Bagaimana menjadi analis data dan mempersiapkan masa depan berdasarkan algoritma
Seorang analis data memanipulasi data untuk mencari nafkah. Di era di mana perusahaan semakin bergantung pada set data yang terus meningkat, ini adalah keterampilan yang lebih penting dari sebelumnya. Itu juga sangat populer.
Faktor penting dalam pasar kerja di masa depan adalah Internet of Things (IoT), yang mengacu pada semua perangkat di rumah Anda yang terhubung ke web. Semua pusat pintar, bola lampu, dan pendingin ini menghasilkan data dalam jumlah besar bagi perusahaan untuk bekerja sama (baik atau buruk), dan analitik data akan memainkan peran penting dalam industri ke depan, menurut perusahaan analisis teknologi Foote Partners.
Jika Anda mencari lini kerja bukti masa depan dengan peluang besar yang berpotensi dapat Anda nikmati dari rumah, menjadi analis data mungkin cocok untuk Anda. Mari kita lihat keterampilan yang perlu Anda pelajari dan bagaimana Anda bisa memulai.
Apa yang dilakukan seorang analis data?
Seorang analis data adalah seseorang yang mengekstraksi "ide berguna" dari kumpulan data besar. Itu berarti menerjemahkan angka ke dalam bahasa Inggris. Mereka dapat membuat laporan dan visualisasi untuk menunjukkan informasi ini dan menunjukkan korelasi atau tren yang bermanfaat. Perusahaan dapat menggunakan ini untuk menginformasikan keputusannya.
Analis data dapat bekerja di suatu organisasi atau mereka dapat mempekerjakan banyak klien sebagai bagian dari agensi.
Untuk pemasaran, seorang analis data dapat menentukan persentase besar pelanggan yang membeli produk X adalah mahasiswa psikologi. Mereka kemudian dapat merekomendasikan lebih banyak target pelanggan demografis dengan pemasaran masa depan. Atau, mereka bisa melihat tren yang menunjukkan semakin banyak pria tertarik pada produk. Ini juga sesuatu yang bisa digunakan perusahaan. Mereka mungkin menemukan bahwa ini adalah grup demografis yang saat ini tidak dapat dipenuhi oleh kompetisi.
Seorang analis data menerjemahkan angka-angka ke dalam bahasa Inggris.
Contoh praktis lain datang dari Forecastwatch.com, yang mengumpulkan perkiraan dari ribuan laporan yang berbeda dan membandingkannya dengan laporan manusia yang sebenarnya tentang seperti apa cuaca itu. Dengan menggunakan semua informasi ini, peramal dapat memperbaiki dan meningkatkan modelnya.
Sumber dan peran data
Dataset ini dapat berasal dari beberapa sumber berbeda: statistik penjualan, kartu loyalitas, akun pengguna, ulasan pelanggan, aplikasi dan perangkat lunak, analisis lalu lintas situs web, riset pasar, studi laboratorium, dan banyak lagi.
Sebagian besar pekerjaan ini akan melibatkan pelaporan, yang akan memberikan informasi dan tren yang dapat bermanfaat bagi manajemen. Analis data juga akan diminta untuk mengumpulkan data untuk "berbicara" ketika diambil dari berbagai sumber. Mereka mungkin diminta untuk menghapus data yang salah (pembersihan). Kadang-kadang mereka bahkan diminta untuk "memijat" data sehingga sedikit lebih sesuai dengan tujuan organisasi!
Ini bisa menjadi pekerjaan yang menyenangkan dan bermanfaat, dan dapat membantu mengarahkan arah bisnis berdasarkan informasi yang digerakkan oleh data yang cerdas. Namun, itu juga bisa menjadi pekerjaan yang sangat membosankan, hanya beberapa langkah entri data yang dihapus. Mempertahankan spreadsheet tidak menantang atau bermanfaat bagi kebanyakan orang. Perannya akan tergantung pada organisasi dan tempatnya di dalamnya.
Apa perbedaan antara analis data dan ilmuwan data?
Satu perbedaan yang bermanfaat untuk dipahami adalah perbedaan antara ilmuwan data dan analis data. Garis mungkin sedikit kabur, tetapi umumnya para ilmuwan data bekerja lebih banyak dengan pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif. Mereka menggunakan data untuk membuat prediksi tentang masa depan, dan umumnya memiliki latar belakang yang lebih kuat dalam matematika, statistik, dan pengkodean komputer.
Ilmuwan data juga bekerja dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin pada dasarnya adalah versi yang lebih besar, lebih otomatis dari apa yang dilakukan analis data, dengan algoritma yang mencari pola dalam kumpulan data raksasa, sehingga mereka pada akhirnya dapat belajar mengidentifikasi elemen-elemen tertentu dalam gambar, mendeteksi bahasa manusia alami, atau buat keputusan iklan. Sebagai ilmuwan data, Anda dapat menulis kode dengan Python dan SQL untuk membantu mengambil data ini dan menggunakannya.
Baca lebih lanjut: Cloud AutoML Vision: Berlatih model pembelajaran mesin Anda sendiri
Gaji rata-rata untuk seorang analis data adalah $ 64.975 per tahun menurut Memang.com, sedangkan gaji rata-rata untuk seorang ilmuwan data adalah $ 120.730.
Jika Anda tertarik untuk menjadi ilmuwan data dan bekerja dengan algoritma pembelajaran mesin terbaru, tempat yang baik untuk memulai adalah dengan Paket Sertifikasi Ilmu Mesin dan Data Learning.
Keterampilan, kualifikasi, dan alat.
Meskipun tidak penting, gelar dalam mata pelajaran berikut mungkin berguna untuk analis data:
- Matematika
- Komputasi
- Statistik
- Ekonomi
- Bisnis
Sejumlah keterampilan khusus juga akan berguna dan tentunya layak untuk dikembangkan. Untungnya, web sekarang membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk memperoleh keterampilan dan sertifikasi ini dari rumah. Udemy menawarkan kursus yang bermanfaat untuk hampir semua keterampilan yang Anda butuhkan sebagai analis dengan harga kurang dari $ 20 dalam banyak kasus. Ini bagus untuk diketahui.
Unggul
Itu tidak glamor, tetapi banyak analis data menghabiskan banyak waktu di Excel, membuat tabel dan persamaan yang rumit. Saat melakukan wawancara atau meminta pertunjukan jangka pendek, Anda mungkin diminta untuk menunjukkan keterampilan Excel yang lebih baik. Jadi, bersiaplah!
Cobalah kursus Udemy: Microsoft Excel – Pemula Excel hingga Mahir.
SQL
SQL adalah singkatan dari Structure Query Language dan merupakan bahasa deklaratif untuk membuat dan mengambil data dari basis data. Jika Anda mencoba untuk mengambil data dari pengguna dari situs web tertentu, Anda cenderung melakukannya dengan berbicara dengan database yang disimpan di server menggunakan SQL. SQL tampaknya menakutkan pada awalnya, tetapi cukup mudah untuk membuat Anda berpikir dan bisa sangat kuat begitu Anda melakukannya.
Coba kursus Udemy: Isi bidang boot SQL.
Baca lebih lanjut: SQL Primer untuk pengembang aplikasi Android
Google Analytics
Google Analytics menganalisis kinerja situs web dan aplikasi. Ia mengumpulkan data tentang jumlah pengunjung, dari mana pengunjung itu berasal, situs web apa yang mereka kunjungi, dan banyak lagi. Anda bahkan dapat melacak pengunjung mana yang membeli produk dan halaman yang mereka lihat untuk pertama kalinya.
Coba kursus Udemy dan dapatkan sertifikasi: Sertifikasi Google Analytics: Bersertifikat dan dapatkan lebih banyak.
Python
Pada akhir yang paling maju, seorang analis data atau ilmuwan data mungkin perlu mempelajari beberapa keterampilan pengkodean dasar atau bahkan lanjutan. Ini dapat digunakan untuk mengekstraksi data lebih efisien dari sumber yang berbeda, memanipulasinya dengan bermanfaat, atau menyajikannya dalam visualisasi yang indah untuk pelanggan. Python adalah bahasa yang sangat fleksibel dan serbaguna, menjadikannya pilihan populer dalam analisis data.
Uji: Pelajari kelas master pemrograman Udemy Python.
Apache Hadoop
Hadoop adalah toolkit open source yang memungkinkan Anda untuk memanipulasi set data besar yang tersebar di beberapa komputer. Ini berguna untuk bekerja dengan set data yang sangat besar yang membutuhkan beberapa server hanya untuk menyediakan kapasitas penyimpanan. Berguna untuk analisis data lebih lanjut dan peran ilmu data.
Dengan begitu banyak yang harus dilakukan, kami merekomendasikan The Ultimate Hands-On Hadoop: menjinakkan data besar Anda dari Udemy.
Apache Spark
Spark adalah kerangka kerja berkerumun dengan API yang kuat untuk menulis program cepat dalam Java, Python, atau berbagai bahasa lainnya. Alat yang lebih canggih ini kemungkinan akan digunakan bersama dengan Hadoop.
Dari master yang sama dengan Hands-On Hadoop, Menjinakkan Big Data dengan Apache Spark dan Python – Hands On! Adalah pengantar yang bagus.
Tentu saja, ada keterampilan khusus berbeda yang mungkin diperlukan untuk peran tertentu, tetapi Anda harus dapat mengidentifikasi ini ketika Anda mulai mencari pekerjaan. Pastikan untuk membaca spesifikasi pekerjaan dengan cermat!
Anda juga dapat mencoba salah satu dari beberapa sertifikasi analisis data yang komprehensif, seperti: Sertifikasi Prestasi Profesional Universitas Columbia dalam Ilmu Data, atau INFORMS Certified Analytical Professional. Cloudera juga menawarkan opsi yang lebih terjangkau: Cloudera Certified Associate Data Analyst (CCA).
Apakah menjadi analis data tepat untuk Anda?
Jika Anda menyukai gagasan bekerja dengan data, ya! Ini adalah pilihan yang baik bagi mereka yang menginginkan pekerjaan yang cenderung hanya meningkatkan permintaan di tahun-tahun mendatang.
IoT dan pembelajaran mesin akan memainkan peran penting dalam membentuk pasar kerja masa depan, jadi ini adalah langkah yang sangat cerdas dan berwawasan ke depan. Seorang analis data sering dapat bekerja online jika ia ingin tinggal di rumah, dan ada banyak peluang untuk pengembangan profesional sebagai ilmuwan data.
Jadi apa yang kamu pikirkan? Apakah Anda berencana untuk menjadi analis data? Beri tahu kami di bagian komentar di bawah!
Lebih Banyak Posting Pekerjaan Masa Depan
Cara menggunakan LinkedIn dan dapatkan pekerjaan impian Anda!
2 minggu lalu
Cara Menemukan Pekerjaan Menulis Online sebagai Copywriter
4 minggu lalu
7 ide penghasilan pasif mudah untuk mendapatkan uang saat Anda tidur
3 minggu lalu
Tingkatkan karier dan gaji Anda sebagai analis keamanan informasi
1 bulan lalu
Cara Bekerja sebagai Pengembang Perangkat Lunak Online: Semua yang Perlu Anda Ketahui
1 bulan lalu
Kerumunan sisi mudah yang dapat Anda gunakan untuk mulai menghasilkan uang hari ini
1 bulan lalu
