Чтобы успешно использовать любые объемы информации в своих целях, применяют инструменты аналитики.
Они помогают преобразовывать массивы обрывочных сведений в удобные базы данных. Дальше наступает очередь поиска закономерностей и интерпретации, это приводит к полезным и порой неожиданным выводам.
Все это требуется бизнесу как инструмент его развития. Планирование стратегии и ежедневных задач строится на оценке различной информации. Поэтому задача науки – указывать на зависимости между фактами с помощью определенных механизмов.
Использовать основы анализа данных просто – нужно попробовать себя в роли финансового, продуктового, инвестиционного, системного или веб-аналитика. Начать еще более просто – выбрать подходящий курс для обучения в онлайн-университете SF Education.
Что это такое
Теоретические выводы из обработки сведений в виде таблиц, описаний, цен, изображений и других форматов статистической и графической информации призваны служить прикладными целям и задачам. Внешне весь процесс выглядит так:
- появление проблемы для бизнеса, поиск решения для улучшения ситуации;
- построение математической модели для количественной оценки проблемы;
- выявление источников информации, накопление статистических сведений;
- применение определенных метрик, алгоритмов и машинных программ;
- получение первичных выводов и взаимозависимостей;
- проверка математической модели с помощью эксперимента.
Далее следуют постепенное наполнение библиотеки, увеличение точности анализа данных, оптимизация существующих бизнес-процессов и переформатирование наиболее нуждающихся в этом сервисов и продуктов.
Этот метод применим для любой области – финансы и банкинг, сетевые технологии, коммерция и ретейлинг, производство, строительство и т.д. Основная особенность – применение машинных устройств для быстрой обработки сведений и их источников.
Какие есть профессии
Работа аналитика проникла во все области экономики. Отличающиеся друг от друга задачи и масштабные объемы данных разделили единую сферу обработки информации.
Основные варианты профессии выглядят так:
- аналитик данных (или «Дата-аналитик», от англ. Data – «Показатели, значения»): приводит разрозненную информацию в порядок, ведет поиск взаимосвязей между отдельными фактами;
- бизнес-аналитик: его работа позволяет компании повышать свою эффективность, развивать отдельные направления;
- системный аналитик: создает и развивает IT-решения, помогает с информационными системами и их функционалом;
- продуктовый аналитик: отслеживает стремление покупателей к определенным свойствам и возможностям товара, помогает с торговыми рекомендациями;
- веб-аналитик: ведет обработку трафика на онлайн-портале бизнеса, формирует предложения по увеличению воронки продаж;
- финансовый специалист: формирует рекомендации по инвестиционным вопросам, выстраивает модель бизнеса и планирует рост показателей.
Приводить примеры получится еще долго – экономика давно вышла на уровень стратегического охвата.
Причина такой «палитры» специальностей – в различии алгоритмов и метрик для обнаружения и измерения зависимостей. Основы анализа данных «приводят» к написанию кода на Python и к библиотекам Pandas, к изучению продуктовых линеек и к интеграции новых сервисов на сайт – смотря что требуется на конкретной должности.
Получать деньги – это не все, что дает профессия. Важно работать с удовольствием и видеть интерес в результате своего труда – тогда опыт и навыки будут накапливаться быстрее.
Основные термины для начинающих
Базис профессии – это обнаружение метрики и поиск закономерностей:
- найти, что именно нужно измерить количественно;
- понять, какие качественные взаимосвязи существуют.
Вот несколько терминов для будущего профессионала:
- метрика: однозначная характеристика, которой получится присвоить измеряемую величину (цвет, цена, размер единицы продукции);
- показатель: определение метрики с точки зрения ее применимости (размер экрана больше 2 м, вывод – «В багажник не влезет, продаем вместе с доставкой»);
- нормальное распределение: список метрик и показателей, которые имеют значение для текущего исследования.
Это – только начало. И чтобы стать полезным специалистом, следует овладеть новой профессией на все 100%.
Советы
Источниками успеха станут:
- чтение книг и статей: методы работы, принципы и алгоритмы для решения различных проблем;
- языки программирования и их библиотеки: без Python и Pandas достичь высот будет сложно;
- тренировочные проекты: получение навыков с нуля и под руководством знакомых специалистов с опытом.
Но чтобы действительно способствовать продвижению продукта или сервиса на рынке, требуется нечто большее. Дать это способны курсы от онлайн-университета SF Education:
- изначальный выбор специализации в профессии аналитика;
- выбор из десятков образовательных программ и методик;
- настоящие проблемы реального бизнеса, а не придуманные задачи;
- полноценность образования, которое подтверждается аккредитацией.
Онлайн-обучение – это универсальный инструмент, который уже помог тысячам людей получить новую профессию и уверенность в завтрашнем дне.
Итоги
Основы анализа данных – старт для высокой зарплаты там, где требуется обработка информации, проверка мнений и гипотез, снижение рисков для бизнеса. Для работы в этом направлении достаточно заказать курсы от SF Education.
