Como construir uma carreira bem sucedida de analista de dados

Como construir uma carreira bem sucedida de analista de dados
Author

Ram Elango

Last updated February 26, 2018


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Chamado de "trabalho mais sexy do século 21" pela Harvard Business Review, o campo da ciência de dados tornou-se rapidamente um dos domínios mais procurados por profissionais de diversas origens. Analistas de dados especializados estão perto do topo da cadeia alimentar, com salários e benefícios saudáveis.

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Mas o que os analistas de dados fazem?

Um analista de dados coleta, processa e realiza análise estatística de dados, ou seja, torna os dados úteis de uma maneira ou de outra. Eles ajudam outras pessoas a tomar as decisões certas e priorizar os dados brutos que foram coletados para facilitar o trabalho usando certas fórmulas e aplicando os algoritmos certos.

Se você é apaixonado por números, funções algébricas e gosta de compartilhar seu trabalho com outras pessoas, então você se destacará como analista de dados. Aqui está uma visão geral do papel para ajudar você a criar um roteiro para o sucesso.

Habilidades necessárias para se tornar um analista de dados bem-sucedido:

  • Microsoft Excel: Os dados são inúteis se não estiverem estruturados corretamente. O Excel oferece um conjunto de funcionalidades para tornar o gerenciamento de dados conveniente e livre de problemas.
  • Habilidades básicas de SQL
  • Habilidades básicas de desenvolvimento web.
  • Capacidade de encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.
  • Habilidades de mapeamento de dados.
  • Capacidade de obter informações acionáveis ​​a partir de dados processados.

Num extremo do espectro, a análise de dados sobrepõe-se a estatísticas e matemática superior, enquanto, por outro, se funde perfeitamente com programação e desenvolvimento de software.

Habilidades de programação para uma carreira de analista de dados

R e Python são duas das linguagens de programação mais populares para aprender para analistas de dados. Enquanto o R suporta computação estatística e gráficos, a facilidade de uso do Python faz dele uma boa linguagem para uso em grandes projetos.

Programando Com R

Quando se fala de R, há certas áreas nas quais você deve focar para ter uma boa noção da linguagem e do seu trabalho.

Dplyr atua como uma ponte p / b tanto R como SQL. Ele não traduz apenas os códigos na linguagem SQL, mas trabalha de mãos dadas com os dois tipos de dados.

O Ggplot2 é um sistema que ajuda você a construir gráficos repetidamente, que podem ser editados posteriormente, se necessário, com base nos gráficos. Além disso, dois subsistemas Ggplot2 são úteis: ggally (ajuda a preparar gráficos de rede) e ggpairs (matriz).

reshape2: baseia-se em dois formatos, meta e cast. Enquanto meta converte dados de dados de grande formato para dados de formato longo, o elenco faz o oposto.

Programando com Python

O Python é uma das linguagens de programação mais simples e é preferido pelos iniciantes. Esses pacotes lhe darão uma vantagem inicial no mundo dos analistas de dados: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, ipython, notebooks ipython, anaconda e seaborn.

Estatisticas

A programação não tem utilidade se os dados não forem interpretados corretamente. Se estamos falando de dados, as estatísticas sempre entrarão na foto. Muitas habilidades estatísticas são necessárias para construir uma carreira bem sucedida de analista de dados, como formar conjuntos de dados, conhecimento básico de média, mediana, modo, SD e outras variáveis, histogramas, percentis, probabilidade, anova, encadeamento e distribuição de dados em determinados grupos. correlação, causalidade e Mais.

Matemática

Análise de dados é um jogo de números - se você é bom com números, este é o caminho a percorrer.

Conhecimentos avançados de matrizes e álgebra linear, álgebra relacional, teorema CAP, enquadramento de dados e séries são importantes para um analista de dados.

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é uma das habilidades mais poderosas de se obter se você quiser se tornar um analista de dados. É basicamente uma combinação de cálculo multivariado, álgebra linear, junto com estatísticas. Você realmente não precisa investir em nenhum dos algoritmos de aprendizado de máquina, pois você só precisa atualizar suas habilidades.

Existem três tipos de aprendizado de máquina:

  • Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo de computador aprende em duas etapas: fase de aprendizagem e fase de teste. No primeiro estágio, o computador aprende e se adapta ao aprendizado, enquanto no segundo ele ganha vida. Exemplos: em um smartphone moderno, a identificação de voz primeiro aprende a voz e a entonação autênticas do usuário antes de aplicá-lo a casos de uso futuros. As ferramentas que você usaria são regressão logística, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, classificação Naive Bayes, classificação Naive Bayes, classificação Naive Bayes.
  • Aprendizado não supervisionado é quando há vários relacionamentos entre vários itens e um mecanismo de sugestão fornece sugestões em tempo real. Um bom exemplo é a lista de amigos do Facebook. As ferramentas que você usaria são Análise de Componente Principal, Decomposição de Valor Singular, algoritmos de clustering e Análise de Componente Independente.
  • O aprendizado por reforço é um espaço entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado, onde há uma chance de melhoria ou de se ir além. As ferramentas que você usaria serão TD-Learning, Q-Learning e algoritmos genéticos.

Dados brigar

De certa forma, a disputa de dados é onde todos os dados da pesquisa se juntam para formar um todo único e coeso. Na disputa de dados, os dados brutos são transformados em conjuntos lógicos adequadamente estruturados que são viáveis. Para isso, talvez seja necessário trabalhar com bancos de dados SQL e não baseados em SQL, que funcionam como um hub central. Alguns exemplos são o PostgreSQL, o Hadoop, o MySQL, o MongoDB, o Netezza, o Spark, o Oracle, etc.

Comunicação e Visualização de Dados

O trabalho de um analista de dados não se limita à interpretação de dados e relatórios. Espera-se também que os analistas de dados comuniquem informações derivadas de todas as partes interessadas envolvidas. O conhecimento de ferramentas de codificação visual, como o asggplot, o matplotlib, o d3.js e o seaborne, é essencial para isso.

Intuição de dados

Vamos supor que você trabalhe em uma organização como analista de dados. Você analisou um conjunto de dados e enviou seu relatório à equipe para que eles possam começar o trabalho. Antes de iniciar o trabalho no projeto, a equipe pode ter poucas perguntas para entender adequadamente o projeto e como os dados podem ser usados. Mas você pode não ter tempo suficiente para responder a todas essas perguntas.

É aí que entra a habilidade de intuição de dados. Com a experiência, você aprende quais perguntas provavelmente serão levantadas e como organizar um conjunto de respostas que aborde todos os pontos cegos. Isso também ajudará você a categorizar as perguntas como boas ou necessárias.

Tarefas executadas por analistas de dados:

  • Recolha e extração de dados numéricos.
  • Encontrar tendências, padrões e algoritmos nos dados.
  • Interpretando os números.
  • Analisando pesquisa de mercado.
  • Aplicando essas decisões de volta ao negócio.

Para ser um analista de dados de sucesso, você precisa ter paixão por números, a capacidade de extrair insights úteis dos dados processados ​​e a habilidade de apresentar com precisão essas percepções na forma visual. Essas habilidades não podem ser aprendidas da noite para o dia. Com paciência, trabalho duro e orientação correta, tudo é possível. E sim, tudo começa com um plano.

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Ram Elango is a Senior SEO analyst and Referral traffic strategist at Simplilearn. He is the co-founder of Shoppykart.in, an e-commerce property which sells flower bouquets online. He graduated from IIPM with a dual degree in Business Administration and Marketing communication.


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