Аналітик даних/аналітикиня даних – робота у Фінляндії
Аналітики даних імпортують, перевіряють, видаляють, змінюють, підтверджують, моделюють або інтерпретують бази даних відповідно до економічних цілей компанії. Вони перевіряють, щоб джерела даних і сховища надавали послідовні та правильні дані. Аналітики даних використовують різні алгоритми та ІТ-інструменти залежно від ситуації та наявних даних. Вони також можуть займатися підготовкою візуальних звітів, зокрема графіків, діаграм та інформаційних панелей.
Аналітик даних/аналітикиня даних - Які навички обов'язкові?
Тип інфраструктури, що визначає формат даних: напівструктуровані, неструктуровані та структуровані.
Зменшувати кількість даних до основних (стандартної форми) з метою мінімізації їх залежності, усунення надмірності й збільшення однорідності.
Інструменти, що використовуються для перетворення великих обсягів необроблених даних на актуальну і корисну бізнес-інформацію.
Аналізувати дані, зібрані з таких джерел, як-от ринкові дані, наукові праці, вимоги споживачів та анкети, які є актуальними та сучасними, щоб оцінити розвиток та інновації у сферах експертизи.
Методи штучного інтелекту, машинного навчання, статистики та баз даних, що використовуються для вилучення вмісту з набору даних.
Використовувати інструменти ІКТ для застосування математичних, алгоритмічних й інших процесів керування даними для створення інформації.
Застосовувати математичні методи та використовувати обчислювальні технології для проведення аналізу та розробки рішень конкретних проблем.
Характеристики типів внутрішньої та зовнішньої документації, узгоджені з життєвим циклом продукту та їхні конкретні типи змісту.
Візуальне представлення та методи взаємодії, такі як гістограми, діаграми розсіювання, поверхневі діаграми, деревоподібна візуалізація та графіки паралельних координат, які можна використовувати для представлення абстрактних числових і нечислових даних, щоб посилити розуміння людиною цієї інформації.
Використовувати моделі (описову або вивідну статистику) та методи (інтелектуальний аналіз даних або машинне навчання) для статистичного аналізу, а також інструменти ІКТ для аналізу даних, виявлення кореляцій та прогнозування тенденцій.
Аналізувати великі масиви даних із метою виявлення шаблонів за допомогою статистики, систем баз даних або штучного інтелекту та представляти інформацію в доступній формі.
Об’єднувати дані з різних джерел для забезпечення єдиного уніфікованого представлення набору цих даних.
Збирати й оцінювати числові дані у великих обсягах, особливо з метою виявлення закономірностей між даними.
Збирати та відбирати набір даних з популяції за статистичною або іншою визначеною процедурою.
Виявляти й виправляти пошкоджені записи в наборах даних, перевіряти актуальність і структурованість даних відповідно до інструкцій.
Зазначати критерії для вимірювання якості даних для цілей комерційної діяльності, такі як непослідовність, неповнота, придатність для використання за призначенням і точність.
Прийоми та методи, що використовуються для отримання та вилучення інформації з неструктурованих або напівструктурованих цифрових документів і джерел.
Застосовувати методи аналізу якості, підтвердження й верифікації даних для перевірки цілісності та якості даних.
Збирати дані, розробляючи та застосовуючи методи пошуку та вибірки.
Вивчення статистичної теорії, методів і практики, як-от збір, організація, аналіз, інтерпретація та подання даних. Вона стосується всіх аспектів даних, включно з плануванням збору даних в частині розроблення опитувань і експериментів для прогнозування та планування діяльності, пов’язаної з роботою.
Процес класифікації інформації за категоріями та відображення взаємозв’язків між даними для деяких чітко визначених цілей.
Мови запитів, як-от SPARQL, які використовуються для отримання та оброблення даних, що зберігаються у форматі Resource Description Framework (RDF).
Область стандартизованих комп’ютерних мов для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію.
Адмініструвати всі типи інформаційних ресурсів протягом їхнього життєвого циклу, виконуючи профілювання, синтаксичний аналіз, стандартизацію, ідентифікацію, очищення, покращення та аудит даних. Забезпечувати відповідність даних поставленим цілям, використовуючи спеціалізовані ІКТ-інструменти для дотримання критеріїв якості даних.
Механізми та правила, які дають змогу здійснювати вибірковий контроль доступу та гарантують, що тільки уповноважені сторони (люди, процеси, системи та пристрої) мають доступ до даних, способи дотримання конфіденційності інформації та ризики недотримання.
Інформація, яка не впорядкована заздалегідь визначеним чином або не має заздалегідь визначеної моделі даних, і яку важко зрозуміти та знайти в ній закономірності без використання методів, як-от добування (глибокий аналіз) даних.
Процес виявлення проблем із даними за допомогою індикаторів якості, показників і метрик для планування стратегій очищення та збагачення даних відповідно до критеріїв якості даних.
Методи та наявні системи, що використовуються для структурування елементів даних і відображення зв’язків між ними, а також методи інтерпретації структур даних і зв’язків.
Аналітик даних/аналітикиня даних - Які навички корисні, але не обов'язкові?
Збирати захищені, фрагментовані або пошкоджені дані та іншу інформацію в Інтернеті. Документувати та представляти результати цього процесу.
Характеристики, інструменти та методи вимірювання, збору, аналізу вебданих, а також звітування для отримання інформації про поведінку користувачів і поліпшення роботи вебсайту.
Комп’ютерна мова MDX — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію. Вона розроблена компанією-розробником програмного забезпечення Microsoft.
Методи, за допомогою яких інформація генерується, структурується, зберігається, підтримується, зв’язується, обмінюється і використовується.
Комп’ютерна мова XQuery — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію. Вона була розроблена міжнародною організацією зі стандартизації World Wide Web Consortium.
Класифікація баз даних, що включає їхнє призначення, характеристики, термінологію, моделі та використання, наприклад бази даних XML, документно орієнтовані бази даних і повнотекстові бази даних.
Комп’ютерна мова SPARQL — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію. Вона розроблена міжнародною організацією зі стандартизації World Wide Web Consortium.
Комп’ютерна мова LDAP — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію.
Фізичні та технічні концепції організації зберігання цифрових даних у конкретних схемах як локально, наприклад, на жорстких дисках і оперативній пам’яті (ОЗП), так і віддалено, через мережу, Інтернет або хмару.
Розробляти методи та стратегії, що використовуються для максимізації якості даних і статистичної ефективності при зборі даних, а також керувати ними для оптимізації зібраних даних для подальшої обробки.
Онлайн-інструменти, які аналізують, агрегують і представляють багатовимірні дані, даючи змогу користувачам інтерактивно і вибірково витягувати та переглядати дані з певних точок зору.
Технології, що забезпечують доступ до обладнання, програмного забезпечення, даних і послуг через віддалені сервери та програмні мережі незалежно від їхнього місця розташування та архітектури.
Створювати візуальне представлення даних, наприклад, у вигляді діаграм чи графіків, для легшого розуміння.
Готувати дослідницькі документи або проводити презентації для представлення результатів проведеного дослідницького та аналітичного проєкту із зазначенням процедур і методів аналізу, які привели до результатів, а також можливих інтерпретацій результатів.
Комп’ютерна мова LINQ — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію. Вона розроблена компанією-розробником програмного забезпечення Microsoft.
Комп’ютерна мова N1QL — це мова запитів для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію. Вона розроблена компанією-розробником програмного забезпечення Couchbase.
Використовувати спеціальні методи та методології для аналізу потреб у даних для бізнес-процесів організації з метою створення моделей цих даних, таких як концептуальні, логічні та фізичні моделі. Ці моделі мають певну структуру та формат.
Інші професії
- Дослідник з обробки й аналізу даних/дослідниця з обробки й аналізу даних
- Головний спеціаліст із даних/головна спеціалістка із даних
- Спеціаліст з якості даних/спеціалістка з якості даних
- Бібліотекар архівів великих даних/бібліотекарка архівів великих даних
- Адміністратор бази знань і інформації ІКТ/адміністраторка бази знань і інформації ІКТ
- Оператор з уведення даних/операторка з уведення даних
- Начальник виробництва із введення даних/начальниця виробництва із введення даних
- Фахівець з інтеграції баз даних/фахівчиня з інтеграції баз даних
- Дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики
- Аналітик із дослідження ринку/аналітикиня із дослідження ринку
- Адміністратор бази даних/адміністраторка бази даних
- Консультант із досліджень ІКТ/консультантка із досліджень ІКТ