Indhold
- Hvad gør en dataanalytiker?
- Datakilder og roller
- Hvad er forskellen mellem en dataanalytiker og dataforsker?
- Færdigheder, kvalifikationer og værktøjer
- Excel
- SQL
En dataanalytiker manipulerer data for at leve. I en æra, hvor virksomheder bliver mere og mere afhængige af stadig voksende datasæt, er dette en mere vigtig færdighed end nogensinde før. Det er også meget efterspurgt.
En af de store drivfaktorer i det fremtidige jobmarked vil være Internet Of Things (IoT), der refererer til alle enheder i dit hjem, der er forbundet til internettet. Alle disse smarte huber, lyspærer og køleskabe skaber gigantiske mængder data, som virksomheder kan arbejde med (til det bedre eller værre), og dataanalyse vil spille en enorm rolle i denne branche fremover, ifølge teknologianalysefirmaet Foote Partners.
Hvis du leder efter en fremtidssikret linje med store muligheder, som du potentielt kan nyde hjemmefra, kan det at være en dataanalytiker være det rigtige for dig. Lad os se på de færdigheder, du har brug for at lære, og hvordan du kan komme i gang.
Hvad gør en dataanalytiker?
En dataanalytiker er en person, der trækker “nyttig indsigt” fra store datasæt. Det betyder at oversætte tal til almindeligt engelsk. De kan oprette rapporter og visualiseringer for at vise disse oplysninger og for at vise nyttige sammenhænge eller tendenser. Virksomheder kan derefter bruge disse til at informere om deres beslutninger.
Dataanalytikere arbejder muligvis inden for en enkelt organisation eller kan antage adskillige klienter som en del af et agentur.
Til marketing kan en dataanalytiker muligvis bestemme, at en stor procentdel af kunder, der købte X-produkt, var kvindelige psykologstuderende. De kan derefter anbefale, at klienten målretter den demografiske mere med fremtidig markedsføring. Alternativt kan de mærke en tendens, der viser, at flere og flere mænd nu bliver interesseret i produktet. Dette er også noget, virksomheden kan drage fordel af. De kan yderligere finde ud af, at dette er en demografisk, som konkurrencen i øjeblikket ikke har til catering.
En dataanalytiker oversætter numre til almindeligt engelsk
Et andet praktisk eksempel kommer fra Forecastwatch.com, der samler prognoser fra tusinder af forskellige rapporter og sammenligner det med faktiske menneskelige rapporter om, hvordan vejret var. Ved hjælp af alle disse oplysninger kan prognosemænd derefter forfine og forbedre deres modeller.
Datakilder og roller
Disse datasæt kan komme fra en række forskellige kilder: salgsstatistikker, loyalitetskort, brugerkonti, kunde feedback, apps og software, websitetstrafikanalyse, markedsundersøgelser, laboratorieundersøgelser og mere.
En stor del af dette arbejde involverer oprettelse af rapporter, der giver indsigt og tendenser, der kan være nyttige til styring. Dataanalytikere bliver også forpligtet til at få data til at "tale", når de griber dem fra flere forskellige kilder. Det kan være nødvendigt, at de fjerner defekte data (rengøring). De kan endda nogle gange blive bedt om at "massere" data for at gøre dem lidt mere tilgængelige for organisationens mål!
Dette kan være et spændende og givende job, og du kan hjælpe med at styre retningen for en virksomhed baseret på smart datadrevet indsigt. Det kan dog også være en meget kedelig arbejdslinje, kun få trin fjernet fra dataindtastning. At passe på et enkelt regneark er ikke udfordrende eller givende for de fleste mennesker. Din rolle afhænger af organisationen og din plads i den.
Hvad er forskellen mellem en dataanalytiker og dataforsker?
En nyttig sondring at forstå er forskellen mellem en dataforsker og en dataanalytiker. Linjen kan blive lidt sløret, men generelt arbejder dataforskere mere med maskinlæring og forudsigelig modellering. De bruger data til at foretage forudsigelser om fremtiden og har generelt stærkere baggrunde i matematik, statistik og computerkodning.
Dataforskere arbejder også med AI og maskinlæring. Maskinindlæring er i det væsentlige en større, automatiseret version af, hvad en dataanalytiker gør, med algoritmer, der ser efter mønstre i gigantiske datasæt, således at de til sidst kan lære at identificere bestemte elementer inde i et billede, at opdage naturligt menneskeligt sprog eller at fremstille beslutninger om reklame. Som dataforsker skriver du måske kode i Python og SQL for at hjælpe med at hente disse data og bruge dem.
Læs mere: Cloud AutoML Vision: Træn din egen maskinindlæringsmodel
Den gennemsnitlige løn for en dataanalytiker er $ 64.975 pr. År ifølge faktisk.com, mens den gennemsnitlige løn for en dataforsker er $ 120.730.
Hvis du er interesseret i at blive dataforsker og arbejde med avancerede maskinlæringsalgoritmer, er et godt sted at starte med Machine Learning og Data Science Certification Bundle.
Færdigheder, kvalifikationer og værktøjer
Selvom det ikke er væsentligt, kan en grad i et af følgende emner være nyttig for en dataanalytiker:
- Matematik
- Computer videnskab
- Statistik
- Økonomi
- Forretning
En række specifikke færdigheder vil også være meget nyttige og er bestemt værd at udvikle. Heldigvis gør nettet det nu lettere end nogensinde at få disse færdigheder og certificeringer hjemmefra. Udemy leverer nyttige kurser til næsten alle færdigheder, du kan få brug for som analytiker for under $ 20 i de fleste tilfælde. Her er hvad der ville være godt at vide.
Excel
Det er ikke glamorøst, men mange dataanalytikere bruger en masse tid på Excel, skaber tabeller og detaljerede ligninger. Når du går ind i et interview eller ansøger om en kortsigtet koncert, bliver du sandsynligvis pålagt at demonstrere Excel-evner i forvejen. Så børste op!
Prøv Udemy-kurset: Microsoft Excel - Excel fra begyndere til avanceret.
SQL
SQL står for Structure Query Language og er et deklarativt sprog til at oprette og hente data fra en database. Hvis du prøver at hente data fra visse brugere af et websted, er chancerne for, at du gør det ved at tale med en database, der er gemt på en server ved hjælp af SQL. SQL ser skræmmende ud i starten, men er let nok til at få dit hoved rundt og kan være enormt kraftfuldt, når du gør det.
Prøv Udemy Course: Komplet SQL Bootcamp.
