Inhoud

• Wat doet een data-analist?
• Gegevensbronnen en rollen
• Wat is het verschil tussen een data-analist en datawetenschapper?
• Vaardigheden, kwalificaties en tools
• uitmunten
• SQL

Een data-analist manipuleert data voor de kost. In een tijdperk waarin bedrijven steeds afhankelijker worden van steeds groter wordende datasets, is dit een belangrijkere vaardigheid dan ooit tevoren. Er is ook veel gevraagd.

Een van de belangrijkste factoren in de toekomstige banenmarkt is het internet van dingen (IoT), dat verwijst naar alle apparaten in uw huis die zijn verbonden met internet. Al die slimme hubs, gloeilampen en koelkasten creëren gigantische hoeveelheden gegevens voor bedrijven om mee te werken (voor beter of slechter), en data-analyse zal een enorme rol spelen in deze industrie, aldus technologieanalysebedrijf Foote Partners.

Als u op zoek bent naar een toekomstbestendig werk met geweldige mogelijkheden waar u mogelijk vanuit huis van kunt genieten, is het mogelijk een data-analist te worden die bij u past. Laten we eens kijken naar de vaardigheden die u moet leren en hoe u aan de slag kunt.

Wat doet een data-analist?

Een data-analist is iemand die “nuttige inzichten” haalt uit grote datasets. Dat betekent dat getallen in gewoon Engels moeten worden vertaald. Ze kunnen rapporten en visualisaties maken om deze informatie weer te geven en nuttige correlaties of trends te tonen. Bedrijven kunnen deze vervolgens gebruiken om hun beslissingen te informeren.

Gegevensanalisten werken mogelijk binnen een enkele organisatie of nemen mogelijk veel klanten aan als onderdeel van een bureau.

Voor marketing kan een data-analist misschien vaststellen dat een groot percentage klanten dat X-product heeft gekocht, vrouwelijke psychologiestudenten zijn. Ze kunnen dan aanbevelen dat de klant zich meer op demografische doelen richt met toekomstige marketing. Als alternatief kunnen ze een trend opmerken die laat zien dat meer en meer mannen nu geïnteresseerd raken in het product. Dit is ook iets waar het bedrijf van kan profiteren. Ze kunnen verder ontdekken dat dit een demografische situatie is waar de concurrentie momenteel niet op inspeelt.

Een data-analist vertaalt getallen in gewoon Engels

Een ander praktisch voorbeeld komt van Forecastwatch.com, dat voorspellingen verzamelt uit duizenden verschillende rapporten en dat vergelijkt met werkelijke menselijke rapporten over hoe het weer was. Met behulp van al deze informatie kunnen voorspellers vervolgens hun modellen verfijnen en verbeteren.

Gegevensbronnen en rollen

Deze gegevenssets kunnen afkomstig zijn uit een aantal verschillende bronnen: verkoopstatistieken, klantenkaarten, gebruikersaccounts, klantfeedback, apps en software, analyse van websiteverkeer, marktonderzoek, laboratoriumstudies en meer.

Een groot deel van dit werk omvat het maken van rapporten, die inzichten en trends opleveren die nuttig kunnen zijn voor het management. Gegevensanalisten zullen ook nodig zijn om gegevens te laten “praten” wanneer ze deze uit meerdere verschillende bronnen halen. Ze kunnen nodig zijn om foutieve gegevens te verwijderen (opschonen). Ze kunnen zelfs soms worden gevraagd om gegevens te 'masseren' om het iets beter te laten aansluiten bij de doelstellingen van de organisatie!

Dit kan een opwindende en lonende taak zijn en u kunt helpen de richting van een bedrijf te sturen op basis van slimme gegevensgestuurde inzichten. Het kan echter ook een saaie taak zijn, slechts enkele stappen verwijderd van het invoeren van gegevens. Het verzorgen van een enkele spreadsheet is voor de meeste mensen niet uitdagend of lonend. Uw rol zal afhangen van de organisatie en uw plaats daarin.

Wat is het verschil tussen een data-analist en datawetenschapper?

Een nuttig onderscheid om te begrijpen is het verschil tussen een datawetenschapper en een dataanalist. De lijn kan een beetje wazig worden, maar over het algemeen werken gegevenswetenschappers meer met machine learning en voorspellende modellen. Ze gebruiken gegevens om voorspellingen te doen over de toekomst, en hebben over het algemeen een sterkere achtergrond in wiskunde, statistieken en computercodering.

Gegevenswetenschappers werken ook met AI en machine learning. Machine learning is in wezen een grotere, geautomatiseerde versie van wat een data-analist doet, met algoritmen die zoeken naar patronen in gigantische datasets, zodat ze uiteindelijk kunnen leren om bepaalde elementen in een afbeelding te identificeren, om natuurlijke menselijke taal te detecteren of om beslissingen over adverteren. Als datawetenschapper kun je code schrijven in Python en SQL om deze gegevens op te halen en te gebruiken.

Lees verder: Cloud AutoML Vision: Train uw eigen machine learning-model

Het gemiddelde salaris voor een data-analist is $ 64,975 per jaar volgens Indeed.com, terwijl het gemiddelde salaris voor een data-wetenschapper $ 120,730 is.

Als u geïnteresseerd bent om datawetenschapper te worden en te werken met geavanceerde algoritmen voor machine learning, kunt u het beste beginnen met de certificering voor machine learning en data science.

Vaardigheden, kwalificaties en tools

Hoewel niet essentieel, kan een graad in een van de volgende onderwerpen nuttig zijn voor een data-analist:

• Wiskunde
• Computertechnologie
• Statistieken
• Economie
• Bedrijf

Een aantal specifieke vaardigheden zal ook erg handig zijn en zijn zeker de moeite waard om te ontwikkelen. Gelukkig maakt het internet het nu gemakkelijker dan ooit om deze vaardigheden en certificeringen thuis te krijgen. Udemy biedt nuttige cursussen voor bijna elke vaardigheid die u als analist nodig zou kunnen hebben voor minder dan $ 20 in de meeste gevallen. Hier is wat goed zou zijn om te weten.

uitmunten

Het is niet glamoureus, maar veel gegevensanalisten besteden veel tijd aan Excel, het maken van tabellen en uitgebreide vergelijkingen. Wanneer u een interview aangaat of zich aanmeldt voor een optreden op korte termijn, moet u waarschijnlijk vooraf Excel-vaardigheden aantonen. Dus opfrissen!

Probeer de Udemy-cursus: Microsoft Excel - Excel van beginners tot gevorderden.

SQL

SQL staat voor Structure Query Language en is een declaratieve taal voor het maken en ophalen van gegevens uit een database. Als u gegevens van bepaalde gebruikers van een website probeert op te halen, is de kans groot dat u dit doet door met een database te praten die met SQL op een server is opgeslagen. SQL ziet er aanvankelijk ontmoedigend uit, maar is eenvoudig genoeg om je hoofd erbij te houden en kan enorm krachtig zijn als je dat doet.

Probeer de Udemy-cursus: de complete SQL Bootcamp.