Zawód analityk danych

Analitycy danych importują, kontrolują, czyszczą, przekształcają, zatwierdzają, modelują lub interpretują zbiory danych w odniesieniu do celów działalności firmy. Dbają, żeby źródła i repozytoria danych zapewniały spójne i wiarygodne dane. Analitycy danych stosują różne algorytmy i narzędzia informatyczne odpowiednio do sytuacji i aktualnych danych. Mogą przygotowywać sprawozdania w formie wizualizacji, np. wykresów, tabel i zestawień.

Chcesz dowiedzieć się, jaki rodzaj kariery i jakie zawody najbardziej Ci odpowiadają? Skorzystaj z naszego bezpłatnego testu kariery w oparciu o kod Hollanda i przekonaj się.

Typ osobowości

• Badawczy / Przedsiębiorczy

Wiedza

• Techniki wizualnej prezentacji

  Techniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia danych o charakterze abstrakcyjnym i nieliczbowym, w celu lepszego zrozumienia tych informacji przez ludzi.

• Ocena jakości danych

  Proces ujawniania problemów z danymi przy użyciu wskaźników, miar i mierników jakości w celu opracowania strategii oczyszczania i wzbogacania danych zgodnie z kryteriami jakości.

• Pozyskiwanie informacji

  Techniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.

• Modele danych

  Techniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.

• Poufność informacji

  Mechanizmy i przepisy umożliwiające selektywną kontrolę dostępu i gwarantujące, że tylko upoważnione strony (ludzie, procesy, systemy i urządzenia) mają dostęp do danych, sposób zachowania poufności informacji i ryzyka niezgodności z przepisami.

• Języki zapytań

  Zakres standardowych języków komputerowych do wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje.

• Rozwiązania business intelligence

  Narzędzia wykorzystywane do przekształcania dużych ilości surowych danych w istotne i przydatne informacje biznesowe.

• Typy dokumentacji

  Cechy rodzajów dokumentacji wewnętrznej i zewnętrznej dostosowane do cyklu życia produktu i specyficznych rodzajów treści.

• Statystyka

  Badanie teorii statystycznej, metod i praktyk takich jak gromadzenie, organizacja, analiza, interpretacja i prezentacja danych. Obejmuje ona wszystkie aspekty danych, w tym planowanie gromadzenia danych w zakresie badań i eksperymentów w celu prognozowania i planowania działań związanych z pracą.

• Dane nieustrukturyzowane

  Informacje, które nie są uporządkowane w określony sposób lub nie mają zdefiniowanego modelu danych i są trudne do zrozumienia oraz znalezienia wzorców bez użycia takich technik jak eksploracja danych.

• Struktura informacji

  Rodzaj infrastruktury, która określa format danych: częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i ustrukturyzowane.

• Język zapytań RDF

  Języki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.

• Kategoryzacja informacji

  Proces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.

• Eksploracja danych

  Metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.

Umiejętności

• Stosować techniki analizy statystycznej

  Używać modeli (statystyki opisowe lub wnioskowanie statystyczne) i technik (eksploracja danych lub uczenie maszynowe) do analizy statystycznej i narzędzi ICT do analizy danych, odkrywania korelacji i prognozowania trendów.

• Wykonywać analityczne obliczenia matematyczne

  Stosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.

• Interpretować bieżące dane

  Analizować dane pochodzące ze źródeł takich jak aktualne i bieżące dane rynkowe, dokumenty naukowe, wymagania klientów i kwestionariusze, aby ocenić rozwój i innowacyjność w dziedzinach wiedzy fachowej.

• Zarządzać danymi

  Zarządzanie wszystkimi rodzajami zasobów danych w całym ich cyklu życia poprzez sporządzanie profili danych, profilowanie, normalizację, rozstrzyganie kwestii tożsamości, czyszczenie, usprawnianie i badanie sprawozdań finansowych. Zapewnienie, aby dane były adekwatne do zakładanych celów, z wykorzystaniem specjalistycznych narzędzi ICT w celu spełnienia kryteriów dotyczących jakości danych.

• Gromadzić dane ICT

  Gromadzić dane poprzez projektowanie i stosowanie metod wyszukiwania i pobierania próbek.

• Gromadzić próbki danych

  Gromadzić i wybierać zbiór danych z populacji za pomocą procedury statystycznej lub innej określonej procedury.

• Opracowywać procesy przetwarzania danych

  Używać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.

• Przeprowadzać czyszczenie danych

  Wykrywać i korygować uszkodzone zapisy w zbiorach danych, zapewniać, aby dane te stały się i pozostały uporządkowane zgodnie z wytycznymi.

• Wdrażać procesy zapewniania jakości danych

  Stosować techniki analizy, walidacji i weryfikacji jakości danych, aby sprawdzić integralność jakości danych.

• Integrować dane ICT

  Scalać dane z różnych źródeł, aby zapewnić ujednolicony widok zestawu tych danych.

• Definiować kryteria jakości danych

  Określać kryteria, według których mierzy się jakość danych do celów biznesowych, takie jak niespójność, niekompletność, użyteczność w określonym celu i dokładność.

• Przeprowadzać eksplorację danych

  Przeglądać duże zbiory danych, aby odkrywać wzorce za pomocą statystyk, systemów baz danych lub sztucznej inteligencji i prezentować informacje w zrozumiały sposób.

• Analizować duże zbiory danych

  Zbierać i oceniać dane liczbowe w dużych ilościach, szczególnie w celu identyfikacji wzorców między danymi.

• Normalizować dane

  Redukowanie danych do ich precyzyjnej formy podstawowej (formy normalne), aby osiągnąć takie wyniki, jak minimalizacja zależności, eliminacja redundancji, zwiększenie spójności.

Source: Sisyphus ODB