Veri Analitiğinde Kariyer: Nihai Kılavuz [222]

Verinin teknolojinin merkezinde yer almasıyla birlikte, veri analitiği son birkaç yılda muazzam bir popülerlik kazandı ve pazarda sıcak bir konu haline geldi. Her gün milyarlarca veri üretilirken, doğru becerilere ve bilgiye sahip veri analistlerine olan talep artmaya devam edecek. Harvard Business Review'a göre veri bilimi 21. yüzyılın en seksi işi.

Analitikte kariyer yapmak, her geçmişe sahip insanlar için umut vericidir ve keşfetmeniz için birden fazla sektöre yayılan sayısız fırsat vardır. IBM ve Burning Glass içgörülerine göre , Amerika Birleşik Devletleri'ndeki veri analistleri için pozisyon sayısı 2020 yılına kadar 2.720.000'e yükselecek. Veri analistlerinin kim olduğunu, ne yaptıklarını ve nasıl bir analiz yapabileceğinizi anlamak istiyorsanız bu makaleyi okumaya devam edin. analitikte başarılı kariyer.

Veri Analitiğinde Kariyer: Veri Analisti Ne Yapar?

Bir veri analisti, anlamlı kalıplar ve içgörüler bulmak, ilgili soruları belirlemek, tahminlerde bulunmak ve karar verme sürecinde kuruluşa yardımcı olmak için bilgileri çözümlere dönüştürmek için çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplar, işler ve analiz eder. Layman'ın dilinde, veri analistleri, işlerini büyütmek için kuruluşlar tarafından tüketilebilmeleri için ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürür. Başkalarının anlamasını kolaylaştırmak için bulgularının görsel temsilini (tablolar, grafikler, raporlar) hazırlarlar.

Günlük veri analisti rolü, çalıştıkları sektöre veya etki alanına göre farklılık gösterebilir. Bazı kuruluşlarda analistler, bir kuruluştaki çeşitli departmanlar için gösterge tabloları tasarlamaktan, veritabanlarını ve sistemleri sürdürmekten de sorumludur. Bir veri analisti ayrıca şirket içindeki kilit paydaşlar, üst yönetim veya diğer ekiplerle çalışabilir. Bunlar, iş hedeflerini belirlemek ve hedeflerine ulaşmak için bulgular sağlamak için BT, finans ve veritabanı altyapısını içerir.

Neden Veri Analitiğinde Kariyer Yapmalıyım?

LinkedIn İşgücü Raporuna göre , 2015'ten 2018'e kadar veri analistlerine olan talepte üstel bir artış var. Talebin yanı sıra çeşitlilik, onları finans, eğitim, devlet sektörü, sağlık, BT, ağ oluşturma gibi çoğu sektöre kolayca sığdırıyor. vb.

Kariyeriniz olarak veri analitiğini seçmenize yardımcı olabilecek birkaç nedenin listesi:

1. Yüksek talep – Doğru kullanıma koyulana kadar veri kullanımı yoktur. Ham ve yapılandırılmamış verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için şirketler, büyük hacimli veri kümelerini işleyebilen yazılımlar tasarlamak için sürekli olarak gelişmiş araçları kullanma konusunda doğru bilgiye ve programlama diline hakim olan profesyonelleri işe alıyor.

2. Giriş seviyesinde yüksek maaş ve mükemmel avantajlar – Piyasadaki sınırlı veri analistleri olarak, veri analistlerine giriş seviyesinde bile sektörde çok iyi ödeme yapılır. Veri analizinin en yüksek ücretli işlerden biri olduğu inkar edilemez.

Bir veri analistinin maaşı ayrıca eğitim düzeyine, adayın deneyimine, çalıştıkları sektöre, konuma, becerilere ve sertifikalara da bağlıdır.

3. Veri Analisti Uzmanlarının Eksikliği – Yukarıda belirtildiği gibi, bir veri analisti için talep çok güçlüdür, ancak görevi gerçekleştirmek için doğru beceri setine ve bilgiye sahip profesyoneller çok sınırlıdır. Bu, bu alanda kariyerinize başlamak için çok sayıda fırsatın kapısını açar.

4. Farklı roller – Yılların deneyimine ve becerilerine dayalı olarak, veri analisti uzmanları her zaman çok yönlü rollere ve sorumluluklara maruz kalırlar. Aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda rol var. Tek yapmanız gereken gücünüzü, hangi konuda iyi olduğunuzu ve tam olarak ne yapmak istediğinizi belirlemek.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Veri Analitiğinde Kariyer: Veri Analisti olmak için hangi becerilere ihtiyacım var?

1. Programlama Dili

Her şeyden önce, veri analizinde uzman olmak için en az bir programlama dilini sağlam bir şekilde anlamanız gerekir. Ancak birden fazla dile hakim olmak sizi daha çok yönlü kılar ve iyi bir maaş alma şansınızı artırır. Veri analistleri tarafından kullanılan dillerden bazıları python, R, Excel ve SQL'dir. Trend teknoloji ile değişmeye devam ediyor, ancak mantık aynı kalıyor. Güncel kalmak için algoritmalara ve bunların arkasındaki temellere odaklanmanız en iyisi olacaktır.

2. İletişim Becerileri

Veri analizinden toplanan içgörüler, karar vermeye yardımcı olmak için şirket içindeki çeşitli departmanlar tarafından tüketilir. Bu nedenle, bir veri analistinin bulgularını geniş bir kitle için anlaşılması kolay bir şekilde aktarması son derece önemlidir. Güçlü sunum ve iletişim becerileri başarının anahtarıdır.

3. Veritabanı Bilgisi

Bir veri analisti olarak, birden fazla kaynaktan gelen büyük miktarda veriyi tek bir yerde depolamak için bir veri ambarı tasarladığınız arka uçta çalışmanız gerekebilir. Daha fazla analiz yapmak için farklı tablolardan bilgi çekmek için veritabanını sorgulamak için güçlü bir veritabanı ve veritabanı sorgulama dili bilgisine sahip olmalısınız.

4. Veri temizleme ve yorumlama

Yapılandırılmamış verileri temizlemek ve çıkarmak için güçlü bir veri madenciliği bilgisine ve gelişmiş istatistiksel tekniklere sahip olunmalıdır.

5. Analitik düşünme ve problem çözme yaklaşımı

Alışılmışın dışında düşünmek, yaratıcı bir zihne sahip olmak ve problem çözme yaklaşımına sahip olmak, iyi bir analistin temel özellikleridir. İlgili ve ilginç araştırma soruları sormanıza ve şirketin kilit paydaşları arasında iyi bir repo oluşturmanıza yardımcı olur.

Veri Analistleri tarafından gerçekleştirilen görevler nelerdir?

Şimdiye kadar, veri analistlerinin kim olduğu ve ne yaptıkları hakkında adil bir anlayışa sahip olacaksınız. Günlük olarak yerine getirdikleri temel sorumluluklara derinlemesine bir göz atalım:

1. Veri toplama ve işleme

Bir veri analisti, birden fazla kaynaktan verileri toplar, verileri temizler ve ardından iyi duruma getirir. Toplanan veriler, tahminleri ve öngörüleri tahmin etmek için eğilimleri ve kalıpları belirlemek için kullanılır. Bu görevi yerine getirmek için farklı araçlar kullanırlar.

2. Eğilimleri ve kalıpları belirleme

Veri analistleri, bir kuruluşun başarısında önemli bir rol oynayan karar vermede yardımcı olur. Gelecekteki tahminleri tahmin etmek, önceki çeyreklerde neyin yanlış gittiğini ve daha fazla satış elde etmek için hangi yeni hedeflerin eklenmesi gerektiğini belirlemek için ham ve yapılandırılmamış verileri anlamlı bilgilere dönüştürüyorlar. İş için faydalı önerilerde bulunmak için analitik, yaratıcı ve problem çözücü bir zihniyete sahip olmalıdırlar.

3. Bulguları kaydetmek için bir rapor hazırlamak

Bir veri analisti tarafından bulunan içgörüler, doğru bağlamda izleyiciye aktarılana kadar işe yaramaz. Bu nedenle, insanların bulguları kolayca tüketebilmeleri için akış şeması, grafikler, çubuklar, pasta grafikler, diyagramlar, tablolar vb. kullanarak raporlar hazırlamak veri analistinin en önemli sorumluluğudur. Bir veri analisti, her karar verici tarafından anlaşılabilecek bir rapor hazırlamak için her zaman hedef kitlesini belirler.

Kontrol edin: Veri Analisti vs Veri Bilimcisi – Farkı Bulun

Veri Analitiğinde bir Kariyere nasıl başlamalısınız?

1. Doğru rolü seçin

Yukarıda belirtildiği gibi, veri bilimi alanı hiç bitmeyen fırsatlarla çok çeşitlidir. Mevcut teknoloji trendlerini, veri analistlerinin iş kararlarını nasıl yönlendirdiğini, talep edilen araçları ve veri biliminin ne yaptığınızı iyi bir şekilde kavramak ve çalıştığınız kuruluşla birlikte gelişmek için geleceği nasıl şekillendirebileceği konusunda güçlü bir anlayışa sahip olmalısınız.

Kilit paydaşlarla iletişim halinde olmak, üst yönetim aynı şeyi başarmanıza yardımcı olacaktır. Bir veri analistinin farklı rollerini anlamak için doğru soruyu sormaktan çekinmeyin. Bu, beceri setinize ve gereksinimlerinize en uygun rolü belirlemenize yardımcı olacaktır.

2. Bir Bilim Diploması veya sertifika kursuna katılın

Gerçekleştirmeniz gereken rolü anlayın ve bu alandaki uzmanlardan uygun rehberlik ve mentorluk alın. Yapmanız gereken rol ile ilgili becerilerinizi ve bilginizi güncel tutmalısınız. Görevlerinizi daha iyi yerine getirmek ve bilginizi güçlendirmek için bir adım daha ileri gidin ve PG diploması veya sertifika kurslarına gidin.

3. Kodlamayı öğrenin: bir programlama dili seçin .

Veri analizinde uzman olmak için bir programlama diline hakim olmalısınız. Python ve R en popüler dillerdir. Kendinizi rahat hissettiğiniz dili seçin ve üzerinde iyi bir hakimiyet kazanana kadar öğrenin.

4. Veri Analistleri topluluğuna ve forumlarına katılın

Bu, en önemli adımlardan biridir, ancak genellikle gözden kaçar. Etrafta neler olup bittiğini, veri analizinin iş hedeflerini nasıl şekillendirdiğini vb. öğrenmek için bir veri bilimi forumuna, topluluk grubuna katılmalı veya teknik tartışmalara aktif olarak katılmalısınız.

5. İletişim becerilerinizi geliştirin

Ya çok bilginiz varsa ama aynısını başkalarına aktarma fikriniz yoksa? Sunum ve iletişim becerilerinizi geliştirmek için videolar izleyin veya kurslara katılın. Bulgularınızı organizasyonun kilit paydaşlarına uygun ve sezgisel bir şekilde sunmak için farklı araçlar öğrenin.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.

6. Pratik uygulamalara odaklanın

Sadece teori okumayın, aynı zamanda bilgiyi test edin. İşinizi daha kısa sürede yapabilecek uygulamalar geliştirmeye başlayın ve daha az kodlama ile birden çok kaynaktan veri toplayın. Farklı veri kümeleri üzerinde çalışmak için birkaç serbest proje de alabilirsiniz.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da R Geliştirici Maaşı: Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin

Çözüm

En yüksek ücretli işlerden biri olan veri analistleri tüm dünyada büyük talep görüyor. Talebin istikrarlı bir şekilde arttığı yerde, talebi karşılamak için yeterli kaynak yoktur. Bu eksiklik tüm dünyada görülüyor. Veriler, bir işletmenin başarısında hayati bir rol oynadığından, şirketlerin bu verileri yorumlayabilen ve iyi bir şekilde kullanabilen profesyonelleri işe almasına büyük ihtiyaç vardır.

Bu dürtü, analist rolünde bir kaymaya yol açmıştır. Her geçen gün veri analisti rolü daha karmaşık hale geliyor. Bu nedenle, analistler, görevi doğru yapmak için sürekli olarak yeni araçlar, yöntemler ve teknolojiler öğrenmekle meşgul olmalıdırlar. Makine öğrenimi, programlama dili, gelişmiş araç bilgisi olan iyi bir analist, Büyük Veri okyanusuna hükmedebilir ve işletme için çok önemli bir varlık haline gelebilir.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için Veri ve İş Analitiği öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIT-Delhi'nin Stratejik Yenilik, Dijital Pazarlama ve İş Analitiği Yönetici Yönetim Programına göz atın.

IIT Delhi, Hindistan'daki en iyi enstitülerden biridir ve aynı zamanda en eski IIT'lerden biridir ve sektörle ilgili kurslar verme konusunda her zaman mükemmeldir, Now IIT Delhi, bu en iyi IIT Delhi kurslarını çevrimiçi hale getirmek için upGrad ile ortaklık kurdu. Makine Öğrenimi, Stratejik İnovasyonda Yönetici Yönetim Programı, Dijital Pazarlama ve İş Analitiği vb. gibi çeşitli başka programları var.