İçerik

• Veri analisti ne yapar?
• Veri kaynakları ve roller
• Veri analisti ile veri bilimcisi arasındaki fark nedir?
• Beceriler, nitelikler ve araçlar
• Excel
• SQL

Bir veri analisti, geçim için verileri manipüle eder. Şirketlerin giderek genişleyen veri setlerine giderek daha fazla güven duyduğu bir çağda, bu her zamankinden daha önemli bir beceridir. Aynı zamanda büyük talep görüyor.

Gelecekteki iş pazarındaki en büyük itici faktörlerden biri, evinizdeki internete bağlı tüm cihazları ifade eden Nesnelerin İnterneti (IoT) olacak. Tüm bu akıllı hub'lar, ampuller ve buzdolapları, şirketler için çalışacakları (daha iyisi veya daha kötüsü için) devasa miktarda veri yaratıyor ve teknoloji analiz firması Foote Partners'a göre, veri analitiği bu sektörde ilerlemekte büyük rol oynayacak.

Evden keyif alabileceğiniz harika fırsatlara sahip, gelecekteki kanıtı olmayan bir çalışma alanı arıyorsanız, veri analisti olmak sizin için doğru olabilir. Öğrenmeniz gereken becerilere ve nasıl başlayabileceğinize bir göz atalım.

Veri analisti ne yapar?

Bir veri analisti, büyük veri setlerinden “faydalı bilgiler” alan kişidir. Bu sayıları düz İngilizceye çevirmek demektir. Bu bilgileri göstermek ve faydalı korelasyonlar veya eğilimler göstermek için raporlar ve görselleştirmeler oluşturabilirler. Şirketler daha sonra kararlarını bildirmek için bunları kullanabilir.

Veri analistleri tek bir kuruluşta çalışabilir veya bir ajansın parçası olarak çok sayıda müşteriyi ele geçirebilir.

Pazarlama için, bir veri analisti, X ürünü alan müşterilerin büyük bir kısmını kadın psikoloji öğrencileri olarak belirleyebilir. Daha sonra müşterinin bu demografik bilgileri gelecekteki pazarlama ile daha fazla hedef almasını önerebilirler. Alternatif olarak, artık daha fazla erkeğin ürünle ilgilenmeye başladığını gösteren bir eğilim görebilirler. Bu aynı zamanda işletmenin fayda sağlayabileceği bir şeydir. Bunun rekabetin henüz karşılamadığı bir demografik olduğunu da bulabilirler.

Bir veri analisti sayıları düz İngilizceye çevirir

Diğer bir pratik örnek, binlerce farklı rapordan tahminleri toplayan ve havanın nasıl olduğu hakkındaki gerçek insan raporlarını karşılaştıran Forecastwatch.com'dan geliyor. Tüm bu bilgileri kullanarak, tahminciler daha sonra modellerini geliştirebilir ve geliştirebilir.

Veri kaynakları ve roller

Bu veri setleri bir dizi farklı kaynaktan gelebilir: satış istatistikleri, sadakat kartları, kullanıcı hesapları, müşteri geri bildirimleri, uygulamalar ve yazılımlar, web sitesi trafik analizi, pazar araştırması, laboratuvar çalışmaları ve daha fazlası.

Bu çalışmanın büyük bir kısmı, yönetim için yararlı olabilecek öngörüleri ve eğilimleri sağlayacak raporlar oluşturmayı içerecektir. Veri analistlerinden ayrıca verilerin birden fazla kaynaktan alındığında “konuşmasına” ihtiyaç duyulacak. Hatalı verileri çıkarmaları gerekebilir (temizlik). Hatta bazen kuruluşun hedeflerine daha uygun hale getirmek için verileri “masajı” istenebilir!

Bu heyecan verici ve ödüllendirici bir iş olabilir ve akıllı veriye dayalı içgörülere dayalı bir şirketin yönünü yönlendirmeye yardımcı olabilirsiniz. Bununla birlikte, aynı zamanda çok sıkıcı bir çalışma alanı olabilir, veri girişinden sadece birkaç adım kaldırılır. Tek bir e-tabloya bakmak çoğu insan için zorlayıcı veya ödüllendirici değildir. Rolünüz, organizasyona ve içindeki yerinize bağlı olacaktır.

Veri analisti ile veri bilimcisi arasındaki fark nedir?

Anlamak için yararlı bir ayrım, bir veri bilimcisi ve bir veri analisti arasındaki farktır. Çizgi biraz bulanık olabilir, ancak genellikle veri bilim insanları makine öğrenmesi ve tahmine dayalı modelleme ile daha fazla çalışırlar. Gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için veri kullanıyorlar ve genellikle matematik, istatistik ve bilgisayar kodlama konusunda daha güçlü geçmişleri var.

Veri bilimcileri aynı zamanda AI ve makine öğrenimi ile de çalışırlar. Makine öğrenmesi esasen, bir veri analistinin yaptıklarının daha büyük, otomatikleştirilmiş bir versiyonudur, devasa veri setlerinde kalıpları araştıran algoritmalar ile, sonunda bir görüntünün içindeki belirli elemanları tanımlamayı, doğal insan dilini tespit etmeyi veya yapmayı öğrenmeyi öğrenirler. reklamcılıkla ilgili kararlar. Bir veri bilimcisi olarak, bu verileri almak ve kullanmak için Python ve SQL'de kod yazabilirsiniz.

Daha fazla oku: Cloud AutoML Vision: Kendi makine öğrenim modelinizi geliştirin

Indeed.com'a göre veri analisti için ortalama maaş yıllık 64.975 dolar iken, bir veri bilim insanının ortalama maaşı 120.730 dolar.

Bir veri bilimcisi olmak ve ileri teknoloji öğrenme algoritmalarıyla çalışmak ilginizi çekiyorsa, başlamak için harika bir yer Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi Sertifika Paketi'dir.

Beceriler, nitelikler ve araçlar

Zorunlu olmamakla birlikte, aşağıdaki konulardan herhangi birindeki derece, veri analisti için faydalı olabilir:

• Matematik
• Bilgisayar Bilimi
• istatistik
• ekonomi bilimi
• iş

Bir dizi özel beceri de çok kullanışlı olacak ve kesinlikle gelişmeye değer. Neyse ki, web artık bu becerileri ve sertifikaları evden edinmeyi hiç olmadığı kadar kolaylaştırıyor. Udemy, çoğu durumda 20 $ 'ın altında bir analist olarak ihtiyaç duyabileceğiniz hemen hemen her beceri için faydalı kurslar sunar. İşte bilmek iyi olacak şey.

Excel

Çekici değil, ancak birçok veri analisti Excel'de çok zaman harcıyor, tablolar yaratıyor ve denklemler oluşturuyor. Bir görüşmeye girerken veya kısa süreli bir konsere başvururken, önceden Excel becerilerini göstermeniz istenecektir. Öyleyse tazeleyin!

Udemy Kursunu Deneyin: Microsoft Excel - Excel Başlangıçtan İleri Seviye.

SQL

SQL, Yapı Sorgu Dili anlamına gelir ve veritabanından veri oluşturmak ve almak için bildirimsel bir dildir. Bir web sitesinin belirli kullanıcılarından veri almaya çalışıyorsanız, SQL kullanarak bir sunucuda depolanan bir veri tabanına konuşarak bunu yapacaksınız. SQL ilk başta göz korkutucu görünüyor, ancak kafanızı dolaştıracak kadar kolaydır ve bir kez yaptığınız zaman çok güçlü olabilir.

Udemy Kursunu Deneyin: Komple SQL Eğitim Kampı.