciona melhor quando direcionada, com perguntas em mente que precisam ser respondidas usando dados atuais.

É difícil aprender Data Analytics?

Data Analytics não é um campo desafiador. Pode exigir conhecimento prévio de alguns assuntos, como linguagens de programação, como R, Python, etc., bem como tópicos matemáticos e estatísticos. Mas os alunos podem aprender esses tópicos junto com o aprendizado de Data Analytics. No geral, para realizar um trabalho de analista de dados, você precisará dominar uma ampla gama de habilidades. Tudo o que você precisa fazer é dedicar algumas horas por semana para aprender essas habilidades e, finalmente, poderá conseguir um emprego de analista de dados que vale a pena o esforço.