Раскрытие возможностей аналитики данных

Ни для кого не секрет, что Датагеддон ( Со всеми этими селфи, контактами, блогами, приложениями (и я могу продолжать) люди отказываются удалять. Я знаю, о чем вы думаете, это может быть не прямая проблема с аналитикой данных, а скорее проблема с хранилищем, но это так.
Как, по-вашему, Google, который собирает невообразимое количество данных от пользователей, анализирует, какие данные достаточно важны? Или, если на то пошло, Facebook с миллиардами обновлений статусов, отметок и т. д. считает уместным показать вам те, которые вам, скорее всего, понравятся или с которыми вы будете взаимодействовать? Или Твиттер? Или Инстаграм? Хватит о технологических гигантах. От стартапов до малых предприятий, средних предприятий и компаний из списка Fortune 500 — все полагаются на аналитику данных, чтобы разобраться в необработанных данных и принять обоснованные решения.

Аналитика данных помогает разобраться в необработанных данных и принимать обоснованные решения.

Специалисты в этой области рассматривают данные как предвидение решения посредством аналитики . Я только что придумал это, но это также основано на анализе данных. Потому что, как только вы почувствуете это, это захватывает, и вы начнете видеть необработанные данные как бриллианты. Даже углерод под давлением превращается в алмаз. Углерод — это данные, давление — это аналитика данных, а что вы получаете в результате? Вещество такое красивое и, самое главное, что-то, что может рассеивать свет в спектр цветов. Как и аналитика данных. Аналитика данных подобна катализатору, без которого невозможна реакция или результат.

Данные = Предвидение решения с помощью аналитики

Все теории в сторону, давайте перейдем к тому, что люди обычно задают себе, прежде чем принимать какие-либо карьерные решения. Обратите внимание на слово решение здесь. Любой процесс принятия решений становится намного проще и точнее после того, как он будет проанализирован с помощью данных. Что-то, что мы ( 6figr.com ) делаем в течение долгого времени, чтобы помочь людям принимать разумные карьерные решения.
В результате за год и с помощью аналитики данных мы заметили, что пользователи 6figr.com в целом зарабатывают на 38% больше. Это был бриллиантовый момент для нас.
Теперь вернемся к карьере в области анализа данных.
Смотреть: наиболее востребованные аналитические навыки
Самая горячая работа 2016 года? Аналитика данных.
Самая горячая работа 2017 года? Машинное обучение.
Самая горячая работа 2018 года (пока что)? Машинное обучение.
Мы внедрили нейронную сеть для профессий, чтобы наши пользователи могли принимать наилучшие решения, основанные на знаниях/функциях других профессий. Мы вырезали из него один конкретный слой, чтобы увидеть, какие лучшие навыки есть у людей, которые преуспевают, основываясь на таких параметрах, как оплата, ранг, опыт, спрос (количество) и рабочие места, и результаты неудивительны.

Источник: ( 6figr.com)

Не запутайтесь здесь. Я знаю, что аналитика данных находится на 3-м месте, и упоминается много разных навыков, которые со временем набирают популярность. И все они, за исключением Java и C++, тесно связаны с аналитикой данных и фактически используются большинством аналитиков данных.
Некоторые могут даже привести доводы в пользу использования Java и C++ в аналитике данных, но я избегаю споров. Если вам интересно, что это за выпускные шляпы, помимо перечисленных навыков, они указывают курсы, доступные для людей, которые хотят получить все эти навыки, что стало возможным благодаря нашим замечательным партнерам, таким как UpGrad .
Идея под названием UpGrad: новаторская программа по науке о данных

Например, если кто-то хочет пройти курс по аналитике данных через UpGrad, он может изучить R, Tableau (который также находится в тренде… занимает 11-е место в приведенном выше списке), Python и многое другое.
Все еще запутались в приписываемых процентных значениях и в том, что в сумме они не составляют 100? Что ж, это представление того, как навыки распределяются между миллионами профессий — это означает, что парень, который знает Data Analytics, может также знать R, и поэтому есть совпадение.
Теперь давайте посмотрим, сколько вы можете заработать в качестве аналитика данных:

Аналитик данных

Это распределение заработной платы, безусловно, признает огромную разницу в применении аналитики данных с финансовой точки зрения карьеры по сравнению с инженерами-программистами:

Инженер-программист

Кто-то может возразить, что сравнение инженеров-программистов с аналитиками данных является неполным или несправедливым. Напомню, что это всего лишь пример и на самом деле это взято из нейросети, которую мы построили на миллионах профилей. Зайдите на 6figr.com , чтобы узнать все подробности.
Смотреть: 4 лучшие роли в области аналитики данных

Давайте быстро заглянем в будущее аналитики данных:

1. Большие данные стали мейнстримом. Слышали об этом термине, эхом отдающемся в пространстве вокруг вас в течение бесконечного промежутка времени? Большие данные… большие данные… большие данные! Просто найдите время, чтобы признать это и изучить большие данные, прежде чем отстать.
2. Предиктивная аналитика стала мейнстримом. Конечно! По крайней мере, в Индии, где существует четкая граница между ролью в аналитике данных и ролью в прогнозной аналитике, и даже в машинном обучении (что, если честно, имеет смысл, потому что они представляют собой совершенно разные виды исследований, которые необходимо освоить), данные аналитика всегда была катализатором этих исследований.
3. Аналитика данных стала мейнстримом (с 2013 года): она всегда была ступенькой к двум вышеупомянутым областям. Позвольте мне еще раз напомнить вам, прежде чем вы подумаете, что аналитика данных осталась в прошлом, что все эти области и навыки взаимосвязаны. Перекрытие размером с луну!
4. ИИ становится мейнстримом (с 2016 г.). Вы можете удивиться, почему я говорю обо всем — больших данных, прогнозном анализе, ИИ, науке о данных и аналитике данных — вместе. Помните нейронную сеть, которую мы построили для анализа миллионов профессий? Что ж, в нем говорится, что все они принадлежат одному и тому же кластеру, и когда мы попытались извлечь определенную функцию, чтобы увидеть дату появления, оказалось, что Data Analytics является родительской. Это не предвзятость, это вывод, основанный на данных.
Глядя на цифры, у нас уже есть огромное количество людей, выбирающих Data Analytics. Аналитика данных позволяет принимать разумные решения. Говоря о цифрах, не верьте мне на слово.
Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

Пришло время действовать с вашей стороны. Может быть, просто Google Data Analytics или связанные ключевые слова и начать. Может быть, вы достаточно опытны, чтобы только начать свою карьеру в этом.

В чем польза аналитики данных?

Аналитика данных имеет множество применений. Предприятия могут процветать в условиях растущей конкуренции за счет повышения производительности, а анализ данных помогает повысить эту производительность. Аналитика данных играет решающую роль в прогнозировании рыночных тенденций и оценке рисков в банковской и финансовой отраслях. С помощью аналитики данных можно получить ценную информацию, которая может принести пользу здравоохранению, предупреждению преступности и защите окружающей среды. Эти приложения для анализа данных помогают сделать мир лучше. Анализ данных также используется в научных исследованиях и сложных аналитических инструментах.

Является ли аналитика данных частью науки о данных?

В то время как наука о данных является междисциплинарным предметом, который ищет осмысленные идеи из огромных объемов необработанных и организованных данных, аналитика данных связана с обработкой и статистическим анализом существующих наборов данных. Наука о данных — это объединение различных областей, которые используют огромные базы данных для сбора информации. Программное обеспечение для анализа данных является более концентрированной версией этого и может даже рассматриваться как компонент всего процесса. Наука о данных занимается не ответами на конкретные вопросы, а скорее просеиванием огромных чисел часто неструктурированными способами, чтобы раскрыть идеи. Анализ данных работает лучше всего, когда он нацелен на вопросы, на которые необходимо ответить, используя текущие данные.

Сложно ли изучать аналитику данных?

Аналитика данных не является сложной областью. Для этого может потребоваться предварительное знание нескольких предметов, таких как языки программирования, такие как R, Python и т. д., а также математические и статистические темы. Но учащиеся могут изучать эти темы вместе с изучением аналитики данных. В целом, чтобы выполнить работу аналитика данных, вам необходимо освоить широкий спектр навыков. Все, что вам нужно сделать, это посвятить несколько часов в неделю изучению этих навыков, и, наконец, вы сможете получить работу аналитика данных, которая стоит затраченных усилий.