Ein Analystentwickler ist eine hybride Rolle, die die Fähigkeiten eines Datenanalysten und eines Softwareentwicklers verbindet. Sie analysieren nicht nur Daten; Sie erstellen auch die Tools und Systeme, um diese Daten effektiver zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren.
Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer Verantwortung:
* Datenanalyse: Sie führen Aufgaben aus, die für einen Datenanalysten typisch sind, wie z. B.:
* Sammeln und Reinigen von Daten aus verschiedenen Quellen.
* Durchführung der explorativen Datenanalyse (EDA) zur Identifizierung von Trends und Erkenntnissen.
* Erstellen und Interpretieren statistischer Modelle.
* Erstellen von Visualisierungen und Dashboards, um die Ergebnisse zu kommunizieren.
* Softwareentwicklung: Sie besitzen auch Softwareentwicklungsfähigkeiten und ermöglichen ihnen:
* Erstellen Sie Datenpipelines, um die Aufnahme und Verarbeitung von Daten zu automatisieren.
* Entwickeln Sie Tools und Anwendungen für benutzerdefinierte Datenanalyse.
* Erstellen Sie APIs, um auf Daten aus verschiedenen Systemen zuzugreifen und zu integrieren.
* Schreiben Sie Skripte für Datenmanipulation und Automatisierung.
* Tragen Sie zur Entwicklung und Aufrechterhaltung der Dateninfrastruktur bei.
Schlüsselfähigkeiten eines Analystenentwicklers:
* Programmiersprachen: SQL, Python, R, Java usw.
* Data Warehousing und Datenbanken: Erfahrung mit relationalen (SQL) und NoSQL -Datenbanken.
* Datenvisualisierung: Werkzeuge wie Tableau, Power BI oder ähnliches.
* Statistische Modellierung: Regression, Klassifizierung, Clustering usw.
* Cloud Computing: AWS, Azure, GCP (häufig an der Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines in der Cloud beteiligt).
* Versionskontrolle: Git
* Datenstrukturen und Algorithmen: Ein solides Verständnis, um effiziente und skalierbare Lösungen aufzubauen.
Im Wesentlichen fungiert ein Analystentwickler als Brücke zwischen Geschäftsbedürfnissen und technischen Lösungen. Sie verstehen die Geschäftsprobleme, die gelöst werden müssen, und verfügen über die technischen Fähigkeiten, um die Tools zu erstellen, die zur Analyse der Daten erforderlich sind und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Sie arbeiten oft eng mit Datenwissenschaftlern und Geschäftstakeholdern zusammen.
