Која е улогата на еден Data Analyst?

Доколку комбинацијата на податоци и технологија ти звучи интересно, овој блог пост е наменет токму за тебе. Дознај која е улогата на еден Data Analyst.
uloga-na-data-analyst | Softversko inzenerstvo | Brainster Next College
Share
Share on facebook
Share on linkedin

Веројатно досега имаш слушнато за Data Аnalyst (аналитичари на податоци), но можеби не ти било јасно која е улогата на оваа личност. Тие не се Data Scientists (научници на податоци), но не се ниту статистичари.


Во продолжение, дознај која е главната улога на еден Data Analyst

Како изгледа еден ден од животот на Data Аnalyst?

Анализата на податоците напредуваше како резултат на напредокот на компјутерите и постојаното поместување кон технички методи и форми. На широка база на податоци, Data Analyst-от собира, обработува и спроведува статистичка анализа. Неговата работа е да ги користи податоците за да најде решенија за предизвиците и да ги реши проблемите.

Data Scientist-от извлекува и собира податоци, ги распоредува и ги користи за да извлече конкретни заклучоци. Точната улога на еден Data Analyst зависи од типот на податоци со кои се занимава и од проектот на кој работи.

Од болнички објекти и стоковни куќи и ресторани за брза храна, Data Analyst-от има способност да ги поддржува компаниите во речиси секој сектор. Работодавците кои сакаат да разберат повеќе за своите клиенти имаат голема корист од перспективите на еден Data Analyst.

Data Analyst-от работи на дизајнирање системи за собирање податоци и преведување на нивните резултати во анализи кои можат да и помогнат на организацијата да се подобри, без оглед на секторот во кој работи.

Процесот на анализа на податоците е долг и вклучува многу улоги. Data Analyst-от има способност да работи во текот на целиот процес, од поставување на системот за анализа на податоци, до создавање контролни табли и извлекување на активни увиди врз основа на собраните податоци.

За да се утврдат оперативните приоритети, еден Data Analyst мора да соработува со ИТ-тимови, администратори и/или Data Scientists. Тие собираат и чистат податоци од примарни и секундарни извори и користат заеднички статистички методологии за да ги анализираат и проценат информациите.

Тие наоѓаат нови изгледи за промена на процесот преку идентификување на трендови, сличности и модели во различни збирки на податоци. Data Analyst-от мора редовно да ги споделува неговите резултати за да ги советува важните засегнати страни за следните чекори.

Кои се клучните вештини што треба да ги поседува еден Data Analyst?

Како клучни вештини кои треба да ги поседува секој кој сака да работи како Data Analyst се следниве:

  • Кодирање

Секој Data Analyst треба да биде компетентен за барем еден програмски јазик и да има практично разбирање за неколку други. За собирање податоци, чистење податоци, пресметковни равенки и визуелизација на податоци, Data Analyst-от користи програмски јазици како R и SAS.

  • Excel

Од секој Data Analyst се очекуваат напредни техники за моделирање и аналитика, како и јасно владеење со другите функции на Excel.

  • Data visualization

Потребни се многу обиди и грешки за да бидеш добар во data visualization. Добар Data Analyst учи како да користи различни табели и графикони, како да ги скалира визуелизациите и кои графики да ги користи врз основа на публиката и другите вештини поврзани со визуелизацијата.

  • SQL

Релационите бази на податоци на структурите на податоци се познати како SQL бази на податоци. Податоците се содржани во табели, а за да се направи анализа, Data Analyst-от зема податоци од различни табели. SQL е најчестиот јазик за пребарување што се користи и има неколку негови верзии, вклучувајќи PostgreSQL, T-SQL и PL/SQL (Procedural Language/SQL).

  • Data warehousing

Понекогаш од Data Analyst-от се бара да изгради складиште на податоци со поврзување на бази на податоци од различни извори и пребарување и управување со податоци користејќи јазици за барање.

  • Data mining

Кога податоците не се правилно обработени во табела, Data Analyst-от копира неструктурирани податоци користејќи други методи. Потоа, го чисти и анализира додека не добие доволен волумен.

  • Машинско учење

Иако машинското учење не е потребна вештина во повеќето кариери како Data Analyst, сепак оние кои имаат експертиза за машинско учење се исклучително ценети.

  • Љубопитност и креативност

Од витално значење е да се има солидно разбирање на математичката методологија, но многу поважно е да се пристапиш кон предизвиците со иновативен и логичен начин на размислување. Ова ќе ти помогне да создадеш интересни прашања за анализа што ќе и помогнат на организацијата да развие подлабоко разбирање на темата за којашто се зборува.

  • Отворена комуникација

Без разлика дали станува збор за поголема група луѓе или мал избор на директори кои носат стратешки одлуки, Data Analyst-от мора јасно да ги соопшти своите заклучоци. Тајната за успех како Data Analyst лежи во начинот на кој ги пренесуваш твоите наоди.

Кои се клучните одговорности на еден Data Analyst?

Клучните одговорности кои ѝ припаѓаат на позицијата Data Analyst се:

  • Собирање податоци

Во практиката, Data Analyst-от користи збир на различни софтверски апликации и алатки за да ги собере потребните количини на податоци преку рационализиран процес. Неговата задача е да продолжи да го подобрува овој процес, правејќи го што е можно поавтоматизиран. За да го постигнат ова, тие често работат со програмери, Data Scientists и други членови на тимот.

  • Креирање извештаи

Извештаите им обезбедуваат на менаџерите знаење за идните случувања, како и за областите кои бизнисот ќе треба да ги промени. Извештајот не е толку лесен како едноставно впишување бројки на лист хартија и доставување до твојот претпоставен. Ефективната анализа на податоци значи раскажување приказни за бројки. Извештаите, одговорите и набљудувањата што ги нуди анализата на податоците мора да ги сфати носителот на одлуки, кој често не е експерт, за да останат релевантни и корисни.

  • Откривање трендови

Data Analyst-от мора прво да може да ги види критичните трендови во податоците за да генерира доверлив извештај. Податоците се користат за откривање шеми и идеи кои аналитичарот може да ги користи за да им даде препораки на своите клиенти на секое ниво. Од клучно значење е да се објавуваат во чести периоди, како на пример – неделно, месечно или квартално, бидејќи му дозволува на аналитичарот да ги забележи значајните трендови. Сите тие се дел од поголем временски циклус кој им овозможува на засегнатите страни да ги видат шемите со текот на времето.

  • Работа со други членови на тимот

Поради огромниот опсег на позиции и должности на еден Data Analyst, во секојдневнието тие работат со луѓе од различни оддели во компанијата, вклучувајќи маркетинг, администратори и оддел за продажба. Тие, исто така, тесно соработуваат со Data Scientists, како и со членовите на ИТ одделот.

Да се ​​биде комуникативен е една од најважните карактеристики на еден Data Analyst поради неговата колаборативна природа.

4 видови на Data Analytics

Одговарањето на прашања и препораките за активности за решавање на одредени одлуки се во срцето на анализата на податоците. Во зависност од видот на прашањето или предизвикот, постојат четири типа на анализа на податоци.

  • Описно: Што се случува?

Ова е најпопуларниот од сите видови аналитика. Во бизнисот, тоа му дава на аналитичарот преглед на основните статистики и мерења на компанијата. На пример, може да забележиш дека продажбата опаѓа.

  • Дијагностички: Зошто се случува?

Дијагностички аналитички софтвер може да му овозможи на аналитичарот да ја открие и идентификува суштината на проблемот врз основа на описните податоци. Ваквото истражување е возможно со добро дизајнирани контролни табли за деловни податоци кои обезбедуваат интерпретација на податоци од временски серии, филтри и можности за пронаоѓање. Тие треба да ти ја дадат причината зошто твојата продажба опаѓа.

  • Предвидувачки: Што е веројатно да се случи?

Прогнозирањето е во срцето на предвидувачката аналитика. Предвидувачките модели се користат за да се одреди веројатноста за појава на ситуација во иднина, да се предвиди мерлив број или да се процени моментот кога нешто може да се појави.

  • Прописен: Што да правиш?

Прописниот модел користи интерпретација на она што се случило, зошто се случило и многу анализи за тоа што може да се случи за да му помогне на потрошувачот да го одреди вистинскиот пат на дејствување. Прописното толкување обично се занимава со неколку различни акти, а не само со еден.

Алатки кои ги користи секој Data Analyst

За да ги собере и да имаат смисла податоците, Data Analyst-от користи различни алатки.

Овие се обично напредни алатки за добивање податоци од медиуми и други извори, како и алатки за организирање и класификација на податоците за да се визуелизираат за приказни и демонстрации.

Еве некои од нив:

  • Google Analytics;
  • Google Tag Manager;
  • Tableau;
  • Jupyter Notebook;
  • Microsoft Excel;
  • SAS;
  • AWS S3;
  • Github.

Како изгледа иднината на еден Data Analyst?

Денешниот Data Analyst мора да биде флексибилен и прилагодлив. Работите на аналитичарите стануваат покомплицирани. Пристапите за моделирање и предвидлива аналитика се користат од искусни истражувачи за да произведат вредни набљудувања и одлуки.

Потоа, тие треба нивните податоци да ги пренесат на група луѓе што не се експерти во таа област, што не е лесна работа.

Бидејќи вештините на Data Analyst-от се барани во широк опсег на сектори, вклучувајќи банкарство, здравство, разузнавање, инженерство, професионални услуги и малопродажба, технолошкиот напредок резултираше со зголемување на аналитичарските улоги и нивната побарувачка континуирано расте.

Затоа, доколку сето ова ти изгледа интересно и привлечно можеби Data Analyst е правилната професија за тебе. Data Analyst претставува една од ИТ-професиите коишто им се достапни на студентите на Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ) по дипломирање.

На студиската програма по Софтверско инженерство и иновации, студентите на Brainster Next College ќе имаат можност да се стекнат со знаења и вештини од Data science сферата преку предметот Податочна наука кој го предава професорот Горјан Поповски.

Преземи го првиот чекор кон успешна кариера во програмирање и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање.

За повеќе информации, закажи средба сега!

Share

Share on facebook
Share on linkedin

претходно

Text

Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

следно

Text

Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

Види повеќе во новости, заедница, проекти

Биди секогаш во тек со новости од Медиа

    Следи ги новостите од медија

      X

      Нова студиска програма на Brainster Next College!

      Соработувај со нас

        Предложи Содржина

          Контакт Лице

          (+389) 070 239 915
          Или пиши ни на
          Softversko inzenerstvo | Brainster Next College

          Испратено!

          Твојата порака е успешно пратена. Соодветен човек од нашиот тим ќе те исконтактира најбрзо што може!