با توجه به گزارش اداره آمار کار ایالات متحده، انتظار می‌رود که نقش‌های شغلی مرتبط با داده ها و اطلاعات (از جمله تحلیل داده در سطح جونیور) تا سال ۲۰۳۰ به میزان ۲۲ درصد افزایش یابد.
از آنجایی که شغل تحلیل داده یک زمینه متنوع و در حال رشد است به طیف وسیعی از مهارت ها نیاز دارد. که انتخاب های شغلی منعطفی را با مسیرهای متنوع به سمت شغل رویایی شما ارائه می دهد. در این راهنمای مقدماتی، همه چیزهایی را که برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده تازه کار نیاز دارید، بررسی خواهیم کرد. بعد از مطالعه آن، باید دید کافی از مهارت های مورد نیاز، گزینه های آموزشی موجود و میزان درآمدی که ممکن است بتوانید کسب کنید را داشته باشید.
البته فرض ما این است که شما تا پیش از این هیچ دانش قبلی در این حوزه نداشته اید، بنابراین برای همه چیزهایی که باید در مورد تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده تازه کار بدانید را، پوشش داده ایم.
۱- تجزیه و تحلیل داده
شغل تحلیل داده فرآیند بررسی مجموعه داده ها برای کشف الگوها و روندها است. با استفاده از این بینش ها، تحلیلگران داده می توانند گام های عملی را برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه ایجاد کند. معمولاً، شغل تحلیل داده در مورد آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد، پیش بینی می کند (یا حداقل حدس های کاملاً آگاهانه می زند).
تجزیه و تحلیل داده‌ها از زمانی که انسان برای اولین بار شروع به نوشتن بر روی لوح‌های گلی با قلم کردند، به یک شکل وجود داشته است. با این حال، شغل تحلیل داده همانطور که امروزه می شناسیم، تا حد زیادی با ظهور محاسبات مدرن در دهه ۱۹۶۰ پدیدارشد. ورود اینترنت و حجم زیادی از داده‌های همراه با آن، این حوزه را بیشتر متحول کرده است. زمانی که شغل تحلیل داده عمدتاً برای علوم طبیعی محفوظ بود، اکنون هر صنعت را متحول کرده است: از امور مالی گرفته تا آموزش، مدیریت دارایی، طراحی محصول، کشاورزی، مراقبت های بهداشتی و غیره. به طور ساد و خلاصه: در جایی که داده وجود دارد، امکان تجزیه و تحلیل داده هم وجود دارد.
رونق گرفتن شغل تحلیل داده در قرن بیست و یکم باعث توسعه بسیاری از سیستم های نرم افزاری تخصصی برای انجام سخت ترین وظایف شغل تحلیل داده بوده است. با این حال، دور بودن این شغل از خطر منسوخ شدن، باعث شده تا افراد آزادانه تر عمل کنند و تا اعماق بیشتری را غواصی کنند و استراتژی‌هایی بیشتری مبتنی بر داده ایجاد کنند. از زنجیره‌های هوشمند تامین گرفته تا مدیریت محتوای وب، بازاریابی، حوزه های مالی، شناسایی تقلب و موارد دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها کاربردهای بی‌شماری در دنیای مدرن دارد و برنامه‌های جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند.
مشاهده ویدیو یک روز زندگی تحلیلگر داده
۲- یک تحلیلگر داده تازه کار دقیقا چه کار میکنه؟
یک تحلیلگر داده تازه کار در اولین گام خود معمولاً جنبه های معمولی تری از فرآیندهای شغل تحلیل داده را تجربه میکند. با این وجود، آنها نقشی حیاتی را در ارائه بینش‌های عملی مبتنی بر داده‌ها ایفا می‌کنند که این باعث رشد کسب‌وکار خواهد شد.
در حالی که بسیاری از مسئولیت‌های تحلیلگر داده در سطح جونیور ممکن است کم اهمیت به نظر برسد، ولی اهمیت آنها را برای فرآیند کلی این نقش نمی‌توان نادیده گرفت. مسئولیت‌های اصلی یک تحلیلگر داده در سطح جونیورمعمولاً شامل موارد زیر است:
- جمع‌آوری و ذخیره داده‌های مرتبط با اهداف کسب و کار
- مستندسازی اطلاعاتی که نیاز به پردازش بیشتر دارد.
- مرتب کردن و سفارش داده‌ها در سیستم‌های ذخیره‌سازی مناسب
- یادگیری استخراج و تفسیر آمار از مجموعه داده‌ها
- ایجاد جدول ،نمودارها و داشبوردهای مدیریتی و تصمیم ساز
- همکاری با مدیران ارشد جهت آماده سازی و نوشتن گزارشات
باید در نظر داشت که مسئولیت های این پوزیشن شغلی بسته به شرح شغل در هر سازمان متفاوت است، و موارد ذکر شده الزاماتی معمولی برای هر تحلیلگر داده در سطح مبتدی است. در مقابل، تحلیلگر داده در سطح تازه کار مسئول استراتژی سطح بالاتر نیست، که تعیین کند کدام چالش های تجاری در وهله اول نیاز به رسیدگی دارند یا راهکارهایی را به تصمیم‌گیرندگان ارشد خود ارائه تحویل دهند.اما این وظایف همه چیزهایی هستند که می توانید در شغل تحلیل داده در آن کار کنید.
۳- تحلیلگر داده تازه کار به چه مهارت هایی نیاز دارد؟
هیچ کارفرمای عاقلی از یک تحلیلگر داده در سطح جونیور انتظار ندارد که همه چیز را از قبل بداند. با این حال، برای شروع در این حرفه به یک سری مهارت اصلی نیاز دارید. فراتر از آن، چیزهای زیادی وجود دارد که می توانید در کار یادشان بگیرید. چرا که نرم‌افزارها یا فرآیندهای خاص صنعت، اغلب تحت نظارت یک مدیر خبره، بهتر یاد گرفته می‌شوند.
در اینجا لیستی از مهارت های اصلی که یک تحلیلگر داده تازه کار به آن نیاز دارد، را برای شما آورده ایم :
- مهارت های ریاضی و آماری قوی: شغل تحلیل داده شامل آنالیز تعداد زیادی از اعداد است. شما باید سواد ریاضی داشته باشید، به خصوص در زمینه آمار.
- پایگاه داده های رابطه ای: بیشتر داده ها در پایگاه های داده ذخیره می شوند. به طور خاص، شما باید پایگاه‌های داده رابطه‌ای را بدانید (که به سادگی به این معنی است که داده‌ها در ستون‌ها و ردیف‌ها ذخیره می‌شوند. در مقابل، پایگاه‌های داده غیرمرتبط داده‌ها را در قالب سند ذخیره می‌کنند.)
- دانش مدیریت پایگاه های داده نظیر SQL: مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای نیازمند دانش SQL. این زبان برنامه نویسی به شما امکان می دهد تا داده ها را بازیابی کنید، سوابق را به صورت انبوه درج کنید، به روز کنید یا حذف کنید. این یک ابزار اصلی برای یک تحلیلگر داده است.
- مایکروسافت اکسل یا گوگل شیت: همه ما زمانی از مایکروسافت اکسل استفاده کرده‌ایم، اما آیا از میزان عملکرد آماری آن اطلاع دارید؟ از جداول محوری گرفته تا قالب‌بندی شرطی، فیلتر کردن و سایر عملکردها، با هدف آشنایی با ویژگی‌های ضروری تجزیه و تحلیل داده‌های اکسل.
- پایتون یا R: در حالی که کدنویسی کامل همیشه برای شغل تحلیل داده ضروری نیست، شما هنوز هم باید الگوریتم ها را تغییر دهید و برنامه های نرم افزاری سفارشی را اصلاح کنید. به عنوان ساده ترین زبان برای یادگیری، پایتون رایج ترین زبان مورد استفاده توسط هر تحلیلگر داده است. با این حال، R در میان کسانی که به عملکرد آماری قوی‌تری نیاز دارند نیز محبوب است.
- تفکر انتقادی: هیچ‌کس نمی‌تواند مهارت‌های تفکر انتقادی خود را به تنهایی با مدرک اثبات کند، بنابراین شما باید به روش‌های دیگری مهارت تفکر انتقادی خود را پرورش دهید. این به شما کمک می کند تا داده های متفاوت را به هم مرتبط و بررسی کنید و به صورت تحلیلی فکر کنید تا بینش های معنی داری را استخراج کنید.
- بصری سازی داده ها: هر تحلیلگر داده باید اصول بصری سازی و نمایش داده ها را درک کند. خوشبختانه، پایتون صدها کتابخانه از کدهای موجود قبلی برای کمک دارد. اینها عبارتند از Matplotlib، Seaborn و Plotly. مایکروسافت اکسل همچنین قابلیت تجسم را ارائه می دهد.
- مهارت های ارتباطی و ارائه: درک آنچه که مجموعه داده به شما می گوید یک چیز است وانتقال این موضوع به تصمیم گیرندگان غیر فنی یک چیز دیگه است. هر تحلیلگر داده باید بتواند یافته های خود را با استفاده از نرم افزارهای ارائه، داشبورد و گزارش ها به صورت شفاف ارائه دهد.
- یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی: در حالی که تحلیلگر داده تازه کار نیازی به متخصص شدن در یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی ندارد، ولی درک برخی از اصول و تئوری زیربنایی آنها مفید است.
اگرچه به نظر می رسد که موارد ذکر شده در بالا مجموعه ای گسترده از مهارت ها برای شغل تحلیل داده در سطح یک مبتدی است، ولی نگران نباشید! دوره های آنلاین زیادی وجود دارد که به طور خاص طراحی شده اند تا شما را در این مهارت های ضروری راهنمایی کنند، حتی برای افرادی که اطلاعاتی کمی در این زمینه دارند یا بدون پیش زمینه علاقه مند به ورود در حوزه علم داده هستند.
۴- از شغل تحلیلگر داده تا چه میزان می توان انتظار درآمد داشت؟
چندین عامل بر میزان درآمد شما به عنوان یک تحلیلگر داده در سطح جونیور تاثیر گذار است. از جمله: موقعیت جغرافیایی ، شرکتی که در آن مشغول به کار هستید، صنعت و تجربه کاری تان .با این حال به دلیل درخواست زیاد ی که برای شغل تحلیل داده وجود دارد، اکثر تحلیلگران سطح جونیور می توانند بدون انتظار اعداد بالا از همان ابتدای کار، دستمزد نسبتا مناسبی دریافت کنند. این باعث می شود که هر سرمایه گذاری اولیه ای جهت افزایش سطح مهارت و دانش تان با انجام تسک ها و پروژه های مختلف در کنار تمرین و آموزش به خوبی ارزشمند و تصمیمی اقتصادی باشد.
سایت های مقایسه حقوق و دستمزد آورده شده در زیر به میزان درآمدی که یک تحلیلگر داده در سطح جونیور در ایالات متحده می توانند داشته باشند، اشاره دارد. از آنجایی که این موارد مدام به‌روزرسانی می‌شوند، حتماً روی پیوندها کلیک کنید تا به‌روزترین تخمین‌ها را ببینید:
- SimplyHired: $۳۱,۰۰۰
- Glassdoor: $۳۳,۰۰۰
- Payscale: $۴۲,۰۰۰
- Salary.com: $۵۰,۰۰۰
- Salary Expert: $۶۸,۰۰۰
- Indeed: $۸۰,۰۰۰
همانطور که مشخص است، تفاوت زیادی در میزان حقوق ها از منابع مختلف وجود دارد، بنابراین بهتر است که این تخمین ها را به طور نسبی(با سایر مشاغل هم رده اش مقایسه اش کنید نه صرفا با پوزیشن های متخصص و مدیریتی این حوزه) در نظر بگیرید.. با این کار مشخص میشود که تحلیلگر داده در سطح جونیور در ایالات متحده می تواند در هر منطقه ای در حدود ۵۰۰۰۰ دلار در سال درآمد کسب کند. حتی شروع کردن با کمتر از این هم برای یک موقعیت ابتدایی بسیار منطقی است.
۵-ویژگی های ضروری برای یک تحلیلگر داده
پس از کسب مهارت هایی که برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده نیاز دارید، گام بعدی همان چیزی است که همه ما از آن می ترسیم؛ پیدا کردن شغل. که می تواند برای برخی ترسناک و دلهره آور باشد، به خصوص به عنوان یک مبتدی در پوزیشن شغلی مانند شغل تحلیل داده. وبا آگاهی از اینکه کم پیش می آید شرح شغل این پوزیشن شغلی از یک قالب مشخصی پیروی کند، که این کار را سخت تر هم می کند. اما خیالتان راحت باشد – در واقعیت، اکثر شرح شغل‌های تحلیلگر داده در سطح جونیور شرایط یکسانی دارند. تنها راهکارش این است که این الزامات و نیازمندی های شغلی که ممکن است به صورت پراکنده و متفاوت بیان شده یا تحت عناوین دیگری ذکر شده اند، را به درستی شناسایی کنید.
در این بخش، ما فهرستی از انواع مختلف آنچه که معمولا نیازهست که در شرح شغل تحلیل داده در سطح جونیور مشخص شود، را گردآوری کردیم، که دانستن آنها به شما کمک میکند که بفهمید بهتر است به چه مواردی توجه کنید.
۱-۵ تحصیلات
از نظر نیازهای آموزشی، تحلیلگران داده معمولاً به مدرک کارشناسی نیاز دارند، در حالت ایده‌آل، در زمینه ریاضیات، آمار یا یک موضوع مرتبط با محاسبات خواهد بود. با این حال، تا زمانی که یک گواهی شغل تحلیل داده برای اثبات مهارت های خود داشته باشید، هر مدرکی معمولاًبه کار می آید. در حالی که برای نقش های سطح بالاتر، مدیران استخدام ممکن است یک مدرک تحصیلی خاص مانند مدرک کارشناسی ارشد آمار را از شما درخواست کنند، این چیزی نیست که شما را در این مرحله فعلی نگران کند.
۲-۵ مهارت های کاربردی
شرح شغل تحلیل داده ها در سطح جونیور معمولاً مجموعه خاصی از مهارت های سخت را برجسته می کند. طبق بخش ۳، این موارد شامل دانش پایگاه های داده، داده کاوی، SQL، Python، داده ها و گاهی نرم افزارهای اختصاصی مرتبط با داده مانند Google Analytics است. اغلب، این مهارت ها با استفاده از اصطلاحات عمومی مانند “مهارت های محاسباتی” برای تشویق شما به استفاده مطرح می شوند. برخی از مشاغل یک یا دو مورد از این مهارت‌ها را در اولویت قرار می‌دهند، به این معنی که می‌توانید مهارت‌های ضروری دیگری را در کار کسب کنید. موردی که هنگام ارسال رزومه و درخواست همکاری باید در نظر داشته باشید.
۳-۵ مهارت‌های عمومی
در حالی که تمرکز شما ممکن است بر کسب مهارت‌های فنی باشد، بسیاری از کارفرمایان نیز مهارت‌های عمومی شغلی و نحوه کار کردن شما را در محل کار در اولویت قرار می‌دهند. مثلا در خصوص مواردی مانند کار گروهی، ارتباطات، مدیریت زمان، و نگرش کلی «توانایی انجام دادن کارها» و سایر استاندارد شایستگی های شغلی برای قرن بیست و یکم. در اغلب موارد کسب این مهارت ها به طرز شگفت آوری سخت است، زیرا سیستم های آموزشی سنتی تمایل چندانی به آموزش آنها ندارند. این در حالی است که شما می‌توانید بسیاری از مهارت‌های فنی را از طریق یک دوره و برنامه منتورینگ شغلی و تخصصی معتبر تمرین کنید. فراموش نکنید که مهارت‌های کاری خود را نیز در رزومه و مصاحبه برجسته کنید، و تا جایی که ممکن است با مثال‌هایی آنها را نشان دهید
۴-۵ تجربه
گاهی اوقات در آگهی های استخدامی برای جذب تحلیلگر داده سطح جونیور نیاز به “حداقل یک سال تجربه در حوزه شغل تحلیل داده” را ذکر می کنند. این یک مشکل رایج برای تازه واردان به بازار کار است. پس سوال اینجاست که اگر همه مشاغل نیاز به تجربه قبلی برای ورود دارند، چگونه می توانید برای به دست آوردن شغلی تجربه کسب کنید؟ یکی از راه ها گذراندن دوره های کارآموزی تحلیل داده یا دیتا آنالیز است. اما از آنجایی که در اغلب موارد پرداختی بابت آن به شما انجام نمی‌شود و تعداد دوره های کارآموزی به درد بخور هم کم است، بنابراین انجامش برای همه گزینه‌ای مطلوب نیستند. همچنین، گذراندن یک برنامه اختصاصی با هدف کسب نمونه کار معتبر در کنار افراد متخصص می تواند یک راه حل عالی باشد. یک برنامه منتورینگ که به خوبی طراحی شده است و معمولاً شامل یک یا چند پروژه و تسک برای ارتقا مهارت های شما و ارائه اش در رزومه تان شود. اگر چه ممکن است که یک برنامه منتورینگ تحلیل داده ۳ یا ۶ ماهه، ۱۰۰ درصد مشابه «تجربه کاری تمام وقت و یک ساله» نباشد، اما نشان دهنده تمایل و تعهد بالای شماست که در اغلب موارد برای جلب اعتماد و توجه به شما از سمت شرکت ها کاملا کافی است.شروع به یادگیری رایگان کنید!
۵-۵ چه زمانی برای یک کار اپلای کنیم و چه زمانی نه
نقش‌های ارشد تجزیه و تحلیل داده اغلب به دانش بسیاری در یک صنعت خاص یا حوزه مرتبط با آن نیاز دارند. که به ندرت برای پست های جونیور اتفاق می افتد. اما در حالت کلی، از درخواست برای شغل تحلیل داده جدید و شاید کمی متفاوت، نترسید، حتی اگر فکر میکنید که ۱۰۰٪ از شرایط مورد نیاز آن شغل را ندارید. البته این به این معنی نیست که اگر فاقد همه شرایط مد نظر در آگهی شغلی هستید، باید برایش اقدام کنید، خیر این کار کاملا اشتباه است. اما اگر شرایط اولیه را دارید، سابقه کار و اشتیاق به یادگیری (و نمونه کارها) را به خوبی در رزومه تان نشان دهید، تعجب خواهید کرد که این موارد تا کجا می توانند به شما در استخدام شدن و ورود شما به شغل تحلیل داده کمک کند. یادتان باشد همیشه بدترین چیزی که ممکن است اتفاق بیفتد این است که به مصاحبه دعوت نمی شوید. که اصلا اهمیتی ندارد. ارزش شما و توانمندی هایتان را هر کسی قرار نیست درک کند. پس بدون نگرانی شروع کنید و آن را امتحان کنید!
۶- چگونه تحلیلگر داده شویم؟نحوه تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده جونیور: راهنمای گام به گام
راهنمای شغلی تحلیلگر داده گل ارن می‌تواند به شما کمک کند تا به سمت دنیای جذاب و سودآور تجزیه و تحلیل داده‌ها قدم بگذارید. این راهنما به شما چشم‌اندازی از مهارت‌های لازم برای این شغل، بهترین منابع آموزشی در زمینه تحلیل داده‌ها، مسیرهای شغلی مختلف در این حوزه، نحوه تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای و موارد دیگر را ارائه می‌دهد.
برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده، شما نیازمند مهارت‌های کلیدی در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها و توانایی بررسی و استخراج اطلاعات از مجموعه‌های داده بزرگ هستید.
تجزیه و تحلیل داده‌ها یک زمینه پراز امکانات است و شرکت‌ها در انواع صنایع به دنبال بهره‌گیری از داده‌های بزرگ هستند. این امر به ویژه در صنایعی مانند ارتباطات راه دور، بیمه، تبلیغات، خدمات مالی، مراقبت‌های بهداشتی و فناوری رخ داده است. از طرفی، انتظار می‌رود که این رشد و گسترش در آینده ادامه یابد، زیرا بسیاری از صنایع که تا به حال در حوزه تحلیل داده‌های بزرگ به تاخیر افتاده‌اند، در آینده قصد دارند فعالیت‌های تجزیه و تحلیل داده خود را گسترش دهند. با تلاش و تمرین، می‌توانید به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای تبدیل شوید و در این دنیای پویا و پرچالش تجزیه و تحلیل داده‌ها موفقیت‌آمیز عمل کنید.
تا اینجا ما به مهارت‌های اصلی که برای شغل تحلیل داده به آنها نیاز دارید، و اینکه چقدر می توانید از این شغل انتظار درآمد داشته باشید را به همراه شرح وظایف این شغل بررسی کردیم. گام های بعدی برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده جونیور چیست؟ می توانید راهنمای پنج مرحله‌ای ما را قدم به قدم انجام دهید:
۱-۶آشنایی با اصول اولیه کار (اصول تجزیه و تحلیل داده ها را بیاموزید)
زمانی که که تقریباً هر کسی می‌تواند مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده را کسب کند، ناچار هستید که یک تعهد زمانی (و احتمالاً هزینه‌ای) برای خودتان در نظر بگیرید. قبل از غواصی عمیق تر، خود را با تئوری اساسی شغل تحلیل داده آشنا کنید تا ببینید آیا این مسیر شغلی برای شما مناسب است یا خیر. به عنوان مثال، ممکن است بخواهید در مورد انواع مختلف پوزیشن های شغل تحلیل داده تحقیق کنید یا اصول و مفاهیم ضروری آن را از دانش به مهارت تبدیل کنید. فراموش نکنید که به مهارت‌های عمومی تان در کنار نرم‌افزارها و ابزارهای تکنیکالی که باید یاد بگیرید نیز توجه کنید. با آموزش های آنلاین رایگانی که به کرات وجود دارند شما می‌توانید برای کسب این دانش، بدون هیچ پرداختی، اولین قدم ها را بردارید.
اصول تجزیه و تحلیل داده ها را بیاموزید
هنگامی که در مورد چگونگی تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده فکر می کنید، اولین قدم شما باید یادگیری اصول تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها مانند Microsoft Excel پیشرفته باشد. زبان های برنامه نویسی SQL، Python و R. Spark و Hadoop برای تحلیل اعداد و Tableau، Matplotlib یا ggplot2 برای ایجاد تجسم های زیبا که داده ها را زنده می کند. دورهای آموزشی تجزیه و تحلیل داده ها می‌تواند راهی عالی برای یادگیری این مهارت‌های داده‌های اساسی باشد، و به شما یک پایه قوی در همه این پلت‌فرم‌ها و توانایی کسب تجربه عملی در زمینه های زیر می دهد:
- مدیریت اطلاعات
- برنامه ریزی آماری
- زبانهای برنامه نویسی
- پاکسازی داده ها
- تجسم داده ها
۲-۶ یادگیری خود را با یک دوره یا برنامه اصولی پیش ببرید
زمانی که به این نتیجه رسیدید که شغل تجزیه و تحلیل داده برای شما مناسب است، وقت آن رسیده است که یادگیری خود را به سطح بالاتری ببرید. یکی از این روش ها(و البته زمانبرترین و پر هزینه ترین آنها) تحصیل در مقطع کارشناسی یا کارشناسی ارشد در یک موضوع مرتبط با داده است.
یک گزینه بهتر گذراندن یک برنامه منتورینگ و یا دوره آموزشی با تمرکز بر انجام تسک ها و پروژه های واقعی است. که معمولاً مقرون به صرفه‌تر از مدارک تحصیلی تمام وقت هستند و حتی سریع‌ترازآنهاست. در طی چنین برنامه هایی شما تمام مهارت‌های لازم را برای شروع به کار شدن در شغل تحلیل داده به کار می‌برید. یک برنامه منتورینگ اصولی، تجربه عملی را به شما منتقل می کند و در نهایت با ارسال درخواست های شغلی و انجام مصاحبه و استخدام شدن شما نهایی می شود.همچنین در طی این مدت یک رزومه و نمونه کار خواهید ساخت. بهتر از آن، برخی از این برنامه ها نیز گارانتی شغل هم ارائه می دهند یا بورسیه های کارفرما از افراد استخدام شده هم انجام می دهند. به این معنی که کارفرمای شما می تواند هزینه شما را پرداخت کند. برای کسب اطلاعات بیشتر، دوره های آنلاین تجزیه و تحلیل داده یا برنامه های منتورینگ تجزیه و تحلیل داده را بررسی کنید.
با انجام تسک و پروژه مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود را توسعه دهید
اگر می‌خواهید یک تحلیلگر داده شوید، باید ابزارهای اساسی یک تحلیلگر داده را درک کنید. هنگامی که این کار را انجام دادید، می توانید شروع به به کارگیری دانش خود کنید. برنامه منتورینگ دیتا ساینس گل ارن می‌تواند راهی عالی برای به کارگیری مهارت های تجزبه و تحلیل داده شما با انجام پروژه های واقعی در کنار منتور های تحلیل داده باشد.
تحلیلگران موفق داده باید با جدیدترین و بهترین ابزارهای مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها کارکرده باشند:
- صفحات گسترده و زبان های پرس و جو وابسته به تحلیلگران داده، مانند XML و SQL
- زبان‌ها و چارچوب‌های برنامه‌نویسی که معمولاً توسط تحلیلگران داده مانند Python، R و Hadoop استفاده می‌شوند
- ابزارهای تجسم محبوب در میان تحلیلگران داده مانند Tableau، PowerBI. پلاتلی، بوکه، و متپلاتلب
همچنین باید با یک یا چند پلتفرم پیشرو تجزیه و تحلیل داده، از جمله Google Analytics و Adobe Analytics، تجربه داشته باشند.
پروژه‌های واقعی برنامه منتورینگ دیتا ساینس گل ارن بر تمام مراحل مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها تأثیر می‌گذارند. در نهایت، تحلیل هایی یاد میگیرید که داده ها را به تجسم‌های زیبا تبدیل کنید، یا حتی در داشبوردی سازمان‌دهی کنید که به دیگران امکان می‌دهد به روشی کاربرپسند مجموعه داده‌های شما پرس و جو کنند و با آنها تعامل داشته باشند.
شما در این برنامه طیف وسیعی از پروژه های تمرینی را برای رشد – و نشان دادن – توانایی خود در کار با انواع مختلف داده ها، استخراج داده های ساختار یافته، متن و تصاویر، صدا، یا حتی ویدئو برای انجام تجزیه و تحلیل آماری، شناسایی علیت و حتی پیش بینی انجام می دهید.
۳-۶ مهارت های نرم خود را تقویت کنید
همانطور که اشاره کردیم، کارفرمایان فقط به دنبال مهارت های فنی شما نیستند. آنها می خواهند که شما دارای مهارت های استخدامی “نرم” هم باشید. مواردی مانند: ارتباطات، تفکر انتقادی، حل مسئله، خواندن ونوشتن، کار تیمی، دانش دیجیتال و رهبری، به چند مورد اشاره دارد. هر فرصتی را که می توانید برای اصلاح این مهارت ها پیدا کنید،به یاد داشته باشید که این فرصت ها همیشه نباید مرتبط با کار باشند.
برای مثال، وقتی شما کاپیتان یک تیم ورزشی محلی هستید چگونه این می تواند به مهارت های رهبری شما کمک کرده باشد؟ یا اینکه به مدت یک سال در خارج از کشورباشید. حضور در یک کشور متفاوت چگونه به درک بین فرهنگی شما کمک کرده است؟ تا جای ممکن، به دنبال موقعیت های داوطلبانه یا کار پروژه ای باشید. خلاق باشید! ببینید چگونه می توانید راه هایی را برای دسترسی به برخی از این فرصت های یادگیری برای ارتقا برنامه خود بیابید.
۴-۶ ایجاد ارتباطات حرفه ای
همانطور که می گویند: “این چیزی نیست که شما می دانید. این کسی است که شما می شناسید.» این برای شغل تحلیل داده به اندازه هر حرفه ای صادق است. سعی کنید با افراد همفکر ارتباط برقرار کنید یا یک مربی با تجربه پیدا کنید. ایجاد فرصت های شبکه سازی برای درک بهتر صنعت و یافتن فرصت های شغلی ارزشمند هستند. شما می توانید این کار را به صورت مجازی با شرکت در وبینارهای آنلاین یا با ایجاد یک شبکه حرفه ای در لینکدین انجام دهید. از طرف دیگر، برخی از گروه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های محلی را در سایت meetup.com می توانید پیداکنید. ممکن است تعجب کنید که یک جامعه حامی متخصصان داده چقدر می تواند در شروع حرفه جدید تون به شما کمک کند.
۵-۶ نمونه کارها و رزومه خود را کامل کنید
در نهایت، زمانی که آماده شدید تا برای درخواست شغل اقدام کنید، به یک رزومه و یک نمونه کار نیاز دارید. رزومه شما ممکن است تنها چیزی باشد که کارشناس جذب واستخدام به آن نگاه می کند، بنابراین مهمه که این موضوع را به درستی انجام دهید.بنابراین نیاز هست نکاتی که برای ایجاد یک رزومه شغلی تحلیلگر داده در این راهنما آورده شده را بررسی کنید.
در همین حال، به عنوان یک تحلیلگر داده های جونیور، داشتن مجموعه ای از کار ممکن است بی موقع به نظر برسد. با این حال، نیازی به داشتن تجربه کاری واقعی نیست. حتی می‌تواند شامل پروژه‌های حیوان خانگی باشد که مهارت‌های شما را نشان می‌دهد. برای اینکه متوجه منظورما شوید، نمونه کارها ی شغل تحلیل دادهی از تحلیلگران داده واقعی را بررسی کنید. برای الهام گرفتن درپروژه های خود، می توانید به ایده های پروژه نمونه کارها ی تجزیه و تحلیل داده نگاهی داشته باشید.
۷- نکته کلیدی و پایانی شغل تحلیلگر داده
به پایان آمد این دفتر! راهنمای جامع ما برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده جونیور به انتهای مسیر خود رسید. امیدواریم با ابهام‌زدایی از موضوع، نشان داده باشیم که تبدیل شدن از یک مبتدی کامل به تحلیلگر داده آنقدرها هم که به نظر می‌رسد ترسناک و سخت نیست. این قدم ها صرفاً راهکاری هستند برای شکستن فرآیند و مسیر شغلی پر چالش شما به مراحل قابل کنترل‌تر و دلچسب تر.
در این پست آموختیم که:
- تجزیه و تحلیل داده شامل بررسی مجموعه داده‌ها برای کشف روندها و ایجاد بینش‌های عملی است که تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر را هدایت میکند.
- تحلیلگران داده‌های جونیور معمولاً جنبه‌های اساسی‌تری از نقش را انجام می‌دهند، مانند جمع‌آوری، پردازش، و ذخیره داده‌ها و حمایت از اعضای ارشد تیم.
- مهارت های رایج برای تحلیلگران داده های جونیور شامل مهارت های قوی درریاضی ، پایگاه های داده، SQL، پایتون و اکسل و مهارت های تفکر انتقادی عالی، ارتباط و تجسم داده ها است.
- متوسط حقوق اولیه برای یک تحلیلگر داده های جونیور در ایالات متحده حدود ۵۰۰۰۰ دلار در سال است. نه خیلی بد!
- قبل از جستجوی شرح شغل تحلیل داده های جونیور، باید یک دوره کوتاه معتبر را بگذرانید ،با سایر متخصصان تجزیه و تحلیل داده شبکه سازی کنید و ایجاد مجموعه ای از پروژه ها را در نظر بگیرید.
پس برای اینکه بدانید گام بعدی در سفر شما برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده سنیور چیست؟ لازم است در موردش بیشتر تحقیق کنید! برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اینکه شغل تحلیل داده چه چیز های دیگری می تواند وجود داشته باشد، روی کمک ما حساب کنید.
۱- نحوه تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده جونیور: راهنمای گام به گام
یک گزینه بهتر گذراندن یک برنامه منتورینگ و یا دوره آموزشی با تمرکز بر انجام تسک ها و پروژه های واقعی است. که معمولاً مقرون به صرفه‌تر از مدارک تحصیلی تمام وقت هستند و حتی سریع‌ترازآنهاست. در طی چنین برنامه هایی شما تمام مهارت‌های لازم را برای شروع به کار شدن در شغل تحلیل داده به کار می‌برید. یک برنامه منتورینگ اصولی، تجربه عملی را به شما منتقل می کند و در نهایت با ارسال درخواست های شغلی و انجام مصاحبه و استخدام شدن شما نهایی می شود
۲- یک تحلیلگر داده تازه کار دقیقا چه کار میکنه؟
- مهارت های ریاضی و آماری قوی: شغل تحلیل داده شامل آنالیز تعداد زیادی از اعداد است. شما باید سواد ریاضی داشته باشید، به خصوص در زمینه آمار.
- پایگاه داده های رابطه ای: بیشتر داده ها در پایگاه های داده ذخیره می شوند. به طور خاص، شما باید پایگاه‌های داده رابطه‌ای را بدانید (که به سادگی به این معنی است که داده‌ها در ستون‌ها و ردیف‌ها ذخیره می‌شوند. در مقابل، پایگاه‌های داده غیرمرتبط داده‌ها را در قالب سند ذخیره می‌کنند.)
- دانش مدیریت پایگاه های داده نظیر SQL: مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای نیازمند دانش SQL. این زبان برنامه نویسی به شما امکان می دهد تا داده ها را بازیابی کنید، سوابق را به صورت انبوه درج کنید، به روز کنید یا حذف کنید. این یک ابزار اصلی برای یک تحلیلگر داده است.
- مایکروسافت اکسل یا گوگل شیت: همه ما زمانی از مایکروسافت اکسل استفاده کرده‌ایم، اما آیا از میزان عملکرد آماری آن اطلاع دارید؟ از جداول محوری گرفته تا قالب‌بندی شرطی، فیلتر کردن و سایر عملکردها، با هدف آشنایی با ویژگی‌های ضروری تجزیه و تحلیل داده‌های اکسل.
۳- از شغل تحلیل داده تا چه میزان می توان انتظار درآمد داشت؟
سایت های مقایسه حقوق و دستمزد آورده شده در زیر به میزان درآمدی که یک تحلیلگر داده در سطح جونیور در ایالات متحده می توانند داشته باشند، اشاره دارد. از آنجایی که این موارد مدام به‌روزرسانی می‌شوند، حتماً روی پیوندها کلیک کنید تا به‌روزترین تخمین‌ها را ببینید:
SimplyHired: $۳۱,۰۰۰
Glassdoor: $۳۳,۰۰۰
Payscale: $۴۲,۰۰۰
Salary.com: $۵۰,۰۰۰
Salary Expert: $۶۸,۰۰۰
Indeed: $۸۰,۰۰۰
