Курси Data Analyst, підготовка аналітиків даних

Що таке аналітика даних?

Вирішальну роль створенні успішної організації грає розуміння даних глибоко. Аналітика даних - це процес перетворення первинних даних на корисні знання, які можна використовувати. Щоб організації могли простіше збирати та аналізувати дані практично для будь-яких цілей, на всіх етапах конвеєра даних потрібні фахівці, які мають навички такої обробки та аналізу інформації.

Бізнес-аналітика - це процес виявлення, інтерпретації та інформування про знайдені закономірності в даних, а також використання засобів, які допомагають компанії аналізувати будь-які дані в будь-якому середовищі та на будь-яких пристроях.

Бізнес-аналітика пропонує і додаткові можливості для досягнення бажаних результатів, таких як оптимізація, зниження витрат та взаємодія із замовниками. Ті, хто успішно використовує аналітику даних, не покладаються на інтуїцію і віддають перевагу результатам, заснованим на аналізі даних. В ідеальному сценарії ділові керівники створюють об'єктивну та неупереджену методологію і таким чином одержують результати без упереджених думок та минулого досвіду.

Цінна практична аналітична інформація з усіх типів даних у хмарі, локальному середовищі або гібридному розгортанні, дає бізнес-користувачам, інженерам з обробки даних та дослідникам даних можливість отримувати доступ до потрібних даних та взаємодіяти з ними, оцінювати прогнози та приймати швидкі та точні рішення.

Перетворення даних у корисну аналітику — це різниця між боротьбою за виживання та процвітанням для різних підприємств і організацій. Щоб максимально збільшити ефективність інформації, потрібна аналітика даних — процес, у якому отримання висновків аналізуються первинні дані.

💙

Незважаючи на те, що майже кожна організація аналізує деякі дані, сучасна аналітика забезпечує безпрецедентний рівень розуміння та знань.

Дата аналітик (аналітик даних) - це особа, яка несе відповідальність за збирання даних, обробку їх та отримання корисної інформації шляхом фільтрації небажаних даних і, нарешті, подання даних у вигляді графіка чи діаграм.

Аналітик даних повинен мати можливість викликати корисні дані з великої кількості даних, запитувати клієнта про вимогу фільтрувати інформацію відповідно до необхідного вмісту, ефективно аналізувати отримані дані, відокремлювати дані за допомогою структурного аналізу та доставляти дані в добре представлений формат з використанням різних типів методи представлення даних.

Сьогодні кожна компанія прагне отримати якнайбільше від аналітики, використовує більше даних для прискореного та глибшого аналізу для дедалі ширшого кола людей. У наші дні бізнес-аналітика поширюється всюди, оскільки кожна компанія прагне підвищити свої показники, а отже, аналізуватиме дані для прийняття кращих рішень.

За допомогою бізнес-аналітики з персоналізацією, машинним навчанням та глибокими знаннями галузі компанії можуть отримувати актуальні результати аналізу даних по всіх додатках, сховищах та озерах даних. Бізнес-аналітика повинна бути комплексним процесом, який призводить до конкретних дій. Коли результати аналізу отримані, компанія може зайнятися переоцінкою, змінами та перенастроюванням своїх процесів. Головне тут – довести до конкретної дії.

Дані власними силами немає сенсу. Можна перевернути кожен камінь і вивчити кожен можливий урок, але, якщо ми не робимо жодних дій, не відмовляємося від чогось або не адаптуємося, вся наша робота не є корисною. Якщо не використовувати всі технології, які є у нашому розпорядженні, ми не отримаємо гроші, які могли б отримати з наших інвестицій. У сьогоднішньому світі ми фактично можемо розмовляти зі своїми даними, отримувати від них відповіді на питання, прогнозувати результати за їх допомогою та вивчати нові закономірності. Це потенціал ваших даних.

У чому цінність аналітики для бізнесу?

Новий підхід до роботи з даними

Природа бізнесу змінюється, і водночас з'являються нові напрями конкуренції. Сьогодні співробітники добре знаються на технічних питаннях і не хочуть, щоб підготовка до роботи займала багато часу. Забезпечуйте необхідну швидкість та зручність для своїх користувачів, одночасно підтримуючи високі стандарти якості та безпеки даних. Централізована аналітична платформа, де ІТ грає ключову роль, має бути фундаментальною частиною стратегії бізнес-аналітики. Запорукою успішного впровадження інновацій є поєднання проектів, що виконуються бізнес-підрозділами та ІТ.

Відкриття нових можливостей

Розвиток технологій аналізу даних створює нові можливості отримання додаткової вартості своїх даних. Сучасні засоби аналітики даних дозволяють виявляти приховані моделі даних завдяки можливостям прогнозування, самонавчання та адаптації. Ці технології є інтуїтивними і включають приголомшливі візуалізації даних, які допомагають миттєво аналізувати мільйони рядків і стовпців. Сучасні аналітичні рішення зручні та можуть використовуватися на мобільних пристроях. Можна отримувати доступ до потрібних даних у потрібний час із мінімальним освоєнням принципів роботи і навіть без них.

Візуалізація даних

Аналітика даних забезпечує чітку та ясну картину ситуації у бізнесі. Аналізуючи особисті, корпоративні та великі дані, можна швидше розуміти їхній зміст, ділитися з колегами та робити все це за лічені хвилини.

Життєвий цикл аналітики даних

Збір даних

На цьому етапі дані збираються з джерел та переміщуються у систему, де їх можна зберігати. Дані можна збирати безперервним потоком або як серію дискретних подій.

Від 80 до 90 відсотків процесу прийому відбувається одночасно на початку та в кінці життєвого циклу даних. Ця інформація, звана необробленими даними, приймається, але з аналізується і використовується прийняття рішень організацією.

Сьогодні одна з найголовніших тенденцій розширеної аналітики даних бере початок на етапі їхнього прийому. У разі аналітика даних у режимі реального часу виконується паралельно з прийомом. Це називається периферійною аналітикою, і для неї потрібна висока обчислювальна потужність та низьке енергоспоживання.

Підготовка та обробка даних

Наступний етап конвеєра – це підготовка даних для використання та зберігання в системі, доступній користувачами та додатками. Щоб досягти максимальної якості, дані потрібно очистити та перетворити. Так доступ до них буде простішим, а запитувати їх буде легше.

Зазвичай інформація готується та зберігається у базі даних. Для отримання та аналізу даних використовуються різні типи баз даних у різних форматах та цілях. Такі набори даних можуть містити фінансову інформацію, звіти про перевірку облікових даних та інформацію про відстеження замовлень.

Для оптимізації цього етапу конвеєра даних потрібна обчислювальна потужність та великий обсяг пам'яті, а також швидке керування даними для оперативних запитів. Для розміщення великих даних також знадобиться масштабування. Щоб доступ до найважливіших даних можна було отримати максимально швидко, їх можна зберігати та диференціювати на підставі їх терміновості та корисності.

Аналіз та моделювання даних

На наступному етапі конвеєра даних, що зберігаються, аналізуються, а також створюються алгоритми їх моделювання. Дані можна аналізувати за допомогою платформ аналітики таких компаній, як SAP, Oracle або SAS. Вони також можуть оброблятись такими інструментами, як Apache Spark.

Для отримання конкурентних переваг дуже важливо прискорити цей етап і скоротити витрати на нього. Зробити це допоможуть бібліотеки та інструментарій. У той же час оптимізація апаратного та програмного забезпечення допоможуть знизити витрати на сервери та центри обробки даних та одночасно збільшити швидкодію.

Прийняття рішень

Після прийняття, підготовки та аналізу дані можна використовуватиме прийняття рішень. Повідомляти результати аналітики допомагає візуалізація даних та звіти.

Традиційно для перетворення результатів на аналітику для бізнесу, яку можна застосовувати ширше, потрібно було, щоб дані інтерпретували фахівці з аналітики. Але компанії почали використовувати штучний інтелект для автоматизації дій на основі аналітики, наприклад, відправляти фахівців з технічного обслуговування або змінювати температуру в приміщенні.

Професія Data Analyst (аналітик даних)

Курси з підготовки Data Analyst

Аналітики потрібні у всіх сферах економіки: від маркетингу та продажу до розробки продуктів, від фінансів до управлінських рішень. Грамотний аналіз даних необхідний всім підприємствам незалежно від промисловості: обслуговування, рітейл, кіберспорт, подорожі, освіта, медицина, виробництво.

При цьому попит на спеціалістів значно перевищує пропозицію. Це означає, що зараз саме час розпочати свій шлях в аналітиці даних і отримати потрібну спеціальність Data Analyst.

Для кого призначено курси Data Analyst?

Якщо ви новачок і ваш досвід роботи максимально далекий від аналітики, але ви хочете дізнатися щось нове та цікаве, поринути у комп'ютерне середовище, та отримати потрібну спеціальність з нуля. Вам не знатимуть знань, що виходять за рамки шкільної програми. Ви отримаєте достатню підготовку для вирішення завдань аналітика рівня junior.

Якщо ви працюєте у сфері IT або у банку, у вашій поточній роботі є перетини з аналітикою, і ви хочете професійно зростати, отримавши сильну базу та практику в новій галузі. Ви поповните своє портфоліо десятком вирішених завдань та кейсів. Досвід роботи з даними дозволить вам швидше зорієнтуватись у програмі, пройти перепідготовку та використовувати ресурси Центру кар'єри для швидкого розвитку кар'єри.

Якщо ви вже працюєте аналітиком або є клієнтом для аналітиків. Ви хочете підняти рівень компетенцій і розширити інструментарій для поточної роботи. На курсі ви вирішите кейси з кількох індустрій та завдання різної складності, прокачаєте знання різних аналітичних фреймворків та хард скіли.

Світ перейшов «у цифри». Ті, хто вміють працювати з даними, потрібні в топових галузях: рітейлі, туризмі, освіті, геймдеві, кіберспорті, автоматизації виробництва.

Пора ставати професіоналом, на якого чекають роботодавці!

Школи Hillel IT та GoIT - вузькоспеціалізовані школи: тут вас навчать Data Science, аналітиці даних та програмуванню. Багаторічний фокус на інженерних спеціальностях допомагає нарощувати експертизу та постійно вдосконалювати курси.

Навіщо знайомитись із професією Data Analyst?

• попит на аналітиків даних зростає у всіх індустріях;
• 7 з 10 фахівців прийшли у цю професію із зовсім інших сфер без релевантного досвіду;
• після 6 місяців навчання з нуля ви зможете заробляти від 20 000 - 25 000 грн, а після 10 місяців - від 50 000 грн;
• зможете працювати з будь-якої точки земної кулі;
• станьте аналітиком junior за 6 місяців.

Що ви зможете, коли закінчите курси Data Analyst?

1. Аналізувати дані самостійно, щоб використовувати їх для вирішення робочих завдань;
2. Розмовляти з аналітиками однією мовою та правильно ставити їм завдання;
3. Змінити професію на більш цікаву та заробляти більше, ніж на поточній роботі;
4. Приміряйте на себе професію аналітика даних і зрозуміти, наскільки вона вам підходить.