آیا تجزیه و تحلیل داده ها برای شما مناسب است؟ این لیست را بررسی کنید

حرفه او در تجزیه و تحلیل داده ها بسیار جذاب است. فرصت های زیادی در تعدادی از صنایع وجود دارد، فضای زیادی برای رشد وجود دارد، و پرداخت هم خیلی گیج کننده نیست! اما آیا برای شما مناسب است؟ این لیست را بررسی کنید تا ببینید آیا شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها واقعاً مسیری است که باید دنبال کنید.

آیا کار با اعداد را دوست دارید؟

اعداد بخشی جدایی ناپذیر از تجزیه و تحلیل داده ها هستند، بنابراین نه تنها باید عاشق کار با اعداد باشید، بلکه باید آن را دوست داشته باشید و در آن مهارت داشته باشید. در اصل، تجزیه و تحلیل داده ها از دو مهارت استفاده می کند:

استفاده از تکنیک های آماری برای حل یک مسئله یا ایده گرفتن،

تفسیر و انتقال تصمیمات و بینش ها به روشی آسان.

اگر به اعداد موجود در یک مجموعه داده نگاه می‌کنید و پازلی را می‌بینید که باید حل شود، یا اگر مشتاق به کار بردن مهارت‌های ریاضی خود برای یافتن سرنخ‌هایی هستید که باعث می‌شود معما را حل کنید، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شما مناسب است!

اگر کنجکاو هستید و وقتی با مشکلی مواجه می شوید که نمی دانید چگونه آن را حل کنید، معطل نمی کنید، یا اگر چیزی بهتر از نگاه کردن به داده ها برای یافتن راه حل قابل استفاده یا پاسخ قابل اجرا دوست ندارید، تجزیه و تحلیل داده ها برای شما مناسب است.

همچنین باید بتوانید داده ها و آمار را بگیرید و به گونه ای ارائه دهید که داستانی را بیان کنند که درک آن برای همه آسان باشد. این شامل استفاده از کلمات ساده و عناصر بصری، مانند نمودارها و نمودارها، برای ارائه یافته های خود می شود.

گاهی اوقات افرادی که دارای مدرک بازرگانی هستند یا در آمار یا رشته دیگری مرتبط با ریاضیات تخصص دارند، لزوماً برای شغلی به عنوان تحلیلگر داده کوتاه نمی آیند. داشتن مهارت های فنی به این معنی نیست که شما برای تجزیه و تحلیل داده ها مناسب هستید. شما باید علاقه مند به استفاده از این مهارت ها برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها باشید.

شما باید با استفاده از مدل ها و تکنیک های آماری برای جمع آوری بینش و تفسیر داده ها واقعا راحت باشید. شما باید دانش خوبی از کدگذاری، مدل سازی داده ها، تجزیه و تحلیل، تجسم داده ها و توانایی ایجاد بینش هایی داشته باشید که افراد غیر کمی بتوانند آن را تفسیر کنند.

آیا می دانید چگونه رمزگذاری کنید؟

در حالی که تجربه در علوم کامپیوتر برای حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها ضروری نیست، دانش نحوه کدنویسی ضروری است. پرشور بودن و با اعداد خوب است، اما اگر می‌خواهید یک تحلیلگر داده باشید، باید به کار برنامه‌ریزی با آنها نیز علاقه داشته باشید.

شما باید SQL را بدانید، زیرا این زبان استانداردی است که برای دستکاری داده ها استفاده می شود. پایتون یکی دیگر از ضروریات است، همراه با کتابخانه تجزیه و تحلیل داده پایتون، پانداها. بخشی از تحلیلگر داده بودن، بحث کردن و پاکسازی داده ها است. گاهی اوقات این داده ها برای پردازش در یک رایانه معمولی بیش از حد بزرگ است و شما باید مهارت های داده های بزرگ داشته باشید. دانستن Hadoop و Spark برای جعبه ابزار شما حیاتی است.

یک تحلیلگر داده که می داند چگونه از یک زبان برنامه نویسی استفاده کند، در صورت نیاز مشکلی برای استفاده از این ابزارهای کلان داده ندارد. اگر تجربه شما محدود به نقطه میانی و کلیک باشد، ممکن است کار در یک محیط تحلیل مبتنی بر کد برای شما دشوار باشد.

اکسل، اگرچه توسط تحلیلگران داده و دانشمندان با تحقیر دیده می شود، برنامه ای است که باید به آن مسلط شوید. هنوز تعداد زیادی شرکت وجود دارند که از Exel برای داده های خود استفاده می کنند و به عنوان یک تحلیلگر داده باید آماده کار با آن باشید. دلیل اینکه کارشناسان اینقدر این موضوع را نادیده می گیرند این است که شما اساساً تجزیه و تحلیل را به صورت دستی انجام می دهید که مؤثر نیست و نتایج قابل تکرار تولید نمی کند. این به کارایی کمک نمی کند، زیرا اکثر تجزیه و تحلیل ها شامل داده های Excel هستند و آنها را در شکلی قرار می دهند که برای تجزیه و تحلیل قابل تکرار مناسب باشد.

تحلیلگر داده باید بداند که چگونه رمزگذاری کند و همچنین به چندین زبان برنامه نویسی مسلط باشد، اما نه در سطحی که نیاز به مدرک در علوم کامپیوتر داشته باشد. مهمترین چیز این است که بتوانید مجموعه داده های بزرگ را درک کنید.

آیا می دانید چگونه به طور موثر ارتباط برقرار کنید؟

در تجزیه و تحلیل داده ها، مهارت های ارتباطی شما به اندازه مهارت های فنی شما مهم است. شما باید بتوانید از طریق الگوریتم های یادگیری ماشین صحبت کنید، باید بتوانید درباره واریانس واریانس و کارهایی که می توانید در مورد آن انجام دهید صحبت کنید، و باید بتوانید از طریق یک مسئله تحلیلی که حل کرده اید صحبت کنید. برای پایان دادن علاوه بر این، شما باید بتوانید یافته ها و توصیه های خود را به روشی قابل درک و بدون اصطلاحات تخصصی به مدیران، همکاران یا مشتریان انتقال دهید.

مهارت های ارتباطی منحصر به ارتباط کلامی نیست. توانایی ارتباط تصویری یک مشکل، فرآیند و راه حل نیز مورد نیاز است. این بدان معناست که تحلیلگران داده باید سواد بصری داشته باشند و حس خوبی از طراحی داشته باشند.

نگرش خوب نیز برای ارتباط مؤثر ضروری است. از آنجایی که علم داده دائماً در حال تکامل است، تحلیلگر باید بتواند تشخیص دهد که چه زمانی چیزی را نمی داند و اجازه ندهد که نفس خود دخالت کند. دانستن همه چیز غیرممکن است، بنابراین در فضای تجزیه و تحلیل داده ها باید یک نگرش متواضعانه، آمیخته با رویکرد خودآغازی به زندگی داشته باشید که می توانید انجام دهید.

آیا شما لجباز هستید

بیشتر کارهایی که یک تحلیلگر داده به صورت روزانه انجام می دهد، آن چیزی نیست که در بالای شرح شغل آنها ظاهر می شود. ممکن است فکر کنید که تحلیلگران داده روز خود را صرف تحقیق در مورد داده‌ها، جستجوی سرنخ‌ها و اطلاعات برای پاسخ به سؤالات تجاری، حل مشکلات یا ایجاد ارائه‌های قابل درک از اکتشافات و راه‌حل‌های خود می‌کنند.

حقیقت این است که اغلب تحلیلگران زمان را صرف جمع آوری، تمیز کردن و پردازش داده ها می کنند. این شامل یافتن خطاها، کدگذاری بد یا مشکلات رونویسی است. همچنین باید مطمئن شوید که داده ها سازگار هستند. به عنوان مثال، اگر یک فیلد زمانی، زمان محلی شخصی را که اطلاعات را وارد می‌کند، ثبت کرده باشد، باید قبل از تجزیه و تحلیل داده‌ها، آن را به یک مقدار مرجع مانند میانگین زمان گرینویچ تنظیم کرد.

قبل از اینکه تحلیلگر داده بتواند مدل سازی و تجزیه و تحلیل داده ها را شروع کند، کارهای خانه زیادی باید انجام شود. نود درصد از زمان تحلیلگر داده صرف پاکسازی داده ها می شود. اگر برای تمیز کردن دائمی داده ها به اندازه کافی پیگیر و متعهد هستید، شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است برای شما مناسب باشد. انجام دهید!

انتشار آیا تجزیه و تحلیل داده ها برای شما مناسب است؟ خودتان را با این فهرست بررسی کنید اولین بار در Skillspot ظاهر شد.