Увійшли в світ аналізу даних? Цікавитеся щоденними завданнями та важливими навичками аналітика даних? Ця стаття – ваш компас, який надає висвітлення ролі аналітика даних і надає крок за кроком посібник для запуску вашого шляху у цій галузі.
У сучасному професійному середовищі терміни “аналітик даних” (Data Analyst) і “науковець даних”(Data Science) набули популярності, викликаючи загальну цікавість. Привабливість роботи аналітика даних з її привабливою компенсацією викликає зацікавленість. Однак заглиблення в аналіз даних – це не прогулянка; він пов’язаний зі своїми унікальними викликами. Перш ніж піддатися привабливим аспектам, важливо провести перевірку реальності, щоб переконатися, що ця кар’єра резонує з вашими амбіціями.
Враховуючи мінливий характер цієї ролі, фіксований навчальний план залишається недосяжним. Численні онлайн-курси та тренінги стверджують, що вони можуть підготувати вас до роботи аналітиком даних, але правда в тому, що ви можете розпочати цей шлях, не витрачаючи багато грошей. Віддайте 3-4 години щоденно та забезпечте стабільне Інтернет-з’єднання; це може бути все, що вам потрібно. Щоб допомогти вам на цьому шляху, я створив лаконічний блог, який розкриває таємниці того, хто такий аналітик даних і, що ще важливіше, описує, як ви можете стати ним незалежно, без великих витрат.
Ринок аналітики даних очікує значного зростання і прогнозується зростання з $23 мільярдів до $133 мільярдів між 2019 і 2026 роками. Якщо ви вже витратили години на перегляд відео на YouTube та курсів на Udemy без конкретних результатів, не хвилюйтеся. Ця стаття відсікає зайве, представляючи вам найшвидший шлях від нульової позначки до штатного аналітика даних. Крім того, я проллю світло на типові помилки, яких припускаються аналітики даних-початківці, і допоможу вам обійти ці пастки.
Давайте розберемося в цьому.
Що робить аналітик даних?
Аналітики даних слугують архітекторами інсайтів в організації, витягуючи, аналізуючи та повідомляючи цінні висновки з даних. Їхні повсякденні обов’язки охоплюють:
- Збір даних(Gathering Data): Накопичення інформації з різноманітних джерел.
- Опрацювання даних(Data Refinement): Ретельний аналіз і організація даних, підготовка їх до аналізу.
- Глибокий аналіз даних(Deep Dive into Data): Проведення ретельних досліджень набору даних(datasets).
- Моделювання та аналіз(Modeling and Analyzing): Використання технік моделювання для глибокого аналізу даних.
- Візуалізація інсайтів(Visualizing Insights): Створення візуальних представлень та детальних звітів(reports).
На тлі ажіотажу навколо цієї професії значення аналітиків даних у сучасних організаціях, орієнтованих на роботу з даними, важко переоцінити. Ефективний аналіз даних дає компаніям можливість зрозуміти свою клієнтську базу, посилити цілеспрямовані маркетингові зусилля, оптимізувати логістику, оптимізувати управління персоналом, запобігти шахрайству та багато іншого.
Простими словами, аналітик даних перетворює сиру інформацію в значущі дані, витягуючи дієві інсайти. Ці інсайти, в свою чергу, стають фундаментом для обгрунтованого прийняття рішень в бізнесі. Компанії використовують ці інсайти для різних цілей, від формування маркетингових стратегій до удосконалення виробничих процесів.
Ось 7 кроків для того, щоб стати аналітиком даних
Щоб процвітати в цій кар’єрі, отримання конкретного набору навичок є найважливішим. Ось сім кроків, які допоможуть вам вдосконалити ці ключові вміння.
1. Почніть зі статистики
У пошуку розгадування автентичних тенденцій, патернів та причинних зв’язків фундаментальне розуміння основних статистичних концепцій стає важливим. Концепції, такі як значущість, предиктори, змінні відгуку, провідні та відставаючі показники, та тестування гіпотез, є вирішальними. Просто кореляційний графік не розкриває витонченостей взаємозв’язків та основних процесів. Володіння статистикою визначає ключовий стартовий пункт на шляху до вдосконалення навичок аналітика даних.
Ресурси:
1.Канал Khan Academy на YouTube
2.Статистика від Mike Marin
3.Канал Statquest на YouTube
2. Добре володіння Excel
Хоча Excel, можливо, і не очолює чарти як інструмент для аналізу великих обсягів даних, ви все одно відкриєте для себе скарбницю корпоративних даних, що містяться в таблицях Excel. Тож, якщо ви любитель даних, освоїти Excel – це розумний крок. Ви маєте бути маестро вилучення даних з електронних таблиць і достатньо кмітливим, щоб розпізнати, коли Excel бере на себе ініціативу в аналітичній грі. Звичайно, Excel володіє серйозними аналітичними можливостями, але досвідчені аналітики часто кивають на знак згоди, що SQL перебирає на себе основну частину важкої роботи.
Розкриття повного потенціалу Excel для аналізу даних передбачає володіння функціями, такими як фільтри даних, функції, формули, діаграми і графіки, зведені таблиці, VLOOKUP та чарівний світ макросів VBA. Це тижневий інтенсивний курс, щоб опанувати ці інструменти як професіонал. Незалежно від того, чи ви новачок чи досвідчений фахівець, маючи твердий контроль над Excel, є обов’язковим для аналітика даних з впевненою поставою.
Ресурси:
- Корисний Excel 🇺🇦
2. Українська Віртуальна Академія
3.Повний курс з аналітики даних в Excel від Intellipat.
4. Освіта ДІЯ Датааналітик. Вступ до Excel
🔗https://osvita.diia.gov.ua/courses/data-analyst-excel
5.Повний курс з розширеного використання Excel на 2022 рік від Simplilearn.
6.Аналітика даних за допомогою Excel від Simplilearn.
7.Від початківців до професіоналів: Безкоштовний урок Excel від Chandoo.
3. Вивчайте SQL
Якщо вашою амбіцією є вправне вилучення та маніпулювання даними з баз даних, то володіння SQL є стратегічним кроком.
У великих організаціях ви можете покладатися на експертів з адміністрування баз даних і майстрів ІТ для вилучення даних. Проте володіння SQL дозволяє вам бути архітектором своєї долі з даними. Це квиток до швидшого, більш незалежного дослідження даних. Аналітики даних, які володіють SQL, танцюють на швидкому ритмі, коли йдеться про відповідь на запити, внесення дози гнучкості та підвищення вартості у динаміці своєї компанії.
Ресурси:
Ось 5 безкоштовних курсів, які вас навчать краще, ніж платні.
- Knowledge Serfer SQL для початківців
2. Нікіта Тимошенко [ Аналіз даних українською ]
3.Основний урок з SQL від TechTFQ.
4.Навчальні посібники з MySQL для початківців від Edureka.
5.Посібник з баз даних NoSQL від freeCodeCamp.
4. BI-інструменти
Розкриття мистецтва розповіді про дані – це те, де візуалізація даних знаходиться в центрі уваги. Тижні 3 і 4 вашої навчальної подорожі можна присвятити опануванню інструментів бізнес-аналітики (BI) для цієї мети. Візуалізація даних стає чарівною паличкою, яка перетворює шаблони даних на переконливий наратив, придатний для вашої аудиторії.
У сфері візуалізації даних Power BI, Tableau та Qlik Sense є тріумвіратом популярності. Хоча ви можете стати маестро у всіх трьох інструментах, оволодіння одним або двома з них може бути достатнім для того, щоб піднятися до ешелону кваліфікованих аналітиків даних. Я особисто віддаю перевагу Tableau за його зручність у використанні. Незалежно від того, обираєте ви один чи обидва інструменти, прагнете досягти рівня від початкового до середнього. Це ідеальний варіант для того, щоб ваші дані говорили багато про що.
Ресурси:
- Перша візуалізація в Power BI за 8 хвилин!!! Аналітика даних українською
2.Консалтингова фірма Bharti
3. ДІЯ Освіта ДатаАналітик SQL та PowerBI
🔗 https://osvita.diia.gov.ua/courses/data-analyst-sql-and-power-bi
5. Python
В інструментарії сучасного аналітика даних Python займає важливе місце. Хоча аналітикам даних не потрібно володіти такою ж майстерністю програмування, як інженерам-програмістам, та танець з Python є обов’язковим. Вміння впорядковувати дані, орієнтуватися в їхніх хитросплетіннях, візуалізувати їх і навіть створювати прості моделі машинного навчання – це сфера діяльності аналітика даних. Щоб стати на шлях аналізу даних, знайомство з улюбленими пакетами аналізу та візуалізації даних Python є необхідною пригодою.
Ресурси:
- Школа програмування
2. Шпаргалка інформатика
3.Вступ до програмування на Python: Udacity
4.Python для науки про дані від IBM
5.CS50P від Гарвардського університету
6.Numpy, Pandas, Matplotlib
У світі Python чекає на любителів даних скарбниця бібліотек. Numpy і Pandas виступають основою для аналізу даних, надаючи міцні можливості. Щодо надання вашим даним візуальної наративності, динамічний дует Matplotlib і Seaborn виступає в центрі уваги. Незалежно від того, чи обираєте ви художній стиль Matplotlib чи простоту Seaborn, мета залишається тією ж — обидва вони фарбують ваші дані яскравими відтінками для чіткого розуміння. Обирайте свого співрозповідача візуального наративу та починайте пригоду з даними.
Ресурси:
1.Плейлист Numpy від Codebasics
2.Плейлист Pandas від Codebasics
3.Плейлист Matplotlib від Codebasics
4.Навчальні посібники Seaborn від Codebasics
7.Отримайте промисловий досвід
Компанії рідко вимагають від аналітиків даних промислового досвіду, але він може бути ключовою перевагою. Якщо ви маєте деякий досвід у конкретній галузі, це може полегшити вам пошук роботи в цьому секторі — навіть якщо ваша попередня роль не була безпосередньо пов’язана з аналізом даних. Розуміння галузі допоможе вам відрізняти важливі для бізнесу патерни від тих, що є непотрібними або неважливими.
Одержуйте навички комунікації
Щоб інші зрозуміли ваші дані та результати, ви повинні представляти свої дані у форматі наративу з конкретними результатами і значеннями, щоб інші люди могли зрозуміти, що ви говорите. Таким чином, навички ефективної комунікації є обов’язковими для аналітика даних.
Дякую за згадку про learnsql.com!
Перевірте цю статтю для отримання більше інформації: Roadmap to Become a Data Analyst
Сподіваюся, що ви знайшли цю статтю корисною!
Щасливого навчання!
Дайте мені знати через коментарі ваш відгук!
Слідкуйте за Arif Alam для отримання більше інформації.
ОРИГІНАЛ СТАТТІ:Roadmap to Becoming a Data Analyst In 2024 Step by step guide
АВТОР СТАТІ:Arif Alam
🚀Долучайтесь до нашої спільноти Telegram:
🚀Долучайтесь до нашої спільноти FaceBook: