ИТ Блог. Программирование на Python
Аналитика данных –это прикладной предмет, объединяющий статистику, математику, систему управления базами данных, информатику, а также навыки, связанные с предметной областью. Специалисту анализа данных нужно обладать некоторыми знаниями обо всех сферах, а также быть экспертом в нескольких из них. Одно из основных отличий аналитики от ИТ заключается в том, что специалисту по данным нужно хорошо понимать продукт.
Аналитика данных связана с предоставлением полезной информации из обширных бизнес-данных, которые организация может использовать для получения выгод путем принятия обоснованных решений. Еще один важный аспект, в котором аналитика отличается от ИТ, заключается в том, что опыт в аналитике дает гибкость для работы над разными типами бизнес-задач, где по прошествии определенного времени (например 15-ти летнего опыта), технические навыки могут не соответствовать желаемым, и кому-то нужно взять на себя управление проектами.
Область науки о данных привлекает профессионалов из различных секторов, объединяющих как ИТ, так и не ИТ, поскольку возможности роста в некоторых ранее бурно развивающихся отраслях со временем стали очень ограниченными из-за быстрых преобразований в бизнес-сценариях. Сдвиг парадигмы в распространенных технологиях в деловом мире VUCA (этим термином обозначается неопределенность и быстрая изменчивость всех явлений в настоящем мире) потребовал появления новых технологий и наборов навыков для поддержки в новую эру. Для этого необходимо, чтобы многие профессионалы, обладающие навыками в области устаревших ИТ-технологий, были переведены на использование аналитики и анализа данных нового поколения. Возникает вопрос, как кто-то с традиционными знаниями или новичок из секторов, не связанных с ИТ, может быстро вооружиться навыками Data Science. Эта статья должна пролить свет на эту часть.
Как обсуждалось ранее, Data Science представляет собой объединение различных областей. Со временем кто-то, работающий в этой сфере, будет получать все больше и больше знаний, однако, каковы базовые минимальные навыки, необходимые для быстрого старта? На это нет прямого ответа. Тем не менее, здесь представлены некоторые идеи, которые могут помочь начинающим энтузиастам аналитики определить приоритеты для продвижения по карьерной лестнице и одновременно сформировать свои карьерные цели.
Основные требования к этой профессии можно посмотреть в соответствующих вакансиях или программах онлайн обучения. Для удобства вы можете использовать подборку онлайн-курсов по аналитике данных на этом сайте https://kursberry.ru/category/online-kursy-po-analitike для того, чтобы подробнее ознакомиться с учебными материалами.
Excel — это старая рабочая лошадка, удовлетворяющая 70% потребностей анализа данных уже более полутора десятилетий. Некоторые функции Excel, такие, как Goal Seek, Pivot Table и т. д., принесли огромную пользу бизнесу для получения полезной информации из большого массива данных. Чтобы начать карьеру в аналитике, необходимо знать все полезные функции Excel.
Описательная статистика. Любой, думающий о начале карьеры, должен быть знаком с основными статистическими мерами, которые включают в себя меры центральной тенденции, вариации и парные коэффициентные связи. Знание этого шага откроет путь для получения дополнительных статистических знаний на следующем уровне.
Получение знаний в этих двух областях откроет путь к переходу на следующий уровень.
Выводная статистика служит дверью для аналитиков, желающих в ближайшее время начать работу над реальными проблемами бизнеса. Учащиеся должны быть знакомы со знаниями о теории вероятности, распределении вероятностей, теории выборки, проверке гипотез, корреляции и линейной регрессии, чтобы быть в некоторой степени знакомыми с этой областью.
Базовое программирование на Python — программирование на Python к настоящему времени стало неотъемлемой частью науки о данных. Чтобы вступить в мир аналитики, нужно знать хотя бы один язык программирования. Для тех, кто более заинтересован в решении задач на основе статистики, язык программирования R более предпочтителен, библиотека статистических функций становится богаче, однако тем, кто хочет выполнять высокопроизводительные операции в машинном обучении и искусственном интеллекте, следует выбрать Python.
Исследовательский анализ данных. Отсюда начинающие аналитики начнут работать с реальными бизнес-данными и получат идеи о том, как использовать полученные статистические и программные знания для решения реальных проблем. Аналитики получат базовые навыки исследовательского анализа данных, включая вменение недостающих данных, обнаружение и удаление выбросов, преобразование данных и уменьшение размерности. Фундамент в этой теме проложит путь к следующему уровню решения проблем.
Навыки машинного обучения откроют путь для новичков, чтобы начать использовать сложные навыки, такие как прогнозная (предсказательная) аналитика для принятия оптимальных бизнес-решений. Знание статистических методов, таких как логистическая регрессия и методы классификации, проложат путь для высококлассных аналитических работ, которые обеспечат учащимся прочную основу в области аналитики.
Если вы планируете перейти на должность аналитика данных, но не имеете знаний и опыта работы в отрасли, вы, вероятно, можете начать с онлайн-курсов по этой теме. Курс укрепит ваши фундаментальные знания предмета, а также позволит разрабатывать практические проекты, учиться и развивать свои навыки. Подобрать для себя подходящий онлайн-курс можно на маркетплейсе Курсберри.
Двигаясь дальше, вы можете пройти стажировку или подобрать некоторую внештатную работу, чтобы набраться опыта и добавить в свой профиль, чтобы выделиться и получить преимущество, когда начнете искать высокопрофессиональную работу в качестве аналитика данных.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
