Dataanalytiker – jobb i Finland
Dataanalytiker importerar, inspekterar, rensar, omvandlar, validerar, värderar och tolkar data med avseende på företagets verksamhetsmål. De ser till att datakällorna och databaserna tillhandahåller enhetliga och tillförlitliga data. Dataanalytiker använder olika algoritmer och it-verktyg utifrån situation och aktuella data. De kan utarbeta rapporter i form av visualiseringar såsom kurvor, diagram och arbetsbord.
Dataanalytiker - Vilka färdigheter är obligatoriska?
Den typ av infrastruktur som definierar formatet av data: halvstrukturerad, ostrukturerad och strukturerad.
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
De verktyg som används för att omvandla stora mängder rådata till relevant och användbar affärsinformation.
Analysera data insamlade från källor som marknadsuppgifter, vetenskapliga rapporter, kundkrav och frågeformulär som är aktuella och relevanta, i syfte att bedöma utvecklingen och innovationen inom olika kompetensområden.
Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
Tillämpa matematiska metoder och använda beräkningsteknik för att utföra analyser och finna lösningar på specifika problem.
Egenskaper hos intern och extern dokumentation som gäller en produkts livscykel och specifikt innehåll i dokumentationen.
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
Använda modeller (beskrivande eller statistiska) och tekniker (datautvinning eller maskininlärning) för statistisk analys och IKT-verktyg för att analysera data, upptäcka korrelationer och göra prognoser.
Utforska stora datamängder för att avslöja mönster med hjälp av statistik, databassystem eller artificiell intelligens och presentera informationen på ett begripligt sätt.
Kombinera data från källor för att ge en enhetlig bild av uppsättningen data.
Samla in och utvärdera numeriska data i stora mängder, särskilt i syfte att identifiera mönster mellan data.
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
Specificera de kriterier med hjälp av vilka datakvaliteten mäts för affärsändamål, t.ex. inkonsekvenser, ofullständighet, användbarhet och precision.
De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
Samla in data genom att designa och tillämpa söknings- och urvalsmetoder.
Studiet av statistiska teorier, metoder och praxis såsom insamling, organisering, analys, tolkning och presentation av data. Statistiken behandlar alla aspekter av data, inbegripet planering av datainsamling i fråga om projektering och experiment för att förutse och planera arbetsrelaterad verksamhet.
Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
Standardiserade datorspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som söks.
Hantera alla typer av dataresurser under hela deras livscykel genom att utföra dataprofilering, valideringsanalyser, standardisering, identitetsuppdelning, rensning, utökning och granskning. Se till att alla data är ändamålsenliga med hjälp av specialiserade IKT-verktyg i syfte att uppfylla kvalitetskriterierna för data.
De mekanismer och bestämmelser som möjliggör selektiv tillträdeskontroll och garanterar att endast godkända parter (personer, processer, system och anordningar) har tillgång till data, sättet att följa konfidentiell information och riskerna för bristande regelefterlevnad.
Den information som inte är ordnad på ett fördefinierat sätt eller inte har en fördefinierad datamodell och är svår att förstå och hitta utan användning av tekniker som t.ex. datautvinning.
Processen för att identifiera datafrågor med hjälp av kvalitetsindikatorer, mått och mätvärden för att planera strategier för rensning av data och strategier för databerikning enligt datakvalitetskriterier.
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
Dataanalytiker - Vilka färdigheter är nyttiga men inte obligatoriska?
Samla in skyddade, fragmenterade eller skadade data och annan kommunikation på nätet. Dokumentera och presentera resultaten av denna process.
Egenskaperna, verktygen och teknikerna för mätning, insamling, analys och rapportering av webbdata för att få information om användarnas beteende och för att förbättra prestandan av en webbplats.
MDX är ett sökspråk för hämtning av information från en databas och av handlingar som innehåller den information som behövs. Den har utarbetats av programvaruföretaget Microsoft.
De metoder genom vilka information genereras, struktureras, lagras, upprätthålls, länkas, utbyts och används.
Datorspråket XQuery är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Klassificering av databaser som anger deras syfte, egenskaper, terminologi, modeller och användningsområden, t.ex. XML-databaser, dokumentbaserade databaser och fulltextdatabaser.
Datorspråket SPARQL är ett sökspråk som används för att hämta information från en databas och från handlingar som innehåller den eftersökta informationen. Språket är utvecklat av den internationella standardiseringsorganisationen World Wide Web Consortium.
Dataspråket LDAP är ett frågespråk som används för att hämta information från en databas eller för att hämta dokument som innehåller den information som eftersöks.
Fysiska och tekniska koncept som anger hur digital datalagring ska organiseras i särskilda system, både lokalt, som hårddiskar och direktminnen (RAM), och på distans, via nätverk, internet eller molntjänster.
Utveckla och hantera metoder och strategier som syftar till att maximera datakvalitet och statistisk effektivitet vid insamling av data, för att säkerställa att insamlade data optimeras för vidare bearbetning.
De nätbaserade verktyg som analyserar, sammanställer och presenterar flerdimensionella data som gör det möjligt för användare att på ett interaktivt och selektivt sätt hämta och visa data ur specifika synvinklar.
Teknik som möjliggör tillgång till hårdvara, programvara, data och tjänster via fjärrservrar och programvarunät, oavsett var de befinner sig och hur de är uppbyggda.
Skapa visuella representationer av data, såsom kurvor eller diagram, för att underlätta förståelse.
Utarbeta forskningsdokument eller ge presentationer för att rapportera resultaten av ett genomfört forsknings- och analysprojekt, med angivande av de analysförfaranden och analysmetoder som lett fram till resultaten samt potentiella tolkningar av resultaten.
LINQ är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Microsoft.
N1QL är ett sökspråk för att hämta information från en databas och för dokument som innehåller den information som behövs. Det utvecklas av programvaruföretaget Couchbase.
Använda specifika tekniker och metoder för att analysera datakraven i en organisations affärsprocesser i syfte att skapa modeller för dessa data, t.ex. konceptuella, logiska och fysiska modeller. De olika modellerna har särskilda strukturer och format.