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データアナリストは、生計のためにデータを操作します。企業がますます拡大するデータセットにますます依存するようになっている時代では、これはかつてないほど重要なスキルです。また、大きな需要があります。
将来の雇用市場における大きな推進要因の1つは、モノのインターネット（IoT）です。これは、Webに接続された家庭内のすべてのデバイスを指します。ハイテク分析会社Foote Partnersによると、これらのスマートハブ、電球、冷蔵庫はすべて、企業が（良かれ悪かれて）扱う膨大な量のデータを作成し、この業界ではデータ分析が大きな役割を果たします。
自宅で楽しむことができる素晴らしい機会を持つ将来性のある仕事のラインを探しているなら、データアナリストになるのが適切かもしれません。学ぶために必要なスキルと、どのように始めることができるかを見てみましょう。
データアナリストは何をしますか？
データアナリストは、大きなデータセットから「有用な洞察」を引き出す人です。それは数字を平易な英語に翻訳することを意味します。レポートや視覚化を作成して、この情報を表示し、有用な相関関係や傾向を示すことができます。その後、企業はこれらを使用して、意思決定を通知できます。
データアナリストは、単一の組織内で作業する場合もあれば、代理店の一部として多数のクライアントを引き受ける場合もあります。
マーケティングの場合、データアナリストは、X製品を購入した顧客の大部分が女性心理学の学生であると判断できる場合があります。その後、クライアントは将来のマーケティングでより多くのユーザー層をターゲットにすることを推奨します。あるいは、製品に興味を持つ男性が増えていることを示す傾向に気付くかもしれません。これもビジネスが活用できるものです。さらに、これは競争が現在対応していない人口統計であることに気付くかもしれません。
データアナリストが数字をわかりやすい英語に翻訳します
もう1つの実用的な例は、Forecastwatch.comからのものです。Forecastwatch.comは、数千の異なるレポートから予測を収集し、天気がどのようなものであるかの実際の人間のレポートと比較します。このすべての情報を使用して、予測者はモデルを改良および改善できます。
データソースと役割
これらのデータセットは、販売統計、ポイントカード、ユーザーアカウント、顧客フィードバック、アプリとソフトウェア、ウェブサイトトラフィック分析、市場調査、研究室調査など、さまざまなソースから取得できます。
この作業の大部分は、管理に役立つ可能性のある洞察と傾向を提供するレポートの作成を伴います。また、データアナリストは、複数の異なるソースからデータを取得する際にデータを「通信」させる必要があります。障害のあるデータを削除する必要がある場合があります（クリーニング）。データを「マッサージ」して、組織の目標にもう少し従わせるように求められることさえあります。
これはエキサイティングでやりがいのある仕事になる可能性があり、スマートなデータ駆動型の洞察に基づいて企業の方向性を導くのに役立ちます。ただし、データ入力から数ステップを削除するだけで、非常に退屈な作業になることもあります。 1つのスプレッドシートを管理することは、ほとんどの人にとってやりがいのあるものでも、やりがいのあるものでもありません。あなたの役割は、組織と組織内の場所に依存します。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか？
理解すべき有用な違いの1つは、データサイエンティストとデータアナリストの違いです。線は少しぼやける可能性がありますが、一般にデータサイエンティストは機械学習と予測モデリングにより多く取り組んでいます。彼らはデータを使用して未来を予測し、一般に数学、統計、コンピューターコーディングの分野でより強力なバックグラウンドを持っています。
データサイエンティストは、AIおよび機械学習とも連携しています。機械学習は基本的に、データ分析者が行うもののより大きな自動化されたバージョンであり、巨大なデータセットのパターンを探すアルゴリズムを使用して、最終的に画像内の特定の要素の識別、自然な人間の言語の検出、または広告に関する決定。データサイエンティストとして、PythonとSQLでコードを記述して、このデータを取得して使用できるようにすることができます。
続きを読む： Cloud AutoML Vision：独自の機械学習モデルをトレーニングする
Indeed.comによると、データアナリストの平均給与は年間64,975ドルですが、データサイエンティストの平均給与は120,730ドルです。
データサイエンティストになり、最先端の機械学習アルゴリズムを使用することに興味がある場合は、Machine Learning and Data Science Certification Bundleから始めるのが最適です。
スキル、資格、およびツール
必須ではありませんが、次の主題のいずれかの学位はデータアナリストに役立ちます。
- 数学
- コンピュータサイエンス
- 統計学
- 経済
- ビジネス
多くの特定のスキルも非常に便利で、開発する価値があります。幸いなことに、Webにより、自宅からこれらのスキルと認定資格を取得することがこれまで以上に簡単になりました。 Udemyは、ほとんどの場合、20ドル未満でアナリストとして必要なほぼすべてのスキルに役立つコースを提供します。知っておくと良いことは次のとおりです。
エクセル
華やかではありませんが、多くのデータアナリストはExcelに多くの時間を費やし、テーブルと精巧な方程式を作成します。インタビューに参加したり、短期間のギグを申請したりする場合は、Excelの高度なスキルを示す必要があります。だからブラッシュアップ！
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SQL
SQLはStructure Query Languageの略で、データベースからデータを作成および取得するための宣言型言語です。 Webサイトの特定のユーザーからデータを取得しようとしている場合、SQLを使用してサーバーに保存されているデータベースと通信することでこれを行う可能性があります。 SQLは最初は気が重いように見えますが、頭を動かすのに十分なほど簡単で、一度行うと非常に強力になります。
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