Svarīgākās prasmes Datu analīzē 2020.gadā

Gada sākums ir lielisks laiks, lai runātu par tendencēm, kuras bija, ir un būs aktuālas. 

Šogad, tāpat kā iepriekšējā gadā, datu analītiķa darbs būs viens no pieprasītākajiem, tāpēc, lai kļūtu par profesionālu šajā jomā, ir jāzina, kādas prasmes šobrīd ir svarīgas un nepeiciešamas datu analītiķim vai pētniekam. 

Varbūtības teorija un statistika

Kā jau zināms, datu zinātnes būtība ir izdarīt secinājumus, veikt prognozes un izvētrēt, līdz ar to, varbūtības teorijai un statistikai ir liela nozīme un tās ir cieši saistītas savā starpā. 

Kā Jūs varat manipulēt ar datiem, labi pārzinot gan varbūtības teoriju, gan statistiku?

1. Daudz skaidrāk izprast undatus;
2. Atklāt vairāk saišu starp vairākiem mainīgajiem; 
3. Balstoties uz jau iegūtiem datiem, ir vieglāk paredzēt nākotnes tendences;
4. Atklāsiet kļūdainus un nepareizus datus.

Daudzveidīgs aprēķins un lineārā algebra

Ja Jūs studējat matemātiku vai datorzinātnes, tad šie temini Jums jau ir pierasti. Daudzdimensiju skaitļošana ir īpaši noderīga mašīnmācīšanās modeļu izstrādei, jo šeit bieži sastopami nezināmi mainīgie.

Ko Jūs varat darīt ar datiem, zinot šīs matemātikas zinātnes?

1. Aprēķināt virziena atvasinājumu un slīpumus;
2. Aprēķināt izmaksu funkciju;
3. Aprēķināt funkcijas minimālo un maksimālo vērtību;
4. Aprēķināt vektorius, matricu, tensora un skalaro funkcijas;

Programmēšanas prasmes

Bez šaubām programmēšanas prasmes datu zinātnē un analītiķiem ir ļoti vajadzīgas. 

Programmēšana apvieno visas citas pieejamās zināšanas un prasmes un ļauj iegūt svarīgu ieskatu no neapstādātiem datiem. Un, lai arī tādas valodas kā JAVA vai SQL ir lieliski piemērotas darbam ar datiem, vispiemērotākā un visizplatītākā izvēle ir Python. 

Tātad, ja Jūs plānojat mācīties analizēt datus, vislabāk sākt ar Python programmēšanas valodas apguve.

Datu iegūšana

Lieliem uzņēmumiem bieži ir dati, kas nav piemēroti analīzei, tāpēc ir ļoti svarīgi spēt atpazīt un atlasīt nepareizos datus. Datu iegūšana (angl. Data Wrangling) ir savākto datu sagatavošanas process turpmākai analīzei.

Ko Jūs varat darīt ar datu iegūšanas prasmēm?

1. Sniegt precīzu datu attēlojumu;
2. Saīsināt laiku, kas nepieciešams apkopoto datu sistematizēšanai, pirms tos analizēt;
3. Ļausiet datu zinātniekiem pievērsties datu analīzei;
4. Pārliecinieties, ka datiem, kas nepieciešami noteiktu lēmumu pieņemšanai, ir noteikts mērķis.

Datu bāzes pārvaldība

Datu bāzes pārvaldība galvenokārt sastāv no programmām, kas ļauj rediģēt, kārtot un citādi pārvaldīt datu bāzes. Datu bāzes pārvaldības sistēma apstrādā tai iesniegtos pieprasījumus un nodrošina ar vajadzīgajiem datiem. Dažas no populārākajām datu bāžu pārvaldības sistēmām ir: SQL, MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2, PostgreSQ un NoSQL.

Kā datu bāzes pārvaldīšana darbojas ar lieliem datiem?

1. Ir iespēja atklāt un pārvaldīt datus datu bāzē;
2. Var mainīt datu formātu, lauku nosaukums, ierakstu vai faila struktūru;
3. Var izveidot noteikumi datu reģistrēšanai un pārbaudei;
4. Var radīt vidi, kas pyjama vairākiem lietotājiem.

Datu vizualizācija

Jebkurš atklājums, kas izdarīts no savāktajiem datiem, būs bezjēdzīgs, ja Jūs to skaidri neapzināsiet un nepaziņosiet citiem. Tāpēc apkopotās informācijas vizualizācija ir nepieciešama datu analītiķa prasme.

Ar vizualizācijas prasmēm Jūs spēsiet: 

1. Atklāt svarīgas atziņas;
2. Atrast sakarības starp nezināmajiem mainīgajiem;
3. Izcelsiet jomas, kurām nepieciešama paugstināta uzmanība un uzlabojumi;
4. Noskaitdrosiet faktorus, kas ietekmē klientu uzvedību.
5. Uzzināsiet, kur ievietot kādus produktus;
6. Attēlosiet dažādas tendences;
7. Ilustrēsiet informācijas apjomu.

Daži no populārākajiem datu vizualizācijas rīkiem ir: Tableau, PowerBI, QlikView, Google Analytics (tīmeklim), MS Excel, Plotly, Fusion Charts, SAS.

Mašīn / dziļā apmācība

Ja plānojat strādāt vai jau strādājat uzņēmumā vai iestādē, kas apkopo ļoti lielu datu apjomu, tad mašīnmācīšanās zināšanas noteikti noderēs.

Izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, Jūs varēsiet: 

1. Noteikt krāpšanu vai riskus;
2. Darboties veselības aprūpes iestādēs;
3. Plānot lidmašīnu maršrutus;
4. Filtrēt surogātziņas e-pastos;
5. Izstrādāt sejas un balls atpazīšanas sistēmas;
6. Nodarboties ar automātiskajiem tulkojumi. 

Mākoņu skaitļošana

Darbs ar lielu datu apjomu nav atdalāms no mākoņdatošanas. Tieši mākonī datu zinātnieki meklē un pārvalda datus. Tāpēc ikvienam datu analītiķim vai zinātniekam būtu jāpārzina tādas platformas kā Google Cloud vai Windows Azure.

Ko es varu darīt ar savām zināšanām par mākoņdatošanu?

1. Atrast vai iegādāties vajadzīgos datus;
2. Analizēt, atlasīt, modificēt datus;
3. Pārbaudīt iespējamos paraugu un rakstu modeļus;
4. Optimizēt modeļu veiktspēju.

Microsoft Excel

Jā, vecais labais Excel ir ļoti ērts datu analīzes rīks, kurā varat kārtot vajadzīgos datus un saglabāt tik daudz dažādu versiju, cik vēlaties. Turklāt Excel labi darbojas ar Python programmēšanas valodu. Faktiski daudzi cilvēki, kuriem nav nekāda sakara ar datu zinātni, savā ikdienas dzīvē izmanto programmu Excel, lai precīzi analizētu un sakārtotu viņiem atbilstošos datus. 

Ko Excel var darīt ar lieliem datiem?

1. Filtrēt, kārtor, apvienot, apgriezt datus;
2. Izveidot šarnīra tabulas un diagrammas;
3. Meklēt vajadzīgos datus;
4. Exel failu programmēšanai izmantot Visual Basic for Applications (VBA) programmēšanas valodas priekšrocības. 

Ceram, ka šis raksts būs noderīgs gan iesācējiem datu analīzes jomā, gan arī tiem, kas jau laiku strādā šajā jomā!