Что такое аналитика данных в 2023 году и как начать разрабатывать проекты в этой профессии?

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим что такое аналитика данных и 5 Мощных онлайн-курсов для обучения аналитика данных, которые можно пройти абсолютно бесплатно.

Аналитик данных (Data Analyst, дата-аналитик) – специалист, который собирает данные, проверяет их на точность, полноту и достоверность, анализирует, делает выводы и составляет на их основе прогнозы, аналитические таблицы, графики, планы и рекомендации.

Не путайте аналитика данных с финансовым или политическим аналитиком. Да, все аналитики занимаются анализом информации, но не все используют при этом математику, статистику и языки программирования.

Аналитики данных востребованы в самых разных сферах деятельности, ведь различные данные собирают все – рекламные агентства и промышленные предприятия, магазины и рестораны, банки и службы доставки. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу.

Данные, которые обрабатывает аналитик, зависят от сферы деятельности, которой он занимается. Например, аналитик в области рекламы определяет целевую аудиторию для рекламных кампаний: составляет алгоритм, с помощью которого ищет в базах данных информацию о потенциальных клиентах, анализирует рекламные стратегии с точки зрения отклика, оценивает показатели эффективности кампаний.

Главная цель аналитика данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Профессиональный дата-аналитик может давать рекомендации по изменению общей стратегии бизнеса, причем эти рекомендации не будут голословными, так как они основаны не на фантазиях и эмоциях, а на точных статистических данных.

Обязанности аналитика данных

Профессиональный аналитик данных – не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы в компании, хорошо знает продукт, с которым работает, разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес, знает, какую задачу хочет решить бизнес по итогам его работы.

В результате его исследований компания может получать больше прибыли и повысить удовлетворенность своих клиентов.

Типичные задачи, которые может решить дата-аналитик

Провести А/B-тестирование

Нужно выяснить, как пользователи реагируют на цвет кнопки заказа на сайте. Аналитик тестирует два прототипа – часть посетителей видит синюю кнопку, часть красную. По истечении определенного времени на основании действий (кликов по кнопке) делает вывод, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить синюю или красную кнопку.

Просчитать более выгодный вариант

Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают

Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу, а аналитика данных – исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

Общий алгоритм работы аналитика данных

• собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров)
• знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать)
• проводит предварительную обработку информации (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает)
• интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу)
• делает вывод
• оформляет, визуализирует и презентует заказчику (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу)
• составляет прогнозы, планы и рекомендации, предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Что должен знать и уметь аналитик данных?

Ключевые навыки

• Понимание специфики предметной области. Чтобы демонстрировать высокий показатель эффективности труда, аналитик данных должен погружаться в выбранную сферу, понимая и учитывая ее особенности при обработке информации и составлении выводов.
• Знание инструментов для поиска лучшего в каждом отдельном случае. Это может быть внедрение SQL-запросов или машинного обучения, построение базы данных (Data Science в продакшн).
• Организация получения, хранения и доступа к информации Data Engineering.
• Владение средствами и методами Data Mining – интеллектуального анализа информации.
• Знание инструментов доступа и обработки данных, электронных таблиц (SQL, СУБД, хранилища данных, ETL)
• Знание языков программирования (Python, SAS, C++, SQL, R), чтобы писать запросы к реляционным и не реляционным базам данным.
• Умение управлять хранилищами ETL и аналитическими системами BL.
• Визуализация информации при помощи витрин данных Tableu, Qlick View, Power BI.
• Умение использовать инфраструктуру Apache Hadoop.
• Умение настроить или обучить с нуля нейросеть (машинное и глубокое обучение).
• Понимание математики в части статистики, дискретной математики, линейной алгебры и теории вероятностей.
• Знание системного анализа, включающего понимание методов анализа бизнес-процессов, проектного менеджмента, управления качеством.

Навыки и умения аналитика данных начального уровня

• Абстрактное мышление и развитый эмоциональный интеллект
• Умение создавать прототипы
• Знание основ статистики и математических методов
• Выявление взаимосвязи событий и причин в метриках
• Предоставление рекомендаций бизнесу

Навыки и умения аналитика данных продвинутого уровня

• Сбор и анализ требований клиента к отчетам
• Получение, редактирование и визуализация информации
• Интерпретация данных с обоснованными выводами
• Разработка требований к аналитическим инструментам, курирование их внедрения
• Проведение А/Б тестов и исследований для принятия стратегического решения
• Кроме программных инструментов аналитику данных необходимо развивать умения, которые помогут ему выполнять работу лучше и эффективнее. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем, но их тоже можно формировать и развивать.

Что ждут клиенты от аналитика данных

Работодателям не нужно, чтобы аналитик данных досконально знал высшую математику. Им нужно решение конкретных практических задач для развития их бизнеса, а какими методами аналитик получит нужные данные, им совершенно неважно.

Начинающему специалисту для работы нужно хорошо знать хотя бы один язык программирования (например, Python), уметь писать запросы к базам данных SQL, понимать, как работает статистика, уметь вникать в задачи бизнеса и разбираться в бизнес-процессах.

9 Бесплатных Курсов по Data Science для Новичков

2. «Введение в Data Science‎ и машинное обучение»

Длительность курса составляет 30 уроков с выдачей сертификата. Формат как обычно проходит в виде видеоуроков с тестами и выполнением домашней работы.

Начинка

1. О чём курс?
2. Big Data, Deep Machine Learning — основные понятия.
3. Модель, начнём с дерева.
4. Pandas, Dataframes.
5. Фильтрация данных
6. Группировка и агрегация.
7. Визуализация, seaborn.
8. Практические задания: Pandas.
9. Секретный гость.
10. Stepik ML contest — это ещё что такое?
11. Stepik ML contest — data preprocessing.
12. Какого музыканта Beatles я загадал или entropy reduction.
13. Немного теории и энтропии.
14. Titanic: Machine Learning from Disaster.
15. Обучение, переобучение, недообучение и кросс-валидация.
16. Последний джедай или метрики качества модели.
17. Подбор параметров и ROC and Roll.
18. Практика, Scikit-learn, fit, predict, you are awesome.
19. ML на практике — автокорректор ошибок правописания.
20. Секретный гость.
21. Stepik ML contest.
22. Снова возвращаемся к деревьям.
23. Random forest.
24. Зачем знать что-то ещё, если есть Random Forest?
25. Секретный гость.
26. И на Марсе будут яблони цвести.
27. Нейроэволюция.
28. Трюки в Pandas.
29. Вот и всё, а что дальше?
30. Stepik ML contest.

Что усвоишь

• Основные понятия Data Science и Machine Learning
• Наиболее популярные Python-библиотеки для анализа данных — Pandas и Scikit-learn

Преимущества

• Начать обучение можно сразу после регистрации
• Обучение проводят лучшие преподаватели Института биоинформатики
• Современная программа обучения
• Изложение материала простым языком
• Можно бесплатно получить сертификат по окончании обучения

3. «Нейронные сети‎»

Формат уроков представляет собой видео с выполнением тестов и заданий, а длительность курса из 24 уроков. Есть обратная связь.

Нет сертификата

Начинка

1. Основы линейной алгебры.
2. Перцептрон и градиентный спуск.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.
5. Заключение.

Твои навыки после обучения

• Основы линейной алгебры (векторы и матрицы)
• Принципы работы нейронных сетей
• Применение нейронных сетей для решения практических задач

Преимущества

• Большая обучающая программа
• Интерактивные тесты и задачи

4. «Знакомство с R ‎и базовая статистика»

Длительность курса составляет 20 часов, формат материала видеообучение с выполнением тестов + текстовые пометки.

Сертификат выдаётся после покупки подписки.

В этом из бесплатных курсов по Data Science разберёшь основы статистики и познакомишься с основами языка статистического программирования R.

Будешь использовать средства визуализации (диаграммы, графики и т.п.), чтобы сделать результаты анализа максимально доступными и понятными. Научишься рассчитывать основные описательные статистики: медиану и квантили, среднее и стандартное отклонение..

Твои науки

• Основы языка программирования R
• Статистическая обработка данных
• Создание автоматизированных отчетов с помощью R Markdown и Knitr
• Тестирование гипотез
• Визуализация результатов анализа

Преимущества

• Обратная связь с преподавателями на форуме
• Гибкие сроки изучения материала
• Опытные преподаватели
• Интересная подача материала
• Хорошие примеры
• Можно получить сертификат

5. «Эконометрика‎»

Длительность курса составляет 30 часов в формате видеоуроков с выполнением тестов.

Выдача сертификата предусмотрена.

Ты будешь подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотришь наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии.

Изучишь базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой ты будешь работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Твои навыки после обучения

• Понимание методов наименьшего квадрата и максимального правдоподобия
• Исследование закономерности в реальных данных
• Работа со случайными величинами в R
• Прогнозирование переменной y
• Проверка гипотез о коэффициентах в R
• Понимание взаимодействия переменных

Преимущества

• Насыщенная программа обучения
• Работа с материалами в удобное время
• Опытный преподаватель
• Много прикладных задач
• Возможность улучшить имеющиеся знания в эконометрике
• Общение на форуме с преподавателем

6. «Математическая статистика‎»

Длительность курса составляет 29 уроков в формате видео. Выполняешь домашку и тесты.

Выдаётся сертификат после обучения.

Начинка учёбы

1. Выборка. Описательная статистика.
2. Точечные оценки. Свойства и методы построения.
3. Доверительные интервалы. Стратифицированные выборки.
4. Статистические гипотезы. Параметрические критерии.
5. Критерии однородности.
6. Критерии согласия. Таблицы сопряжённости.
7. Регрессионный анализ.
8. Заключительный модуль.

Какие знания и навыки получите:

• Общее понимание теории вероятности
• Понимание описательной статистики
• Корреляционный анализ
• Интервальная оценка
• Методы построения точечных оценок
• Доверительные интервалы
• Регрессионный анализ

Преимущества

• Обучение возможно в любое время
• Много полезной информации в свободном доступе
• Опытный спикер
• Материалы подкреплены примерами
• Лёгкая подача информации

7. «Машинное обучение‎»

Слушатели курса узнают, как выглядят большие данные, научатся их обрабатывать: восстанавливать пропущенные значения, удалять аномалии, предсказывать значения признаков.

Также слушатели научатся анализировать модели искусственного интеллекта, находить их сильные и слабые стороны, аргументировать свою точку зрения в вопросах, связанных с искусственным интеллектом.

Продолжительность обучения составляет 71 урок в формате видео + тесты с текстовыми материалами.

Обучающая программа

1. Введение в машинное обучение и основные понятия статистики.
2. Восстановление пропущенных значений.
3. Поиск выбросов и аномалий.
4. Кластеризация.
5. Задача предсказания, линейная регрессия.
6. Классификация, kNN, кросс-валидация.
7. Деревья в машинном обучении.
8. Линейные классификаторы.
9. Вероятностные алгоритмы. Наивный Байес.
10. Ансамбли алгоритмов.
11. Отбор признаков и объектов.

Твои навыки:

• Построение моделей машинного обучения
• Обработка таблиц с данными
• Восстановление данных с помощью искусственного интеллекта
• Освоение необходимых терминов на тему машинного обучения для общения с будущими заказчиками
• Понимание того, какие задачи можно доверить ЭВМ

8. «Машинное обучение в финансах‎»

Узнаешь о внедрении и применении ML (машинного обучения) на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов и др., а также пройдёшь несколько практических заданий с использованием языка программирования Python.

Длительность курса - аж 21 часов с применением материала.

Выдаётся сертификат платно + нет обратной связь.

Твои навыки после обучения

• Понимание основ и принципов машинного обучения.
• Применение языков программирования Python и Stan.
• Применение машинного обучения на практике.
• Основы банковского дела и финансов.

9. «Анализ данных в R‎»

Обучение длится 19 уроков, в которых ты смотришь видеоуроки и выполняешь задания с тестами. Выдача сертификата предусмотрена.

В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.

Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.

Твои навыки после обучения

• Считывание и предварительная обработка данных
• Выполнение статистического анализа с помощью R
• Написание собственных функций в R
• Визуализация результатов

Плюсы:

• Курс находится в свободном доступе — начать проходить его можно сразу после регистрации
• Интерактивные задачи для практического закрепления полученных знаний
• Лёгкая подача информации для первого знакомства с R
• По окончании обучения можно получить сертификат

Заключение

Источник: https://instrukzii.ru/analitik-dannyh-sut-professii-obuchenie.html