釋放數據分析的力量

Datageddon (sandhi 對於所有這些自拍、聯繫人、博客、應用程序（我可以繼續），人們拒絕刪除。 我知道您在想什麼，這可能不是直接的數據分析問題，更多的是存儲問題，但確實如此。
你認為谷歌從用戶那裡收集了難以想像的大量數據，如何分析哪些數據足夠重要？ 或者 Facebook 擁有數十億的狀態更新、簽到等，認為向您展示您最有可能喜歡或參與的內容是相關的？ 還是推特？ 還是Instagram？ 科技巨頭就夠了。 從初創公司到小型企業，從中型企業到財富 500 強企業，都依賴數據分析來理解原始數據並做出明智的決策。

數據分析有助於理解原始數據並做出明智的決策。

該領域的專家將數據視為通過分析做出的決策預測。 我只是編造的，但它也是基於數據分析的。 因為一旦你感受到它，它就會令人興奮，你會開始將原始數據視為鑽石。 甚至碳在壓力下也會變成鑽石。 碳是數據，壓力是數據分析，你會得到什麼結果？ 一種如此美麗的物質，最重要的是，它可以將光分散成一系列顏色。 數據分析也是如此。 數據分析就像催化劑，沒有它就不可能有反應或結果。

數據 =通過分析預測決策

拋開所有的理論，讓我們跳入人們在做出任何職業決定之前通常會問自己的問題。 注意這裡的決定一詞。 一旦通過數據進行分析，任何決策過程都會變得更加容易和準確。 我們 ( 6figr.com ) 長期以來一直致力於幫助人們做出明智的職業決策。
結果，在一年的時間裡，通過數據分析，我們觀察到 6figr.com 的用戶總體上多賺了 38%。 那對我們來說是鑽石般的時刻。
現在回到數據分析的職業生涯。
觀看：最需要的分析技能
2016年最火的工作？ 數據分析。
2017年最火的工作？ 機器學習。
2018 年（迄今為止）最熱門的工作？ 機器學習。
我們已經為職業整合了一個神經網絡，以使我們的用戶能夠根據其他職業的見解/特徵做出最佳決策。 我們從中切出一個特定的層，根據薪酬、等級、經驗、需求（數量）和工作等參數，看看哪些是表現出色的最佳技能，結果並不令人驚訝。

資料來源：（ 6figr.com）

不要在這裡感到困惑。 我知道可以在第三位看到數據分析，並且提到了許多不同的技能，這些技能隨著時間的推移而受到關注。 除了 Java 和 c++ 之外，所有這些都與數據分析密切相關，事實上，大多數數據分析師都在使用它們。
有些人甚至可能會爭論在數據分析中使用 Java 和 C++，但我在避免爭論。 如果您想知道這些畢業帽是什麼，除了列出的技能之外，它們還指明了為想要追求所有這些技能的人提供的課程——由我們的優秀合作夥伴（如UpGrad）提供。
名為 UpGrad 的想法：開創性的數據科學計劃

例如，如果有人想通過 UpGrad 學習數據分析課程，他們可以學習 R、Tableau（這也是趨勢……在上面的列表中排名第 11）、Python 等等。
仍然對歸因的百分比值以及它們加起來不等於 100 感到困惑嗎？ 嗯，它代表了技能如何分佈在數百萬個職業中——這意味著一個知道數據分析的人可能也知道 R，這就是為什麼會有重疊。
現在讓我們看看作為數據分析師可以賺多少錢：

數據分析師

與軟件工程師相比，從職業財務角度來看，這種薪資分佈肯定承認在採用數據分析方面存在巨大差異：

軟件工程師

有人可能會爭辯說，將軟件工程師與數據分析師進行比較是不完整或不公正的。 讓我提醒您，這只是一個示例，實際上，這取自我們在數百萬個配置文件上構建的神經網絡。 前往6figr.com查看所有詳細信息。
觀看：前 4 個數據分析角色

讓我們快速展望一下數據分析的未來：

1. 大數據已經成為主流：聽說過這個詞在你周圍的空間裡迴盪了無限的時間嗎？ 大數據……大數據……大數據！ 花點時間承認它並在你落後之前探索大數據。
2. 預測分析已成為主流：當然，它已經成為主流！ 至少在印度，數據分析中的角色和預測分析中的角色之間存在明確的界限，甚至是機器學習（老實說，這是有道理的，因為它們包含完全不同的研究類型）但是，數據分析一直是這些研究的催化劑。
3. 數據分析已成為主流（自 2013 年以來）：它一直是上述兩個領域的墊腳石。 在您認為數據分析已成為過去之前，讓我再次提醒您，所有這些領域和技能都是相關的。 有一個月亮大小的重疊！
4. 人工智能正在成為主流（自 2016 年以來）：您可能想知道為什麼我將所有內容——大數據、預測分析、人工智能、數據科學和數據分析——放在一起。 還記得我們為分析數百萬職業而構建的神經網絡嗎？ 好吧，它說所有這些都屬於同一個集群，當我們嘗試提取某個特徵來查看發生日期時，結果發現 Data Analytics 是父級。 這不是偏見，而是數據驅動的結論。
看看我們已經有大量人口選擇數據分析的數字。 數據分析使您能夠做出明智的決策。 談論數字，不要相信我的話。
誰是數據科學家、數據分析師和數據工程師？

現在是你採取行動的時候了。 也許只是谷歌數據分析或相關關鍵字，然後開始。 也許你有足夠的經驗來開始你的職業生涯。

數據分析有什麼用？

數據分析有很多用途。 企業可以通過提高績效在競爭日益激烈的環境中繁榮發展，而數據分析有助於提高績效。 數據分析在預測市場趨勢和評估銀行和金融行業的風險方面發揮著至關重要的作用。 在數據分析的幫助下，可以獲得有益於醫療保健、預防犯罪和環境保護的有價值的信息。 這些數據分析應用程序有助於使世界變得更美好。 數據分析也用於科學研究和復雜的分析工具。

數據分析是數據科學的一部分嗎？

雖然數據科學是一門跨學科學科，它從大量原始和有組織的數據中尋求有意義的見解，但數據分析關注的是現有數據集的處理和統計分析。 數據科學是使用海量數據庫收集信息的各個領域的融合。 數據分析軟件是一個更集中的版本，甚至可以被視為整個過程的一個組成部分。 數據科學不關心回答特定問題，而是以通常非結構化的方式篩選大量數據以發現見解。 數據分析在有針對性的情況下效果最好，並牢記需要使用當前數據回答的問題。

學習數據分析很難嗎？

數據分析不是一個具有挑戰性的領域。 它可能需要一些學科的先決知識，如 R、Python 等編程語言，以及數學和統計主題。 但是學習者可以在學習數據分析的同時學習這些主題。 總體而言，要完成數據分析師的工作，您需要掌握廣泛的技能。 您需要做的就是每週花幾個小時來學習這些技能，最後，您將能夠找到一份值得努力的數據分析師工作。