Veri Analisti Olmak İster misiniz? İşte Ustalaşmak için En İyi Beceriler ve Araçlar

Çarpıcı sayılar ve tespit kalıpları, BT endüstrisinde altın standart haline geldi. Veri analisti işleri talep görüyor, LinkedIn'in 2017'nin En Umut Veren İşleri, Veri Mühendisini 9 numaraya ve Analitik Yöneticisi'ni 18 numaraya yerleştirdi.

Amerika'daki En İyi 50 İşe ilişkin bir başka Glassdoor araştırması, Veri Mühendisi'ni 3 numaradan ve Analitik Yöneticisi'nden 5 numaradan takip ederek Data Scientist'i en üst sıraya koyuyor. Ancak, birinci sırayı almak kolay değil. Bu büyük kariyer gelişimi ile yıldan yıla büyümeyi ve bir yağ ödeme paketini izlemek istiyorsanız, bir dizi veri analizi becerisine ihtiyacınız var.

İnternet, diğerlerinin yanı sıra veri biliminin, duygu analizinin ve hızlı makine öğreniminin temellerinde nasıl ustalaşılacağına dair ücretsiz kaynaklarla dolup taşarken. Analytics India Magazine ve UpGrad, veri analisti olmak için gereken 5 temel beceriyi listeleyerek saçma sapan şeyleri kesmenize yardımcı olur.

Bu becerilere sahip Veri Analisti işlerinde kendinizi lider konuma getirin

Birkaç temel bilgi ile başlayalım:

Eğitim geçmişi

Herkes veri analisti olamaz. Matematik ve istatistiğe karşı doğal bir eğiliminiz olması gerekir. Tüm bu yıllar boyunca matematik ve olasılık öğrenimi işe yarayacaktır. Bilgisayar Bilimi diploması her zaman ek bir avantajdır.
İstatistikler: Tam teşekküllü bir veri analisti olmak için istatistikte kapsamlı bir temele sahip olmak esastır. İstatistikte iyi olmak, algoritmaları derinlemesine anlamanıza ve ayrıca ne zaman kullanılması gerektiğini anlamanıza yardımcı olacaktır.

Uygulamalı istatistikler, lineer cebir, gerçek analiz, çizge teorisi ve sayısal analiz hakkında bilgi edinin. Doğrusal cebir, regresyon, veri yapılarının anlaşılması ve kuralcı ve tahmine dayalı veri modellemesi için verilerin hazırlanması ile devreye girer.

Programlama becerileri

1) İstatistik Dili:

SAS vs R vs Python : Analitik seçim aracını seçme söz konusu olduğunda çoğu veri meraklısının ihtiyaç duyduğu bir soru. SAS (pahalı) ve Python (düşük ölçekli veri işleme için faturalandırılmıştır) öğrenmesi kolay olsa da, R (düşük seviyeli programlama dili) gelişmiş bilgi işlem yeteneği, daha iyi grafik yetenekleri ve gelişmiş araçları sayesinde kesinlikle kazanır.

R açık kaynaklı olduğundan, özellikler ve paketler SAS'ın aksine hızlı bir şekilde eklenir. R'nin başarılı olmasının bir başka nedeni de, onu zengin özelliklerle güncel tutan, onu destekleyen devasa bir ekosisteme sahip olmasıdır.

Profesyonel İpucu : R'nin ticari çekiciliği, onu bir hanehalkı adı haline getirdi (bkz: BT/teknoloji odaklı şirketler) ve SAS hala işletmeler tarafından yaygın olarak kullanılırken, bu istatistiksel dil yakalanıyor. Ancak R'nin dik bir öğrenme eğrisi var.

2) Sorgulama Dili:

SQL: En eski sorgulama dillerinden biri olan SQL, analitik ve işlemsel sorgular için kullanılan genel amaçlı bir veritabanı dilidir. SQL esas olarak günlük işlemlerde kullanılır ve petabaytlarca veriyi destekleyemez. Unity öğreticisi gibi programlar, PHP ve MySQL'i daha derinlemesine tanımanıza yardımcı olabilir.

Hive : Bu Hadoop sorgu dili, Facebook'un Veri Altyapısı ekibi tarafından icat edildi. Hive, 2008'de açık kaynaklı hale geldiği günden itibaren iş analistleri için popüler bir seçim haline geldi. HQL adlı bir SQL türü dili kullanan açık kaynaklı veri ambarı çözümü, SQL'in aksine terabaytlarca ve petabaytlarca veriyi destekleyebilir. Dezavantajı, yalnızca yapılandırılmış verileri desteklemesidir.

PIG: Pig'in en büyük avantajlarından biri, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri işleyebilmesi ve MapReduce üzerinden çalışabilmesidir. Komut dosyası yazma eğiliminde olan çoğu programcı için tercih edilen dildir. Yapmanız gereken, yapılandırılmış/yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış ile Hive'a kıyasla daha kolay mücadele etmeye yardımcı olan Pig Latince öğrenmek. İşte size biraz tarih bilgisi – Pig, Yahoo'da MapReduce işlerini gerçekleştirmek için 2006'da kuruldu.

Profesyonel İpucu: SQL bilgisi, Pig and Hive'ın alınmasına yardımcı olacaktır.

3) Komut Dosyası Dili:

MATLAB: Veri madenciliği için kullanılan bir dildir. Bazıları popülaritesinin azaldığını iddia edebilir. Cephaneliğinize koymaktan zarar gelmez. Unutmayın, MATLAB çok çok uzun bir süredir var, veri analizi için bir araç olarak 70'lerin sonlarında icat edildi.

Python: Bu, en popüler betik dillerinden biridir ve popülaritesi mevcut yığından kaynaklanmaktadır. NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython çekirdek kütüphaneleri. Modelleme ve analiz için mükemmeldir. Yine de bir dezavantajı var – büyük veri kümeleri için ölçeklenebilirlik.

Profesyonel İpucu: Python'un güçlü bir topluluğu vardır ve en iyi web sitelerini ve veri mühendisliğini kazımak için kullanılır. Bil bakalım ne oldu? O kadar kolay ki, programlama geçmişi olmayan kişiler de bu konuda ustalaşabilir!

Makine öğrenme

Makine Öğrenimi (ML) sadece popüler bir kelime değildir. Etki alanları arasında çok fazla fayda buluyor ve muazzam bir çekiş kazanıyor ve bu nedenle veri profesyonellerinin sahip olması gereken temel bir beceri haline geliyor. ML'de regresyon, sınıflandırma ve segmentasyon , analistlerin odaklanması gereken geniş öğrenme alanlarıdır.

Veri goruntuleme

Tüm bu verilere sahipsiniz; şimdi onu nasıl hayata geçireceksin? Bir veri analisti olarak işiniz, hatırlatıcı raporlar hazırlamak, trendleri bulmak ve bu bulguları en üst düzey yöneticilere iletmek olacaktır. Uzmanlaşmak için veri görselleştirme araçları Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics'tir. R'yi seviyorsanız, son derece etkileşimli çizelgeler ve grafikler oluşturmak için ggplot paketini kullanabilirsiniz.
Profesyonel İpucu : Sadece araçları öğrenmeyin. Verileri görsel olarak kodlamanın amacını da anlamayı deneyin.

Bir Start-Up'ın Veri Analitiği Kılavuzu

Veritabanlarını Anlamak

Esasen müşteriyi daha iyi anlamak için kullanılan veritabanı analizi, çeşitli araçlar - Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) veya metin analizi aracılığıyla temel analizden karmaşık veri madenciliğine kadar uzanır. Veritabanlarını analiz etmenin temel adımları, ayıklamak, temizlemek, birleştirmek, analiz etmek ve uygulamaktır.

Ödeme: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Veri Dağıtma veya Veri Karışması

Veri yığınlarından içgörü çıkarmaya başlamadan önce, verilerin temizlenmesi gerekir. Açık konuşmak gerekirse, birinin hademe işini yapması gerekiyor, bu da verilerin manuel olarak temizlenmesi ve analiz edilmeden önce birleşik bir biçimde işlenmesi anlamına geliyor. Şimdiye kadar, excel verileri temizlemek ve zenginleştirmek için kullanıldı, ancak Stanford , Wrangler adlı devam eden bir çalışma olan etkileşimli bir araç başlattı.

Profesyonel İpucu: Wrangler'ı deneyin ve gerçek dünya verilerini nasıl değiştirebileceğinizi ve bunları Tableau veya R'de kullanmak üzere nasıl dışa aktarabileceğinizi görün.

Bir veri analisti, veri bilimcileri gibi gelişmiş beceriler gerektirmez. Ancak, bu roller çok yönlü olduğundan ve öğrenme sürekli bir süreç olduğundan, ek kaynaklarla genç bir veri bilimcisi de olabilirsiniz.

Esasen, matematik ve istatistik (%32), bilgisayar bilimi (%19) ve mühendislik (%16), bir veri bilimcisi için ağırlıklı olarak en önemli çalışma alanlarıdır. Veri analistlerinin genellikle SAS ve/veya R gibi dillerde yetkin olması beklenir.

Bilgisayar bilimi geçmişine sahip kişilerin Python, Hadoop ve SQL kodlamasını bilmesi önerilir. Ek olarak, yapılandırılmamış verilerle çalışmak, veri analisti işinin ayrılmaz bir parçasıdır. Yapılandırılmamış veritabanlarına alışmak iyi bir fikirdir. Ayrıca, bir veri analisti, bir iş zekası veya iyi iletişim/sunum becerileri geliştirme gibi nitelikleri özümsemelidir, çünkü bu beceriler oyunun bir adım önünde olmaya yardımcı olacaktır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Bu gönderi ilk olarak Analytics India Magazine'de yayınlandı.