เนื้อหา

• นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไร
• แหล่งข้อมูลและบทบาท
• ความแตกต่างระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
• ทักษะคุณสมบัติและเครื่องมือ
• สันทัด
• SQL

นักวิเคราะห์ข้อมูลจัดการกับข้อมูลเพื่อการใช้ชีวิต ในยุคที่ บริษัท ต่างๆพึ่งพาชุดข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ นี่เป็นทักษะที่สำคัญยิ่งกว่าที่เคยมีมา นอกจากนี้ยังเป็นที่ต้องการอย่างมาก

หนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนที่สำคัญในตลาดงานในอนาคตคือ Internet Of Things (IoT) ซึ่งหมายถึงอุปกรณ์ทั้งหมดในบ้านของคุณที่เชื่อมต่อกับเว็บ ฮับสมาร์ทหลอดไฟและตู้เย็นทั้งหมดนั้นสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับ บริษัท ที่จะทำงานกับ (สำหรับดีขึ้นหรือแย่ลง) และการวิเคราะห์ข้อมูลจะมีบทบาทอย่างมากในอุตสาหกรรมนี้ในอนาคต

หากคุณกำลังมองหาแนวการทำงานในอนาคตพร้อมโอกาสที่ดีที่คุณสามารถเพลิดเพลินได้จากที่บ้านการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจเหมาะกับคุณ มาดูทักษะที่คุณต้องเรียนรู้และวิธีการเริ่มต้นใช้งาน

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไร

นักวิเคราะห์ข้อมูลคือคนที่ดึง“ ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์” จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แปลว่าตัวเลขเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา พวกเขาอาจสร้างรายงานและการสร้างภาพข้อมูลเพื่อแสดงข้อมูลนี้และเพื่อแสดงความสัมพันธ์หรือแนวโน้มที่เป็นประโยชน์ บริษัท สามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อแจ้งการตัดสินใจของพวกเขา

นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงานภายในองค์กรเดียวหรืออาจนำลูกค้าจำนวนมากมาเป็นส่วนหนึ่งของเอเจนซี่

สำหรับการตลาดนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจสามารถกำหนดลูกค้าจำนวนมากที่ซื้อผลิตภัณฑ์ X คือนักศึกษาจิตวิทยาหญิง พวกเขาอาจแนะนำให้ลูกค้าตั้งเป้าหมายว่ากลุ่มประชากรมีมากขึ้นด้วยการตลาดในอนาคต หรือพวกเขาอาจสังเกตเห็นแนวโน้มที่แสดงให้เห็นผู้ชายมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งกำลังสนใจผลิตภัณฑ์ นี่คือสิ่งที่ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์ได้ พวกเขาอาจพบว่านี่เป็นข้อมูลประชากรที่การแข่งขันไม่ได้จัดไว้ให้

นักวิเคราะห์ข้อมูลแปลตัวเลขเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา

อีกตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงมาจาก Forecastwatch.com ซึ่งรวบรวมการคาดการณ์จากรายงานที่แตกต่างกันหลายพันรายการและเปรียบเทียบกับรายงานจริงของมนุษย์ว่าสภาพอากาศเป็นอย่างไร การใช้ข้อมูลทั้งหมดนี้นักพยากรณ์สามารถปรับแต่งและปรับปรุงโมเดลของพวกเขาได้

แหล่งข้อมูลและบทบาท

ชุดข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากแหล่งต่าง ๆ มากมาย: สถิติการขายการ์ดความภักดีบัญชีผู้ใช้คำติชมจากลูกค้าแอพและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ปริมาณการใช้งานเว็บไซต์การวิจัยการตลาด

ส่วนใหญ่ของงานนี้จะเกี่ยวข้องกับการสร้างรายงานซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับการจัดการ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องได้รับข้อมูลเพื่อ“ พูดคุย” เมื่อหยิบมันมาจากหลาย ๆ แหล่ง พวกเขาอาจต้องลบข้อมูลที่ผิดพลาด (ทำความสะอาด) บางครั้งพวกเขาอาจถูกขอให้ "นวด" ข้อมูลเพื่อให้คล้อยตามเป้าหมายขององค์กรมากขึ้น!

นี่อาจเป็นงานที่น่าตื่นเต้นและให้รางวัลและคุณสามารถช่วยนำทางทิศทางของ บริษัท โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาด อย่างไรก็ตามมันอาจเป็นสายงานที่น่าเบื่อมากเพียงไม่กี่ขั้นตอนออกจากการป้อนข้อมูล การดูแลสเปรดชีตเดียวไม่ได้ท้าทายหรือให้รางวัลแก่คนส่วนใหญ่ บทบาทของคุณจะขึ้นอยู่กับองค์กรและสถานที่ของคุณภายในองค์กร

ความแตกต่างระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

ความแตกต่างที่มีประโยชน์อย่างหนึ่งที่จะเข้าใจคือความแตกต่างระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล บรรทัดอาจเบลอเล็กน้อย แต่โดยทั่วไปแล้วนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะทำงานได้มากขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ พวกเขาใช้ข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคตและโดยทั่วไปมีภูมิหลังที่แข็งแกร่งกว่าในด้านคณิตศาสตร์สถิติและการเข้ารหัสด้วยคอมพิวเตอร์

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังทำงานร่วมกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องนั้นเป็นรุ่นที่ใหญ่กว่าและเป็นแบบอัตโนมัติในสิ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทำด้วยอัลกอริธึมที่มองหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดมหึมาซึ่งในที่สุดพวกเขาสามารถเรียนรู้ที่จะระบุองค์ประกอบบางอย่างภายในภาพ การตัดสินใจเกี่ยวกับการโฆษณา ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณอาจเขียนโค้ดใน Python และ SQL เพื่อช่วยดึงข้อมูลนี้และนำไปใช้

อ่านเพิ่มเติม: Cloud AutoML Vision: ฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเอง

เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ที่ 64,975 ดอลลาร์ต่อปีอ้างอิงจาก Indeed.com ในขณะที่เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอยู่ที่ $ 120,730

หากคุณสนใจที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและทำงานกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ทันสมัยจุดเริ่มต้นที่ดีคือการเรียนรู้ด้วยชุดการเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลวิทยาศาสตร์

ทักษะคุณสมบัติและเครื่องมือ

แม้ว่าจะไม่จำเป็น แต่ปริญญาในสาขาใดวิชาหนึ่งต่อไปนี้จะมีประโยชน์สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล:

• คณิตศาสตร์
• วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
• สถิติ
• เศรษฐศาสตร์
• ธุรกิจ

ทักษะเฉพาะจำนวนมากจะมีประโยชน์มากและคุ้มค่าต่อการพัฒนา โชคดีที่ตอนนี้เว็บทำให้มันง่ายกว่าที่เคยได้รับทักษะและการรับรองจากที่บ้าน Udemy มีหลักสูตรที่มีประโยชน์สำหรับทักษะเกือบทุกอย่างที่คุณอาจต้องการในฐานะนักวิเคราะห์ที่มีราคาต่ำกว่า $ 20 ในกรณีส่วนใหญ่ นี่คือสิ่งที่ควรรู้

สันทัด

มันไม่ได้น่าสนใจนัก แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลหลายคนใช้เวลากับ Excel สร้างตารางและสมการที่ซับซ้อน เมื่อเข้าสู่การสัมภาษณ์หรือสมัครขอกิ๊กระยะสั้นคุณจะต้องแสดงทักษะการใช้ Excel ขั้นสูง ดังนั้นแปรงขึ้น!

ลองใช้หลักสูตร Udemy: Microsoft Excel - Excel ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงขั้นสูง

SQL

SQL ย่อมาจาก Structure Query Language และเป็นภาษาที่ประกาศสำหรับการสร้างและดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล หากคุณพยายามที่จะดึงข้อมูลจากผู้ใช้บางคนของเว็บไซต์มีโอกาสที่คุณจะทำได้โดยพูดคุยกับฐานข้อมูลที่เก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ SQL SQL ดูน่ากลัวในตอนแรก แต่ก็ง่ายพอที่จะนำคุณไปรอบ ๆ และสามารถมีพลังมหาศาลเมื่อคุณทำ

ลองใช้หลักสูตร Udemy: Bootcamp SQL ที่สมบูรณ์