Как в 2023 получить Data Analytics работу
Карьерный свитч в Data Analytics может означать стабильную работу в высокооплачиваемой отрасли. Если у вас есть необходимые навыки. О том, какие скиллы придется прокачать и как это сделать, рассказывает блог Coursera. Мы перевели для вас эту статью.
Спрос на профессионалов Data Analytic и Data Scientist стабильно больше числа специалистов. Вакансии аналитиков вырастут на 23% с 2021 года по 2031 (The Bureau of Labor Statistics, USA). При этом в среднем рабочих мест прогнозируют всего на +5%.
— «Какие знания востребованы в Data Science?» — один из самых популярных запросов в сообществе Coursera, там миллион пользователей. Вот 7 важных навыков: их содержание и курсы, которые помогут изучить.
Примечание Adviser
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
1. SQL
Язык структурированных запросов, SQL, стандартный языком для связи с базами данных. Знание SQL позволяет обновлять, упорядочивать и запрашивать данные, хранящиеся в реляционных базах данных, а также изменять структуры данных (схемы).
Почти всем аналитикам придётся использовать SQL. Это, пожалуй, самый важный навык, который необходимо освоить, чтобы получить работу. Собеседования с аналитиками данных обычно включают техническую проверку с помощью SQL.
К счастью, SQL — один из самых простых языков для изучения.
2. Статистическое программирование
Языки статистического программирования (R или Python) позволяют выполнять расширенный анализ. Вы можете с их помощью эффективно очищать, анализировать и визуализировать большие наборы данных.
Оба языка имеют открытый исходный код, и неплохо выучить хотя бы один из них. Есть споры о том, какой язык лучше для анализа данных. Но каждый из них может выполнять аналогичные задачи. R был разработан специально для аналитики. Python более популярный и простой.
Если вы никогда раньше не писали код, лучше всего начать с Python для всех от Мичиганского университета. Написав свою первую простую программу, вы можете приступить к созданию более сложных программ, используемых для сбора, очистки, анализа и визуализации данных.
3. Машинное обучение
Машинное обучение, отрасль искусственного интеллекта (AI), стало одним из самых важных достижений в науке о данных. Этот навык направлен на построение алгоритмов, предназначенных для поиска закономерностей в больших наборах данных, что со временем повышает их точность.
Чем больше данных обрабатывает алгоритм машинного обучения, тем «умнее» он становится, что позволяет делать более точные прогнозы.
4. Вероятность и статистика
Статистика относится к области математики и науки, связанной со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных. С прочной основой в области вероятностей и статистики, вы сможете лучше:
- выялять закономерности и тенденции в данных
- избегать предубеждений, заблуждений и логических ошибок в своем анализе
- получать точные и достоверные результаты.
Овладейте современным статистическим мышлением: пройдите курс «Вероятность и статистика» Лондонского университета. Если вы уже знакомы с программированием, научитесь применять свои навыки в статистическом анализе с помощью программы « Статистика с Python» Мичиганского университета или « Статистика с R» Университета Дьюка.
5. Управление данными
Управление данными относится к методам сбора, организации и хранения данных эффективным, безопасным и экономичным способом. Хотя в некоторых организациях есть роли, предназначенные для управления данными — архитекторы данных и инженеры, администраторы баз данных и аналитики информационной безопасности — аналитики данных часто управляют данными в той или иной степени.
6. Статистическая визуализация
Извлечение информации из данных — это только часть процесса анализа данных. Еще одна фундаментальная часть — рассказать историю с помощью этих идей, чтобы помочь принять более обоснованные бизнес-решения. Вот где на помощь приходит визуализация данных. Как аналитик данных вы можете использовать диаграммы, графики, карты и другие визуальные представления данных, чтобы представить свои выводы в простой для понимания форме .
Улучшение навыков визуализации данных часто означает изучение программного обеспечения для визуализации, такого как Tableau. Это стандартное для отрасли программное обеспечение позволяет преобразовать результаты анализа в информационные панели, модели данных, визуализации и отчеты бизнес-аналитики.
Как только вы освоите работу с данными и наборами данных, попрактикуйтесь в создании мощных визуализаций ваших данных с помощью специализации Data Visualization with Tableau от UC Davis.
7. Эконометрика
С помощью эконометрики аналитики применяют статистические и математические модели данных в области экономики, чтобы помочь прогнозировать будущие тенденции на основе исторических данных. Понимание эконометрики является ключевым для аналитиков данных, которые ищут работу в финансовом секторе, особенно в инвестиционных банках и хедж-фондах.
Практика эконометрики: изучите три основных метода эконометрики и примените эти модели к проблемам в повседневной жизни с помощью курса «Приятная эконометрика» от Университета Эразма в Роттердаме.
Советы по обучению навыкам анализа данных
Аналитики данных используют эти и другие технические навыки для принятия обоснованных решений в своих организациях. Потратив время и усилия на изучение этих навыков, вы сможете построить успешную карьеру аналитика. Вот несколько быстрых советов:
- выделите время для регулярной работы над своими навыками,
- учитесь на своих ошибках
- практикуйтесь на реальных проектах
- присоединяйтесь к онлайн-сообществу данных
- развивайте свои навыки постепенно.
Общий курс в помощь — Введение в аналитику данных от IBM
Как включить навыки аналитика данных в свое резюме
По мере того, как вы добавляете новые навыки в свой набор инструментов для аналитика данных, обязательно обновите их и в своем резюме. Включите раздел «навыки» с маркированным списком примерно из пяти ваших основных навыков работы с данными. Если вы указали навык в своем резюме, будьте готовы обсудить его на собеседовании.
Когда вы вписываете в резюме проекты по анализу данных, добавьте контекст: как именно вы использовали определенный навык для выполнения задачи (например, «написал скрипт Python для очистки данных с помощью официального Twitter API» или «использовал Tableau для визуализации продаж продукта». через некоторое время»).
Начать работу с Coursera
Начните развивать навыки аналитика данных с сертификатом Google Data Analytics Professional Certificate на Coursera. Узнайте, как очищать и упорядочивать данные с помощью SQL и R, визуализировать с помощью Tableau и выполнять тематическое исследование для своего портфолио — без предварительного опыта или образования. Почле учёюы вы можете начать отсылать резюме на вакансии начального уровня в Google и более чем в 130 других американских работодателей.
FAQ
Как стать аналитиком данных без опыта?
Если вы только начинаете заниматься аналитикой данных, есть несколько шагов, чтобы начать карьеру.
- Получите сертификат через образовательную программу, например, степень или профессиональный сертификат.
- Работайте над развитием своих технических навыков посредством личного или онлайн-обучения.
- Создайте портфолио, состоящее из самостоятельных или групповых проектов.
- Получите опыт через стажировку или волонтерскую работу.
Нужно хорошо разбираться в математике, чтобы анализировать данные?
Да и нет. Хотя аналитики данных должны иметь базовые знания в области статистики и математики, большая часть их работы может выполняться без сложной математики. Однако, как правило, аналитики данных должны разбираться в статистике, линейной алгебре и исчислении.
Какие навыки необходимы для анализа данных?
Хотя аналитиков данных ценят за их технические навыки, вы также должны стремиться оттачивать свои Soft Skills, чтобы хорошо выполнять работу.
- Решение проблем: аналитики должны уметь решать проблемы, определять стратегии, искать аргументированные ответы на вопросы.
- Сотрудничество: аналитики данных часто должны уметь работать вместе с другими специалистами. Совместная работа — ключевой навык, который аналитики данных используют каждый день.
- Стоорителлинг и общение: нужно уметь упаковывать и передавать информацию другим. Один из наиболее эффективных способов общения с неспециалистами — это рассказывание историй, чтобы объяснить, почему ваши данные важны и что они значат для других.
Источники
Читать на dev.by