Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.
Explore o caminho simples para se tornar um grande contador de histórias de dados visuais
Nem todo mundo está interessado em codificação, matemática e estatística. Porém, a paixão de trabalhar com dados, Explorar os insights ocultos nos dados e apresentar esses insights de uma forma simplista pode ser algo que você queira fazer. Este artigo irá guiá-lo através das habilidades, ferramentas e recursos necessários para se tornar um analista de dados.
Habilidades técnicas
A função de um analista de dados não requer conhecimentos de informática ou matemática. Você pode adquirir as habilidades técnicas necessárias para esta posição, mesmo se você não tiver uma formação técnica. A seguir, uma lista das principais habilidades técnicas necessárias para desempenhar o papel de analista de dados está incluída:
- Programação: O nível de experiência de codificação necessário para um analista de dados não é tão alto quanto o de um cientista de dados. Deve ter a capacidade de explorar e analisar grandes conjuntos de dados. Isso é feito por meio de ferramentas de visualização de dados, como Power BI e Tableau.. Porém, nem todas as empresas podem comprar essas ferramentas. Portanto, a opção onipresente é usar Piton e suas extensas bibliotecas de visualização de dados. Python é a melhor escolha para quem é novo na programação. É muito fácil de aprender e é a linguagem de programação mais usada em ciência de dados. Você pode gerenciar com habilidades básicas de Python e dominar as principais bibliotecas necessárias para esta função, que inclui Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy y Scikit Learn..
Conhecimento básico de SQL também é útil pois lhe dará controle sobre o acesso aos dados de várias fontes. Compreender a integração e a recuperação de dados o ajudará a gerenciar bem seus dados.
- Instrumentos: As ferramentas de visualização de dados são o que capacita a maioria das funções de analista de dados. Dominar essas ferramentas não requer nenhum conhecimento técnico. A maioria dessas ferramentas funciona clicando e arrastando. O importante é entender as várias funcionalidades necessárias para analisar e visualizar os dados usando essas ferramentas.. De acordo com o Magic Quadrant 2020 de Gartner, As melhores ferramentas de business intelligence e análise do mercado são Power BI e FotoVocê pode aprender ambos ou se concentrar em um e dominá-los. Ambas as ferramentas têm versões de nuvem gratuitas disponíveis que possuem a maioria das funções necessárias para a análise de dados.. O conhecimento básico do uso dessas ferramentas é alcançado em poucas semanas com a ajuda de tutoriais grátis Disponível. Será preciso um pouco de esforço para ganhar experiência no nível avançado de uso dessas ferramentas, que incluem vários cálculos, fórmulas, desenvolvimento de visualização personalizada e corte / corte de dados. É essencial dominar totalmente pelo menos uma dessas ferramentas.
Destacando-se é outra ferramenta de análise de dados amplamente usada, mas subestimada por sua capacidade. Seus recursos são iguais aos do Power BI, já que a Microsoft incorporou a maioria das ferramentas do Power BI, como editor do Power Query, um Excel. Existem muitas funções no Excel, como tabelas dinâmicas, fórmulas para manipulação de dados e gráficos para visualização que são usados de forma eficaz para desenvolver alguns painéis incríveis.
- Conhecimento de domínio / o negócio: O conhecimento do domínio envolve a compreensão dos ambientes de negócios dos clientes, concorrência e futuro previsível geral da empresa. Cada analista de dados deve gastar tempo suficiente adquirindo o conhecimento do negócio / domínio relacionado à declaração do problema. Isso fornecerá a você a capacidade de compreender o problema de diferentes perspectivas e encontrar a melhor solução possível..
Habilidades interpessoais
O analista de dados requer mais proficiência em habilidades sociais em comparação com um cientista de dados. La responsabilidad recaerá en un analista de datos para presentar de manera efectiva el resultado del análisis de datos a un painelUm painel é um grupo de especialistas que se reúne para discutir e analisar um tópico específico. Esses fóruns são comuns em conferências, Seminários e debates públicos, onde os participantes compartilham seus conhecimentos e perspectivas. Os painéis podem abordar uma variedade de áreas, Da ciência à política, e seu objetivo é incentivar a troca de ideias e a reflexão crítica entre os participantes.... que podría incluir partes interesadas importantes, como o gerente, o cliente e a PME (especializado). Deve ter as habilidades básicas essenciais para transformar as informações técnicas em um item de ação não técnico de fácil compreensão. Você deve apresentar com segurança suas descobertas e apresentar soluções por meio de uma apresentação impressionante. Aqui estão algumas das principais áreas de foco necessárias para esta função:
- Narração: Seu painel consistindo de todos os gráficos e dados não é suficiente se for simplesmente colorido e agradável de se olhar.. Cada item do quadro deve transmitir uma mensagem e, juntos, devem tecer um problema combinado com uma história baseada em soluções para as partes interessadas.. No período de tempo determinado, deve ter a capacidade de transmitir uma história de suas descobertas sem confundir o usuário. Sua história deve ser concisa, simples e realce com precisão a área do problema.
- Apresentação: "Uma imagem vale mais que mil palavras", é um ditado popular que enfatiza a importância das imagens. Um analista visual sabe exatamente o tipo de gráfico a ser usado para várias análises / comparação de dados. O quadro utilizado para a apresentação não deve ser um caos de figuras e elementos visuais de difícil compreensão para o usuário final. Sua apresentação deve direcionar a atenção das partes interessadas para as principais áreas de foco nos dados..
- Comunicação: Ter boas habilidades de comunicação é muito importante, como comunicar o quão perspicazes os resultados são e como eles podem ajudar os clientes a melhorar os lucros é crucial. Você precisa olhar para o problema de diferentes perspectivas. O pensamento estruturado é a chave para isso. Fazer perguntas continuamente é um dos aspectos mais importantes para ter sucesso nessa função.. Um analista de dados deve ser curioso e estar sempre aprendendo.
Certificações
Existem muitas certificações disponíveis para validar suas habilidades nesta função. Porém, Eu recomendaria optar por aqueles oferecidos por líderes do setor como o Tableau (Força de vendas) e Microsoft. Também incluo duas certificações importantes relacionadas à análise de dados do IIBA e TDWI. A seguir estão as principais certificações que você pode conferir:
Perspectivas de emprego
Departamento de Estatísticas do Trabalho dos EUA. UU. Ele informou que a demanda por habilidades em ciência de dados vai gerar um aumento no emprego dos 27,9% até 2026. A demanda por profissionais qualificados de análise de dados atualmente excede a oferta.
Como já foi mencionado, apenas ter conhecimento técnico não é suficiente para esta função. O pensamento analítico e a capacidade de representar números em padrões são muito importantes para essa função.. O que mais, a função de analista de negócios está sendo mesclada com a de analista de dados, e analistas de negócios são um dos profissionais mais requisitados. Então, aproveitando esta oportunidade, é o momento certo para as pessoas que desejam fazer a transição da profissão de marketing para esse campo / vendas / o negócio.
Quer você seja recém-saído da faculdade ou um veterano da indústria, as perspectivas de iniciar sua carreira como analista de dados ou de transição para esta posição são altamente possíveis com o equilíbrio certo de habilidades técnicas e sociais.. Use plataformas online como Tableau Gallery para mostrar suas habilidades. Tableau tem uma ótima comunidade online que é muito ativa.
conclusão
Esses foram alguns dos pontos-chave que eu queria discutir para me tornar um analista de dados de sucesso. Concentre-se em suas deficiências e domine essas habilidades, já que este é um campo muito competitivo. Crie painéis interessantes com o Tableau / Power BI / Excel e compartilhe-os no LinkedIn para serem notados e alcançar potenciais empregadores.
PD: Eu forneci todos os recursos necessários como hiperlinks em todo o meu artigo.
