Data-analyytikko – työpaikat Suomessa
Data-analyytikot tuovat, tarkastavat, puhdistavat, muuttavat, validoivat, mallintavat tai tulkitsevat yrityksen liiketoiminnan tavoitteita koskevia tietoja. He varmistavat, että tietolähteistä ja arkistoista saadaan johdonmukaisia ja luotettavia tietoja. Data-analyytikot käyttävät erilaisia algoritmeja ja tietoteknisiä välineitä, joita tilanne ja nykyiset tiedot edellyttävät. He voivat laatia visuaalisia raportteja, kuten kaavioita, kaavioita ja koontinäyttöjä.
Data-analyytikko - Mitkä taidot ovat pakollisia?
Infrastruktuurityyppi, joka määrittelee tietojen muodon: osittain jäsennelty, jäsentelemätön tai jäsennelty.
Tietojen pelkistäminen niiden tarkkaan ydinmuotoon (tavanomaiset muodot) tulosten saavuttamiseksi, esimerkiksi riippuvuuden vähentämiseksi, päällekkäisyyden välttämiseksi ja johdonmukaisuuden lisäämiseksi.
Välineet, joilla suuri määrä raakatietoja muunnetaan olennaisiksi ja hyödyllisiksi liiketoimintatiedoiksi.
Eri lähteistä, kuten markkinatiedoista, tutkimustuloksista, asiakkaiden vaatimuksista ja kyselytutkimuksista kerättyjen ajantasaisten tietojen analysointi kehityksen ja innovoinnin arvioimiseksi omalla asiantuntemuksen alalla.
Tekoälyn, koneoppimisen, tilastoinnin ja tietokantojen menetelmät, joilla haetaan sisältöä tietokokonaisuudesta.
Käyttää tieto- ja viestintätekniikan välineitä matemaattisten, algoritmisten tai muiden tietojen käsittelyyn tietojen luomista varten.
Soveltaa matemaattisia menetelmiä ja käyttää laskentatekniikoita analysointiin ja tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen.
Tuotteen elinkaareen ja sen erityisiin sisältötyyppeihin mukautettujen sisäisten ja ulkoisten asiakirjatyyppien ominaisuudet.
Visuaaliset esitys- ja vuorovaikutustekniikat, kuten pylväsdiagrammit, hajontakaaviot, pintakuviot, puukartat ja koordinaattikaaviot, joita voidaan käyttää abstraktisten numeeristen ja ei-numeeristen tietojen esittämiseen, jotta näitä tietoja ymmärrettäisiin paremmin.
Käyttää malleja (tilastollista kuvausta tai päättelyä) ja tekniikoita (tiedonlouhintaa tai koneoppimista) tilastollisia analyysejä varten sekä tieto- ja viestintätekniikan välineitä tietojen analysointiin, korrelaatioiden tunnistamiseen ja suuntausten ennustamiseen.
Tarkastella laajoja tietojoukkoja ja selvittää malleja käyttämällä tilastoja, tietokantajärjestelmiä tai tekoälyä ja esittää tiedot ymmärrettävällä tavalla.
Yhdistää lähteistä peräisin olevat tiedot, jotta saadaan yhtenäinen käsitys näistä tiedoista.
Kerätä ja arvioida suuria määriä numeerisia tietoja, erityisesti tietojen välisten mallien tunnistamista varten.
Kerätä ja valita datajoukko populaatiosta tilastollisen tai muun määritellyn menettelyn avulla.
Havaita ja korjata korruptoituneita tietueita ja varmistaa, että tietojen jäsentely säilyy ohjeiden mukaisesti.
Määrittää kriteerit, joilla tietojen laatu mitataan liiketoimintaa varten, kuten epäjohdonmukaisuudet, puutteellisuudet, tarkoitukseen soveltuvuus ja täsmällisyys.
Tekniikat ja menetelmät, joita käytetään hankkimaan ja poimimaan tietoja, jotka on saatu jäsentämättömistä tai osittain jäsennetyistä digitaalisista asiakirjoista ja lähteistä.
Tarkastaa tietojen laatu soveltamalla laatuanalyysi-, validointi- ja todentamistekniikoita.
Kerätä tietoja suunnittelemalla ja soveltamalla haku- ja näytteenottomenetelmiä.
Tilastoteorian tutkimus, menetelmiä ja käytäntöjä, kuten tietojen keruuta, järjestämistä, analysointia, tulkintaa ja esittämistä. Siinä käsitellään kaikkia tietojen näkökohtia, muun muassa tiedonkeruun suunnittelua kyselyjen ja kokeiden suunnittelun kannalta, jotta voitaisiin ennakoida ja suunnitella työhön liittyviä toimintoja.
Tietojen luokitusta eri luokkiin ja niiden suhteiden esittämistä koskeva prosessi selkeästi määritettyjä tarkoituksia varten.
Hakukielet, esim. SPARQL, joilla haetaan resurssin kuvausviitekehysformaattiin (RDF) tallennettuja tietoja ja käsitellään niitä.
Standardoitujen tietokonekielien ala tietojen hakemiseksi tietokannasta ja tarvittavia tietoja sisältävistä asiakirjoista.
Hallita kaikentyyppisiä tietoresursseja niiden elinkaaren aikana tekemällä tietojen profilointia, jäsentämistä, standardointia, identiteetin selvitystä, puhdistusta, parantamista ja tarkastusta. Varmistaa käyttämällä tieto- ja viestintätekniikan välineitä, että tiedot ovat tarkoituksenmukaisia ja täyttävät tietojen laatua koskevat kriteerit.
Mekanismit ja säännökset, joiden avulla käyttöoikeuksia voidaan valvoa valikoidusti ja taata, että vain valtuutetuilla osapuolilla (ihmisillä, prosesseilla, järjestelmillä ja laitteilla) on pääsy tietoihin ja että tietojen salassapitoa noudatetaan ja vaatimustenvastaisuuden riskejä seurataan.
Tiedot, joita ei ole järjestetty ennalta määritellyllä tavalla tai joissa ei ole ennalta määriteltyä tietomallia, joita on vaikea hahmottaa ja joille on vaikea löytää malleja käyttämättä esimerkiksi tiedonlouhintaa tai muuta samanlaista tekniikkaa.
Prosessi, jolla voidaan paljastaa ongelmia tiedon laadussa laatuindikaattoreita, -toimenpiteitä ja -mittareita käyttämällä. Näiden avulla suunnitellaan myös tietojen puhdistus- ja rikastusstrategioita tietojen laatua koskevien kriteerien mukaisesti.
Tekniikat ja olemassa olevat järjestelmät, joita käytetään jäsentämään dataelementtejä ja osoittamaan niiden välisiä suhteita, sekä menetelmät datarakenteiden ja -suhteiden tulkitsemiseksi.
Data-analyytikko - Mitkä taidot ovat hyödyllisiä muttei pakollisia?
Suojattujen, hajanaisten tai korruptoituneiden tietojen ja muun verkkoviestinnän kerääminen. Tämän prosessin havaintojen dokumentointi ja esittäminen.
Verkkotietojen mittaamisen, keräämiseen, analysoinnin ja raportoinnin ominaisuudet, työkalut ja tekniikat, joilla saadaan tietoa käyttäjien käyttäytymisestä ja parannetaan verkkosivuston toimivuutta.
MDIX on hakukieli tietojen hakuun tietokannasta ja asiakirjoista, jotka sisältävät tarvittavat tiedot. Sen on kehittänyt ohjelmistoyritys Microsoft.
Menetelmät, joiden avulla tiedot tuotetaan, jäsennetään, säilytetään, ylläpidetään, linkitetään, vaihdetaan ja käytetään.
Tietokonekieli XQuery on hakukieli, jota käytetään tiedonhaussa tietokannasta ja tarvittavat tiedot sisältävistä asiakirjoista. Sen on kehittänyt kansainvälinen standardointijärjestö World Wide Web Consortium.
Tietokantojen luokittelu, johon kuuluu niiden käyttötarkoitus, ominaisuudet, terminologia, mallit ja käyttö, kuten XML-tietokannat, asiakirjapainotteiset tietokannat ja täysimääräiset tekstitietokannat.
Tietokonekieli SPARQL on hakukieli, jota käytetään tiedonhaussa tietokannasta ja tarvittavat tiedot sisältävistä asiakirjoista. Sen on kehittänyt kansainvälinen standardointijärjestö World Wide Web Consortium.
Tietokonekieli LDAP on hakukieli, jota käytetään tiedonhaussa tietokannasta ja tarvittavat tiedot sisältävistä asiakirjoista.
Fyysiset ja tekniset käsitteet siitä, miten digitaalisen tiedon tallentaminen järjestetään tietyissä järjestelmissä sekä paikallisesti, kuten kiintolevy- ja hakumuistit (RAM), että etänä, verkon, internetin tai pilvipalvelun kautta.
Kehittää ja hallita menetelmiä ja strategioita, joilla maksimoidaan tietojen laatu ja tilastollinen tehokkuus tietojen keruussa, ja varmistaa, että kerätyt tiedot optimoidaan jatkokäsittelyä varten.
Verkkotyökalut, joilla analysoidaan, kootaan yhteen ja esitetään monialaisia tietoja ja joiden avulla käyttäjät voivat tarkastella tietoja useista näkökulmista vuorovaikutteisesti ja valikoiden.
Tekniikat, joiden avulla laitteistot, ohjelmistot, tiedot ja palvelut ovat saatavilla etäpalvelimien ja ohjelmistoverkkojen kautta riippumatta niiden sijainnista ja arkkitehtuurista.
Tietojen esittäminen visuaalisesti, kuten kaavioilla tai kuvaajilla, niiden ymmärtämisen helpottamiseksi.
Laatia tutkimusasiakirjoja tai esitellä tehtyjen tutkimusten ja analysointihankkeiden tuloksia, esitellä tuloksiin johtaneet analyysimenettelyt ja -menetelmät sekä tulosten mahdolliset tulkinnat.
LINQ on kyselykieli, jota käytetään tarvittavien tietojen hakemiseen tietokannoista ja asiakirjoista. LINQ:n on kehittänyt Microsoft.
N1QL on kyselykieli, jota käytetään tarvittavien tietojen hakemiseen tietokannoista ja asiakirjoista. Sen on kehittänyt ohjelmistoyritys Couchbase.
Käyttää erityisiä tekniikoita ja menetelmiä, joilla analysoidaan organisaation liiketoimintaprosessien tietovaatimuksia, jotta voitaisiin luoda näitä tietoja koskevia malleja, esimerkiksi käsitteellisiä, loogisia ja fyysisiä malleja. Näillä malleilla on erityinen rakenne ja muoto.