Обучающийся путь стать аналитиком данных в 2024 году

Путь обучения для становления аналитиком данных в 2024 году

Введение

Год 2023 стал переломным моментом, оформляющим область анализа данных и генерации информации. Вступая в обещающий горизонт 2024 года, аналитика данных предлагает свежие возможности и развивающиеся вызовы. Прокладывая путь по этой динамичной территории, требуется знание и стратегический план, чертеж, который навигирует сложности исследования и интерпретации данных. Вступайте на обучающий путь, чтобы стать аналитиком данных в 2024 году. Этот всеобъемлющий руководство оснащает начинающих аналитиков необходимыми навыками и знаниями, чтобы преуспеть в этой постоянно развивающейся сфере. Присоединяйтесь к нам, когда мы раскрываем слои этого преобразующего путешествия, раскрывая ключевые этапы и действия, которые формируют ваше путешествие к становлению опытным аналитиком данных в грядущем году.

Почему вам стоит начать карьеру аналитика данных?

В последние годы наблюдается рост числа людей, ищущих информацию о том, как стать аналитиком данных. Роль стала популярной, что не удивительно, учитывая огромный объем данных, который мы генерируем сегодня.

Компании всех отраслей нуждаются в специалистах, которые могут собирать данные, оценивать их, извлекать ценные аналитические знания и использовать их для решения критических бизнес-задач. В результате есть несколько причин, почему вы могли бы выбрать работу аналитиком данных:

  1. Высокий спрос: Исторически на рынке всегда было недостаточно квалифицированных аналитиков данных, что привело к высокому спросу на специалистов, которые могут интерпретировать и извлекать аналитические выводы из сложных наборов данных. Согласно данным Бюро трудовой статистики, число рабочих мест в области аналитики данных будет расти на 23% с 2021 по 2031 год, что намного быстрее, чем средняя скорость для всех занятий.
  2. Конкурентоспособная зарплата: Аналитики данных часто получают конкурентоспособную зарплату благодаря своим специализированным навыкам и растущей ценности принятия решений на основе данных. Среднегодовой заработок аналитика данных составляет $88,240.
  3. Разнообразие возможностей в разных отраслях: Навыки анализа данных переносимы между различными отраслями, позволяя специалистам работать над различными проектами.
  4. Возможность вносить значимый вклад: Быть аналитиком данных позволяет обнаруживать закономерности, тренды и связи в данных, что позволяет организациям принимать решения, которые могут существенно повлиять на их успех.
  5. Постоянный рост и обучение: Область анализа данных динамична, требуя от специалистов постоянного обновления знаний в области инструментов, техник и технологий. Таким образом, предлагая возможности непрерывного обучения.

Навыки, необходимые для становления аналитиком данных в 2024 году

Никогда не было лучшего момента, чтобы начать карьеру в области анализа данных. В этом эссе, я расскажу вам о всем процессе становления аналитиком данных в 2024 году. Вам необходимо овладеть следующими навыками:

Технические навыки

  • Раскрытие данных с помощью истории: Этот навык связан с убедительной и понятной презентацией данных. Это включает понимание аудитории, структурирование информации и использование инструментов визуализации данных для составления последовательной истории.
  • Программирование: Владение языками программирования, такими как Python, R, SQL или другими, является ключевым для работы с данными, их анализа и автоматизации. Знание библиотек и фреймворков для работы с данными также будет полезно.
  • Разведочный анализ данных (EDA): Этот навык предполагает изучение и понимание наборов данных с использованием различных статистических и визуализационных техник. EDA помогает выявить закономерности, выбросы и взаимосвязи в данных.
  • Основные статистические понятия: Понимание основных статистических концепций, таких как среднее значение, медиана, стандартное отклонение, вероятность, проверка гипотез и регрессионный анализ, необходимо для точной интерпретации данных.

Мягкие навыки

  • Структурированное мышление: Способность логически и систематически подходить к решению проблем является критической. Структурированное мышление помогает разбить сложные задачи на более простые составляющие, что облегчает их анализ и решение.
  • Аналитические навыки: Это предполагает критическое мышление и способность анализировать информацию, выявлять тренды, делать выводы и принимать решения на основе данных. Крепкие аналитические навыки помогают решать сложные задачи и извлекать ценные аналитические выводы из данных.
  • Навыки коммуникации: Четкая коммуникация критична при представлении результатов, объяснении сложных анализов и сотрудничестве с коллегами. Это включает устную коммуникацию для обсуждений и письменную коммуникацию для отчетов и документации. Навыки презентации также являются важными для эффективного передачи информации.

Источник: Springboard

Вы чувствуете себя подавленным? Не волнуйтесь. Мы разработали 6-месячный план, чтобы помочь вам освоить эти навыки. Чтобы упростить вещи, мы разбили план на два квартала. Путь предполагает, что вы будете учиться не менее 4 часов в день, 5 дней в неделю. Если вы придерживаетесь этой стратегии, вы сможете:

  • Начните подавать заявки на должности стажера по анализу данных после первого квартала и полноценные должности аналитика данных после второго квартала.

1 квартал: разберитесь с основами

В первом квартале мы стремимся подготовить вас к стажировке по анализу данных или даже к работе на должности стажера аналитика данных! Так что здесь вам нужно сосредоточиться на изучении трех основных навыков анализа данных: Microsoft Excel и языка программирования SQL, искусства повествования с использованием данных и EDA с помощью ChatGPT. А теперь давайте посмотрим, что вам нужно изучить.

Месяц 1: Исследование данных с использованием Excel+SQL

В первом месяце сосредоточьтесь на инструментах, которые должен знать каждый аналитик данных: Microsoft Excel и SQL. Эти инструменты помогут вам с исследованием данных, первым шагом в анализе данных.

В Excel вы должны сосредоточиться на следующем:

  • Создание и форматирование рабочих листов
  • Основные функции, такие как Среднее, Мин/Макс, Количество и так далее
  • Расширенные функции, такие как Поиск значения, Суммаесли, Считатьесли, Произведение, Сцепление и так далее
  • Сводные таблицы / Условное форматирование
  • Различные типы диаграмм
  • Выполнение: чувствительностный анализ
  • Построение диаграммы Ганта / Финансового отчета

В SQL изучите вещи, такие как запросы баз данных и управление и манипулирование данными, хранящимися в реляционных базах данных. Для практики можно выполнить SQL-проекты, подобные этим. Это сделает вас владеющим SQL свободно.

Месяц 2: Рассказывание историй с помощью данных

Вы научитесь рассказывать истории с помощью ваших данных во втором месяце. Для этого сосредоточьтесь на изучении одного из инструментов визуализации данных: Tableau, PowerBI или Qlik Sense. После этого используйте эти инструменты для анализа и представления данных визуально привлекательным и интерактивным образом. Вы также должны научиться создавать интерактивные панели управления на такие темы, как:

  • Панель управления вакцинацией от COVID-19
  • Панель управления визуализацией Кубка мира по крикету и т. д.

Месяц 3: Исследовательский анализ данных (с помощью ChatGPT)

Кроме того, вы узнаете EDA или исследовательский анализ данных. Это процесс исследования данных для обнаружения скрытых закономерностей. Он включает такие техники, как одномерный / двумерный анализ.

С появлением ChatGPT такие задачи, как EDA, можно выполнять намного быстрее с помощью инструментов, таких как Code Interpreter. Для этого вам нужно просто предоставить свой набор данных ChatGPT и задать вопросы типа “Проверьте наличие пропущенных значений. Как мы атрибутируем эти пропущенные значения средним или медианой? Какая визуализация наиболее подходит для представления данных?” или “Проверка на выбросы в наборе данных?”.

Вы можете улучшить свои навыки в области исследовательского анализа данных, изучив подходы к созданию. Это поможет вам написать эффективные подсказки для получения необходимой информации от модели языка, как ChatGPT.   

Мягкие навыки, на которые нужно сосредоточиться в первом квартале

Как я уже сказал ранее, мягкие навыки так же важны, как и технические навыки для работы аналитиком данных. Так что весь первый квартал вам также нужно отточить ваши навыки коммуникации и аналитические навыки. Особенно важными в навыках коммуникации являются написание блогов или создание видеороликов на YouTube для обмена своими знаниями. Это улучшает ваш навык письменной и устной речи. Кроме того, для аналитических навыков вы должны решать различные задачи логического мышления и интерпретации данных. 

Дела после первого квартала

В конце этого первого квартала у вас будет прочное понимание выводов из данных и создания историй вокруг них. Вы знаете, что, на данном этапе, можете начать подавать заявки на стажировки и даже на должности начинающего аналитика данных.

На этот момент вам уже нужно создать резюме, сопроводительное письмо и аккаунт LinkedIn. И учитывая, что вы знаете ChatGPT и искусство формулирования запросов, вы можете сделать все это за несколько минут.

Мы создали серию видео о том, как это сделать. Вы также можете обратиться к ним.

Переходим ко второму кварталу.

Также читайте: Топ-10 проектов SQL для анализа данных

Второй квартал: освоение основных навыков анализа данных

Цель второго квартала – подготовить вас к полноценным ролям аналитика данных. Поэтому наша задача в укреплении наших знаний по предмету. Для хорошего аналитика данных необходимы глубокие знания математики, статистики и программирования. Эти навыки дают прочную техническую базу для проведения разведочного анализа данных и основной статистики.

4 месяц: изучение Python и основной статистики

Первое, что мы изучим в четвертом месяце, это язык программирования общего назначения, такой как Python/R. Python популярен среди аналитиков данных по нескольким причинам:

  • Он легкий в изучении
  • Он имеет широкий спектр применения
  • И несколько библиотек, таких как Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn, которые упрощают анализ данных.

Далее идет изучение основной статистики. В рамках статистики сосредоточьтесь на:

5 месяц: проекты от начала до конца

Это предпоследний месяц нашего пути. В этом месяце всё дело в практике. Вы уже овладели всеми необходимыми навыками. И что дальше? Дальше – проекты от начала до конца, где вы решаете реальные проблемы, как настоящий аналитик данных.

Проекты также предоставляют вам необходимую платформу для практики всего, что вы изучили, повторения навыков и становления лучшим аналитиком данных. В этом месяце вы можете заниматься следующими проектами. Кроме того, вы будете тренироваться на вопросах интервью по аналитике данных. Вот видео, которое мы сделали по этому поводу.

6 месяц: базовые алгоритмы машинного обучения

Наконец, у вас также должны быть базовые знания о нескольких простых алгоритмах машинного обучения. А именно, линейная регрессия, логистическая регрессия, решающее дерево, K-ближайших соседей и другие.

Поверьте или нет, эти алгоритмы машинного обучения на начальном уровне можно применять к практически любой проблеме с данными.

Мягкие навыки для освоения во втором квартале

Мягкий навык, на который мы сосредоточимся во втором квартале, – структурированное мышление. Хороший способ его развивать – практиковать Гипотезы и изучать различные кейс-стади. Благодаря структурированному мышлению вы сможете узнать, как работают и думают аналитики данных.

Еще одним навыком, который стоит освоить, является карта мыслей, которая поможет вам структурировать свои мысли.

Получение работы после второго квартала

Ребята, в течение этого квартала вы можете начать претендовать на полноценные роли данных в индустрии. Ранее мы рассказали вам, как создать профиль LinkedIn, резюме и сопроводительное письмо. Обновите их согласно вашему опыту работы.

Теперь следующий шаг – получение работы! Мы сделали видео о том, как устроиться на работу в области технологий обработки данных. Они могут помочь вам получить обратный вызов и успешно пройти собеседования при помощи генеративного искусственного интеллекта.

Заключение

Стать опытным аналитиком данных в 2024 году – это сложный, но наградный путь, обещающий возможности в условиях быстро меняющихся вызовов. По мере завершения этого всеобъемлющего руководства становится очевидно, что спрос на квалифицированных аналитиков данных продолжает расти, создавая перспективную среду для тех, кто обладает нужными навыками. Путешествуя по этому преобразующему пути, принимая сложности и вызовы, и оставаясь преданным обучению и развитию, вы прокладываете путь к насыщенной карьере в области аналитики данных в предстоящем году.