Contenuto

• Cosa fa un analista di dati?
• Fonti e ruoli dei dati
• Qual è la differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati?
• Competenze, qualifiche e strumenti
• Eccellere
• SQL

Un analista di dati manipola i dati per vivere. In un'era in cui le aziende stanno diventando sempre più dipendenti da insiemi di dati in continua espansione, questa è un'abilità più importante che mai. È anche molto richiesto.

Uno dei principali fattori trainanti nel futuro mercato del lavoro sarà l'Internet delle cose (IoT), che si riferisce a tutti i dispositivi della tua casa collegati al web. Tutti quegli hub, lampadine e frigoriferi intelligenti creano enormi quantità di dati con cui le aziende possono lavorare (nel bene e nel male) e l'analisi dei dati svolgerà un ruolo importante in questo settore in futuro, secondo la società di analisi tecnologica Foote Partners.

Se stai cercando una linea di lavoro a prova di futuro con grandi opportunità di cui potresti potenzialmente goderti da casa, diventare un analista di dati potrebbe essere giusto per te. Diamo un'occhiata alle competenze che devi imparare e come puoi iniziare.

Cosa fa un analista di dati?

Un analista di dati è qualcuno che disegna "informazioni utili" da insiemi di dati di grandi dimensioni. Ciò significa tradurre i numeri in inglese semplice. Potrebbero creare report e visualizzazioni per visualizzare queste informazioni e mostrare utili correlazioni o tendenze. Le aziende possono quindi utilizzarle per informare le loro decisioni.

Gli analisti di dati potrebbero lavorare all'interno di una singola organizzazione o assumere numerosi clienti come parte di un'agenzia.

Per il marketing, un'analista di dati potrebbe essere in grado di determinare una grande percentuale di clienti che hanno acquistato prodotti X erano studentesse di psicologia femminile. Potrebbero quindi raccomandare che il cliente si rivolga maggiormente a quel settore demografico con il marketing futuro. In alternativa, potrebbero notare una tendenza che mostra che sempre più uomini stanno diventando interessati al prodotto. Questo è anche qualcosa su cui l'azienda può capitalizzare. Potrebbero inoltre scoprire che si tratta di un aspetto demografico al quale la concorrenza attualmente non si occupa.

Un analista di dati traduce i numeri in un inglese semplice

Un altro esempio pratico viene da Forecastwatch.com, che raccoglie le previsioni da migliaia di rapporti diversi e lo confronta con i rapporti umani reali su come era il tempo. Utilizzando tutte queste informazioni, i meteorologi possono quindi perfezionare e migliorare i loro modelli.

Fonti e ruoli dei dati

Questi set di dati possono provenire da diverse fonti: statistiche sulle vendite, carte fedeltà, account utente, feedback dei clienti, app e software, analisi del traffico del sito Web, ricerche di mercato, studi di laboratorio e altro ancora.

Gran parte di questo lavoro coinvolgerà la creazione di report, che forniranno approfondimenti e tendenze che potrebbero essere utili per la gestione. Agli analisti di dati sarà inoltre richiesto di far “parlare” i dati quando li afferrano da più fonti diverse. Potrebbe essere necessario rimuovere i dati difettosi (pulizia). A volte può anche essere chiesto di "massaggiare" i dati per renderli un po 'più adatti agli obiettivi dell'organizzazione!

Questo può essere un lavoro entusiasmante e gratificante e puoi aiutare a guidare la direzione di un'azienda sulla base di informazioni intelligenti basate sui dati. Tuttavia, può anche essere una linea di lavoro molto noiosa, a pochi passi dall'immissione dei dati. La cura di un singolo foglio di calcolo non è impegnativa o gratificante per la maggior parte delle persone. Il tuo ruolo dipenderà dall'organizzazione e dal tuo posto al suo interno.

Qual è la differenza tra un analista di dati e uno scienziato di dati?

Una distinzione utile da comprendere è la differenza tra un data scientist e un analista di dati. La linea può diventare un po 'sfocata, ma generalmente i data scientist lavorano di più con l'apprendimento automatico e la modellazione predittiva. Usano i dati per fare previsioni sul futuro e generalmente hanno un background più forte in matematica, statistica e codifica informatica.

I data scientist lavorano anche con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è essenzialmente una versione più grande e automatizzata di ciò che fa un analista di dati, con algoritmi che cercano modelli in giganteschi set di dati, in modo che possano eventualmente imparare a identificare determinati elementi all'interno di un'immagine, a rilevare il linguaggio umano naturale o a creare decisioni sulla pubblicità. Come scienziato dei dati, potresti scrivere codice in Python e SQL per recuperare questi dati e utilizzarli.

Leggi di più: Cloud AutoML Vision: forma il tuo modello di apprendimento automatico

Lo stipendio medio per un analista di dati è $ 64.975 all'anno secondo Indeed.com, mentre lo stipendio medio per uno scienziato di dati è $ 120.730.

Se sei interessato a diventare un data scientist e a lavorare con algoritmi di machine learning all'avanguardia, un ottimo punto di partenza è il pacchetto di certificazione Machine Learning e Data Science.

Competenze, qualifiche e strumenti

Sebbene non essenziale, una laurea in una delle seguenti materie può essere utile per un analista di dati:

• Matematica
• Scienza del computer
• statistica
• Economia
• Attività commerciale

Un certo numero di abilità specifiche sarà anche molto utile e vale sicuramente la pena svilupparle. Fortunatamente, il Web ora rende più semplice che mai acquisire queste competenze e certificazioni da casa. Udemy offre corsi utili per quasi tutte le abilità di cui potresti aver bisogno come analista per meno di $ 20 nella maggior parte dei casi. Ecco cosa sarebbe bello sapere.

Eccellere

Non è affascinante, ma molti analisti di dati trascorrono molto tempo su Excel, creando tabelle ed elaborate equazioni. Quando partecipi a un'intervista o fai domanda per un concerto a breve termine, ti verrà probabilmente richiesto di dimostrare abilità Excel avanzate. Quindi rispolvera!

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SQL

SQL è l'acronimo di Structure Query Language ed è un linguaggio dichiarativo per la creazione e il recupero di dati da un database. Se si sta tentando di recuperare dati da determinati utenti di un sito Web, è probabile che lo si faccia parlando con un database archiviato su un server tramite SQL. All'inizio SQL sembra scoraggiante, ma è abbastanza facile da girare la testa e può essere immensamente potente una volta che lo fai.

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