Аналитик данных – профессия будущего. В любой нише необходимо изучать, упорядочивать и трансформировать данные для принятия новых обоснованных решений. Этот пост специально для тех, кто хочет разобраться, из чего состоит процесс анализа данных.

5 основных этапов работы с данными:

1. Сбор данных
На этом этапе происходит поиск различных правильных источников необходимых данных, выбор методов сбора и майнинг нужных данных.

2. Проверка
Проверка и очистка данных. Обнаружение и коррекция поврежденных или неточных записей, замена или удаление аномалий, которые могут мешать дальнейшему анализу.

3. Анализ
Процесс анализа данных, поиск и выявление полезных сведений, взаимосвязей и закономерностей. Подтверждение или опровержение предположений и формулирование выводов. Моделирование прогнозов на основе прошлых и текущих данных с помощью машинного обучения.

4. Визуализация результатов
Чтобы ускорить процесс восприятия информации руководством, все ключевые полученные выводы нужно наглядно представить с помощью изображений. С помощью графиков и схем даже сложные наборы данных можно представить понятно.

5. Принятие решений
На основе анализа данных в компаниях принимаются важные решения. Для этого необходимо понимать бизнес-процессы и проблемы, которые требуют принятия решения на основе анализа.

И всему этому мы обучаем на нашем курсе «Анализ данных на Python» за 1.5 месяца. После курса ты уже сможешь делать первые шаги в карьере аналитика данных. Решайся, ведь сейчас самое время для освоения этой профессии!

Переходи на наш сайт, чтобы подробнее ознакомиться с программой обучения и оставить заявку!
/courses/data_scientist/

#анализданных #машинноеобучение #datascience #аналитика #аналитик #онлайншкола #digital #digitalпрофессия #данные