He respondido una pregunta similar sobre Quora antes de lo cual estoy pegando aquí ya que la respuesta es la misma:
1. La analítica va mucho más allá de conocer herramientas como SAS, SPSS, R, etc. Lo primero y más importante es comprender si tiene habilidades para resolver problemas utilizando datos. ¿Puedes responder la pregunta que Akbar le hizo a Birbal: “¿Cuántos cuervos hay en mi reino?” en 15 minutos? El punto importante a tener en cuenta aquí es que puede y probablemente no tendrá una respuesta precisa, pero si tiene un proceso estructurado y correcto para resolver este problema, muestra que tiene las habilidades básicas necesarias para ser un gran analista. Esta habilidad realmente no se puede enseñar en un curso y solo se puede aprender a través de la práctica.
La esencia básica de la analítica es que necesita resolver problemas. A veces, los problemas pueden estar bastante bien estructurados y todo lo que necesita hacer es liberar su arsenal de herramientas y técnicas y llegar a una conclusión. Sin embargo, la mayoría de las veces los problemas serán vagos y desestructurados y requerirán un pensamiento innovador significativo de su parte.
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2. El segundo conjunto de habilidades necesarias son el dominio o la comprensión empresarial. Dado que principalmente resolverá problemas de negocios, debe comprender bien el controlador de ese negocio o industria y las métricas importantes en ese negocio o dominio. Una habilidad que se adquirirá a través de la experiencia, la curiosidad, el hambre de aprender más y sentarse con los hombres de negocios.
3. El tercer conjunto de habilidades serían las numéricas y técnicas. Necesitas ser decente en matemáticas y estadísticas, el tipo aplicado y no solo la parte teórica. Sí, las herramientas SAS, R, Python, SPSS, Hive, Pig, etc., pero mucho más que las herramientas. Las herramientas no significan mucho si no sabes qué hacer con ellas.
Dado que su trabajo es analizar datos, necesita conocer las técnicas de análisis de datos que son técnicas de preparación y limpieza de datos, técnicas de análisis estadístico / predictivo e interpretar el resultado estadístico (prueba de hipótesis, ANOVA, regresión (lineal, logística), agrupación, series temporales) , árboles de decisión, ingenuos bayes y muchos más), técnicas de aprendizaje automático (refuerzo, embolsado, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, sistemas de recomendación y más). Más importante es saber cuándo y dónde aplicar qué técnica. Aprender todo esto de una vez no es necesario. Puedes espaciarlo durante un par de años. Como estás aprendiendo SAS, debes dominarlo y también aprender R ahora. Estas son habilidades que se pueden aprender a través de cursos cortos en línea en varios institutos, algunos de ellos son http://www.coursera.org, http://www.udacity.com, Cursos de capacitación analítica-Business Analytics, Big Data, Data Science (autopromoción descarada) etc.
Los libros que pueden ser útiles son:
1. Estadísticas para la gestión de Richard Levin y David Rubin
2. Programación SAS por ejemplo por Ron Cody
3. Técnicas de minería de datos por Michael Berry y Gordon Linoff
4. Libro de cocina de minería de datos por Olivia Parr Rud
5. Minería de datos predictivos por Sholom Weiss
6. Preparación de datos para la minería de datos por Dorian Pyle
7. Pequeño libro SAS
4. Cuarta habilidad sería la comunicación verbal y escrita. Puede ser excelente para resolver problemas y las cosas técnicas, pero si no puede comunicar su análisis a los hombres de negocios (los que le están pagando a usted / su co. Por hacer esto) en su idioma no tiene valor. Cuando digo su idioma me refiero al lenguaje comercial y no al lenguaje estadístico. Necesita la capacidad de visualizar datos a través de gráficos, tablas, mapas, etc. interesantes, contar historias, crear presentaciones, tener el tacto y la capacidad de informar a los empresarios que su intuición es incorrecta y que su análisis de datos es correcto.
En general, esto debería ser lo que necesita para concentrarse. Su MBA de primer nivel obviamente debería ser de ayuda. Lo más importante es que no te quedes atrapado en el rol o el salario. Primero ingrese a la industria y ambos seguirán. No tengas miedo de pedir y hacer una pasantía. Una de las mejores formas de obtener experiencia práctica.
