Veri analizi günümüz dünyasında çoğu işletmenin ihtiyaç duyduğu bir beceridir. Ancak veri analizini kavramak düşündüğünüz kadar basit olmayabilir.
Ayrıca veri analitiği milyarlarca dolarlık bir endüstridir ve istikrarlı bir şekilde büyümektedir. Bu büyüme vasıflı personele yönelik büyük bir talebi de beraberinde getirdi.
Veri Analitiği Zor mu?
Veri analitiğini başlangıçta kavramak zor olabilir, ancak bu uzay bilimi değildir. Verileri incelemeyi, değiştirmeyi ve görselleştirmeyi içerir. Üstelik büyük verilerle çalışıyorsunuz ve sorunları çözmeye yönelik modeller bulmak veya gelecekteki eğilimler hakkında tahminlerde bulunmak için onu analiz ediyorsunuz. Ayrıca uzman olmak ve elektronik tablolar, Power BI, Tableau, R, Python ve SQL gibi teknolojilere aşina olmak için kapsamlı bir eğitim gerekir.
Veri analitiği dünyasına ilk adımlarınızı atmak için işte öngörmeniz gereken 13 şey!
1. Analiz ve Araştırma
Analitik, “verilerin veya istatistiklerin analizidir”.
Veri analitiği herhangi bir şirket, ülke ve tüketici davranışı hakkında bilgi edinmek için önemli bir mekanizmadır.
Veri analistleri anlamlı araştırmalar yapar ve verilerdeki kalıpları bulur. Finansal operasyonları iyileştirmek, pazar istihbaratı sağlamak ve stratejik planlama yapmak kritik öneme sahiptir.
2. Başlangıçta Anlamak Zor
Veri analitiği yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilir çünkü matematik bir faktördür veri analitiğinin bazı öğelerinde. Bu alanda temel aritmetik yeterliliğinin bir gereklilik olması zorlaştırmaktadır.
Sık sık karmaşık sistemlerle ve çok fazla bilgiyle çalıştığınızdan, veri analitiği önemli ölçüde teknik ve analitik beceriler ve BT ile ilgili programlar gerektirir.
Genel olarak, diğer becerilerde olduğu gibi, sıfırdan başlamalı ve önce temelinizi oluşturmalısınız.
3. Gerçek Dünyada Kullanım
Veri analitiği, ortaya çıkmasıyla birlikte önemli ölçüde ilerlemiştir. Büyük veriveritabanı yönetimi, bulut bilişim ve altyapı ve çeşitli yazılım uygulamaları.
Kuruluşların rekabet avantajı kazanmasına yardımcı olmak için veri analitiği ilke ve yöntemleri dünya çapında tüm sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
4. Sert ve Yumuşak Becerilerin Kombinasyonu
Veri analistleri ham veriler ile bunların ne anlama geldiği arasındaki bağlantıdır; bu nedenle rollerini iyi bir şekilde yerine getirebilmek için sert ve yumuşak yeteneklerin bir karışımına ihtiyaçları var.
Veri bilimi, programlama dilleri ve ekonomi gibi teknik beceriler gerektirir; iletişim ve işbirliği gibi kişisel beceriler de önemlidir.
Gibi komut dosyası dilleri Pythonveritabanı sistemleri gibi excelve veri görselleştirme yazılımı gibi Tablo bir veri analistinin sahip olması gereken teknolojik yeteneklerden yalnızca birkaçıdır.
İş zekası ve sorunları kapsamlı bir şekilde çözme yeteneği, bir veri analisti için ön koşullardır.
5. Öğrenim Gereksinimleri
Öğrenmek yapılandırılmış kurslar Veri analizinde yeniyseniz, sizi bazı veri analizi araçlarıyla tanıştıran bilgiler faydalı olabilir.
Bunlar arasında veri yapıları ve kategorileri, veri ön işlemesi, teknik analiz, veri anlatımı ve sorulara yanıt vermek için istatistiklerin kullanılması yer alır.
SQL’i ve R ve Python gibi diğer kodlama dillerini öğrenmek için programlamanın temelleri kurslarına da kaydolabilirsiniz.
Ek olarak istatistik, doğrusal cebir, elektronik tablolar veya bir Excel kursu hakkında bilgi edineceksiniz.
6. Fırsatlar, Maaş ve Kariyer Yolları
Bu yolu izleyenlerden bazıları veri analitiğini problem çözme uzmanlıklarını geliştirmenin bir yolu olarak algılıyor.
Ek olarak, bazı işletme sahipleri analistlerin hedeflenen pazarlama kampanyaları için tüketici eğilimlerinin derinlemesine analizlerini yapmalarına olanak tanır.
Veri analitiği uzmanları aşağıdakiler için kritik öneme sahiptir: Yüksek öğretimteknoloji şirketleri, hükümetler, hastaneler, ordu ve küçük işletmeler.
Öğrenciler ayrıca veri analistlerine yönelik artan talepten finansal olarak da yararlanabilirler. yeni iş fırsatları vasıflı işçiler için. Çalışma İstatistikleri Bürosu mesleğin artacağını açıkladı yıllık %23 oranında.
Ayrıca medyanın ana hatlarını da çiziyorlar yıllık maaş 82.360 dolar.
7. Veri Analitiği Araçları
Veriler mevcut olduğunda, veri analizi için çeşitli araçlara bakabilirsiniz.
Doğru aracı seçerken fiyatlandırma, işlevsellik ve kullanıcı deneyimi çok önemlidir.
Satış ekibi, Microsoft Power BI, SAP BusinessObjects, Sisense, TIBCO Spotfire, Düşüncelerpot ve Qlik en güçlü veri analizi uygulamalarından bazılarıdır.
8. Veri Analitiği Rekabet Avantajı Sağlar
Gördüğünüz gibi veriler, şimdi ve gelecekte rekabet avantajı sağlayan bir kaynaktır. İşletmelere, en zorlu rakiplerini geliştirmeleri ve onlardan daha iyi performans göstermeleri için sınırsız şans verir.
Aynı zamanda, birçok çalışan kariyerlerinde ilerlemek için bu beceriyi takip ediyor.
Bazı profesyoneller, kıdemli araştırmacılara, analitik denetçilerine ve analitik başkanlarına ilerlemeden önce kariyerlerine veri analisti olarak başlayabilir.
9. Kişisel Eğitim
Çalışma hızınıza bağlı olarak veri analitiğini yaklaşık altı ayda öğrenebilirsiniz. Bu nedenle haftada 10 ila 12 saat ders çalışmak tavsiye edilir.
Mesleki eğitiminiz veya iş deneyiminiz olmasa bile veri analisti olabilirsiniz; yeni fikirler öğrenme ve motive olma yeteneği en önemli şeydir.
Pratik projeler ve sorumluluklar arayın veya bunları kendiniz yapmayı deneyin. kendi projelerinizi tasarlamak erişilebilir, ücretsiz veri kümeleri ve araçlarının yardımıyla.
10. Sağlam Bir Temel Oluşturmak Başarı İçin Kritiktir
Çoğu eğitim, değere daha fazla vurgu yapmaz yapılandırılmış düşünme.
Rekabetçi düşüncelerini genişletmeden ve geliştirmeden önce, bazı öğrenciler veri analitiği ilkelerini anlamada zorluklarla karşılaşıyor.
Sertifikalarla anlatamayacağınız bir fikir. Bu ancak anlayış ve deneyimle birlikte gelir. Veri analitiği işleri için deneyimsiz başvuru sahipleri, görüşmeye girer girmez baskı hissedeceklerdir.
11. Veri Analitiği Öğrencilerinin Karşılaştığı Sorunlar
Her bileşeni incelemek ve anlamak çok çaba gerektirir. Yalnızca teoriye yönelmek gerçekten zorlu ve yavaştır.
Bazı öğrenciler de yaratır çok fazla algoritma başlangıçtan beri. Teorik alanda harcanan çok fazla zaman, öğrencilerin konunun ilgisinden ve çıktısından habersiz olmasına neden olur.
Diğerleri gerçek dünyadaki uygulamalardan ziyade tahmin doğruluğuna daha fazla vurgu yaparken, bu bir kuruluşun gerçek dünyada karşılaştığı pratik sorunlarla alakalı olmayabilir.
12. Sertifikalar ve Nitelikler
Üniversite diplomasına meraklıysanız, 15.000 ila 40.000 ABD Doları arasında öğrenim ücreti ödemeyi bekleyebilirsiniz. Ancak ağ oluşturma, problem çözme oluşturma, iletişim, araştırma, zaman yönetimi ve liderlik becerileri gibi üniversite öğreniminin mükemmel avantajları vardır.
İhtiyacınız olan her şeyi bireysel çalışma sınıfları, temel eğitim kampları veya uzman yeterlilik programları aracılığıyla öğrenebilirsiniz.
Web’deki veri kümeleriyle araştırma yaparken veya kurslarınızda pratik görevler yaparken en iyi çalışmalarınızı portföylerinizde sakladığınızdan emin olun.
Aşağıdaki gibi bir sertifika veya üniversite eğitimi diploması almayı düşünün: Google Veri Analitiği Uzmanı Sertifikası veya Microsoft Sertifikalı: Power BI Veri Analisti Yardımcısı.
Bu kapsamlı programların maliyeti genellikle 3.000 Dolar ve 5.000 Dolar ve birkaç ayda tamamlanabilir.
13. Öğrenme Kaynaklarının Çeşitliliği
Bu beceriyi öğrenmek için Kaggle, Coursera, IBM Data Science Course, Udemy ve Udacity Courses gibi kaynaklardan yararlanabilirsiniz.
Ücretsiz kaynaklar arasında Krish Naik, FreeCodeCamp, Harika Öğrenme, Edureka, Reddit, Akan verilerVe Kodlayıcı.
Ayrıca aşağıdaki gibi kitaplara da yatırım yapabilirsiniz: Python Makine Öğrenimi Ve Uygulamalı Tahmine Dayalı Modelleme.
Daha fazlasını öğrenmek için Bilgisayar Bilimi, Bilgi Teknolojisi, İşletme İstatistikleri, Python, Sosyal Bilimler ve Matematik hakkındaki yazılarımıza da bakabilirsiniz.
Çözüm
Sağlam bir veri analitiği geçmişi, eğitiminizdeki karmaşık ilkeleri anlamak ve iş ve istihdam fırsatlarında rekabet avantajı sağlamak gibi hayatınızın çeşitli aşamalarında size fayda sağlayacaktır.
Sonuç olarak, şu anda veri analitiğine dahil olmayı planlamıyor olsanız bile, bu değerli temel ilkeleri öğrenmeye değer!
Daha fazla bilgi edinmek için iş istatistikleri zor mu? başlıklı yazımıza da bakabilirsiniz.
