Veri Analitiğinin Gücünü Ortaya Çıkarmak

Datageddon ( Tüm bu özçekimler, kişiler, bloglar, uygulamalar (ve devam edebilirim) ile insanlar silmeyi reddediyor. Ne düşündüğünüzü biliyorum, bu doğrudan bir Veri Analitiği sorunu olmayabilir, daha çok bir depolama sorunu olabilir, ama öyle.
Kullanıcılardan akıl almaz miktarda veri toplayan Google, hangi verilerin yeterince önemli olduğunu nasıl analiz ediyor sizce? Veya milyarlarca durum güncellemesi, check-in vb. ile bu konuda Facebook, size en çok hangisini seveceğinizi veya etkileşime gireceğinizi göstermeyi uygun görüyor mu? Veya Twitter'ı? Ya da Instagram? Teknoloji devleri hakkında bu kadar. Başlangıçlardan küçük işletmelere, orta ölçekli işletmelere ve Fortune-500'e kadar tümü, ham verileri anlamlandırmak ve bilinçli kararlar almak için veri analitiğine güvenir.

Veri analitiği, ham verilerden anlam çıkarmaya ve bilinçli kararlar vermeye yardımcı olur.

Bu alandaki uzmanlar, verileri Analitik Yoluyla Karar Öngörüsü olarak görür . Bunu yeni uydurdum ama aynı zamanda veri analitiğine de dayanıyor. Çünkü bir kez hissedince heyecan verici oluyor ve ham verileri elmas gibi görmeye başlıyorsunuz. Basınç altındaki karbon bile elmasa dönüşür. Karbon veridir, baskı veri analizidir ve sonuç olarak ne elde edersiniz? Çok güzel bir madde ve en önemlisi, ışığı bir renk yelpazesine dağıtabilen bir şey. Veri analitiği de öyle. Veri analitiği, onsuz bir reaksiyonun veya sonucun mümkün olmayacağı bir katalizör gibidir.

Veri = Analitik Aracılığıyla Karar Öngörüsü

Tüm teoriler bir yana, insanların herhangi bir kariyer kararı vermeden önce kendilerine genellikle sorduklarına geçelim. Buradaki karar kelimesine dikkat edin. Herhangi bir karar verme süreci, veriler aracılığıyla analiz edildikten sonra çok daha kolay ve doğru hale gelir. İnsanların akıllı kariyer kararları vermelerine yardımcı olmak için uzun süredir ( 6figr.com ) yaptığımız bir şey.
Veri analitiği üzerinden bir yıllık bir sürenin sonucunda, 6figr.com kullanıcılarının genel olarak %38 daha fazla kazandığını gözlemledik. Bu bizim için bir elmas anıydı.
Şimdi veri analitiğindeki kariyerlere dönelim.
İzleyin: En Çok Aranan Analitik Beceriler
2016'nın en sıcak işi? Veri analizi.
2017'nin en sıcak işi? Makine öğrenme.
2018'in en sıcak işi (şimdiye kadar)? Makine öğrenme.
Kullanıcılarımızın diğer kariyerlerden gelen bilgiler/özellikler tarafından desteklenen en iyi kararları vermelerini sağlamak için kariyerler için bir sinir ağı ekledik. Ücret, rütbe, deneyim, talep (sayı) ve işler gibi parametrelere dayalı olarak çok iyi performans gösteren insanların sahip olduğu en iyi becerilerin hangileri olduğunu görmek için belirli bir katmandan kestik ve sonuçlar şaşırtıcı değil.

Kaynak: ( 6figr.com)

Burada kafanız karışmasın. Veri Analitiğinin 3. konumda görülebildiğini ve zaman içinde ilgi çeken birçok farklı beceriden söz edildiğini biliyorum. Java ve c++ dışında hepsi veri analitiğiyle yakından ilgilidir ve aslında çoğu veri analisti tarafından kullanılır.
Hatta bazıları veri analitiğinde Java ve c++ kullanımını tartışabilir, ancak ben bir tartışmadan kaçınıyorum. Bu mezuniyet şapkalarının ne olduğunu merak ediyorsanız, listelenen becerilerin yanı sıra, UpGrad gibi harika ortaklarımız tarafından mümkün kılınan tüm bu becerileri sürdürmek isteyen insanlar için mevcut kursları gösterirler .
UpGrad Adındaki Fikir: Yolu Aşan Veri Bilimleri Programı

Örneğin, biri UpGrad aracılığıyla Veri Analitiği kursuna devam etmek isterse R, Tableau (ki bu da trend… yukarıdaki listede 11. sırada yer alır), Python ve çok daha fazlasını öğrenir.
Atfedilen yüzde değerleri ve toplamlarının 100'e kadar çıkmaması konusunda hala kafanız mı karıştı? Bu, becerilerin milyonlarca kariyere nasıl dağıldığının bir temsilidir - bu, Veri Analitiği bilen birinin R'yi de bilebileceği anlamına gelir ve bu nedenle bir örtüşme vardır.
Şimdi Veri Analisti olarak ne kadar kazanabileceğinize bakalım :

Veri Analisti

Bu maaş dağılımı, yazılım mühendisleriyle karşılaştırıldığında, kariyere mali açıdan bakıldığında, veri analitiğinin benimsenmesinde kesinlikle büyük bir fark olduğunu kabul ediyor:

Yazılım Mühendisi

Yazılım mühendislerini veri analistleriyle karşılaştırmanın eksik veya haksız olduğu iddia edilebilir. Bunun sadece bir örnek olduğunu ve aslında bunun milyonlarca profil üzerine kurduğumuz bir sinir ağından alındığını hatırlatmama izin verin. Tüm detayları kontrol etmek için 6figr.com'a gidin .
İzleyin: En İyi 4 Veri Analitiği Rolü

Veri Analitiğinin geleceğine hızlıca bakalım:

1. Büyük Veri ana akım haline geldi: Etrafınızdaki uzayda sonsuz bir süre boyunca yankılanan bu terimi duydunuz mu? Büyük veri…büyük veri…büyük veri! Geriye düşmeden önce bunu kabul etmek ve Büyük Veriyi keşfetmek için bir dakikanızı ayırın .
2. Tahmine Dayalı Analiz ana akım haline geldi: Elbette öyle! En azından Hindistan'da, Veri analitiğindeki bir rol ile Tahmine Dayalı Analitik'teki bir rol ve hatta makine öğrenimi (bu dürüst olmak gerekirse, ustalaşmak için tamamen farklı bir çalışma türünden oluştuğu için mantıklıdır) arasında net bir sınır vardır. analitik her zaman bu çalışmaların katalizörü olmuştur.
3. Veri Analitiği ana akım haline geldi (2013'ten beri): Her zaman yukarıda bahsedilen 2 alana geçiş taşı olmuştur. Data Analytics'in geçmişte kaldığını, tüm bu alanların ve becerilerin birbiriyle ilişkili olduğunu düşünmeden önce size tekrar hatırlatmama izin verin. Ay boyutunda bir örtüşme var!
4. AI ana akım haline geliyor (2016'dan beri): Neden hepsinden bahsettiğimi merak edebilirsiniz – Büyük veri, Tahmine dayalı analiz, AI, Veri bilimi ve Veri Analitiği – birlikte. Milyonlarca kariyeri analiz etmek için kurduğumuz sinir ağını hatırlıyor musunuz? Pekala, bunların hepsinin aynı kümeye ait olduğunu söylüyor ve oluşum tarihini görmek için belirli bir özelliği çıkarmaya çalıştığımızda, Veri Analitiğinin üst öğe olduğu ortaya çıkıyor. Bu bir önyargı değil, veriye dayalı bir sonuçtur.
Rakamlara baktığımızda, Veri Analitiği'ni tercih eden büyük bir nüfusa sahibiz. Veri Analitiği, akıllı kararlar vermenizi sağlar. Rakamlardan bahsetmişken, benim sözüme güvenme.
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

Sizin açınızdan harekete geçme zamanı. Belki sadece Google Veri Analizi veya ilgili anahtar kelimeler ve başlayın. Belki de kariyerinize başlamak için yeterince deneyimlisiniz.

Veri Analitiği ne işe yarar?

Veri analitiğinin birçok kullanımı vardır. İşletmeler, performansı artırarak giderek daha rekabetçi bir ortamda başarılı olabilir ve veri analizi bu performansın iyileştirilmesine yardımcı olur. Veri analitiği, piyasa eğilimlerini tahmin etmede ve bankacılık ve finans sektörlerindeki riskleri değerlendirmede çok önemli bir rol oynar. Veri analitiğinin yardımıyla sağlık, suç önleme ve çevre korumasına fayda sağlayabilecek değerli bilgiler elde edilebilir. Bu veri analizi uygulamaları, dünyayı daha iyi bir yer haline getirmeye yardımcı olur. Veri analizi ayrıca bilimsel çalışmalarda ve karmaşık analitik araçlarda da kullanılır.

Veri Analitiği, Veri Biliminin bir parçası mı?

Veri bilimi, çok miktarda ham ve organize veriden anlamlı içgörüler arayan disiplinler arası bir konu olsa da, Veri analitiği, mevcut veri kümelerinin işlenmesi ve istatistiksel analizi ile ilgilenir. Veri bilimi, bilgi toplamak için büyük veritabanlarını kullanan çeşitli alanların birleşimidir. Veri analitiği yazılımı bunun daha yoğun bir versiyonudur ve hatta tüm sürecin bir parçası olarak kabul edilebilir. Veri bilimi, belirli soruları yanıtlamakla değil, içgörüleri ortaya çıkarmak için genellikle yapılandırılmamış yollarla çok büyük sayıları elemekle ilgilenir. Veri analizi, mevcut veriler kullanılarak yanıtlanması gereken sorular akılda tutularak hedeflendiğinde en iyi sonucu verir.

Veri Analitiğini öğrenmek zor mu?

Veri Analitiği zorlu bir alan değildir. R, Python vb. programlama dilleri gibi birkaç konuda ön koşul bilgisi gerektirebileceği gibi matematiksel ve istatistiksel konuları da gerektirebilir. Ancak öğrenciler, Veri Analitiği öğrenmenin yanı sıra bu konuları da öğrenebilirler. Genel olarak, bir veri analisti işini başarmak için çok çeşitli becerilere hakim olmanız gerekir. Yapmanız gereken tek şey, bu becerileri öğrenmek için haftada birkaç saat ayırmak ve sonunda, çabaya değecek bir veri analisti işi bulabileceksiniz.