Los deberes de un trabajo de codificación de análisis de datos
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Los analistas de datos tamizar a través de grandes volúmenes de datos, en busca de ideas que ayudan a impulsar el producto o negocio. Esta función de codificación se casa con la programación y las estadísticas en la búsqueda de patrones en los datos. Los ejemplos populares de análisis de datos en acción incluyen los motores de recomendación utilizados por Amazon para hacer sugerencias de productos a los usuarios basándose en las compras anteriores y por Netflix para hacer sugerencias de películas basadas en películas vistos.
El primer reto de la analista de datos es simplemente importando, limpieza y procesamiento de los datos. Un sitio web puede generar millones de entradas de la base de datos de los usuarios todos los días, lo que requiere el uso de técnicas complicadas, conocido como aprendizaje automático, para crear clasificaciones y predicciones a partir de los datos.
Por ejemplo, la mitad de mil millones de mensajes se envían por día usando Twitter- algunos fondos de cobertura analizar estos datos y clasificar si una persona hablando de una acción está expresando un sentimiento positivo o negativo. Estos sentimientos se agregan para ver si una empresa tiene una opinión pública positiva o negativa antes de las compras de fondos de cobertura o vende cualquier acción.
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Cualquier lenguaje de programación se puede utilizar para analizar los datos, pero los lenguajes de programación más populares utilizados para la tarea son R, Python y SQL. código compartido públicamente en estos tres idiomas hace que sea más fácil para las personas que entran en el campo de la construcción en el trabajo de otra persona. Si bien es importante crujido de los datos, los empleadores también buscan los analistas de datos con habilidades en lo siguiente:
Visualización: Tan importante como la búsqueda de una visión de los datos es comunicar esa visión. La visualización de datos utiliza tablas, gráficos, cuadros de mando, infografías y mapas, que puede ser interactiva, para mostrar los datos y reducir la complejidad de tal manera que una o dos conclusiones parecen obvias. herramientas de visualización de datos comunes incluyen D3.js, una biblioteca de gráficos javascript, y ArcGIS para los datos geográficos.
Los dos Manhattan aborda más alejado de Starbucks.almacenamiento y procesamiento distribuida: El procesamiento de grandes cantidades de datos en una computadora puede llevar mucho tiempo. Una opción es la compra de un solo ordenador más rápido. Otra opción, llamada almacenamiento y pr distribuidoocessing, es comprar varias máquinas y dividir el trabajo. Por ejemplo, imagine que desea contar el número de personas que viven en Manhattan. En el almacenamiento distribuido y enfoque de procesamiento, es posible que suene casas impares-, otra persona podría sonar casas de número par, y cuando todo el mundo termina que sería sumar los conteos.
Los analistas de datos trabajan con los desarrolladores de back-end para recopilar los datos necesarios para su trabajo. Después de que los analistas de datos han llegado a conclusiones a partir de los datos y llegar a ideas sobre cómo mejorar el producto existente, se reúnen con todo el equipo para ayudar a los prototipos de diseño para poner a prueba las ideas de los clientes existentes.