7 مهارت تحلیلگر داده مورد تقاضا برای استخدام

تحلیلگران داده در صنایع مختلف تقاضای بالایی دارند. در دنیای مبتنی بر داده امروزی، کسب و کارها به تحلیلگران داده نیاز دارند تا به آنها کمک کنند تا حجم عظیمی از داده هایی را که جمع آوری می کنند، درک کنند. با این حال، با افزایش تقاضا برای تحلیلگران داده، رقابت برای مشاغل موجود بیشتر می شود. بنابراین، داشتن مجموعه ای قوی از مهارت های تحلیلگر داده برای متمایز شدن از رقبا و رسیدن به شغل رویایی شما ضروری است.

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

tableau

۱- تجزیه و تحلیل داده ها و مهارت های تجسم

مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم برای هر تحلیلگر داده ضروری است. تجزیه و تحلیل داده ها شامل جمع آوری و تفسیر داده ها است، در حالی که مهارت های تجسم به ارائه داده ها به روشی آسان برای درک کمک می کند. تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها در ارائه بینش‌های ارزشمندی که می‌تواند تصمیمات تجاری را تعیین کند، حیاتی است. برای توسعه این مهارت ها، باید یاد بگیرید که چگونه با ابزارهایی مانند Excel، Tableau و Power BI کار کنید.

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

۲- مهارت های تجزیه و تحلیل آماری

تحلیلگران داده باید درک خوبی از آمار داشته باشند تا داده ها را درک کنند. مهارت های تحلیل آماری، تحلیلگران داده را قادر می سازد تا روندها، الگوها و همبستگی ها را در داده ها شناسایی کنند. این مهارت ها همچنین به تحلیلگران داده کمک می کند تا پایایی و اعتبار داده هایی را که با آنها کار می کنند تعیین کنند. برای توسعه مهارت های تجزیه و تحلیل آماری، باید مفاهیمی مانند احتمال، تحلیل رگرسیون و آزمون فرضیه را یاد بگیرید.

۳- مهارت های داده کاوی و پاکسازی داده

مهارت های داده کاوی و پاکسازی داده ها برای تحلیلگران داده بسیار مهم است. داده کاوی شامل شناسایی الگوها و روابط در مجموعه داده های بزرگ است، در حالی که پاکسازی داده ها شامل حذف خطاها، ناسازگاری ها و موارد تکراری در داده ها است. تحلیلگران داده باید در ابزارهایی مانند SQL، Python و R، در میان دیگران، مهارت داشته باشند تا داده ها را به طور موثر استخراج و پاک کنند.

۴- مهارت های برنامه نویسی

مهارت های برنامه نویسی به طور فزاینده ای برای تحلیلگران داده ضروری می شود. توانایی نوشتن کد، تحلیلگران داده را قادر می سازد تا کارهای تکراری را خودکار کنند، تجزیه و تحلیل داده های پیچیده را انجام دهند و برنامه های کاربردی مبتنی بر داده بسازند. برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی که تحلیلگران داده باید یاد بگیرند، پایتون، R و SQL را در میان می‌گذارند.

۵- مهارت های یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی یک مهارت مهم برای تحلیلگران داده است، به ویژه در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، و تجارت الکترونیک و غیره. یادگیری ماشینی شامل استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای فعال کردن سیستم‌های کامپیوتری برای بهبود عملکرد خود در یک کار خاص بدون برنامه‌ریزی صریح است. برای توسعه مهارت های یادگیری ماشین، تحلیلگران داده باید مفاهیمی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم و شبکه های عصبی را یاد بگیرند.

۶- هوش تجاری

تحلیلگران داده باید درک خوبی از کسب و کاری که در آن کار می کنند داشته باشند تا بینش های ارزشمندی ارائه دهند. هوش تجاری تحلیلگران داده را قادر می سازد تا اهداف کسب و کار را درک کنند، شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs) را شناسایی کنند و بینشی ارائه دهند که می تواند در تصمیم گیری موثر باشد. برای توسعه هوش تجاری، تحلیلگران داده باید مهارت های ارتباطی خوبی داشته باشند و با ذینفعان در سراسر سازمان همکاری نزدیک داشته باشند.

۷- امنیت داده ها و حریم خصوصی

امنیت و حریم خصوصی داده ها مهارت های حیاتی برای تحلیلگران داده است. تحلیلگران داده با داده های حساس و محرمانه کار می کنند و باید اطمینان حاصل کنند که این داده ها امن و محافظت می شوند. آنها باید از آخرین مقررات حفاظت از داده ها آگاه باشند و از آنها پیروی کنند تا از مجازات های قانونی و مالی جلوگیری کنند. تحلیلگران داده همچنین باید بتوانند نقض اطلاعات و تهدیدات سایبری را شناسایی و کاهش دهند.

نکاتی برای یادگیری مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها

با اصول اولیه شروع کنید: قبل از فرو رفتن در مهارت های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها، مهم است که درک خوبی از اصول اولیه داشته باشید. با یادگیری مفاهیم اساسی تجزیه و تحلیل داده ها، از جمله انواع داده ها، روش های نمونه گیری و تجزیه و تحلیل آماری شروع کنید.
شرکت در آموزش و کارگاه ها: شرکت در کارگاه ها و آموزش ها می تواند راهی عالی برای یادگیری مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها باشد. به دنبال دوره هایی باشید که آموزش عملی را با ابزارهایی مانند اکسل، تبلو و پایتون ارائه می دهند.
تمرین، تمرین، تمرین: هر چه بیشتر تمرین کنید، در تجزیه و تحلیل داده ها بهتر خواهید شد. با کار بر روی پروژه های کوچک شروع کنید و به تدریج به سمت کارهای پیچیده تر بروید.
به انجمن‌های آنلاین بپیوندید: پیوستن به انجمن‌های آنلاین مانند گروه‌ها و انجمن‌های لینکدین می‌تواند راهی عالی برای یادگیری از تحلیل‌گران با تجربه داده باشد. این جوامع بستری را برای پرسیدن سؤالات، به اشتراک گذاری منابع و ارتباط با افراد همفکر ارائه می دهند.
کتاب ها و مقالات را بخوانید: کتاب ها و مقالات متعددی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد. خواندن این منابع می تواند به شما کمک کند تا درک عمیق تری از موضوع به دست آورید و تکنیک های جدید را بیاموزید.
کار بر روی پروژه های دنیای واقعی: کار بر روی پروژه های دنیای واقعی می تواند به شما در توسعه مهارت های عملی تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند. به دنبال فرصت هایی برای کار در پروژه هایی در زمینه مورد علاقه خود باشید، مانند کارآموزی یا کار آزاد.

با پیروی از این نکات، می توانید مهارت های تجزیه و تحلیل داده های مورد نیاز برای موفقیت به عنوان یک تحلیلگر داده را توسعه دهید.

کلام پایانی

در نتیجه، تحلیلگران داده برای موفقیت در حرفه خود نیاز به مجموعه ای قوی از مهارت ها دارند. این مهارت ها شامل تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل آماری، داده کاوی و تمیز کردن، برنامه نویسی، یادگیری ماشینی، هوش تجاری و امنیت داده ها و حفظ حریم خصوصی است. برای توسعه این مهارت‌ها، تحلیلگران داده باید در یادگیری ابزارها و فن‌آوری‌های جدید، همکاری با دیگران و به‌روز ماندن با آخرین روندهای صنعت فعال باشند. با توسعه این مهارت ها، تحلیلگران داده می توانند شانس خود را برای استخدام و پیشرفت شغلی خود افزایش دهند.

اگر فردی هستید که به دنبال وارد شدن به یک حرفه جالب هستید، اکنون زمان مناسبی برای ارتقاء مهارت و استفاده از فرصت‌های شغلی تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

tableau

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مقاله های مرتبط:

1-انواع تجزیه و تحلیل اطلاعات (Information Analysis)

2-تحلیل داده های کسب و کار با هوش تجاری

3-مهارت های برتری که تحلیلگر کسب و کار باید بداند

4-تجزیه و تحلیل کسب و کار چیست و تحلیلگران دقیقاً چه کاری انجام می دهند؟

5-هوش تجاری (BI) در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری (Business Analytics)

6-معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها

7-معرفی ۱۵ کاربرد برتر تجزیه و تحلیل داده ها

8-تحلیلگر کسب و کار (Business Analyst) در مقابل تحلیلگر داده (Data Analyst)