Зміст
Зараз, вже маючи досвід, я можу сказати, що робота з аналітикою — це, по-перше, дуже цікаво. Аналітик зазвичай асоціюється зі складними таблицями, графіками, моніторингом, аналізом даних і т. Але ця робота не позбавлена творчості та захопливості. IТ Business Analyst бере участь у всьому життєвому data analyst вакансії циклі розробки продукту (presale, upsale, discovery, evaluation, implementation, validation, verification). Він здатен запропонувати найкраще рішення на кожному етапі та відстежити, яка ідея «злетить» на ринку.
Які навички потрібні, щоб стати аналітиком даних?
Попіклуйтеся, щоб дані й аналітика були зрозумілими та корисними. Візуалізація — доволі потужний помічник у комунікації з людьми. Після закінчення курсу тобі видається сертифікат з відповідною оцінкою яка формується на основі середнього балу за всі виконані домашні завдання відповідно до Табеля успішності.
Текст, який буде надіслано нашим редакторам:
Це означає, що ви можете працювати з чим завгодно – наприклад, зі сповіщеннями для чат-ботів чи моделюванням нейронних мереж. Можливості насправді безкінечні, тому важливим фактором є власне бажання і мотивація розвиватися в обраній професії. Дотримуйтесь порад, наведених у цій дорожній карті аналітика даних, і ви будете на шляху до того, щоб стати крутим дата аналітиком.
Дорожня карта аналітика даних: м’які навички
Якщо ж ви проходите курс — лектор поділиться літературою, інструментами, бізнес-кейсами, навчить вас користуватися певними техніками. У бізнес-аналізі необхідно бути свого роду детективом — шукати взаємозалежності між процесами, проблеми та способи їхнього розв’язання, а також здобувати інформацію. Але якщо все ж хочете спробувати якісь платні курси з викладачем, то знайдіть у LinkedIn 3-5 людей, які цей курс уже пройшли, й попитайте їхні враження та чи вдалося їм отримати офер. Бо часто є думка «платний курс — гарантія оферу».
Чим займається DATA ANALYST?
Коли йдеться про те, як стати аналітиком даних, єдиними реальними передумовами є схильність до цифр, інтерес до бізнесу та високий ступінь внутрішньої мотивації – решті можна навчитися. Сучасний ринок праці у сфері аналітики даних є дуже перспективним. І тим, хто хоче опанувати сучасну професію, слід знати про бажані вміння, до яких має прагнути data-фахівець. Тому можу сказати, що для отримання оферу від компанії, з якою нині співпрацюю, знадобилося майже 500 годин навчання. Але я трохи його присвятив такій темі як машинне навчання, яке зайве для аналітика-початківця. Звісно, мій рік досвіду — це ще не так і багато.
Як продуктовий аналітик співпрацюю з геймдев-компанією Bini Bambini. Нещодавно виповнився рік як я почав працювати в аналітиці даних. Далі можна піти на курси чи вчитися самостійно, тут залежить від уподобань. Курси від Google чи IBM, крім освітньої функції, ще й матимуть гарний вигляд у резюме.
Після кожного розділу теорії йде кілька задач, які допоможуть потренувати те, що щойно вивчаєш. Майбутня компанія — лотерея, коли говорити про інструменти. Звісно, будуть обов’язкові вимоги, наприклад, знання SQL або основ статистики. Наприклад, чи ти використовуватимеш Power BI чи Tableau для створення дашбордів? Минає день, минає ніч, і ось мегабайти даних стають гігабайтами й терабайтами, а робота в Excel перетворюється з незручної на неможливу. Тут стане в пригоді SQL (structured query language) — мова програмування, що відповідає за взаємодію з базами даних.
Ну і маючи інших можливих кандидатів, які готові будуть працювати фулл-тайм, вибір буде не на користь парт-таймщика. Це додаток, де можна знайти людей, які говорять англійською і хотіли б вивчити українську. Можеш написати такій людині і поспілкуватися наживо. А далі й взагалі перейти з платформи у зручніші месенджери та сервіси для відеодзвінків. Якщо співрозмовник цікавий, то через кілька зустрічей взагалі перестаєш помічати, що говориш іноземною.
Вона надає інтерфейс для застосування математичних функцій для операцій над тензорами. Її використовують, наприклад, щоб представити зображення як тензор, де кожне значення відповідає пікселю вашого зображення. Вибірку тензорів використовують як input для моделі. Знайомство з NumPy можна розпочати з цієї чи цієї статті.
Scikit-learn часто використовують у підручниках і курсах з основ ML, бо вона надає високорівневий API. Окрім того, в чаті ментор курсу щотижня буде фіксувати рейтинг успішності учасників. Експерт у законодавчій сфері не обов’язково може бути аналітиком. Як правило, експерти в законодавчій сфері добре знають статті законів, де вони застосовуються та особливо де порушуються, викладачі вишів добре з цим справляються. Якщо експерт — викладач, то він після лекцій студентам може відпочити, що не завжди виходить в аналітика, бо він постійно працює над виробленням рішення чи рекомендацій.
Тому дуже важливо зробити переконливу аналітику та обґрунтування наслідків прийнятого рішення перед його прийняттям. Дратує, коли людина відмовляється освоювати такі інструменти, як Google Docs. Також це стосується пакета MS Office, бо не всі вміють працювати навіть у програмі Excel. Але коли в нас є великі масиви інформації, краще їх зберігати саме в Excel, а не у Word.
На сьогодні на неї зареєструвався майже один мільйон студентів. І влогери-аналітики, яким я довіряю, — Тіна Хуанг та Люк Бароуз — добре відгукуються про її контент. Ця програма дорожча у порівнянні з Power BI, десктопна версія якого є безкоштовною. Але купувати його для навчання початківцю недоцільно. Радив би звернути увагу на W3School і засвоїти синтаксис розділу «SQL Tutorial», а також окремо пройти віконні функції — їх люблять питати на співбесідах.
- Там уже є більшість базових для DS та ML модулів, потрібні можна доставити.
- Наприклад, книжка «The Functional Art» Альберто КаЇро.
- Це потужний інструмент для дата-аналітиків, якщо потрібно обробляти невелику кількість даних.
- Неможливо запустити АВ-тест, доки не працюєш з певним продуктом, у якого вже є аудиторія.
- Знайомство з NumPy можна розпочати з цієї чи цієї статті.
- Натомість Tableau підтримується усіма платформами, тому фахівці, що працюють на iOS, на Windows і на Linux, можуть вільно обмінюватися файлами одне з одним.
Потрібно не тільки знати факти, закони, номери статей (це просто кваліфікація) — потрібно вміти використовувати ці знання для вироблення пропозицій та рекомендацій. Власне коли колеги побачили результат виконання цієї роботи, почали доручати складніші справи. Тобто знання програмного забезпечення всіляко вітаються. Найбільше часу в аналітика йде на відслідковування.
Придбати цю книжку в українському перекладі можна у «Видавництва УКУ», якщо вона недоступна на сайті — напишіть їм на імейл, у моєму випадку це спрацювало. Ця книжка не обов’язкова для початківців, проте рекомендую її для збагачення професійних знань. Досі ми говорили про підходи, які на сьогодні є популярними, сучасними і які широко застосовують у DS незалежно від галузі, проєкту, компанії.
У другому – займаються аналізом інформації, моделюванням даних, а інколи й проєктуванням систем високого рівня. Аналітики даних та бізнес-аналітики хоч і професії одного напряму, проте відрізняються предметом діяльності. В їхньому арсеналі численна кількість даних, яка в умілих руках перетворюється на інструмент удосконалення кінцевого продукту. Комунікатор між бізнесом та технологіями — бізнес-аналітик. Спеціаліст, що досліджує проблему замовника, шукає рішення та оформлює його так, щоб в подальшому на нього орієнтувалися розробники нового продукту. Завдяки цьому ми можемо багато дізнатися про аналітика самостійно, не виходячи з дому, але потрібно знати, де шукати достовірну та перевірену інформацію.
Аналітики даних можуть постійно підвищувати свою планку та виявляти інші взаємозв’язки. Згідно з останніми даними, середній заробіток аналітиків даних становить 1000 дол. Проте слід пам’ятати, що заробіток залежить від компанії та її бюджету, посади та досвіду.
Однак це не означає, що ви не можете стати аналітиком даних, якщо не маєте жодного з цих дипломів. Існує багато інших сфер навчання або професійного досвіду, які можуть підготувати вас до кар’єри в аналітиці, зокрема маркетинг, ІТ та обслуговування клієнтів – і це лише деякі з них. Пошук роботи краще почати з оцінки ваших сильних та слабких сторін і ситуації на ринку. Можливо, ви раніше гралися зі шрифтами, тому вашою сильною стороною буде створення дашбордів. Наприклад, я був упевнений у своїх технічних навичках, але мій плутаний досвід роботи до цього міг здатися ейчару нерелевантним. Тож я зробив невеликий аналітичний проєкт на основі даних нью-йоркського таксі, створив сторінку на LinkedIn та скинув моєму майбутньому ліду.
Робота в кращіх IT командах https://wizardsdev.com/