¿Qué habilidades necesito para ser analista de datos?

Answer 1

Aquí hay una lista de herramientas que todo analista de datos debe conocer, junto con tutoriales gratuitos y sencillos para principiantes para ayudarlo a practicar.

• Microsoft Excel avanzado : una de las herramientas más importantes y útiles para un analista. Excel es muy útil para limpiar datos debido a su amplio conjunto de características. Excel fácil es un gran sitio que cubre todo, desde funciones para principiantes hasta el uso de Excel para el análisis de datos.
• Estadísticas y probabilidad : la estadística descriptiva es la más importante para un analista. El análisis descriptivo es el proceso de analizar datos históricos, como el historial de pagos del cliente. Podrías aprender todas las herramientas del mundo, pero no significan nada a menos que obtengas una idea de ellas.
• SQL : el lenguaje de base de datos más conocido. Dependiendo de dónde trabaje, algunas pequeñas empresas pueden requerir que sepa cómo recuperar y manipular datos de una base de datos. Mode Analytics tiene un muy buen tutorial en profundidad que cubre cómo usar SQL para análisis
• Tableau: poder elegir el gráfico correcto es crucial, porque no todos los datos se pueden leer con un gráfico de barras. El software de Tableau funciona muy bien con fuentes de datos como Excel y SQL. Su característica principal es crear cuadros de mandos y gráficos personalizados para visualizar sus datos. Convertirse en un especialista certificado de Tableau definitivamente mejorará su currículum. Tableau también tiene algunos videos de entrenamiento increíbles que cubren las diferentes facetas de su producto.

En K2 Labs, estamos lanzando un nuevo curso de Análisis de datos que cubre cada uno de los elementos mencionados anteriormente con gran detalle y más, como el análisis estadístico y los módulos opcionales (Python & R). Este es un programa dirigido por un mentor con apoyo laboral completo. Si está interesado, actualmente estamos llenando nuestra primera clase que está programada para lanzarse en el verano de 2017

Answer 2

El analista de datos se encarga de importar, limpiar, transformar, validar o modelar datos con el fin de comprender o sacar conclusiones y extraer información perspicaz de los datos para la toma de decisiones.
Su trabajo consiste en presentar datos en cuadros, gráficos, tablas, diseñar y construir o diseñar pantallas de entrada o recopilación de datos.
En algunos casos, pueden tener que escribir comandos SQL de Lenguaje de Definición de Datos o Lenguaje de Manipulación de Datos, ser responsables de mejorar la calidad de los datos y de diseñar o presentar conclusiones obtenidas del análisis de datos utilizando herramientas estadísticas como Microsoft Excel, SAS, SPSS y otros.
Los analistas de datos trabajan en diversos dominios.

Si solo quieres aprender puedes buscar muchos tutoriales en línea. Si desea forjar una carrera en el mismo campo, es posible que desee obtener una certificación. Algunos se enumeran a continuación

1. Acceda a los entrenamientos de certificación de Big Data y Analytics con Simplilearn.com
2. Cursos de Big Data analytics-UDEMY
3. Capacitación y certificación de Big Data en línea | Academia de rompecabezas
4. Programa de certificación en Big Data Analytics & Optimization (INSOFE) – Hyderabad

Sobre la base de las calificaciones, aquí hay algunas fuentes donde puede tener opciones para elegir

1. 11 certificaciones de Big Data que valdrán la pena
2. 7 certificaciones de Big Data que debe conocer / probablemente tener
3. CIO.com – Noticias de tecnología, análisis, blogs, video y
4. Noticias de la India sobre tecnología, electrónica, computadoras, código abierto y más: EFYTIMES.COM

(INSOFE) – Hyderabad ofrece becas para programas de certificado en Big Data Analytics a profesionales con 0-3 años de experiencia, mientras proporciona pasantías remuneradas al involucrarlos en proyectos del mundo real junto con colocaciones posteriores al programa.
Su programa está certificado por el LTI de la Universidad Carnegie Mellon y figura junto a las universidades de Columbia y Stanford. Este curso está disponible sin beca también en caso de que no quiera renunciar a su trabajo y trabajar con ellos.
Para alguien que busca construir una carrera en Analytics Se recomienda encarecidamente ir a un curso que ofrezca colocación

Answer 3

Hola,

Nos complace que esté planeando hacer carrera como analista de datos.

Para hacer una carrera exitosa en Data Analyst, debe ser de experiencia en tecnología y debe tener algunas habilidades básicas como:
1. Comprender las estadísticas
2. Programación estadística, y
3. Conocimiento profundo de las herramientas de análisis.

En Imarticus ayudamos a aspirantes como usted a actualizarse y comenzar una carrera como analista de datos.

Ofrecemos el Data Science Prodegree en colaboración con Genpact como socio de conocimiento. Este programa lo ayuda a comprender en profundidad el análisis de datos y las estadísticas, junto con las perspectivas comerciales y las prácticas de vanguardia utilizando herramientas líderes como SAS, R, Python, Hive, Spark y Tableau. A través de varios proyectos y estudios de casos, impartimos habilidades integrales del papel en nuestros estudiantes.

Además de esto, el programa también proporciona asistencia de colocación del 100% para guiar y ayudar a navegar por amplias opciones de carrera y prepararlo para el trabajo desde el día 1.

Para saber más sobre nuestros programas visite – Imarticus. O bien, visite nuestro centro con sede en Mumbai, Pune, Delhi, Coimbatore y Chennai. Así que podemos comenzar a llevarte al camino correcto este 2017.

Espero que esto te ayude en tu proceso de toma de decisiones.

Gracias..:)

Answer 4

Si está interesado en obtener un trabajo como analista de datos, estas son algunas de las habilidades que debe adquirir. No todas las empresas contratan de la misma manera, y hay muchas habilidades que puedes aprender en el trabajo, por lo que la lista a continuación se parece más a las habilidades para tener. Lo que sí ayuda es una inclinación natural hacia las matemáticas y las estadísticas.

1. Lenguaje de consulta de datos: SQL es un lenguaje de base de datos de propósito general que se utiliza para análisis y consultas de transacciones. Facebook inventó HIVE es otro lenguaje importante. Aunque solo admite datos estructurados, admite terabytes y petabytes de datos. PIG (PIG Latin), por otro lado, puede procesar tanto datos estructurados como no estructurados. Es el idioma de inicio para escribir guiones.

2. Lenguaje de secuencias de comandos: El 1 idioma que TIENE que aprender para esto es Python, ya que es el lenguaje de secuencias de comandos más utilizado. Otro idioma que puede aprender a cubrir los conceptos básicos es MATLAB.

3. Estadísticas: ser bueno en estadísticas le ayuda a comprender mejor el uso del algoritmo. No solo cómo usar, sino también cuándo usar. R (lenguaje de programación de bajo nivel) tiene capacidad informática avanzada, capacidades gráficas y herramientas avanzadas. Si bien SAS es ampliamente utilizado por organizaciones más grandes, R se está dando cuenta.

Lea el blog completo que escribí sobre esto a continuación.

Las habilidades que necesitas para dominar en Data Analytics

Answer 5

Cuando se trata de software, para el análisis de datos a pequeña escala, utilizo principalmente Excel para tablas dinámicas, fórmulas avanzadas y gráficos. Para conjuntos de datos más grandes (en servidores SQL), uso Tableau para la visualización de datos. Llegué a encontrar el aprendizaje de SQL para extraer y analizar datos (incluso para construir tablas y bases de datos si eres un sobreequipo) como una habilidad muy valiosa para que los analistas entiendan cómo se estructuran los datos; ese tipo de trabajo generalmente es para la Base de Datos Administradores / Desarrolladores, pero lo haría un Analista mucho más fuerte si aprendiera el idioma y entendiera los datos en ese nivel. Será mejor estructurando datos y manipulándolos para que su software de análisis de datos haga cosas más complejas.

En cuanto a las habilidades blandas, un ojo para el diseño y la presentación es importante porque su trabajo consiste en comunicar datos en formas atractivas y fáciles de entender (informes, visualizaciones, etc.). Si no lo hace, no puede usar los datos de manera efectiva como una herramienta para mejorar los sistemas y las empresas. Como lo indica Austin Brown a continuación, las habilidades de comunicación también son importantes porque habrá algunas personas que piensan que su trabajo requiere presionar un botón, cuando a veces lleva horas o días de trabajo. La gente a menudo no entiende cómo funciona el análisis de datos (que es más rápido pedir 50 puntos de datos antes de comenzar a trabajar que pedir un punto de datos 10 veces diferentes). Debe poder comunicar lo que es posible a los demás y tener paciencia mientras lo hace . He visto a muchas personas que trabajan en datos enojarse con los demás porque no entienden los datos y es muy irritante: no es su culpa, es su responsabilidad ayudar a otros a comprender, y encontrará esta frustración si usted ‘ No eres un buen comunicador y paciente. La organización es extremadamente importante: debe tener la tendencia a codificar todo, desarrollar convenciones de nomenclatura y una metodología común para las cosas que hace para mantener limpios los datos con los que trabaja. La honestidad es otro rasgo pasado por alto y difícil de mantener en este campo. Los errores en los datos son perjudiciales y pueden sesgar los resultados a gran escala, sin embargo, suceden y puedes optar por ocultarlos si realmente lo intentaste porque no todos verán tu trabajo cuando hay miles de filas de datos de las que eres responsable . Incluso aquellos en la alta gerencia lo hacen, con la esperanza de que nadie se dé cuenta y el problema desaparecerá en unos años. Se necesita una persona con gran coraje y honestidad para señalar los errores y corregirlos, para establecer bases sólidas para la empresa, pero de alguna manera, esa cultura es difícil de mantener en la práctica porque la gente tiene mucho miedo de verse mal. NO seas esa persona. Curva de aprendizaje rápido y familiaridad con los sistemas de datos . No puede aprender todos los sistemas de datos que existen, pero si está familiarizado con algunos, eso lo convertirá en un aprendiz más rápido.

Y, por último, la capacidad de sentarse durante largas horas . Un trabajo de computadora = sentado la mayor parte de tu vida, y la mayoría de las empresas no te comprarán un escritorio de pie.

Answer 6

Comprender el requisito de por qué se requiere análisis de datos, consolidación de información, herramientas estadísticas, técnicas de minería de datos, comprensión del negocio. Si tiene experiencia en análisis de negocios que lo ayudará a convertirse en un mejor analista de datos.

Las habilidades de comunicación y el sentido común son las habilidades blandas más importantes que desempeñan un papel fundamental en el éxito del analista de datos.

“Por último, pero no menos importante, usar Internet (Técnicas de búsqueda) es necesario para ser un buen analista de datos”.

Answer 7

He escrito sobre análisis de datos en esta respuesta. ¿Qué es un trabajo de analista de datos? ¿Por qué necesitan más hombres cada año?

Habilidades necesarias:
Conocimiento de la base de datos a lo largo de SQL competente.
Microsoft Excel
Conocimiento de estadística básica.
Capacidad para presentar sus hallazgos.

Answer 8

Centrarse en 3 cosas:

• Sea bueno para obtener información de los datos: a veces, una idea es un análisis simple
• Sé bueno para comunicar ideas
• Sea bueno en la gestión de proyectos: a veces, obtener 1 información requiere administrar varias personas, departamentos y herramientas

Answer 9

Un científico de datos debe tener las siguientes habilidades

Conocimiento de la base de datos

1. Gestión de base de datos
2. Mezcla de datos
3. Consulta
4. Manipulación de datos

Analítica predictiva

1. Estadística descriptiva básica
2. Modelado predictivo
3. Analítica avanzada

Conocimiento de Big Data

1. Análisis de big data
2. Análisis de datos no estructurados.
3. Aprendizaje automático

Habilidad de presentacion

1. Visualización de datos
2. Presentación de información
3. Diseño del informe

Si quieren un mejor entrenamiento en analista de datos, Analytixlabs es uno de los mejores institutos en Delhi NCR. Para obtener más información, solo visite Analytixlabs Reviews o Analytixlabs student Feedback.

Answer 10

Comodidad al trabajar con Excel, Python o R para la limpieza, análisis y visualización de datos.

Fluidez en la visualización de datos. Hay varias opciones de herramientas para esto, incluyendo Excel, Tableau, D3js (que está basado en JavaScript) y bibliotecas en Python y R.

Conocimiento de SQL para extraer datos de bases de datos.

Una sólida formación en estadísticas que le permite analizar de manera efectiva los datos.

Fuertes habilidades de comunicación escrita y verbal para comunicar de manera efectiva lo que está viendo en los datos a otros.

Answer 11

Habilidades de comunicación. Un analista de datos tiene que comunicarse con los clientes, otros miembros del equipo, desarrollador para garantizar el éxito del proyecto. La buena habilidad de comunicación hará que el trabajo sea más fácil.

Answer 12

Austin está explotando aquí, el papel es cada vez más variado y las habilidades de comunicación son realmente esenciales: se espera que un analista de datos no solo tenga una mentalidad técnica sólida, sino también la capacidad de articular esos detalles en el negocio. Creo que también deben ser extremadamente inquisitivos y estar al tanto de la tecnología moderna y las herramientas de visualización que los ayudarán en este proceso. Hemos reunido una cartilla para el papel en http://intentdata.com/data-jobs- …

Answer 13

Para ser un analista de datos, debe ser fuerte en la resolución de algoritmos. Debe tener fuertes habilidades analíticas, razonamiento, habilidades para resolver problemas. Más que eso, una habilidad firme para la toma de decisiones es muy esencial para lidiar con el análisis de datos.

Answer 14

Hay una combinación de habilidades técnicas y habilidades blandas necesarias para ser un analista exitoso.

Las habilidades técnicas incluyen estadísticas, uso de Excel, capacidad de codificar en uno o más lenguajes o programas de análisis, etc. Aquí hay un desglose en profundidad de las habilidades técnicas necesarias.

Las habilidades técnicas pueden hacerle una entrevista, pero las habilidades blandas son las que le permiten obtener el trabajo y hacerlo bien. Algunos de los más importantes son la curiosidad, el amor por el aprendizaje, la tenacidad, las comunicaciones y la resolución de conflictos. Hay un desglose en profundidad de las habilidades blandas importantes aquí.

Answer 15

Consulte

La respuesta de Paul Arun a ¿La ciencia de datos y el análisis solo están destinados a estudiantes de informática y matemática?

Answer 16

Debe consultar esta página en coursera.org para obtener un curso detallado sobre análisis de datos.

Answer 17

Bueno, estoy interesado en seguir mi carrera en este campo, así que, por lo que sé a través de mi investigación, debes ser bueno en estadísticas y resolución de problemas … y de nuevo solo ser bueno en esto no va a obtener el trabajo que necesitas. tener un conocimiento profundo de las necesidades comerciales para que pueda encontrar o analizar los datos que ayudan en el proceso de toma de decisiones.

Hay muchos cursos MOOC en línea que podemos tomar solo para tener una idea clara de cómo funciona esta transmisión.

Answer 18

Busque en Google la empresa para la que desea trabajar y vea si tienen un plan de ingreso de posgrado o una pasantía.

Obtenga un perfil de LinkedIn y conéctese con personas en esa empresa en particular y descubra cómo puede encontrar su camino.

Answer 19

Para convertirse en un buen analista de datos, además de ser bueno con el cálculo de números, tendrá que trabajar en sus habilidades técnicas como SAS, Excel, Tableau. Pero la siguiente pregunta que surge es desde dónde comenzar o qué hacer. Vaya al enlace Curso y haga clic en cursos individuales para ver los contenidos. Es tan básico como se pone para un nuevo titular.

Espero que esto ayude.

Ankit

Answer 20

En breve:

Manipulación de datos + Estadísticas + Sentido común + Conocimiento sobre cualquier dominio específico + Buena comunicación