Что нужно знать аналитику данных?

Development | Amber | Комментировать запись

Хотите стать аналитиком данных? В 2022 году объем  мирового рынка данных составит 300 миллиардов долларов. Аналитик данных, специалист по данным, инженер данных, архитектор данных — эти специальности переживают бум, и ИТ-компании активно ищут таких профессионалов.

Главные преимущества этих профессий — заработная плата и постоянное развитие. Каждую секунду компании собирают тонны данных, и специалисты по работе с ними нужны им уже сейчас.

В этой статье мы поговорим об одной из самых интересных профессий — аналитик данных. Также мы расскажем о навыках, которыми должен обладать такой человек. 

План обучения для аналитика данных

Кто такой аналитик данных? Чем он занимается?

Проще говоря, аналитик данных отвечает за сбор данных, их обработку и анализ.

В большинстве случаев аналитик работает с необработанными данными. Обрабатывая их, он делает осмысленные выводы. Основная часть аналитиков не работает с базовым машинным обучением или моделями глубокого обучения.

Аналитик работает с множеством инструментов для обработки данных и работы с ними. Поэтому важно получить опыт работы с этими инструментами и статистикой.

В следующих разделах мы обсудим все необходимые навыки и посоветуем материалы для обучения.

1: Статистика

Для каждого специалиста по работе с данными статистика и математика — обязательные предметы. Потому что без знания статистики и теории вероятности вы не сможете интерпретировать данные.

Основными аспектами являются описательная и инференциальная статистика. Начинающим желательно потратить 2-3 недели на освоение этих тем и на решение практических задач.

Рекомендуем к прочтению:

• Мичиганский университет (Coursera) — Статистика в Python. Этот важный курс поможет применить знания статистики в Python.
• советуем также ознакомиться с этими книгами.

2: Excel

Excel — один из самых важных инструментов для обработки и анализа данных. Есть много других инструментов, с которыми работают аналитики, но на сегодняшний день Excel является важнейшим из них.

В нем очень много полезных функций: диаграммы, анализ, VBA, макросы, фильтры и формулы. А функции Pivot table и VLOOKUP – наиболее часто используемые аналитиками в Excel.

Следовательно, глубокое знание Excel будет серьезным позитивным сигналом для работодателя. Поэтому мы рекомендуем вам пройти пару курсов и как можно больше практиковаться.

Рекомендуем к прочтению:

• 365 Data science – Введение в Excel. Один из самых недооцененных курсов. Он предлагает гораздо больше, чем просто изучение Excel для анализа данных.
• Университет Райса (Coursera) — Введение в аналитику данных и работа с Excel. Этот курс входит в специализацию “Бизнес-статистика и анализ”. Он научит вас работать с Excel (от основ до продвинутого уровня).

3: SQL

Поговорим о важности SQL в анализе. Как аналитик вы также должны быть знакомы с базами данных и их управлением, ведь вам нужно будет выполнять CRUD-операции в базе данных. Для этого нет инструмента лучше, чем SQL.

Для проведения эффективного анализа нужно освоить: соединения, операции с таблицами, объединение, группирование, упорядочивание и т. д.

Рекомендуем к прочтению:

• Университет Дьюка (Coursera) – От Excel до SQL: способы анализа бизнес-данных. Этот курс поможет изучить все концепции SQL, которые нужны для анализа данных.
• Одна из лучших книг – Learning SQL (Oreilly), 3-е издание.

4: Инструменты бизнес-аналитики

Инструменты бизнес-аналитики, или BI – это наиболее используемые инструменты для бизнес-аналитиков и аналитиков данных. Работать с ними можно с помощью Python, R, а также SQL.

BI в основном используется для создания дашбордов, отчетов и визуализации данных. Лучшие инструменты BI в 2022 году — это Tableau, PowerBL и Looker.

Рекомендуем к прочтению:

• Калифорнийский университет (Coursera) — Визуализация данных с помощью Tableau.  Этого курса более чем достаточно для изучения Tableau.
• Udemy — введение в Power BI. Лучший курс для новичков, который поможет освоить Power BI.
• Также следите за учебными материалами на официальных сайтах инструментов.

5: Язык программирования

Знание одного или нескольких языков программирования будет большим плюсом. Хотя некоторые компании и не требуют от аналитиков таких навыков.

Мы рекомендуем изучить Python и R. В этих языках есть множество надежных библиотек: numpy, pandas и mat plot lib в Python и dplyr, ggplot в R.

Читайте также: Основы программирования на языке R

Знание этих библиотек сделает анализ эффективнее и точнее.

Рекомендуем к прочтению:

• Профессиональная сертификация “Аналитика данных от IBM” и профессиональная сертификация “Анализ данных от Google” – одни из лучших курсов Python и R для аналитики. Первый больше сфокусирован на Python, а второй— на R.
• Free code camp, Анализ данных с помощью Python. Этот курс познакомит вас со всеми методами и библиотеками для анализа данных в Python.
• Лучшие книги: Python for Data analysis (Oreilly), 2-е издание и Data Analytics with R.

6: Портфолио и резюме

После прохождения всех курсов и практик полученные знания нужно отразить в резюме и портфолио. Старайтесь работать над какими-то реальными проектами, в которых вы сможете применить приобретенные знания.

Обязательно потратьте время на составление резюме и укажите все ваши умения, проекты и опыт. Ведь по итогу резюме и портфолио – единственное место, где ваша работа будет тщательно описана.

Последний, но довольно важный навык — сторителлинг данных. Вы можете быть очень сильны технически и разбираться в утилитах, но без хорошего сторителлинга весь ваш анализ будет напрасным. Поэтому убедитесь, что правильно излагаете свои мысли.

Рекомендуем к прочтению:

• Data camp, советы по составлению резюме для аналитика данных.
• Криш Найк, YouTube-канал, посвященный науке о данных. Здесь вы найдете большое количество видео, связанных с составлением резюме и портфолио.

Все ресурсы и навыки в этой карте обучения очень важны. Поэтому обратите внимание на каждый, если хотите построить карьеру.

Подводим итоги

Предлагаемый здесь план охватывает почти все востребованные в отрасли навыки и основан на интервью многих работающих специалистов. Потратьте немного времени, попрактикуйтесь, решите несколько задач и поработайте над реальными проектами, если хотите попробовать себя в аналитике данных.