Innehåll

• Vad gör en dataanalytiker?
• Datakällor och roller
• Vad är skillnaden mellan en dataanalytiker och datavetare?
• Färdigheter, kvalifikationer och verktyg
• Excel
• SQL

En dataanalytiker manipulerar data för att leva. I en era där företag blir mer och mer beroende av ständigt expanderande datamängder är detta en viktigare kompetens än någonsin tidigare. Det är också mycket efterfrågat.

En av de stora drivfaktorerna på den framtida jobbmarknaden kommer att vara Internet Of Things (IoT), som hänvisar till alla enheter i ditt hem som är anslutna till webben. Alla dessa smarta nav, glödlampor och kylskåp skapar enorma mängder data för företag att arbeta med (för bättre eller sämre), och dataanalys kommer att spela en enorm roll i denna bransch framöver, enligt teknikanalysföretaget Foote Partners.

Om du letar efter en framtidssäker arbetslinje med stora möjligheter som du kan njuta av hemifrån kan du bli en dataanalytiker som passar dig. Låt oss ta en titt på de färdigheter du behöver för att lära dig och hur du kan komma igång.

Vad gör en dataanalytiker?

En dataanalytiker är någon som drar "användbar insikt" från stora datamängder. Det betyder att översätta siffror till vanlig engelska. De kan skapa rapporter och visualiseringar för att visa denna information och för att visa användbara korrelationer eller trender. Företag kan sedan använda dessa för att informera sina beslut.

Dataanalytiker kan arbeta inom en enda organisation eller ta på sig många kunder som en del av en byrå.

För marknadsföring kan en dataanalytiker kunna bestämma en stor andel kunder som köpt X-produkt var kvinnliga psykologstudenter. De kan då rekommendera att kunden riktar sig till demografiskt mer med framtida marknadsföring. Alternativt kanske de märker en trend som visar att fler och fler män nu blir intresserade av produkten. Detta är också något som verksamheten kan dra nytta av. De kan vidare finna att det här är en demografisk konkurrens för närvarande inte har tillgång till.

En dataanalytiker översätter siffror till vanligt engelska

Ett annat praktiskt exempel kommer från Forecastwatch.com, som samlar prognoser från tusentals olika rapporter och jämför det med faktiska mänskliga rapporter om hur vädret var. Med all denna information kan prognosmakare sedan förfina och förbättra sina modeller.

Datakällor och roller

Dessa datauppsättningar kan komma från ett antal olika källor: försäljningsstatistik, lojalitetskort, användarkonton, kundåterkoppling, appar och programvara, trafikanalys på webbplatsen, marknadsundersökningar, laboratoriestudier och mer.

En stor del av detta arbete innebär att skapa rapporter som ger insikter och trender som kan vara användbara för hanteringen. Dataanalytiker kommer också att krävas för att få data att "prata" när de tar tag i dem från flera olika källor. De kan behöva ta bort felaktiga data (rengöring). De kan till och med ibland uppmanas att "massera" data för att göra det lite mer mottagligt för organisationens mål!

Detta kan vara ett spännande och givande jobb, och du kan hjälpa dig att styra riktningen för ett företag baserat på smarta datadrivna insikter. Det kan emellertid också vara en mycket tråkig arbetslinje bara några steg bort från datainmatningen. Att ta hand om ett enda kalkylblad är inte utmanande eller givande för de flesta. Din roll kommer att bero på organisationen och din plats inom den.

Vad är skillnaden mellan en dataanalytiker och datavetare?

En användbar skillnad att förstå är skillnaden mellan en datavetare och en dataanalytiker. Linjen kan bli lite suddig, men i allmänhet arbetar datavetare mer med maskininlärning och prediktiv modellering. De använder data för att göra förutsägelser om framtiden och har i allmänhet starkare bakgrunder inom matematik, statistik och datorkodning.

Datavetare arbetar också med AI och maskininlärning. Maskininlärning är i huvudsak en större, automatiserad version av vad en dataanalytiker gör, med algoritmer som letar efter mönster i gigantiska datamängder, så att de så småningom kan lära sig att identifiera vissa element i en bild, att upptäcka ett naturligt mänskligt språk eller att göra beslut om reklam. Som datavetare kan du skriva kod i Python och SQL för att hjälpa till att hämta dessa data och använda dem.

Läs mer: Cloud AutoML Vision: Träna din egen maskininlärningsmodell

Den genomsnittliga lönen för en dataanalytiker är $ 64 975 per år enligt faktisk.com, medan den genomsnittliga lönen för en datavetare är $ 120 730.

Om du är intresserad av att bli datavetare och arbeta med banbrytande maskininlärningsalgoritmer är ett bra ställe att börja med Machine Learning and Data Science Certification Bundle.

Färdigheter, kvalifikationer och verktyg

Även om det inte är nödvändigt, kan en examen i något av följande ämnen vara användbar för en dataanalytiker:

• Matematik
• Datavetenskap
• Statistik
• Ekonomi
• Företag

Ett antal specifika färdigheter kommer också att vara mycket praktiska och är säkert värda att utveckla. Lyckligtvis gör webben det nu enklare än någonsin att få dessa färdigheter och certifieringar hemifrån. Udemy tillhandahåller användbara kurser för nästan alla färdigheter du kan behöva som analytiker för under $ 20 i de flesta fall. Här är vad som skulle vara bra att veta.

Excel

Det är inte glamoröst, men många dataanalytiker lägger mycket tid på Excel, skapar tabeller och utarbetade ekvationer. När du går in i en intervju eller ansöker om en kortvarig spelning kommer du troligtvis att behöva visa förkunskaper i Excel. Så borsta upp!

Prova Udemy-kursen: Microsoft Excel - Excel från nybörjare till avancerad.

SQL

SQL står för Structure Query Language och är ett deklarativt språk för att skapa och hämta data från en databas. Om du försöker hämta data från vissa användare av en webbplats är chansen stor att du gör detta genom att prata med en databas lagrad på en server med SQL. SQL ser till en början skrämmande ut, men är tillräckligt lätt för att få huvudet runt och kan vara oerhört kraftfullt när du gör det.

Prova Udemy Course: The Complete SQL Bootcamp.