تريد أن تصبح محلل بيانات؟ فيما يلي أهم المهارات والأدوات التي يجب إتقانها

أصبح تحليل الأرقام وتحديد الأنماط المعيار الذهبي في صناعة تكنولوجيا المعلومات. وظائف محلل البيانات مطلوبة ، وقد أدرجت LinkedIn أكثر الوظائف الواعدة لعام 2017 مهندس البيانات في المرتبة 9 ومدير التحليلات مما يجعلها رقم 18.

دراسة أخرى من Glassdoor لأفضل 50 وظيفة في أمريكا تضع عالم البيانات في المرتبة الأولى حيث جاء مهندس البيانات في المرتبة الثالثة ومدير التحليلات في المرتبة الخامسة. ومع ذلك ، فإن الحصول على المرتبة الأولى ليس بالأمر السهل. أنت بحاجة إلى مستودع من مهارات تحليل البيانات إذا كنت ترغب في تسجيل نمو سنوي وحزمة رواتب كبيرة مع هذا التقدم الوظيفي الكبير.

بينما يعج الإنترنت بالموارد المجانية حول كيفية إتقان أساسيات علم البيانات ، وتحليل المشاعر ، والتعلم الآلي السريع من بين أمور أخرى. تساعدك مجلة Analytics India و UpGrad على تجاوز الهراء من خلال سرد 5 مهارات أساسية مطلوبة لتصبح محلل بيانات.

ضع نفسك في الصدارة لوظائف محلل البيانات بهذه المهارات

لنبدأ ببعض الأساسيات:

خلفية تعليمية

لا يمكن لأي شخص أن يصبح محلل بيانات. يجب أن يكون لديك ميل طبيعي نحو الرياضيات والإحصاء . كل تلك السنوات من تعلم التفاضل والتكامل ستكون مفيدة. إن الحصول على درجة علمية في علوم الكمبيوتر هو دائمًا ميزة إضافية.
الإحصائيات: لكي تصبح محلل بيانات كامل الأهلية ، من الضروري وجود أسس شاملة في الإحصائيات. سيساعدك كونك جيدًا في الإحصائيات على فهم الخوارزميات بعمق وأيضًا متى يجب استخدامها.

صقل الإحصاءات التطبيقية والجبر الخطي والتحليل الحقيقي ونظرية الرسم البياني والتحليل العددي. يلعب الجبر الخطي دورًا في الانحدار ، وفهم هياكل البيانات وإعداد البيانات لنمذجة البيانات الوصفية والتنبؤية.

مهارات البرمجة

1) اللغة الإحصائية:

SAS vs R vs Python : إنه سؤال يثير اهتمام معظم المهووسين بالبيانات عندما يتعلق الأمر باختيار الأداة التحليلية المفضلة. في حين أن SAS (باهظ الثمن) و Python (الفواتير لمعالجة البيانات منخفضة النطاق) يسهل تعلمها ، فإن R (لغة البرمجة منخفضة المستوى) تربح بفضل قدرتها الحاسوبية المتقدمة ، وقدراتها الرسومية الأفضل والأدوات المتقدمة.

نظرًا لأن R مفتوح المصدر ، تتم إضافة الميزات والحزم بسرعة بدلاً من SAS. سبب آخر وراء ازدهار R هو أن لديها نظامًا بيئيًا ضخمًا يدعمها مما يجعله مواكبًا للسرعة بميزات غنية.

نصيحة احترافية : لقد جعل الجاذبية التجارية لشركة R اسمًا منزليًا (اقرأ: تكنولوجيا المعلومات / الشركات التي تركز على التكنولوجيا) وبينما لا تزال الشركات تستخدم SAS على نطاق واسع ، إلا أن هذه اللغة الإحصائية لا تزال منتشرة. لكن R لديها منحنى تعليمي حاد.

2) لغة الاستعلام:

SQL: هي إحدى أقدم لغات الاستعلام ، وهي لغة قاعدة بيانات للأغراض العامة تُستخدم للاستعلامات التحليلية والاستعلامات المتعلقة بالمعاملات. يستخدم SQL بشكل أساسي في العمليات اليومية ولا يمكنه دعم بيتابايت من البيانات. يمكن أن تساعدك برامج مثل البرنامج التعليمي Unity على التعرف على PHP و MySQL بشكل أكثر تعمقًا.

الخلية : اخترع فريق البنية التحتية للبيانات في Facebook لغة استعلام Hadoop هذه. منذ اليوم الذي تم فيه فتح Hive في عام 2008 ، أصبح الخيار المفضل لمحللي الأعمال . يمكن أن يدعم حل تخزين البيانات مفتوح المصدر الذي يستخدم لغة SQL تسمى HQL تيرابايت وبيتابايت من البيانات بدلاً من SQL. الجانب السلبي هو أنه يدعم البيانات المنظمة فقط.

PIG: تتمثل إحدى أكبر مزايا Pig في قدرتها على معالجة البيانات المنظمة وغير المهيكلة والعمل عبر MapReduce. إنها لغة الانتقال لمعظم المبرمجين الذين يميلون إلى كتابة النصوص. ما عليك القيام به هو تعلم Pig Latin الذي يساعد في التعامل مع الهيكلية / غير المهيكلة وشبه المنظمة بسهولة أكبر مقارنةً بـ Hive. إليك القليل من التاريخ التوافه - تم إنشاء Pig في Yahoo في عام 2006 لأداء وظائف MapReduce.

نصيحة للمحترفين: ستساعد معرفة لغة SQL في التقاط Pig and Hive.

3) لغة البرمجة:

ماتلاب: إنها لغة تستخدم في استخراج البيانات. قد يجادل البعض بأن شعبيتها قد تراجعت. لن يضر وضعه في ترسانتك. تذكر أن MATLAB كانت موجودة منذ فترة طويلة ، تم اختراعها في أواخر السبعينيات كأداة لتحليل البيانات.

Python: هذه إحدى أشهر لغات البرمجة النصية وتنبع شعبيتها من المكدس الحالي. المكتبات الأساسية NumPy و SciPy و Pandas و matplotlib و IPython. مثالي للنمذجة والتحليل. لكن لها عيبًا واحدًا - قابلية التوسع لمجموعات البيانات الكبيرة.

نصيحة للمحترفين: تمتلك Python مجتمعًا قويًا وتُستخدم بشكل أفضل لإلغاء مواقع الويب وهندسة البيانات. خمين ما؟ من السهل جدًا أن يتمكن الأشخاص الذين ليس لديهم خلفية برمجية من إتقانها أيضًا!

التعلم الالي

التعلم الآلي (ML) ليس مجرد كلمة طنانة. إنه يجد الكثير من الفوائد عبر المجالات ويكتسب قوة جذب هائلة ، وبالتالي يتحول إلى مهارة أساسية يحتاجها محترفو البيانات. في ML ، يعد الانحدار والتصنيف والتجزئة مجالات التعلم الواسعة التي يجب على المحللين التركيز عليها.

عرض مرئي للمعلومات

لديك كل هذه البيانات. الآن كيف تجعلها تنبض بالحياة؟ ستكون وظيفتك ، كمحلل بيانات ، هي إعداد تقارير مثيرة للذكريات ، والعثور على الاتجاهات ، وإيصال هذه النتائج إلى كبار الضباط. أدوات تصور البيانات لإتقانها هي Tableau و Microsoft Power BI و Oracle Visual Analyzer و SAS Visual Analytics. إذا كنت تحب R ، فيمكنك استخدام حزمة ggplot لإنشاء مخططات ورسوم بيانية تفاعلية للغاية.
نصيحة للمحترفين : لا تتعلم الأدوات فقط. حاول فهم الدافع وراء تشفير البيانات بصريًا أيضًا.

دليل بدء التشغيل لتحليلات البيانات

فهم قواعد البيانات

يستخدم تحليل قاعدة البيانات بشكل أساسي لفهم العميل بشكل أفضل ، ويمتد من التحليل الأساسي إلى استخراج البيانات المعقدة من خلال أدوات متنوعة - نظام المعلومات الجغرافية (GIS) أو تحليل النص. الخطوات الأساسية لتحليل قواعد البيانات هي استخراج وتنظيف ودمج وتحليل وتنفيذ.

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

إدارة البيانات أو الجدل حول البيانات

قبل البدء في استخراج الأفكار من ركام البيانات ، يجب تنظيف البيانات. بصراحة ، يحتاج شخص ما إلى القيام بعمل عامل النظافة ، مما يعني ، تنظيف البيانات يدويًا ومعالجتها بتنسيق موحد قبل تحليلها. حتى الآن ، تم استخدام برنامج Excel لتنظيف وإثراء البيانات ، لكن ستانفورد طرح لأول مرة أداة تفاعلية ، وهي عملية قيد التنفيذ تسمى Wrangler.

نصيحة احترافية: جرب Wrangler وشاهد كيف يمكنك معالجة بيانات العالم الحقيقي وتصديرها لاستخدامها في Tableau أو R

لا يتطلب محلل البيانات مهارات متقدمة مثل علماء البيانات. ومع ذلك ، نظرًا لأن هذه الأدوار متعددة الأوجه والتعلم عملية مستمرة ، فبوجود موارد إضافية يمكنك أن تصبح عالِم بيانات مبتدئًا أيضًا.

في الأساس ، تعد الرياضيات والإحصاء (32٪) وعلوم الكمبيوتر (19٪) والهندسة (16٪) من أهم مجالات الدراسة لعالم البيانات. من المتوقع عمومًا أن يتقن محللو البيانات لغات مثل SAS و / أو R.

يُنصح الأشخاص الذين لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر بمعرفة ترميز Python و Hadoop و SQL. بالإضافة إلى ذلك ، يعد العمل مع البيانات غير المهيكلة جزءًا لا يتجزأ من وظيفة محلل البيانات. من الجيد أن تعتاد على قواعد البيانات غير المهيكلة. علاوة على ذلك ، يجب أن يشرب محلل البيانات صفات مثل تطوير الفطنة التجارية أو مهارات الاتصال / العرض التقديمي الجيدة ، لأن هذه المهارات ستساعد في البقاء في صدارة اللعبة.

تعلم دورات علوم البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

تم نشر هذا المنشور في الأصل في مجلة Analytics India.