ปลดปล่อยพลังของการวิเคราะห์ข้อมูล

ไม่มีความลับ Datageddon ( ผู้คนปฏิเสธที่จะลบด้วยเซลฟี่ ผู้ติดต่อ บล็อก แอพ (และฉันสามารถไปต่อได้) ฉันรู้ว่าคุณกำลังคิดอะไรอยู่ อาจไม่ใช่ปัญหา Data Analytics โดยตรง แต่เป็นปัญหาด้านการจัดเก็บมากกว่า แต่เป็นปัญหา
คุณคิดว่า Google ที่จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลจากผู้ใช้อย่างคาดไม่ถึง วิเคราะห์ว่าข้อมูลใดมีความสำคัญเพียงพออย่างไร หรือ Facebook สำหรับเรื่องนั้นที่มีการอัปเดตสถานะนับพันล้านการเช็คอิน ฯลฯ ถือว่ามีความเกี่ยวข้องเพื่อแสดงให้คุณเห็นถึงสิ่งที่คุณน่าจะชอบหรือมีส่วนร่วมมากที่สุด? หรือทวิตเตอร์? หรืออินสตาแกรม? เพียงพอเกี่ยวกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรขนาดเล็กไปจนถึงองค์กรขนาดกลางไปจนถึง Fortune-500 ล้วนอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้เข้าใจถึงข้อมูลดิบและ ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้เข้าใจข้อมูลดิบและ ตัดสินใจอย่างมี ข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้มองว่าข้อมูลเป็นการ คาดคะเนการตัดสินใจ ผ่าน Analytics ฉันเพิ่งสร้างมันขึ้นมา แต่มันก็ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย เพราะเมื่อคุณเข้าใจมันแล้ว มันน่าตื่นเต้นและคุณเริ่มเห็นข้อมูลดิบเป็นเพชร แม้แต่คาร์บอนภายใต้แรงกดดันก็กลายเป็นเพชร คาร์บอนคือข้อมูล ความกดดันคือการวิเคราะห์ข้อมูล แล้วคุณจะได้ผลลัพธ์อะไร? สารที่สวยงามมากและที่สำคัญที่สุดคือสิ่งที่สามารถกระจายแสงออกเป็นสเปกตรัมของสีได้ การวิเคราะห์ข้อมูลก็เช่นกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเสมือนตัวเร่งปฏิกิริยาที่ไม่มีปฏิกิริยาหรือผลลัพธ์ที่อาจไม่สามารถทำได้

ข้อมูล = การ คาดการณ์การตัดสินใจผ่าน Analytics

นอกเหนือทุกทฤษฎีแล้ว เรามาดูสิ่งที่ผู้คนมักถามตัวเองก่อนตัดสินใจเรื่องอาชีพ สังเกตคำตัดสินที่นี่ กระบวนการตัดสินใจใดๆ จะง่ายขึ้นและแม่นยำขึ้นมากเมื่อวิเคราะห์ผ่านข้อมูลแล้ว สิ่งที่เรา ( 6figr.com ) ทำมาเป็นเวลานานเพื่อช่วยให้ผู้คนตัดสินใจเรื่องอาชีพได้อย่างชาญฉลาด
จากผลลัพธ์ในช่วงเวลาหนึ่งปีและผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล เราสังเกตเห็นว่าโดยทั่วไปผู้ใช้ 6figr.com มีรายได้เพิ่มขึ้น 38% นั่นเป็นช่วงเวลาแห่งเพชรสำหรับเรา
กลับมาที่อาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูล
ชม: ทักษะการวิเคราะห์ยอดนิยมที่เป็นที่ต้องการ
งานที่ร้อนแรงที่สุดแห่งปี 2016? การวิเคราะห์ข้อมูล
งานที่ร้อนแรงที่สุดของปี 2017? การเรียนรู้ของเครื่อง
งานที่ร้อนแรงที่สุดแห่งปี 2018 (จนถึงปัจจุบัน)? การเรียนรู้ของเครื่อง
เราได้รวมโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับอาชีพต่างๆ เพื่อให้ผู้ใช้ของเราตัดสินใจได้ดีที่สุดซึ่งขับเคลื่อนโดยข้อมูลเชิงลึก/คุณลักษณะจากอาชีพอื่นๆ เราแยกเลเยอร์เฉพาะออกจากมันเพื่อดูว่าทักษะใดดีที่สุดที่ผู้คนมีซึ่งทำได้ดีมากโดยพิจารณาจากพารามิเตอร์ เช่น ค่าจ้าง อันดับ ประสบการณ์ ความต้องการ (จำนวน) และงาน และผลลัพธ์ก็ไม่น่าแปลกใจ

ที่มา: ( 6figr.com)

อย่าสับสนที่นี่ ฉันรู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเห็นได้ในตำแหน่งที่ 3 และมีทักษะต่างๆ มากมายที่กล่าวถึงซึ่งได้รับแรงฉุดลากเมื่อเวลาผ่านไป และทั้งหมดนั้น ยกเว้น Java & c++ มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการวิเคราะห์ข้อมูล และอันที่จริง นักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้อยู่
บางคนอาจโต้แย้งเกี่ยวกับการใช้ Java และ c++ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นกัน แต่ฉันกำลังหลีกเลี่ยงการอภิปราย หากคุณสงสัยว่าหมวกรับปริญญาคืออะไร นอกจากทักษะที่ระบุไว้ในรายการ พวกเขาระบุหลักสูตรที่มีให้สำหรับผู้ที่ต้องการไล่ตามทักษะเหล่านั้น ซึ่งเป็นไปได้โดยพันธมิตรที่ยอดเยี่ยมของเรา เช่น UpGrad
The Idea Called UpGrad: The Path-Breaking Data Sciences Program

ตัวอย่างเช่น หากใครต้องการเรียนหลักสูตร Data Analytics ผ่าน UpGrad พวกเขาจะต้องเรียนรู้ R, Tableau (ซึ่งกำลังเป็นที่นิยม…อยู่ในอันดับที่ 11 ในรายการด้านบน) Python และอีกมากมาย
ยังสับสนเกี่ยวกับค่าเปอร์เซ็นต์ที่นำมาประกอบและไม่ได้รวมกันเป็น 100 ใช่หรือไม่ มันคือการแสดงวิธีการกระจายทักษะในอาชีพนับล้าน – ซึ่งหมายความว่าผู้ชายที่รู้จัก Data Analytics อาจรู้จัก R ด้วย และนั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำ
ตอนนี้ มาดูกันว่าคุณสามารถสร้างรายได้เท่าไหร่ในฐานะ นักวิเคราะห์ข้อมูล:

นักวิเคราะห์ข้อมูล

การกระจายเงินเดือนนี้ยอมรับความแตกต่างอย่างมากในการนำการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในมุมมองทางการเงินของอาชีพ เมื่อเทียบกับวิศวกรซอฟต์แวร์:

วิศวกรรมซอฟต์แวร์

อาจมีคนโต้แย้งว่าการเปรียบเทียบวิศวกรซอฟต์แวร์กับนักวิเคราะห์ข้อมูลไม่สมบูรณ์หรือไม่ยุติธรรม ผมขอเตือนคุณว่านี่เป็นเพียงตัวอย่าง และอันที่จริง นี่นำมาจากโครงข่ายประสาทที่เราสร้างไว้กว่าล้านโปรไฟล์ ตรงไปที่ 6figr.com เพื่อดูรายละเอียดทั้งหมด
ดู: บทบาทการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรก

มาดูอนาคตของ Data Analytics อย่างรวดเร็ว:

1. Big Data กลายเป็นกระแสหลัก: เคยได้ยินคำนั้นสะท้อนผ่านอวกาศรอบตัวคุณเป็นระยะเวลาไม่รู้จบ? ข้อมูลขนาดใหญ่…ข้อมูลขนาดใหญ่…ข้อมูลขนาดใหญ่! เพียงใช้เวลาสักครู่เพื่อรับทราบและสำรวจ Big Data ก่อนที่คุณจะพลาด
2. Predictive Analytics กลายเป็นกระแสหลัก: แน่นอนอยู่แล้ว! อย่างน้อยในอินเดียที่มีขอบเขตที่ชัดเจนระหว่างบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลและบทบาทหนึ่งในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และแม้แต่การเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ซึ่งสมเหตุสมผลหากพูดตามตรงเพราะประกอบด้วยสายพันธุ์ที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงของการศึกษาถึงผู้เชี่ยวชาญ) อย่างไรก็ตาม ข้อมูล การวิเคราะห์เป็นตัวเร่งปฏิกิริยาในการศึกษาเหล่านี้มาโดยตลอด
3. Data Analytics กลายเป็นกระแสหลัก (ตั้งแต่ปี 2013): เป็นก้าวย่างสำคัญสำหรับ 2 ด้านดังกล่าว ฉันขอเตือนคุณอีกครั้งก่อนที่คุณจะคิดว่า Data Analytics เป็นอดีตไปแล้ว ว่าประเด็นและทักษะทั้งหมดเหล่านี้สัมพันธ์กัน มีความเหลื่อมล้ำขนาดดวงจันทร์!
4. AI กำลังเข้าสู่กระแสหลัก (ตั้งแต่ปี 2016): คุณอาจสงสัยว่าทำไมฉันถึงพูดถึงเรื่องทั้งหมด – ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงทำนาย AI วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล – จำโครงข่ายประสาทที่เราสร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์อาชีพนับล้าน? มันบอกว่าทั้งหมดนี้อยู่ในคลัสเตอร์เดียวกัน และเมื่อเราพยายามแยกคุณลักษณะบางอย่างเพื่อดูวันที่เกิดขึ้น กลับกลายเป็นว่า Data Analytics เป็นพาเรนต์ นี่ไม่ใช่อคติ แต่เป็นข้อสรุปจากข้อมูล
เมื่อดูจากตัวเลขแล้ว เรามีประชากรจำนวนมากที่เลือกใช้ Data Analytics Data Analytics ช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด พูดถึงเรื่องตัวเลข อย่าเชื่อคำพูดของฉัน
ใครคือ Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer?

ถึงเวลาสำหรับการดำเนินการในส่วนของคุณ อาจเป็นแค่ Google Data Analytics หรือคำหลักที่เกี่ยวข้องแล้วเริ่มต้น บางทีคุณอาจมีประสบการณ์มากพอที่จะเริ่มต้นอาชีพนี้

การใช้ Data Analytics คืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์หลายอย่าง ธุรกิจสามารถเจริญรุ่งเรืองในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงขึ้นโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพ และการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและการประเมินความเสี่ยงในอุตสาหกรรมการธนาคารและการเงิน ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้รับข้อมูลอันมีค่าที่เป็นประโยชน์ต่อสุขภาพ การป้องกันอาชญากรรม และการปกป้องสิ่งแวดล้อม แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ช่วยทำให้โลกนี้น่าอยู่ขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลยังใช้ในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์และเครื่องมือวิเคราะห์ที่ซับซ้อนอีกด้วย

Data Analytics เป็นส่วนหนึ่งของ Data Science หรือไม่

ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นวิชาสหวิทยาการที่แสวงหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบและข้อมูลที่มีการจัดระเบียบจำนวนมหาศาล การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการประมวลผลและการวิเคราะห์ทางสถิติของชุดข้อมูลที่มีอยู่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการควบรวมของพื้นที่ต่างๆ ที่ใช้ฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรวบรวมข้อมูล ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลเป็นเวอร์ชันที่เข้มข้นกว่าและอาจถือได้ว่าเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทั้งหมด วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้เกี่ยวข้องกับการตอบคำถามโดยเฉพาะ แต่เป็นการกลั่นกรองตัวเลขจำนวนมากด้วยวิธีที่ไม่มีโครงสร้างบ่อยครั้งเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูลทำงานได้ดีที่สุดเมื่อกำหนดเป้าหมาย โดยคำนึงถึงคำถามที่จำเป็นต้องตอบโดยใช้ข้อมูลปัจจุบัน

การเรียนรู้ Data Analytics ยากไหม

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่สาขาที่ท้าทาย อาจต้องใช้ความรู้เบื้องต้นในบางวิชา เช่น ภาษาโปรแกรม เช่น R, Python เป็นต้น ตลอดจนหัวข้อทางคณิตศาสตร์และสถิติ แต่ผู้เรียนสามารถเรียนรู้หัวข้อเหล่านี้พร้อมกับการเรียนรู้ Data Analytics โดยรวมแล้ว ในการทำงานนักวิเคราะห์ข้อมูลให้สำเร็จ คุณจะต้องมีทักษะที่หลากหลาย สิ่งที่คุณต้องทำคือใช้เวลาสองสามชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ และในที่สุด คุณจะสามารถหางานนักวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งคุ้มค่ากับความพยายาม