Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.
Entdecken Sie den einfachen Weg, ein großartiger Geschichtenerzähler für visuelle Daten zu werden
Nicht jeder interessiert sich für Codierung, Mathematik und Statistik. Aber trotzdem, die Leidenschaft, mit Daten zu arbeiten, Die verborgenen Erkenntnisse in den Daten zu erkunden und diese Erkenntnisse auf einfache Weise zu präsentieren, ist vielleicht etwas, das Sie ausprobieren möchten. Dieser Artikel führt Sie durch die Fähigkeiten, Werkzeuge und Ressourcen, die benötigt werden, um ein Datenanalyst zu werden.
Technische Fähigkeiten
Die Rolle eines Datenanalysten erfordert keine Computer- oder Mathematikkenntnisse. Die für diese Position notwendigen fachlichen Fähigkeiten können Sie sich auch ohne technischen Hintergrund aneignen. Dann, eine Liste der wichtigsten technischen Fähigkeiten, die für die Rolle des Datenanalysten erforderlich sind, ist enthalten:
- Programmierung: Die erforderliche Programmiererfahrung eines Datenanalysten ist nicht so hoch wie die eines Datenwissenschaftlers. Muss in der Lage sein, große Datensätze zu untersuchen und zu analysieren. Dies wird durch Datenvisualisierungstools wie Power BI und Tableau erreicht.. Aber trotzdem, Nicht alle Unternehmen können es sich leisten, diese Tools zu kaufen. Deswegen, die allgegenwärtige Option ist zu verwenden Felshaken und seine umfangreichen Datenvisualisierungsbibliotheken. Python ist die beste Wahl für jeden, der neu in der Programmierung ist. Es ist sehr einfach zu erlernen und es ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache in der Datenwissenschaft. Sie können mit grundlegenden Python-Kenntnissen umgehen und die für diese Rolle erforderlichen Schlüsselbibliotheken beherrschen, einschließlich Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy und Scikit Learn..
Grundkenntnisse über SQL es ist auch nützlich da es Ihnen die Kontrolle über den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen gibt. Das Verständnis der Datenwiederherstellung und -integration wird Ihnen helfen, Ihre Daten gut zu verwalten.
- Instrumente: Datenvisualisierungstools sind das, was die meisten Datenanalysefunktionen ausmacht. Die Beherrschung dieser Tools erfordert keine technischen Kenntnisse. Die meisten dieser Tools funktionieren durch Klicken und Ziehen. Wichtig ist, die verschiedenen Funktionalitäten zu verstehen, die für die Analyse und Visualisierung von Daten mit diesen Tools erforderlich sind.. Nach dem Magic Quadrant 2020 de Gartner, Die besten Business Intelligence- und Analysetools auf dem Markt sind Power BI Ja BildDu kannst beides lernen oder dich auf eines konzentrieren und es meistern. Für beide Tools stehen kostenlose Cloud-Versionen zur Verfügung, die über die meisten Funktionen für die Datenanalyse verfügen.. Grundkenntnisse im Umgang mit diesen Tools werden in wenigen Wochen mit Hilfe von kostenlose Tutorials Online verfügbar. Es wird ein wenig Aufwand erfordern, Erfahrungen auf fortgeschrittenem Niveau mit der Verwendung dieser Tools zu sammeln, die verschiedene Berechnungen umfassen, Formeln, Entwicklung und Zuschnitt von benutzerdefinierten Visualisierungen / Datenschnitt. Es ist wichtig, mindestens eines dieser Werkzeuge vollständig zu beherrschen.
Herausragend ist ein weiteres weit verbreitetes, aber aufgrund seiner Fähigkeiten unterschätztes Datenanalysetool. Seine Funktionen entsprechen denen von Power BI, da Microsoft die meisten Power BI-Tools integriert hat, als Power Query-Editor, ein Excel. Es gibt viele Funktionen in Excel, als Pivot-Tabellen, Formeln zur Datenmanipulation und Diagramme zur Visualisierung, die effektiv verwendet werden, um einige erstaunliche Dashboards zu entwickeln.
- Fachwissen / handeln: Domänenwissen beinhaltet das Verständnis der Geschäftsumgebungen der Kunden, Wettbewerb und die absehbare Zukunft des Unternehmens insgesamt. Jeder Datenanalyst sollte genügend Zeit damit verbringen, sich das Geschäftswissen anzueignen / Domain im Zusammenhang mit der Problemstellung. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, das Problem aus verschiedenen Perspektiven zu verstehen und die bestmögliche Lösung zu finden..
Soft Skills
Der Data Analyst benötigt mehr Kenntnisse in Soft Skills als ein Data Scientist. Die Verantwortung dafür liegt bei einem Datenanalysten, das Ergebnis der Datenanalyse einem Gremium, dem wichtige Interessengruppen angehören könnten, effektiv zu präsentieren., als Manager, der Kunde und das KMU (erfahren). Muss über die wesentlichen Soft Skills verfügen, um technische Informationen in leicht verständliche nicht-technische Maßnahmen zu verwandeln. Sie müssen Ihre Ergebnisse souverän präsentieren und Lösungen durch eine beeindruckende Präsentation präsentieren. Hier sind einige der wichtigsten Schwerpunktbereiche, die für diese Rolle erforderlich sind:
- Erzählung: Ihr Dashboard aus allen Diagrammen und Daten reicht nicht aus, wenn es einfach bunt und schön anzusehen ist.. Jedes Element des Boards sollte eine Botschaft vermitteln und zusammen sollten sie ein Problem mit einer lösungsbasierten Geschichte für die Stakeholder verbinden. Im angegebenen Zeitraum, müssen in der Lage sein, eine Geschichte ihrer Ergebnisse zu vermitteln, ohne den Benutzer zu verwirren. Deine Geschichte sollte prägnant sein, einfach und genau den Problembereich hervorheben.
- Präsentation: "Ein Bild sagt mehr als tausend Worte", ist ein beliebtes Sprichwort, das die Bedeutung von Bildern unterstreicht. Ein visueller Analyst kennt genau die Art von Diagrammen, die er für verschiedene Analysen verwenden muss / Datenvergleich. Das für die Präsentation verwendete Board sollte kein Durcheinander von Zahlen und Bildern sein, das für den Endbenutzer schwer zu verstehen ist.. Ihre Präsentation sollte die Aufmerksamkeit der Interessengruppen auf die wichtigsten Schwerpunktbereiche in den Daten lenken..
- Kommunikation: Gute Kommunikationsfähigkeiten sind sehr wichtig, Es ist von entscheidender Bedeutung, zu kommunizieren, wie aufschlussreich die Ergebnisse sind und wie sie den Kunden helfen können, ihre Gewinne zu verbessern.. Sie müssen das Problem aus verschiedenen Perspektiven betrachten. Strukturiertes Denken ist der Schlüssel dazu. Kontinuierlich Fragen zu stellen ist einer der wichtigsten Aspekte, um in dieser Rolle erfolgreich zu sein.. Ein Datenanalyst muss neugierig sein und immer dazulernen.
Zertifizierungen
Es gibt viele Zertifizierungen, die Ihre Fähigkeiten in dieser Rolle bestätigen. Aber trotzdem, Ich würde empfehlen, sich für die Angebote von Branchenführern wie Tableau zu entscheiden (Zwangsversteigerung) und Microsoft. Ich füge auch zwei wichtige Zertifizierungen im Zusammenhang mit der Datenanalyse von IIBA und TDWI bei. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Zertifizierungen, die Sie sich ansehen können:
Berufsaussichten
Das US-Büro für Arbeitsstatistik. UU. Er berichtete, dass die Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich Data Science zu einem Anstieg der Beschäftigung von Mitarbeitern führen wird 27,9% bis um 2026. Die Nachfrage nach qualifizierten Datenanalytikern übersteigt derzeit das Angebot.
Wie schon erwähnt, Nur technisches Wissen reicht für diese Rolle nicht aus. Analytisches Denken und die Fähigkeit, Zahlen in Mustern darzustellen, ist für diese Rolle sehr wichtig.. Was ist mehr, die Rolle des Business-Analysten wird mit der des Daten-Analysten zusammengeführt, und Business-Analysten gehören zu den gefragtesten Fachleuten. Dann, diese Gelegenheit nutzen, es ist der richtige Zeitpunkt für Leute, die vom Marketing-Beruf in dieses Feld wechseln möchten / Der Umsatz / Geschäft.
Egal, ob Sie gerade das College abgeschlossen haben oder ein Branchenveteran sind, die Aussichten auf den Berufseinstieg als Datenanalyst oder den Wechsel in diese Position sind mit der richtigen Balance von fachlicher und sozialer Kompetenz sehr gut möglich.. Nutzen Sie Online-Plattformen wie Tableau-Galerie um deine Fähigkeiten zu zeigen. Tableau hat eine großartige Online-Community, die sehr aktiv ist.
Fazit
Dies waren einige der wichtigsten Punkte, die ich besprechen wollte, um ein erfolgreicher Datenanalyst zu werden. Konzentrieren Sie sich auf Ihre Mängel und beherrschen Sie diese Fähigkeiten, da dies ein sehr umkämpftes Feld ist. Erstellen Sie coole Dashboards mit Tableau / Power BI / Excel und teilen Sie sie auf LinkedIn, um auf sich aufmerksam zu machen und potenzielle Arbeitgeber zu erreichen.
PD: Ich habe in meinem Artikel alle notwendigen Ressourcen als Hyperlinks bereitgestellt.
