Com convertir-se en un analista de dades

Els analistes de dades utilitzen llenguatges de programació com SQL, Python i R, així com programari de visualització de dades i anàlisi estadística, per analitzar les dades i difondre-les a través de les seves organitzacions. Els analistes de dades han de col·laborar amb grups d’interès interfuncionals i treballar amb conjunts de dades estructurats per crear visualitzacions que siguin fàcilment digeribles per a aquells que no tinguin coneixements tècnics profunds o el temps per analitzar molta informació en poc temps.

La funció d’analista de dades requereix una comprensió més profunda de l’anàlisi de dades complexes que la que pot tenir la persona mitjana. També és una funció que requereix que comuniquis conceptes complexos d’una manera fàcil d’entendre. Finalment, però no menys important, els analistes de dades han de perfeccionar la seva intuïció per predir el comportament i els resultats. Un cop hàgiu dominat tot això, podeu desbloquejar qualsevol nombre de trajectòries professionals gratificants, juntament amb un sou important.

(Abans de començar, també cal assenyalar que aquest paper no és intercanviable amb “científic de dades”. En general, els treballs de científic de dades són molt més estratègics i sovint adopten un enfocament més holístic de les dades de l’empresa.)

Però, com es converteix realment en un analista de dades? Hem parlat amb uns quants experts sobre què cal per començar (i seguir treballant) en aquesta funció.

Quina formació és necessària per convertir-se en un analista de dades reeixit?

“Un analista de dades és algú que estudia dades i informació per ajudar les organitzacions a prendre millors decisions”, diu Boris Jabes, director general de Census. “En general, els analistes amb més èxit tenen almenys una llicenciatura en un camp com ara les matemàtiques, l’estadística, la informàtica o l’economia. Molts analistes de dades també tenen experiència treballant amb bases de dades i llenguatges de programació. A més, un fort pensament crític i habilitats de resolució de problemes són essencials per tenir èxit en aquest paper”.

Jabes és llicenciat en matemàtiques i informàtica per la Universitat de Waterloo, juntament amb un màster en xarxes d’informació per la Universitat Carnegie Mellon. Tanmateix, afegeix, “alguns analistes de dades també poden optar per cursar titulacions com ara un màster en Ciència de Dades. Aquests programes poden proporcionar formació addicional en àrees com ara la mineria de dades, l’aprenentatge automàtic i l’anàlisi predictiva”.

Justin Logerfo, consultor principal de Final Approach Consulting LLC, diu a Dice: “Per convertir-se en analista de dades, necessitareu un títol de grau en negocis, matemàtiques, ciències o enginyeria i estar centrat quantitativament”.

Però Neetha Sindhu, directora de dades i anàlisi d’Envoy Global, no està d’acord que un títol STEM sigui fonamental. “Mai diria que es requereix un cert grau per convertir-se en analista de dades, tot i que, al meu entendre, una educació formal en programes que inclouen sistemes d’informació o enginyeria de programari combinada amb una pista de modelatge estadístic estableix una gran base perquè algú es converteixi en un analista de dades d’èxit. .

Al llarg dels anys, Sindhu afegeix: “M’he trobat amb uns quants analistes de dades brillants que mai van tenir una educació formal en cap de les àrees que he esmentat. Així que sí, educació formal o no, és possible aprendre a adquirir les habilitats necessàries per ser un analista de dades amb èxit”.

Quines habilitats són necessàries per tenir una carrera d’èxit?

La llista d’habilitats necessàries per als analistes de dades és en realitat força llarga. “Habilitats bàsiques d’oficina com MS Office, Google Suite i Excel”, diu Logerfo. “Des d’un punt de vista tècnic, és important tenir capacitat de codificació SQL per a l’accés a bases de dades relacionals en plataformes com AWS, Snowflake, Teradata i MySQL. R i Python per a l’anàlisi estadística profunda i la visualització de dades són altres habilitats dures amb les quals un analista de dades hauria de començar a familiaritzar-se”.

Aquells que tinguin èxit en aquest paper han de dominar inevitablement eines de visualització de dades com ara:

A més, hauran de dominar la presentació de les visualitzacions i els resultats d’aquestes eines als grups d’interès a tots els nivells d’una organització, inclosos els executius. Això requereix no només habilitats comunicatives, sinó també pensament crític. Tingueu en compte que, un cop hàgiu dominat aquestes habilitats, és clau enumerar-les al vostre currículum de l’analista de dades: el programari automatitzat d’escaneig de currículums sovint comprovarà la seva presència abans d’enviar el vostre currículum a un ésser humà real.

El flux de treball general té aquest aspecte, afegeix Logerfo: “Un analista de dades ha de ser capaç d’entendre quines dades necessita per a una anàlisi, com netejar, preparar les dades per a l’anàlisi, començar l’anàlisi, identificar idees clau i oferir recomanacions sobre què va passar, per què va passar i què cal fer a continuació”.

En quines habilitats m’he de centrar?

“Descompondria això en dues categories: habilitats tècniques i no tècniques”, afegeix Sindhu. “Com a mínim, un analista de dades hauria de dominar almenys un llenguatge de consulta com SQL, un llenguatge de manipulació de dades com Python, una eina de BI com Tableau i, per últim, però no menys important, ha de ser competent amb Excel. Això cobreix el conjunt d’habilitats tècniques i, pel que fa a les habilitats no tècniques, un analista de dades d’èxit és aquell que té un bon sentit comercial i pot traduir les dades en coneixements útils”.

Jabes està d’acord que la competència del llenguatge de programació, la gestió de bases de dades i la interpretació de dades són importants, i afegeix: “Una de les habilitats més importants per a un analista de dades és la capacitat d’interpretar dades. Aquestes dades poden ser en forma de números, text, imatges o fins i tot vídeo. Un analista de dades haurà de ser capaç d’entendre aquestes dades i extreure’n el significat. Això es pot utilitzar per ajudar a prendre decisions per a empreses o organitzacions”.

“Un analista de dades sovint haurà de fer front a problemes complexos que requereixen solucions creatives”, continua Jabes. “Això significa que les habilitats de pensament crític són essencials per a aquesta feina. Un analista de dades haurà de ser capaç de pensar fora de la caixa per trobar la millor solució per a un problema”. Durant el procés d’entrevista de feina, els gestors de contractació i els reclutadors gairebé sempre us preguntaran sobre els reptes d’anàlisi de dades que heu superat utilitzant les vostres habilitats; vine preparat amb històries que posen les teves habilitats, coneixements i resolució de problemes a la millor llum possible.

Hi ha alguna formació específica que hauria de seguir un analista de dades?

“Recomano molt la formació en modelització de dades, conceptes d’emmagatzematge de dades, anàlisi de dades i BI (informes) i ciència de dades”, diu Sindhu a Dice. “Tot i que un analista de dades no està construint un magatzem de dades i només n’és un consumidor, crec que comprendre els conceptes de com es dissenya i construeix un magatzem de dades és extremadament crucial perquè algú tingui èxit com a analista”.

Moltes plataformes d’anàlisi de dades oferiran formació gratuïta a través dels seus llocs web, sovint de manera gratuïta. Aprendre al vostre ritme és una bona manera de fracassar i aprendre dels vostres errors sense cap conseqüència.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *