释放数据分析的力量

Datageddon (sandhi 对于所有这些自拍、联系人、博客、应用程序（我可以继续），人们拒绝删除。 我知道您在想什么，这可能不是直接的数据分析问题，更多的是存储问题，但确实如此。
你认为谷歌从用户那里收集了难以想象的大量数据，如何分析哪些数据足够重要？ 或者 Facebook 拥有数十亿的状态更新、签到等，认为向您展示您最有可能喜欢或参与的内容是相关的？ 还是推特？ 还是Instagram？ 科技巨头就够了。 从初创公司到小型企业，从中型企业到财富 500 强企业，都依赖数据分析来理解原始数据并做出明智的决策。

数据分析有助于理解原始数据并做出明智的决策。

该领域的专家将数据视为通过分析做出的决策预测。 我只是编造的，但它也是基于数据分析的。 因为一旦你感受到它，它就会令人兴奋，你会开始将原始数据视为钻石。 甚至碳在压力下也会变成钻石。 碳是数据，压力是数据分析，你会得到什么结果？ 一种如此美丽的物质，最重要的是，它可以将光分散成一系列颜色。 数据分析也是如此。 数据分析就像催化剂，没有它就不可能有反应或结果。

数据 =通过分析预测决策

抛开所有的理论，让我们跳入人们在做出任何职业决定之前通常会问自己的问题。 注意这里的决定一词。 一旦通过数据进行分析，任何决策过程都会变得更加容易和准确。 我们 ( 6figr.com ) 长期以来一直致力于帮助人们做出明智的职业决策。
结果，在一年的时间里，通过数据分析，我们观察到 6figr.com 的用户总体上多赚了 38%。 那对我们来说是钻石般的时刻。
现在回到数据分析的职业生涯。
观看：最需要的分析技能
2016年最火的工作？ 数据分析。
2017年最火的工作？ 机器学习。
2018 年（迄今为止）最热门的工作？ 机器学习。
我们已经为职业整合了一个神经网络，以使我们的用户能够根据其他职业的见解/特征做出最佳决策。 我们从中切出一个特定的层，根据薪酬、等级、经验、需求（数量）和工作等参数，看看哪些是表现出色的最佳技能，结果并不令人惊讶。

资料来源：（ 6figr.com）

不要在这里感到困惑。 我知道可以在第三位看到数据分析，并且提到了许多不同的技能，这些技能随着时间的推移而受到关注。 除了 Java 和 c++ 之外，所有这些都与数据分析密切相关，事实上，大多数数据分析师都在使用它们。
有些人甚至可能会争论在数据分析中使用 Java 和 C++，但我在避免争论。 如果您想知道这些毕业帽是什么，除了列出的技能之外，它们还指明了为想要追求所有这些技能的人提供的课程——由我们的优秀合作伙伴（如UpGrad）提供。
名为 UpGrad 的想法：开创性的数据科学计划

例如，如果有人想通过 UpGrad 学习数据分析课程，他们可以学习 R、Tableau（这也是趋势……在上面的列表中排名第 11）、Python 等等。
仍然对归因的百分比值以及它们加起来不等于 100 感到困惑吗？ 嗯，它代表了技能如何在数百万个职业中分布——这意味着一个知道数据分析的人可能也知道 R，这就是为什么会有重叠。
现在让我们看看作为数据分析师可以赚多少钱：

数据分析师

与软件工程师相比，从职业财务角度来看，这种薪资分布肯定承认在采用数据分析方面存在巨大差异：

软件工程师

有人可能会争辩说，将软件工程师与数据分析师进行比较是不完整或不公正的。 让我提醒您，这只是一个示例，实际上，这取自我们在数百万个配置文件上构建的神经网络。 前往6figr.com查看所有详细信息。
观看：前 4 个数据分析角色

让我们快速展望一下数据分析的未来：

1. 大数据已经成为主流：听说过这个词在你周围的空间里回荡了无限的时间吗？ 大数据……大数据……大数据！ 花点时间承认它并在你落后之前探索大数据。
2. 预测分析已成为主流：当然，它已经成为主流！ 至少在印度，数据分析中的角色和预测分析中的角色之间存在明确的界限，甚至是机器学习（老实说，这是有道理的，因为它们包含完全不同的研究类型）但是，数据分析一直是这些研究的催化剂。
3. 数据分析已成为主流（自 2013 年以来）：它一直是上述两个领域的垫脚石。 在您认为数据分析已成为过去之前，让我再次提醒您，所有这些领域和技能都是相关的。 有一个月亮大小的重叠！
4. 人工智能正在成为主流（自 2016 年以来）：您可能想知道我为什么要同时谈论所有问题——大数据、预测分析、人工智能、数据科学和数据分析。 还记得我们为分析数百万职业而构建的神经网络吗？ 好吧，它说所有这些都属于同一个集群，当我们尝试提取某个特征来查看发生日期时，结果发现 Data Analytics 是父级。 这不是偏见，而是数据驱动的结论。
看看我们已经有大量人口选择数据分析的数字。 数据分析使您能够做出明智的决策。 谈论数字，不要相信我的话。
谁是数据科学家、数据分析师和数据工程师？

现在是你采取行动的时候了。 也许只是谷歌数据分析或相关关键字，然后开始。 也许你有足够的经验来开始你的职业生涯。

数据分析有什么用？

数据分析有很多用途。 企业可以通过提高绩效在竞争日益激烈的环境中繁荣发展，而数据分析有助于提高绩效。 数据分析在预测市场趋势和评估银行和金融行业的风险方面发挥着至关重要的作用。 在数据分析的帮助下，可以获得有益于医疗保健、预防犯罪和环境保护的有价值的信息。 这些数据分析应用程序有助于使世界变得更美好。 数据分析也用于科学研究和复杂的分析工具。

数据分析是数据科学的一部分吗？

虽然数据科学是一门跨学科学科，它从大量原始和有组织的数据中寻求有意义的见解，但数据分析关注的是现有数据集的处理和统计分析。 数据科学是使用海量数据库收集信息的各个领域的融合。 数据分析软件是一个更集中的版本，甚至可以被视为整个过程的一个组成部分。 数据科学不关心回答特定问题，而是以通常非结构化的方式筛选大量数据以发现见解。 数据分析在有针对性的情况下效果最好，并牢记需要使用当前数据回答的问题。

学习数据分析很难吗？

数据分析不是一个具有挑战性的领域。 它可能需要一些学科的先决知识，如 R、Python 等编程语言，以及数学和统计主题。 但是学习者可以在学习数据分析的同时学习这些主题。 总体而言，要完成数据分析师的工作，您需要掌握广泛的技能。 您需要做的就是每周花几个小时来学习这些技能，最后，您将能够找到一份值得努力的数据分析师工作。