۷ مهارت لازم برای تحلیلگر داده چیست؟ هر سال تقاضا برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده بیشتر می‌شود. این موضوع به‌طور مستقیم با افزایش تولید داده‌ها ارتباط دارد. این داده‌ها اطلاعاتی را به همراه دارند که تحلیل آن‌ها می‌تواند کمک بزرگی برای سازمان‌های مختلف باشد؛ اما چه مهارت‌هایی در دنیای داده بیشترین تقاضا را دارند؟ در ادامه به ۷ مورد از مهارت‌های لازم برای تحلیلگر داده اشاره خواهیم کرد که بهتر است برای آماده‌شدن برای یک شغل جدید در حوزه‌ی پرطرفدار تجزیهوتحلیل داده کار خود را با توسعه‌ی این مهارت‌ها شروع کنید.
۷ مهارت لازم برای تحلیلگر داده
بیایید نگاهی دقیق به مهارت لازم برای تحلیلگر داده نگاهی بیندازیم و ببینیم چگونه می‌توان شروع به یادگیری آن‌ها کرد.
۱. SQL
زبان SQL یا همان Structured Query Language زبان استانداردی است که برای برقراری ارتباط با پایگاه‌های داده استفاده می‌شود. دانستن SQL به شما امکان می‌دهد داده‌های ذخیره‌شده در پایگاه داده‌های رابطه‌ای را به‌روزرسانی و سازماندهی کنید؛ هم‌چنین ساختارهای داده را اصلاح کنید.
از آنجا که تقریباً تمامی تحلیلگران داده برای دسترسی به داده‌های پایگاه داده یک شرکت به استفاده از SQL نیاز دارند، مسلماً این مهم‌ترین مهارت برای یادگیری این شغل است. درواقع، به‌طور معمول چند سؤال مرتبط با SQL در مصاحبه‌های شغلی از شما پرسیده خواهد شد. خوشبختانه SQL یکی از زبان‌های ساده برای یادگیری است و با صرف کمی زمان به‌راحتی می‌توانید آن را یاد بگیرید.
۲. برنامه‌نویسی آماری یا Statistical Programming
زبان‌های برنامه‌نویسی آماری، مانند R یا Python، شما را قادر می‌کنند تا تجزیه‌وتحلیل‌های پیشرفته را به‌روش‌هایی انجام دهید که نرم‌افزار اکسل نمی‌تواند آن‌ها را انجام دهد. توانایی نوشتن برنامه به این زبان‌ها به‌این معنی است که می‌توانید مجموعه‌ی داده‌های بزرگ را به‌طور کارآمدتر پاک‌سازی، تجزیهوتحلیل و تجسم کنید.
هر دو زبان منبع‌باز هستند و بهتر است حداقل یکی از آن‌ها را یاد بگیرید. سؤالی که معمولاً در این باره پرسیده می‌شود این است که کدام زبان برای تجزیهوتحلیل داده‌ها بهتر است. هر یک از زبان‌ها می‌توانند وظایف مشابهی را در علم داده انجام دهند و شما با توجه به علاقه‌ی خود می‌توانید یکی از این دو را انتخاب کنید. پیشنهاد می‌کنیم با دو زبان برنامه نویسی پایتون و زبان برنامه نویسی R بیشتر آشنا شوید.
۳. یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یا همان Machine Learning شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است و به یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در علم داده تبدیل شده است. این مهارت بر ساخت الگوریتم‌هایی متمرکز است که برای یافتن الگوها در مجموعه‌ی داده‌های بزرگ طراحی شده‌اند و دقت آن‌ها را در طول زمان بهبود می‌بخشد.
هر چه الگوریتم یادگیری ماشین داده‌های بیشتری را پردازش کند، هوشمندتر می‌شود و امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را فراهم می‌کند. معمولاً از تحلیلگران داده انتظار نمی‌رود بر یادگیری ماشین تسلط داشته باشند، اما توسعه‌ی مهارت‌های یادگیری ماشین می‌تواند به شما مزیت رقابتی بدهد.
اگر علاقه‌مندید درباره‌ی یادگیری ماشین و کاربردهای آن بیشتر بدانید، مطلب یادگیری ماشین را مطالعه کنید.
۴. آمار و احتمال
آمار به حوزه‌ی ریاضی و علوم مربوط به جمع‌آوری، تجزیهوتحلیل، تفسیر و ارائه‌ی داده‌ها اشاره می‌کند. این تعریف ممکن است آشنا به نظر برسد؛ زیرا با توصیف کاری که یک تحلیلگر داده انجام می‌دهد بسیار مطابقت دارد.
با یک پایه‌ی قوی در آمارواحتمال بهتر می‌توانید این کارها را انجام دهید:
- الگوها و روندها را در داده‌ها شناسایی کنید
- از تعصبات، مغالطات و خطاهای منطقی در تحلیل خود اجتناب کنید
- نتایج دقیق و قابل‌اعتماد تولید کنید
۵. مدیریت داده‌ها
مدیریت داده به شیوه‌های جمع‌آوری، سازماندهی و ذخیره‌سازی داده‌ها به‌روشی کارآمد، ایمن و مقرون‌به‌صرفه اشاره می‌کند. درحالی‌که برخی از سازمان‌ها نقش‌های شغلی، مانند معماران و مهندسان داده، مدیران پایگاه داده و تحلیلگران امنیت، اطلاعات را به مدیریت داده‌ها اختصاص می‌دهند، تحلیلگران داده نیز تا حدی داده‌ها را مدیریت می‌کنند.
شرکت‌های مختلف از سیستم‌های مدیریت داده‌های متفاوتی استفاده خواهند کرد. همان‌طور که در حال توسعه‌ی مجموعه‌ی مهارت‌های خود هستید، این موضوع می‌تواند به درک گسترده‌ای از نحوه‌ی کار پایگاه داده‌ها، هم در محیط‌های فیزیکی و هم در محیط‌های ابری کمک کند.
۶. تجسم آماری یا Statistical Visualization
جمع‌آوری بینش از داده‌ها فقط بخشی از فرایند تجزیهوتحلیل داده‌هاست؛ بخش اساسی دیگر، گفتن داستانی با آن بینش‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر است. اینجاست که تجسم داده وارد می‌شود. به‌عنوان یک تحلیلگر داده، می‌توانید از نمودارها، گراف‌ها، نقشه‌ها و دیگر نمایش‌های بصری داده‌ها برای کمک به ارائه‌ی یافته‌های خود به‌روشی آسان و قابل‌درک استفاده کنید.
بهبود مهارت‌های تجسم داده‌های شما اغلب به‌معنای یادگیری نرم‌افزارهای تجسم‌سازی، مانند Tableau، است. این نرم‌افزار استاندارد صنعتی به شما این امکان را می‌دهد که تجزیهوتحلیل خود را به داشبورد، مدل‌های داده، تجسم‌ها و گزارش‌های هوش تجاری تبدیل کنید.
۷. اقتصادسنجی یا Econometrics
با اقتصادسنجی، تحلیلگران از مدل‌های داده‌های آماری و ریاضی در زمینه‌ی اقتصاد استفاده می‌کنند تا به پیش‌بینی روندهای آینده براساس داده‌های تاریخی کمک کنند. درک اقتصادسنجی برای تحلیلگران داده که به دنبال شغل در بخش‌های مالی هستند، به‌ویژه در بانک‌های سرمایه‌گذاری و صندوق‌های تأمین، کلیدی است.
نکات مهم درباره یادگیری مهارت لازم برای تحلیلگر داده
تحلیلگران داده از این مهارت‌ها و دیگر مهارت‌های فنی برای کمک به تصمیم‌گیری در سازمان خود استفاده می‌کنند. صرف زمان و تلاش برای یادگیری این مهارت‌ها می‌تواند شما را برای یک شغل موفق به‌عنوان یک تحلیلگر داده آماده کند. در اینجا به چند نکته‌ی مهم برای شروع اشاره می‌کنیم:
- زمانی را به کار منظم روی مهارت‌های خود اختصاص دهید
- از اشتباه‌های خود درس بگیرید
- با پروژه‌های داده‌ی واقعی تمرین کنید
- به یک جامعه‌ی داده آنلاین بپیوندید
- مهارت‌های خود را ذره‌ذره بسازید
یکی از راه‌های شروع یادگیری تحلیل داده شرکت در دوره‌های مرتبط است؛ زیرا شروع یادگیری این حوزه‌ی گسترده به‌صورت خودآموز می‌تواند کاری دشوار و گیج‌کننده باشد. دوره‌های علم داده کافه‌تدریس گزینه‌ی خوبی برای شروع این مهارت محسوب می‌شود. اگر علاقه‌مند به اطلاع از دوره‌های علم داده و مشاوره‌ی رایگان در این باره هستید، روی این لینک کلیک کنید: