تحلیلگران داده در سراسر صنایع تقاضای بالایی دارند. در دنیای امروزی مبتنی بر داده، 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 تقاضای فزاینده برای تحلیلگران داده، رقابت برای مشاغل موجود شدیدتر می شود. به همین دلیل مهم است که مهارت تجزیه و تحلیل داده قوی داشته باشید تا از رقبا متمایز شوید و شغل رویایی خود را به دست آورید. در این مقاله، هفت مهارت تجزیه و تحلیل داده مورد تقاضا را مورد بحث قرار خواهیم داد که شما را در سال 2023 استخدام خواهند کرد.

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 داده‌ها شامل جمع‌آوری و تفسیر داده‌ها است، در حالی که مهارت‌های تجسم به ارائه داده‌ها به شیوه‌ای آسان برای درک کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها برای ارائه بینش‌های ارزشمندی که می‌تواند تصمیمات تجاری را تعیین کند، حیاتی است. برای توسعه این مهارت‌ها، باید یاد بگیرید که چگونه با ابزارهایی مانند Excel، Tableau و Power BI کار کنید.

مهارت های تجزیه و تحلیل آماری

تحلیلگران داده باید درک خوبی از آمار داشته باشند تا داده ها را درک کنند. مهارت های تجزیه و تحلیل آماری به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا روندها، الگوها و همبستگی ها را در داده ها شناسایی کنند. این مهارت ها همچنین به تحلیلگران داده کمک می کند تا قابلیت اطمینان 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، تجزیه و تحلیل رگرسیون و آزمون فرضیه ها را یاد بگیرید.

مهارت های داده کاوی و تمیز کردن

مهارت های داده کاوی و تمیز کردن 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.

مهارت های برنامه نویسی

مهارت های برنامه نویسی برای تحلیلگران داده اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. توانایی نوشتن کد، تحلیلگران داده را قادر می سازد تا وظایف تکراری را خودکار کنند، تجزیه و تحلیل پیچیده داده ها را انجام دهند و برنامه های کاربردی مبتنی بر داده ایجاد کنند. برخی از زبان های برنامه نویسی که تحلیلگران داده باید یاد بگیرند شامل Python، R و SQL هستند.

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.

هوش تجاری

تحلیلگران داده باید درک خوبی از تجارتی که در آن کار می کنند داشته باشند تا بینش های ارزشمندی را 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 بینش هایی را ارائه دهند که می تواند به تصمیم گیری کمک کند. برای توسعه هوش تجاری، تحلیلگران داده باید مهارت های ارتباطی خوبی داشته باشند و با ذینفعان در سراسر سازمان همکاری نزدیک داشته باشند.

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 مطمئن شوند 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 دوره ها و سمینارها: شرکت در آموزش ها و کارگاه های آموزشی 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 Excel، Tableau و Python ارائه می دهند.
• تمرین، تمرین، تمرین: هرچه بیشتر تمرین کنید، در تجزیه و تحلیل داده ها بهتر خواهید بود. با کار بر روی پروژه های کوچک شروع کنید و به تدریج به سمت کارهای پیچیده تر بروید.
• به انجمن های آنلاین بپیوندید: پیوستن به انجمن‌های آنلاین مانند گروه‌ها و انجمن‌های لینکدین می‌تواند راهی عالی برای یادگیری از تحلیل‌گران باتجربه داده باشد. این جوامع بستری را برای پرسیدن سوالات، به اشتراک گذاری منابع و ارتباط با افراد همفکر ارائه می دهند.
• خواندن کتاب و مقاله: 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 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 حوزه مورد علاقه خود باشید، مانند کارآموزی یا کار آزاد.
• شرکت در رویدادهای صنعت: شرکت در رویدادهای صنعتی مانند کنفرانس ها و جلسات می تواند راهی عالی برای آشنایی با آخرین روندها و فناوری های تجزیه و تحلیل داده ها باشد. این رویدادها همچنین فرصت هایی را برای برقراری ارتباط با دیگر متخصصان در این زمینه ارائه می دهد.

با پیروی از این نکات، می توانید مهارت های تجزیه و تحلیل داده های لازم برای موفقیت به عنوان یک تحلیلگر داده را توسعه دهید. به یاد داشته باشید که با انگیزه بمانید، پیگیر باشید و به یادگیری ادامه دهید تا در حوزه تحلیل داده ها در حال رشد سریع باشید.

چگونه مهارت های تحلیلگر داده را در رزومه خود بگنجانید

• مهارت های مربوطه را علامت گذاری کنید: هنگام ایجاد رزومه، مهم است که مهارت هایی را که بیشترین ارتباط را با شغلی که برای آن درخواست می کنید، برجسته کنید. برای نقش های تحلیلگر داده، حتما بر مهارت هایی مانند تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل آماری، برنامه نویسی و یادگیری ماشین تاکید کنید.
• از اصطلاحات استاندارد صنعت استفاده کنید: هنگام توصیف مهارت های خود از اصطلاحات و زبان استاندارد استفاده کنید. این به استخدام‌کنندگان و مدیران استخدام‌کننده کمک می‌کند تا به سرعت مهارت‌ها و شایستگی‌های شما را شناسایی کنند.
• تجربه خود را نشان دهید: هنگام توصیف تجربه خود، مطمئن شوید که چگونه از مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود برای دستیابی به اهداف تجاری استفاده کرده اید. مثال‌های مشخصی از نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اطلاع از تصمیم‌گیری و بهبود نتایج کسب‌وکار ارائه دهید.
• دستاوردهای خود را کمی کنید: هر زمان که ممکن است، دستاوردهای خود را کمی کنید. به عنوان مثال، اگر درآمد خود را از طریق یک طرح مبتنی بر داده افزایش دادید، درصد افزایش خاصی را ارائه دهید.
• رزومه خود را شخصی سازی کنید: رزومه خود را مطابق با شرایط شغلی خاص سفارشی کنید. این به معنای برجسته کردن مهارت ها و تجربیاتی است که بیشترین ارتباط را با شغل دارند.
• از نقاط گلوله استفاده کنید: برای آسان کردن خواندن و اسکن رزومه خود از نقاط گلوله استفاده کنید. این به استخدام‌کنندگان و مدیران استخدام‌کننده کمک می‌کند تا به سرعت مهارت‌ها و شایستگی‌های شما را شناسایی کنند.
• شامل گواهینامه ها: اگر گواهینامه های مرتبطی دارید، حتما آن را در رزومه خود بگنجانید. گواهینامه ها نشان می دهد که شما درک خوبی از یک مهارت یا فناوری خاص دارید.

با پیروی از این نکات، می‌توانید رزومه‌ای ایجاد کنید که مهارت‌ها و صلاحیت‌های تحلیلگر داده‌های شما را برجسته می‌کند و شانس شما را برای رسیدن به شغل رویایی‌تان افزایش می‌دهد. به یاد داشته باشید که هنگام توصیف مهارت ها و تجربیات خود مختصر، واضح و مرتبط باشید.

نتیجه

در نتیجه، تحلیلگران داده باید دارای یک مجموعه مهارت قوی برای موفقیت در حرفه خود باشند. 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 مهارت ها، تحلیلگران داده باید در یادگیری ابزارها و فن آوری های جدید فعال باشند، با دیگران همکاری کنند و از آخرین روندهای صنعت مطلع شوند. با توسعه این مهارت ها، تحلیلگران داده می توانند شانس خود را برای استخدام و پیشرفت شغلی خود افزایش دهند.

اگر شما فردی هستید که می‌خواهید یک حرفه جالب را شروع کنید، اکنون زمان مناسبی است تا مهارت‌های خود را ارتقا دهید و از فرصت‌های شغلی تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنید.

Edureka به طور ویژه سرپرستی کرده است تجزیه و تحلیل داده های کوسر که شما را در ابزارها و سیستم های مورد استفاده متخصصان تجزیه و تحلیل داده ماهر می کند. شامل آموزش عمیق در آمار، تجزیه و تحلیل داده ها با R، SAS و Tableau است. برنامه درسی با مطالعه عمیق بیش از 5000 شرح شغل در سراسر جهان تعیین می شود.