By ズリー・レーン、フリーランスのライター兼コーディング愛好家.

データ分析は本当にクールで新進気鋭の業界です。 それは長い間増加してきました、それはなぜ多くの人々がデータ分析に入る方法を考えているのかを説明します。 インターネットとスマートフォンの普及により、非常に多くのデータが常に作成されています。 2020年初頭の世界のデータ量は 44ゼタバイト 2020年の初めに、または44 x 10 ^ 21バイト。 このすべてのデータには、消費者の購入パターンや病気の指標など、非常に有用な情報が大量に含まれています。

データアナリストはデータセットを手に入れ、それらを理解する任務を負っています。 数字は何を言っていますか、そして会社はそれについて何をすべきですか？ 簡単な例は、顧客が一緒に購入することが多い商品を含む商品をショッピングカートに入れた後に表示される商品のバナーです。 データアナリストは、コンバージョン率を上げるためにどの製品を相互に関連付ける必要があるかを決定する責任があります。

データ分析は プロセス 生データを分析して傾向を見つけ、質問に答えます。 画面の前でたくさんのソロ作業が必要ですが、数学やプログラミングが好きなら、それはあなたにとって素晴らしい機会です。 データを取得して収集するだけでなく、データをクリーンアップ、整理、視覚化、分析することができます。

の簡単なメモ 違い：データサイエンティストは、データの新しいモデルの設計と構築を担当します。 彼らはプロトタイプ、アルゴリズム、予測モデルを作成します。 データアナリストは、その名前が示すとおりに行動します。彼女はデータを調べ、傾向を予測し、視覚化して、結果を伝えます。 言い換えれば、データアナリストはデータを分析します。 データサイエンティストは、米国のデータアナリストよりも年間30万ドルから40万ドル多く稼いでいるため、これは重要な違いです。

この記事では、最初のデータ分析ジョブを実行するために知っておく必要のあるすべてのことを説明します。

データ分析とは何ですか？

データ分析に取り掛かる方法を考える前に、その分野を理解していることを確認する必要があります。 データ分析は、膨大な量のデータから意味を理解する技術です。 によると ども、2020年以降、地球上のすべての人に対して毎秒1.7MBのデータが作成されています。 データアナリストの仕事は、ビジネスアプリケーションに関連するデータを見つけ、それを理解し、その知識をビジネスを改善するために適用する方法を見つけることです。

データ分析には多くのサブフィールドがあります。 これらには、記述的、診断的、予測的、および規範的な分析が含まれます。 これらのさまざまなタイプの分析は、次のように考えることができます。

• 記述的分析は、何が起こったのかを把握しています。
• 診断分析は質問に答えます：なぜそれが起こったのですか？
• 予測分析は、既存のデータを使用して、将来何が起こるかを予測しようとします。
• 処方分析は、これらすべてについて何をすべきかを理解することを目的としています。

データアナリストは、日常業務でこれらすべてのサブフィールドを十分にカバーできます。 多くの場合、データアナリストは、データセットを最大限に活用し、ビジネスへの影響を最適化するために、これらすべての形式の分析を段階的に実行します。 データ分析を始めたい場合は、これらのさまざまな形式の分析とそれらを適用するためのノウハウを理解することが重要です。

データアナリストは、企業がデータ主導の意思決定を行うのを支援する任務を負っています。 データを収集するのは簡単なので、データアナリストは仮説をテストし、作成した規範的なモデルを修正して、パフォーマンスを向上させ、データの洞察から作成されたアクションアイテムを微調整できます。 データに基づいて仮説を立て、予測を実装し、結果を分析することが、データ分析に取り掛かる方法です。

データ分析にはどのような技術スキルが必要ですか？

データ分析が数学とプログラミングのクロスであることを考えると、それは非常に技術的な分野です。 あなたは多くの異なるツールを使用する必要があり、 技術的なスキル 一緒に仕事を成し遂げるために。 あるソフトウェアエンジニア、Margarita Hamacherは、 7つの技術スキル データアナリスト向け。 データ分析は単なるハードスキル以上のものです。 しかし、データ分析に取り掛かる方法を考えている人にとっては、それらの技術的なスキルから始めるのがよいでしょう。

これらのスキルには、数学、データの視覚化、機械学習、コーディングなどが含まれます。 数学の要件は、線形代数、統計、および確率にさらに細かく分類できます。これらはすべて、データアナリストにとって非常に重要な理論上の構成要素です。 トレーニングとテストのためにデータを分離する方法の重要性を強調し、実装しない場合でも快適に使用できる基本的な機械学習アルゴリズムを列挙することは価値があります。

データ分析を開始する方法を知りたい場合は、データを適切に理解して正確に分析するために各スキルが必要になるため、これらのスキルをすべて習得することが重要です。 さらに、これらのスキルの多くは、面接の質問にとって絶対に公正なゲームです。

私は間違いなく、これらのスキルを使用して履歴書でそれらにリンクするいくつかの個人的なプロジェクトを作成します。 以下のような質問に遭遇した場合：

質問へのリンク

プロジェクト内の実際のデータでこの同じ問題をステップスルーした場合、あなたの答えははるかに説得力があり、情報が得られます。 これらの相関機能がプロジェクトで使用されるデータセットの分析に与えた影響について話し合うことができます。

データ分析に参加する方法：データ分析に参加する価値があるのはなぜですか？

データ分析は本当に魅力的な分野です。 たとえば、古典派経済学の理論のほとんどは、人間の個人が合理的な決定を下すという仮定に基づいています。 この仮定は誤りであり、したがって、多くの古典派経済理論は完全に時代遅れになっています。 たとえば、古い経済理論の6つは、消費者は選択を好むというものです。これは一部のシナリオでは当てはまりますが、意思決定は肉体的に疲れる可能性があり、MarkLepperとSheenIyengarは選択のパラドックスを発見しました。 彼らは、顧客が24ではなくXNUMXつのオプションを提示された場合、ジャムを購入する可能性が高いことを発見しました。ただし、データに基づく経済理論ははるかに正確です。 データ分析には、時々いくつかの小さな仮定が必要ですが、収集されたデータに完全に基づいているため、データが包括的で代表的なものである場合、データ分析は世界と決定を理解するためのエレガントで正確な方法を提供しますまたはそれに作られた習慣。

データ分析はホッピング分野です。 米国労働統計局は、 28％の増加 2026年までのデータサイエンス分野で。お金を探しているなら、米国のデータアナリストの平均給与は $ 70K、そしてそれはデータアナリストの需要が増加するにつれて上昇する可能性があります。 データ分析に取り掛かる絶好の機会であり、それを行うために実行できる簡単な手順があります。

誰が優れたデータアナリストになりますか？

データ分析は非常に技術的な分野であるため、データ分析を開始する方法を知りたい場合は、多数の高度な数学的概念を十分に理解する必要があります。また、有能なプログラマーである必要があります。 あなたが数字とそれらがあなたに明らかにすることができるものに情熱を持っているなら、あなたがマスターできることを確認したらすぐにデータ分析があなたのための仕事です 技術的なスキル 仕事の要件に合うように上で概説しました。

多くの人が考慮していないデータアナリストの仕事における重要な要素は、あなたが必要とする文脈上のビジネス知識です。 樹木成長データを扱うデータアナリストであり、データセットに特定の値が欠落している場合は、樹木とその成長方法について十分に理解して、そのデータを破棄できるかどうか、またはそれを補完する最善の方法を判断する必要があります。なれ。 また、データセットの機能が何を意味するのかを理解できる必要があります。 意味が非常に似ているXNUMXつの機能がある場合は、XNUMXつを破棄することをお勧めします。 コンテキストの知識を使用して機能間の依存関係を評価し、目前の問題に最も関連する機能を評価することで、機能の依存関係を詳細に分析する手間を省くことができます。

あなたの情熱や既存の知識の分野とは何か、そしてそれらの分野にデータ分析をどのように適用できるかを考えてください。 データ分析に携わる多くの人々は、データ分析の正式な経歴や学位を持っていないため、研究した分野のデータを扱うデータアナリストになることを期待できます。

データ分析で面接の準備をする方法

データ分析に取り掛かる方法の大部分は、データアナリストのポジションのためにあなたのインタビューを押しつぶすことです。 Pythonに習熟し、中心極限定理を説明できることに加えて、推奨事項の自動生成のためにさまざまなバックエンドエンジンのパフォーマンスを比較する方法を段階的に説明することも期待できます。 以下のインタビューの質問の例を確認してください。

質問へのリンク

　 技術面接の準備をするための最良の方法 練習することです。 技術的な質問に答えることは、他のスキルと同じです。 コーディングと非コーディングの両方の質問を練習し続けます。 StrataScratchのようなWebサイトを使用できます。これは、データアナリスト向けのコーディングと非コーディングの両方の面接の質問を多数提供します。

コーディングの質問に答えるだけでなく、 人気率 Facebookのユーザーごとに、技術的、理論的、コーディング以外の質問（さまざまな説明など） 時系列の手法 予測では、行動面接の質問にデータアナリスト関連のコンテンツが必要です。 面接の大部分は技術面接であり、コーディングまたは非コーディングの質問がありますが、データ分析に関連する失敗または達成を特に誇りに思っているときの例を用意することが重要です。

そのため、データ分析に関係する個人的なプロジェクトを持つことが非常に重要です。 多分あなたは動物を救うことに情熱を持っています。 動物を採用するのに最も効果的な戦略を予測するモデルを作成できます。 推奨される戦略に従い、それが養子縁組率に違いをもたらすかどうかを確認するために動物保護施設を取得した場合のように、モデルを適用する機会があればさらに良いでしょう。 データ分析は、データが存在するすべての領域に適用できます。 あなたが情熱を注いでいるトピックに関連するデータセットがあるはずです。 データアナリストとしてのスキルを練習して、インタビュアーのためにそれらを強調できるようにします。

データ分析のキャリアオプション

データ分析に取り掛かる方法を心配する可能性のある多くのプログラマーと非プログラマーは、特にデータ分析における正式な教育は必要ないことを知っておく必要があります。 多くの大学がデータサイエンスまたはデータ分析のための完全な学位プログラムを持っているわけではありません。 より多くの大学がデータ分析プログラムを追加していますが、データアナリストの需要は依然として高く、雇用主は正式なデータ分析またはデータサイエンスのバックグラウンドを必要としません。 数学やコンピュータサイエンスのバックグラウンドがある場合は非常に役立ちますが、必須ではありません。

エントリーレベルのデータアナリストの仕事を得るには、Pythonに習熟し、SQL、SAS、R、Tableau、またはその他のデータベースインターフェイスツールと言語に非常に自信を持っていることが最善の策です。 CSや数学のバックグラウンドがない場合は、これらのスキルをサイドで開発し、自分の能力を示す個人的なプロジェクトに適用してください。

コンテキスト知識は非常に重要であるため、データ分析は他の業界から参入するのに最適な分野です。 データを分析している業界によっては、医療画像であれ、オンライン小売業界の中小企業の購入パターンであれ、分析しているデータのセクターに関する重要な知識が役立つ場合があります。

米国のデータアナリストの平均給与は70万ドルですが、後のキャリアでは最大106万XNUMX千ドルになる可能性があります。 私たちの投稿 データサイエンティストはどのくらいの成果を上げていますか データ分析の給与と、給与がさまざまな要因によってどのように影響を受けるかを知るのに役立ちます。

データアナリストの一般的な職務には、データの収集と整理、データポリシーへの準拠の確保、データの整合性を確保するための品質管理機能の実行、利益の最適化の推奨、価格とポートフォリオの割引計画の確立などがあります。 正確な責任は会社によって大きく異なる可能性があるため、正確な職務記述書を確認して、最も楽しんでいるタスクに一致する職務を見つけてください。

データ分析に取り掛かる方法に関する最終的な考え

データ分析は、視野が広がる素晴らしい分野です。 データアナリストの需要は急速に高まっています。つまり、比較的高いレベルの雇用保障を享受できます。 業界は若いので、キャリアが大きく成長する可能性はたくさんあります。 必要なスキルは多種多様であるため、学習を終えた人には絶対に向いていません。 業界は急速に拡大しているため、使用するツールや新しいアプリケーションに関して、今後数年間で多くの変化が起こることは間違いありません。

データ分析は、テクノロジーとプログラミングの世界への参入を検討しているが、学校に戻ったり、ソフトウェアエンジニアになりたくない場合に、最適なオプションです。 データアナリストは引き続きコードを作成できますが、オンコールや開発オペレーションの処理に関する頭痛の種を減らすことができます。 データ分析のアプリケーションは通常魅力的であり、データ主導の意思決定を行うようにガイドすることで、ビジネスの成功に大きな影響を与えることができます。

元の。 許可を得て転載。

バイオ： ズリー・レーン ブロガー、ゴーストライター、YouTuber、catmomです。 彼女は、データサイエンス、ポップカルチャー、猫に関するコンテンツを作成するのが大好きです。

出典：https：//www.kdnuggets.com/2021/12/how-to-get-into-data-analytics.html