Карьерный свитч в Data Analytics может означать стабильную работу в высокооплачиваемой отрасли. Если у вас есть необходимые навыки. О том, какие скиллы придется прокачать и как это сделать, рассказывает блог Coursera. Мы перевели для вас эту статью.
Карьерный свитч в Data Analytics может означать стабильную работу в высокооплачиваемой отрасли. Если у вас есть необходимые навыки. О том, какие скиллы придется прокачать и как это сделать, рассказывает блог Coursera. Мы перевели для вас эту статью.
Спрос на профессионалов Data Analytic и Data Scientist стабильно больше числа специалистов. Вакансии аналитиков вырастут на 23% с 2021 года по 2031 (The Bureau of Labor Statistics, USA). При этом в среднем рабочих мест прогнозируют всего на +5%.
— «Какие знания востребованы в Data Science?» — один из самых популярных запросов в сообществе Coursera, там миллион пользователей. Вот 7 важных навыков: их содержание и курсы, которые помогут изучить.
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Язык структурированных запросов, SQL, стандартный языком для связи с базами данных. Знание SQL позволяет обновлять, упорядочивать и запрашивать данные, хранящиеся в реляционных базах данных, а также изменять структуры данных (схемы).
Почти всем аналитикам придётся использовать SQL. Это, пожалуй, самый важный навык, который необходимо освоить, чтобы получить работу. Собеседования с аналитиками данных обычно включают техническую проверку с помощью SQL.
К счастью, SQL — один из самых простых языков для изучения.
Курc-специализация по SQL
Learn SQL Basics for Data Science
Навыки: анализ данных, Apache Spark, Delta Lake, Sqlite, A/B-тестирование, строка запроса, прогнозная аналитика, навыки презентации, создание метрик, исследовательский анализ данных.
Уровень: начальный.
Оценка: 4,5 (8989 оценок).
Среднее время обучения: 4 месяца, учиться можно в собственном темпе.
Языки статистического программирования (R или Python) позволяют выполнять расширенный анализ. Вы можете с их помощью эффективно очищать, анализировать и визуализировать большие наборы данных.
Оба языка имеют открытый исходный код, и неплохо выучить хотя бы один из них. Есть споры о том, какой язык лучше для анализа данных. Но каждый из них может выполнять аналогичные задачи. R был разработан специально для аналитики. Python более популярный и простой.
Если вы никогда раньше не писали код, лучше всего начать с Python для всех от Мичиганского университета. Написав свою первую простую программу, вы можете приступить к созданию более сложных программ, используемых для сбора, очистки, анализа и визуализации данных.
Машинное обучение, отрасль искусственного интеллекта (AI), стало одним из самых важных достижений в науке о данных. Этот навык направлен на построение алгоритмов, предназначенных для поиска закономерностей в больших наборах данных, что со временем повышает их точность.
Чем больше данных обрабатывает алгоритм машинного обучения, тем «умнее» он становится, что позволяет делать более точные прогнозы.
Курс по ML от Эндрю Нга из Стэнфорда
Один из самых популярных курсов на Coursera. Овладеете фундаментальными концепциями искусственного интеллекта и разработаете практические навыки машинного обучения в удобной для начинающих программе.
Навыки: деревья решений, искусственная нейронная сеть, логистическая регрессия, рекомендательные системы, линейная регрессия, регуляризация для предотвращения переобучения, градиентный спуск, обучение с учителем, логистическая регрессия для классификации, Xgboost, Tensorflow, ансамбли деревьев, советы по разработке моделей, совместная фильтрация, обучение без учителя, обучение с подкреплением, обнаружение аномалий.
Уровень: начальный.
Оценка: 4,9 (12985 оценок).
Среднее время обучения: 3 месяца, учиться можно в собственном темпе.
Статистика относится к области математики и науки, связанной со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных. С прочной основой в области вероятностей и статистики, вы сможете лучше:
Овладейте современным статистическим мышлением: пройдите курс «Вероятность и статистика» Лондонского университета. Если вы уже знакомы с программированием, научитесь применять свои навыки в статистическом анализе с помощью программы « Статистика с Python» Мичиганского университета или « Статистика с R» Университета Дьюка.
Управление данными относится к методам сбора, организации и хранения данных эффективным, безопасным и экономичным способом. Хотя в некоторых организациях есть роли, предназначенные для управления данными — архитекторы данных и инженеры, администраторы баз данных и аналитики информационной безопасности — аналитики данных часто управляют данными в той или иной степени.
Курс по управление исследовательскими данными
Research Data Management and Sharing
Навыки: план управления данными, архивирование исследовательских данных, метаданные.
Уровень: начальный.
Оценка: 4,7 (653 оценки).
Среднее время обучения: 1 месяца, учиться можно в собственном темпе.
Извлечение информации из данных — это только часть процесса анализа данных. Еще одна фундаментальная часть — рассказать историю с помощью этих идей, чтобы помочь принять более обоснованные бизнес-решения. Вот где на помощь приходит визуализация данных. Как аналитик данных вы можете использовать диаграммы, графики, карты и другие визуальные представления данных, чтобы представить свои выводы в простой для понимания форме .
Улучшение навыков визуализации данных часто означает изучение программного обеспечения для визуализации, такого как Tableau. Это стандартное для отрасли программное обеспечение позволяет преобразовать результаты анализа в информационные панели, модели данных, визуализации и отчеты бизнес-аналитики.
Как только вы освоите работу с данными и наборами данных, попрактикуйтесь в создании мощных визуализаций ваших данных с помощью специализации Data Visualization with Tableau от UC Davis.
С помощью эконометрики аналитики применяют статистические и математические модели данных в области экономики, чтобы помочь прогнозировать будущие тенденции на основе исторических данных. Понимание эконометрики является ключевым для аналитиков данных, которые ищут работу в финансовом секторе, особенно в инвестиционных банках и хедж-фондах.
Практика эконометрики: изучите три основных метода эконометрики и примените эти модели к проблемам в повседневной жизни с помощью курса «Приятная эконометрика» от Университета Эразма в Роттердаме.
Аналитики данных используют эти и другие технические навыки для принятия обоснованных решений в своих организациях. Потратив время и усилия на изучение этих навыков, вы сможете построить успешную карьеру аналитика. Вот несколько быстрых советов:
По мере того, как вы добавляете новые навыки в свой набор инструментов для аналитика данных, обязательно обновите их и в своем резюме. Включите раздел «навыки» с маркированным списком примерно из пяти ваших основных навыков работы с данными. Если вы указали навык в своем резюме, будьте готовы обсудить его на собеседовании.
Когда вы вписываете в резюме проекты по анализу данных, добавьте контекст: как именно вы использовали определенный навык для выполнения задачи (например, «написал скрипт Python для очистки данных с помощью официального Twitter API» или «использовал Tableau для визуализации продаж продукта». через некоторое время»).
Начните развивать навыки аналитика данных с сертификатом Google Data Analytics Professional Certificate на Coursera. Узнайте, как очищать и упорядочивать данные с помощью SQL и R, визуализировать с помощью Tableau и выполнять тематическое исследование для своего портфолио — без предварительного опыта или образования. Почле учёюы вы можете начать отсылать резюме на вакансии начального уровня в Google и более чем в 130 других американских работодателей.
Профессиональный сертификат
Навыки: электронная таблица, очистка данных, анализ данных, визуализация данных (DataViz), SQL, опрос, принятие решений, решение проблем, метаданные, сбор данных, этика данных, определение размера выборки, целостность данных, расчет данных, агрегирование данных, программное обеспечение Tableau, презентация, программирование на R, R Markdown, Rstudio.
Уровень: начальный.
Оценка: 4,8 (115 136 оценок).
Среднее время обучения: 6 месяцев, учиться можно в собственном темпе.
Если вы только начинаете заниматься аналитикой данных, есть несколько шагов, чтобы начать карьеру.
Да и нет. Хотя аналитики данных должны иметь базовые знания в области статистики и математики, большая часть их работы может выполняться без сложной математики. Однако, как правило, аналитики данных должны разбираться в статистике, линейной алгебре и исчислении.
Хотя аналитиков данных ценят за их технические навыки, вы также должны стремиться оттачивать свои Soft Skills, чтобы хорошо выполнять работу.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Карьерный свитч в Data Analytics может означать стабильную работу в высокооплачиваемой отрасли.
а может и не означать....
А на практике в большинстве вакансий мелким шрифтом то, чем реально придётся заниматься: уродливый ETL неструктурированных данных, чистка выборок и репортинг.
В UAE в Big5 нормальный Data analyst подымает от $10K, и не платит ZUS и налоги )
Через 5 лет сможет купить ячейку с бассейном в бетонном казино.
Пользователь отредактировал комментарий 4 сентября 2023, 18:31