С течение на времето средствата за анализиране на актуалните тенденции са се увеличили до безкрайност: от вече широко разпространените social media до сайтове, посветени на тази или онази тема, изследването на пазарните тенденции чрез агрегиране на така наречените big data е станало почти задължително за всяка компания. Фигурата, която изпълнява тази задача е Data Analyst: професионалист с обширни познания в областта на статистиката, който разглежда информацията, използвайки инструменти за анализ на данни и може да разработи сложни стратегии за действие, насочени към постигане на целите на компаниите, за които работи.
Ако темата те интересува и се чудиш как да станеш Data Analyst, тогава тук ще намериш всичката необходима информация. В следващите редове ще се опитам да ти дам - надявам се изчерпателен - списък на уменията, които се изискват от тази професионална фигура и на задачите, които тя изпълнява. Приятно четене!
Какво прави Data Analyst
Чул си да се говори много за тази професия и нейните задължения, но все още не си разбрал кой е и какво прави анализаторът на данни? Тогава нека се опитам да ти го обясня с прости думи.
Анализаторът на данни е професионална фигура в компанията, която се занимава с организиране, структуриране, интерпретиране и агрегиране на данни от различни канали с цел извличане на пазарни предимства или постигане на бизнес цели в краткосрочен, средносрочен и дългосрочен план.
Например анализатор, който работи за модна компания може да се наложи да анализира и комбинира тенденции от уебсайтове за електронна търговия, магазини за дрехи, модни инфлуенсъри/блогове и от социалните мрежи, за да създаде модна линия, съответстваща на настоящите предпочитания.
Или, ако искаш да разбереш как да станеш футболен анализатор на данни, ще ти бъде полезно да знаеш, че тази фигура се занимава със събиране на данни за играчи, динамика на водещите компании, резултати и статистика на мачовете и така нататък, за да идентифицира тенденция, която да предложи на компаниите, работещи в сектора: например коефициентите, прилагани от сайтовете за залагания, са предимно плод на работата на анализаторите на данни.
Анализаторът на данни почти винаги работи в тясно сътрудничество с оперативните отдели на компанията, които ръководи и се занимава с предоставяне на решения за подобряване на бизнеса. Много често анализаторът на данни е този, който се занимава със събирането на данни, като внимателно подбира източниците (бази данни, социални медии, уеб анализ, пазарни проучвания и т.н.) и ги обединява по подходящ начин.
В развитите бизнес среди, характеризиращи се с огромни количества данни, се възлага на анализатора на данни задачата да приложи алгоритми за машинно обучение, които могат да извършват автономно първоначалния анализ на данните и сложните статистически модели, за да идентифицират и да възстановят тенденциите, полезни за постигането на бизнес резултати.
Във всеки случай, уменията на анализатора на данни варират в зависимост от вида на бизнеса, позицията и останалата част от екипа от разработчици: не е задължително анализаторът непременно да е в състояние да приложи алгоритъм за самостоятелно машинно обучение. Всичко зависи от нуждите на фирмата, за която работи.
Умения, необходими за да станеш анализатор на данни
За да започнеш кариерата на анализатор на данни, е абсолютно необходимо да имаш значителни умения в областта на статистиката и математиката, но това не е достатъчно.
Професионална фигура от този тип, като се има предвид нейните задачи, задължително трябва да разполага с компютърни умения и да е в състояние да работи с голямо количество и разнообразие от бази данни, както с алгоритми и софтуер, написани ad-hoc, създадени от него или чрез аналитични framework (като платформата SAS, например).
Ето някои от уменията, които един добър анализатор на данни трябва да притежава:
• Напреднали умения в областта на математиката и статистиката.
• Познаване на инструментите за Business Intelligence, т.е. на приложните софтуерни програми, които могат да обработват, анализират и съпоставят разнородни данни, произлизащи от вътрешни фирмени и външни системи.
• Познаване на DBMS, йерархичните и ретикуларните системи.
• Познаване на основните езици за програмиране, що се отнася до database (напр. SQL), извличането на данни (напр. Python) и тяхното анализиране (напр. R).
• Познаване на Excel, който често се използва като инструмент за обобщаване.
Тъй като анализаторът на данни работи върху агрегирането и анализирането на данни за стратегически цели, е необходимо да има естествена склонност към решаването на проблеми, да бъде изключително внимателен и да има добри управленски умения.
Анализаторът на данни работи рамо до рамо с други отдели на компанията (продажби, логистика, маркетинг, проучвания, човешки ресурси и т.н.) и трябва да има отлични комуникационни умения. Да бъде в състояние да анализира проблемите, поставени от различните отдели на компанията, като идентифицира необходимите фактори и да даде конкретен отговор на проблема, така че той да бъде разбираем дори и за тези, които имат малки или никакви познания в тази област.
Обучение и курсове за Data Analyst
Както току-що разбра, професията Data Analyst изисква математически и статистически познания, с акцент върху анализирането и агрегирането на данни, нужна е подготовка в областта на информационните технологии, както и комуникативни и организационни умения и, разбира се, склонност за решаване на проблеми.
В момента няма стандартно, сертифицирано и признато обучение (например специална университетска степен), за да станеш анализатор на данни, но все пак мога да ти дам някои съвети относно най-подходящите висши учебни заведения за този тип кариера.
• Бакалавърските програми по математика/статистика, информатика и компютърно инженерство осигуряват основните умения за навлизане в света на анализа на данни. Много често магистърските програми позволяват да се предприеме специфично обучение за съответната област (напр. Data Science, Stochastics/Data Analytics, Business Informatics, Machine Learning/Big data и така нататък).
• Бакалавърска степен по икономика: дори бакалавърските програми по икономика, финанси, бизнес мениджмънт и подобни често включват курсове, насочени към придобиване на умения в областта на Big Data.
• Магистърски програми и професионални курсове: сферата на анализа на данни е много широка, често се оказва полезно да посещаваш магистърски програми или професионални курсове, за да придобиеш специфични умения в определена област (например манипулиране, събиране и анализ на данни, анализ на информация в областта на футбола, науката, икономиката, програмиране на софтуер и т.н.).
Data Science and Big Data Analytics
Model Identification and Data Analysis
Data Analysis for Business, Economics, and Policy
Data Structures and Algorithms with Python
Microsoft Excel 2019 Data Analysis and Business Modeling
Във всеки случай, трябва да подходиш много внимателно при избора си. Нека ти обясня какво имам предвид.
По отношение на бакалавърската степен, увери се, че има специализирана програма, фокусирана върху анализа на данни, или възможността да получиш магистърска степен, характеризираща се със специфични изпити в областта: тъй като фигурата на анализатор на данни е сравнително нова, то някои академични курсове може да не ги предвиждат.
Освен това внимавай за магистърските програми и курсовете за професионално развитие: освен ако не са финансирани от фирмата, за която вече работиш, не забравяй да избереш курсове, които дават акредитирана диплома или международно призната сертификация (EXIN, CCA/CCP, DataCamp, MCSE/MPPD, aCAP, това са само някои) и които са признати от фирмите, работещи в сектора.
В идеалния случай подобни обучения трябва да включват теоретични и лабораторни уроци, както в присъствие, така и от разстояние.
Освен това, що се отнася до сертификациите, които могат да бъдат получени от "големите" в сектора (Microsoft MCSE, Cloudera CCA, INFORMS aCAP и т.н.), ти препоръчвам да разгледаш уебсайтовете на сертифициращите дружества и да получиш от тях информация за курсовете, начините за изпитване и цените. Внимание обаче: подобни курсове почти винаги са на английски език.
Както можеш да си представиш, не е възможно да се даде изчерпателна информация относно курсовете за подготовка, удостоверяване и сертифициране, които са на разположение. Затова ти препоръчвам да направиш самостоятелно проучване.
Препоръчвам, преди да се запишеш за даден курс, внимателно да провериш типа на курса, предлагания учебен план, сертификата, издаден след завършване на курса, но най-вече рецензиите и мненията на други потребители, които са завършили курса или на професионалисти от сектора: това ще ти помогне да направиш информиран избор и ще ограничи риска от попадаш в истински измами (които, за съжаление, в тази област не са редки).
Индивидуално обучение
В крайна сметка, за да започнеш кариерата на Data Analyst, на Data Scientist или на други подобни професии, не е необходимо да си следвал стандартна учебна програма, нито да притежаваш специална квалификация, получена в резултат на държавен изпит.
Въпреки това, необходимите умения, за да се доближиш до света на анализа на данни като професионалист, са наистина много и поради тази причина често е необходимо да имаш академична подготовка, още по-добре ако е съчетана със специални курсове за обучение в областта, която искаш да се насочите (социална, футболна, научна и т.н.).
Ако имаш предварителни познания в областта на математиката и/или компютърните науки и искаш да започнеш със самостоятелна форма подготовка, преди да инвестираш пари в специфични курсове за обучение, някои от които са наистина скъпи, ще бъдеш доволен да узнаеш, че можеш да намериш много книги на пазара, предимно на английски език.
Моят съвет е първо да се съсредоточиш върху заглавия, които се занимават с така наречения общ анализ на данни, и ако намериш темата за интересна и в съответствие с това, което знаеш, хвърли едно око на заглавията, посветени на специфичната област от твой интерес: социален, футболен, научен, строго информационен и така нататък.
Въпреки че индивидуалното обучение може да доведе до значителни резултати, няма гарнция, че като самообучаващ се ще намериш работа веднага в тази област, освен ако резюмето ти вече не е пълно с предишен опит в подобни роли: компаниите инвестират огромни количества капитал в математически и статистически анализ на данни и обикновено едно от основните изисквания за наемане на работа е да си предприел и да си минал успешно през процес на обучение (бакалавърска степен, магистърска степен, акредитиран курс за обучение и т.н.) в съответствие за позицията, за която се кандидатираш.
Кариерата на анализатор на данни не е най-лесната в света и изисква време, учене, постоянство и минимална инвестиция. Затова, преди да поемеш такъв път, внимателно и без прибързване прецени личните си способности: един или друг погрешен избор може да представлява истинска загуба на време в средносрочен план. Не го забравяй!
Как да работиш като анализатор на данни
Независимо дали си решил да се запишеш в университет, за да задълбочиш твоите познания или да продължиш със самостоятелна форма на обучение, сега е момента да разбереш как да търсиш работа като Data Analyst.
Обикновено, търсенето в Google на фразата обяви за работа за анализатори на данни може да бъде отправна точка: областите на дейност на тази професия са почти безгранични и офертите за работа, посветени на тази професия, са далеч от редки.
Като говорим още по темата, то има и други портали, които биха могли да ти бъдат полезни: Rabota.bg, Jooble и Jobs.bg.
Друга платформа, която не бива да се подценява, е LinkedIn: бизнес социалната мрежа, която може да ти помогне да намериш интересни оферти в областта на анализирането и обобщаването на данни.
Освен това LinkedIn е пълен с рекрутери, т.е. служители в областта на човешките ресурси, които търсят хора със специфични професионални профили. Поради тази причина ти препоръчвам да поддържаш профила си в LinkedIn актуализиран, за да си сигурен, че ще направиш добро впечетление пред потенциалните работодатели.