Kandungan

• Apa yang dilakukan penganalisis data?
• Sumber dan peranan data
• Apakah perbezaan antara penganalisis data dan saintis data?
• Kemahiran, kelayakan, dan alat
• Excel
• SQL

Penganalisis data memanipulasi data untuk kehidupan. Dalam era di mana syarikat semakin bergantung pada set data yang semakin berkembang, ini adalah kemahiran yang lebih penting daripada sebelumnya. Ia juga satu permintaan yang besar.

Salah satu faktor utama dalam pasaran pekerjaan akan datang ialah Internet Of Things (IoT), yang merujuk kepada semua peranti di rumah anda yang disambungkan ke web. Semua hab pintar, mentol lampu, dan peti sejuk mencipta jumlah data yang besar untuk syarikat-syarikat untuk bekerja (untuk lebih baik atau lebih buruk), dan analisis data akan memainkan peranan besar dalam industri ini ke depan, menurut firma analisis teknologi Foote Partners.

Sekiranya anda sedang mencari garis kerja bukti masa depan dengan peluang besar yang anda boleh menikmati dari rumah, menjadi penganalisis data mungkin tepat untuk anda. Mari kita lihat kemahiran yang anda perlukan untuk belajar, dan bagaimana anda boleh bermula.

Apa yang dilakukan penganalisis data?

Penganalisis data ialah seseorang yang menarik "wawasan berguna" daripada set data yang besar. Itu bermakna menerjemahkan nombor ke bahasa Inggeris biasa. Mereka mungkin membuat laporan dan visualisasi untuk memaparkan maklumat ini, dan menunjukkan korelasi atau trend yang berguna. Syarikat boleh menggunakannya untuk memaklumkan keputusan mereka.

Penganalisis data mungkin berfungsi dalam satu organisasi, atau mungkin mengambil banyak pelanggan sebagai sebahagian daripada agensi.

Untuk pemasaran, penganalisis data mungkin dapat menentukan peratusan besar pelanggan yang membeli produk X adalah pelajar psikologi wanita. Mereka kemudiannya boleh mengesyorkan bahawa klien mensasarkan demografi lebih banyak dengan pemasaran masa depan. Sebagai alternatif, mereka mungkin dapat melihat trend yang menunjukkan semakin ramai lelaki kini menjadi berminat dalam produk tersebut. Ini juga sesuatu yang perniagaan boleh memanfaatkan. Mereka mungkin terus mencari ini adalah demografi pertandingan yang kini tidak memenuhi keperluan.

Penganalisis data menerjemahkan nombor ke bahasa Inggeris biasa

Satu lagi contoh praktikal berasal dari Forecastwatch.com, yang mengumpulkan ramalan dari ribuan laporan yang berbeza dan membandingkannya dengan laporan manusia yang sebenarnya tentang cuaca seperti itu. Dengan menggunakan semua maklumat ini, peramal dapat menapis dan memperbaiki model mereka.

Sumber dan peranan data

Set data ini boleh didapati daripada beberapa sumber yang berlainan: statistik jualan, kad kesetiaan, akaun pengguna, maklum balas pelanggan, aplikasi dan perisian, analisis lalu lintas laman web, penyelidikan pasaran, kajian makmal, dan banyak lagi.

Sebilangan besar karya ini akan melibatkan membuat laporan, yang akan memberikan pandangan dan trend yang berguna untuk pengurusan. Penganalisis data juga diperlukan untuk mendapatkan data untuk "bercakap" apabila meraihnya daripada pelbagai sumber yang berbeza. Mereka mungkin perlu mengeluarkan data rosak (pembersihan). Mereka kadang-kadang boleh diminta untuk "mengurut" data untuk menjadikannya sedikit lebih bersetuju dengan matlamat organisasi!

Ini boleh menjadi pekerjaan yang menarik dan bermanfaat, dan anda boleh membantu mengarahkan arah sebuah syarikat berdasarkan kepada pemahaman yang didorong data pintar. Walau bagaimanapun, ia juga boleh menjadi garis kerja yang sangat membosankan hanya beberapa langkah yang dikeluarkan dari kemasukan data. Melihat sesebuah spreadsheet tidak mencabar atau memberi ganjaran kepada kebanyakan orang. Peranan anda bergantung kepada organisasi dan tempat anda di dalamnya.

Apakah perbezaan antara penganalisis data dan saintis data?

Satu perbezaan yang berguna untuk difahami ialah perbezaan antara saintis data dan penganalisis data. Garis ini boleh menjadi kabur sedikit, tetapi pada umumnya para saintis data bekerja lebih dengan pembelajaran mesin dan pemodelan ramalan. Mereka menggunakan data untuk membuat ramalan tentang masa depan, dan umumnya mempunyai latar belakang yang lebih kuat dalam matematik, statistik, dan pengekodan komputer.

Para saintis data turut bekerja dengan AI dan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin pada asasnya adalah versi yang lebih besar daripada apa yang dilakukan penganalisis data, dengan algoritma yang mencari corak dalam set data raksasa, sehingga akhirnya mereka dapat mempelajari mengenali unsur-unsur tertentu di dalam imej, untuk mengesan bahasa semulajadi, atau membuat keputusan mengenai pengiklanan. Sebagai ahli sains data, anda mungkin menulis kod dalam Python dan SQL untuk membantu mendapatkan data ini dan meletakkannya untuk digunakan.

Baca lebih lanjut: Visi Auto Cloud Awan: Melatih model pembelajaran mesin anda sendiri

Gaji purata bagi penganalisis data adalah $ 64,975 setahun menurut Indeed.com, sedangkan purata gaji untuk seorang saintis data ialah $ 120,730.

Jika anda berminat menjadi ahli sains data, dan bekerja dengan algoritma pembelajaran mesin canggih, tempat yang bagus untuk bermula adalah dengan Pembelajaran Mesin dan Pensijilan Sains Data Bundle.

Kemahiran, kelayakan, dan alat

Walaupun tidak penting, ijazah dalam mana-mana subjek berikut boleh berguna untuk penganalisis data:

• Matematik
• Sains Komputer
• Statistik
• Ekonomi
• Perniagaan

Beberapa kemahiran tertentu juga akan sangat berguna dan sememangnya bernilai berkembang. Nasib baik, web sekarang menjadikannya lebih mudah berbanding sebelum ini untuk mendapatkan kemahiran dan sijil dari rumah. Udemy menyediakan kursus berguna untuk hampir semua kemahiran yang anda perlukan sebagai penganalisis di bawah $ 20 dalam kebanyakan kes. Inilah yang baik untuk diketahui.

Excel

Ia bukan glamor, tetapi banyak penganalisis data menghabiskan banyak masa di Excel, membuat jadual dan persamaan yang rumit. Apabila pergi ke temuramah atau memohon pertunjukan jangka pendek, anda mungkin dikehendaki menunjukkan kemahiran Excel terlebih dahulu. Jadi berus!

Cuba Kursus Udemy: Microsoft Excel - Excel From Beginner to Advanced.

SQL

SQL bermaksud Struktur Query Language dan merupakan bahasa deklaratif untuk membuat dan mengambil data dari pangkalan data. Sekiranya anda cuba mendapatkan data dari pengguna tertentu dari laman web, kemungkinan anda melakukan ini dengan bercakap dengan pangkalan data yang disimpan pada server menggunakan SQL. SQL kelihatan menakutkan pada mulanya, tetapi cukup mudah untuk mendapatkan kepala anda dan boleh menjadi sangat kuat apabila anda melakukannya.

Cuba Kursus Udemy: Complete SQL Bootcamp.