რა არის მონაცემთა ანალიტიკოსი? ხელფასი, პასუხისმგებლობები, უნარები და კარიერული გზა

მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი ქ სამუშაოს მომავლის ანგარიში 2020 დაასახელა მონაცემთა ანალიტიკოსი, როგორც მეორე ყველაზე სწრაფად მზარდი სამუშაო. Მიხედვით Glassdoor-ის შეფასებით, მონაცემთა ანალიტიკოსის საშუალო ხელფასი არის $71,228 წელიწადში აშშ-ში მონაცემები ახალი ნავთობია. W. Edwards Deming, ამერიკელი სტატისტიკოსი და ავტორი ამბობდა, რომ „ღმერთს ვენდობით. ყველა დანარჩენმა უნდა მოიტანოს მონაცემები. ”

მონაცემებს აქვს უზარმაზარი პოტენციალი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბიზნესის ზრდისა და გადაწყვეტილების მიღებისას. მონაცემთა ანალიზი ეხება მონაცემების მანიპულირებას ქმედითი შეხედულებების მოსაპოვებლად. რამდენადაც მონაცემები აგრძელებს ექსპონენტურად ზრდას, ასევე იზრდება საჭიროება ვინმეს, ვისაც შეუძლია ამ მონაცემების ანალიზი.

რა არის მონაცემთა ანალიტიკოსი?

მონაცემთა ანალიტიკოსი აკვირდება მონაცემთა შაბლონებს და ტენდენციებს და აღწერს მათ. ისინი ეხმარებიან ორგანიზაციებს შესაძლებლობების იდენტიფიცირებაში და მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებების მიღებაში. მონაცემთა ანალიტიკოსი ადგენს მიზეზებს კონკრეტული მოვლენების უკან და ის ამას აკეთებს მოხსენებების, დაფების, მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და პრეზენტაციების შედგენით. ჯანდაცვის სფეროში ისინი აანალიზებენ სამედიცინო მონაცემებს საავადმყოფოების ბიზნეს მხარის გასაუმჯობესებლად და პაციენტების მოვლისთვის. საფინანსო სექტორში ფინანსურ მონაცემებზე დაყრდნობით საინვესტიციო გეგმებსა და ბიზნეს სტრატეგიებს გვთავაზობენ.

მონაცემთა ანალიტიკოსის სამუშაოს აღწერა

მონაცემთა ანალიტიკოსებს ბევრი რამ აქვთ გასაკეთებელი, მონაცემების შეგროვებიდან შედეგების კომუნიკაციამდე. მონაცემთა ანალიტიკოსის სამუშაოს დეტალური აღწერა შემდეგია:

მონაცემთა შეგროვება: მონაცემების შეგროვება არის პირველი ნაბიჯი ანალიტიკის სასიცოცხლო ციკლში. დიდ ინდუსტრიებში, სადაც როლები და პასუხისმგებლობები მკაფიოდ არის განსაზღვრული, მონაცემთა ანალიტიკოსები იღებენ მონაცემებს მონაცემთა ინჟინრებისგან. წინააღმდეგ შემთხვევაში, მონაცემები მიიღება შიდა მონაცემთა ბაზებით ან გარე წყაროებით.

მონაცემთა გაწმენდა: უმეტეს შემთხვევაში, მონაცემები არ არის სუფთა. ის შეიცავს გამოტოვებულ მნიშვნელობებს, დუბლირებულ ჩანაწერებს და ფორმატირების შეუსაბამობას. ანალიზის დაწყებამდე მონაცემები წინასწარ მუშავდება შესაბამის ფორმატში, რომელიც განკუთვნილია მონაცემთა ანალიზისთვის.

Მონაცემთა ანალიზი: ამ ეტაპზე, მონაცემთა ანალიტიკოსი სწავლობს მონაცემებს, რათა მოიძიოს ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება სასარგებლო იყოს. ისინი ახორციელებენ სტატისტიკურ ტესტებს და ვიზუალებენ ცალკეული ცვლადების განაწილებას და მრავალ ცვლადს შორის ურთიერთობებს. ისინი უყურებენ მონაცემებს სხვადასხვა პერსპექტივიდან, სხვადასხვა სტატისტიკური, ვიზუალიზაციისა და ბიზნეს ინტელექტის (BI) ხელსაწყოებისა და სქემების გამოყენებით, რათა მიიღონ უფრო ღრმა შეხედულებები.

მონაცემთა ინტერპრეტაცია: მონაცემთა ინტერპრეტაცია გულისხმობს აღმოჩენებისა და შედეგების დოკუმენტირებას ბიზნეს პრობლემის კონტექსტში. ამ საფეხურზე მონაცემთა ანალიტიკოსი პასუხობს კრიტიკულ კითხვებს და გამოდის შესაბამის დასკვნამდე.

შეხედულებების კომუნიკაცია: და ბოლოს, მონაცემთა ანალიტიკოსი უზიარებს ძირითად მიგნებებს გუნდს, მათ შორის მენეჯმენტსა და დაინტერესებულ მხარეებს. შედეგების საფუძველზე, მონაცემთა ანალიტიკოსი გვთავაზობს სტრატეგიებს, მათ შორის ახალი შესაძლებლობების იდენტიფიცირებას, ოპერაციული ეფექტურობის გაუმჯობესებას, მარკეტინგული კამპანიების გაუმჯობესებას და ა.შ. ცნობები გაზიარებულია ანგარიშების, პრეზენტაციების, დაფებისა და ვიზუალიზაციის საშუალებით.

როგორ გავხდეთ მონაცემთა ანალიტიკოსი?

პროგრამირების უნარები: პროგრამირება არის ყველაზე მნიშვნელოვანი ტექნიკური უნარი მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის. მონაცემთა ანალიტიკოსს უნდა ჰქონდეს SQL-ის (Sequence Query Language) სოლიდური ცოდნა, რათა მონაცემთა ბაზაში ჩასვას, ამოიღოს და განაახლოს. კანდიდატი უნდა იყოს კომპეტენტური Python ან რ.

სტატისტიკა: სტატისტიკა საჭიროა მონაცემთა შესწავლის, ანალიზის, ვიზუალიზაციისა და ინტერპრეტაციისთვის, რათა კარგად ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მიიღოთ. მონაცემთა ვიზუალიზაციის მრავალი ტექნიკა მოითხოვს სტატისტიკის მყარ გაგებას. მაგალითად, სკატერის ნაკვეთის შექმნა გულისხმობს რეგრესიის და კორელაციის გაგებას, ხოლო ყუთის დიაგრამა მოითხოვს ცენტრალური ტენდენციისა და დისპერსიის ზომების გაგებას.

მონაცემთა ვიზუალიზაციის უნარები: სურათი ათას სიტყვად ღირს. მონაცემთა ანალიტიკოსები იყენებენ ვიზუალიზაციას, რათა წარუდგინონ ინფორმაცია თავიანთ გუნდს და არატექნიკურ დაინტერესებულ მხარეებს. Ისინი იყენებენ ინსტრუმენტები როგორიცაა PowerBI, Tableau, Excel და პითონის ბიბლიოთეკები, როგორიცაა Matplotlib და Seaborn ვიზუალიზაციის შესაქმნელად. არსებობს სხვადასხვა სქემები, მაგრამ სწორი სტილის არჩევა აუცილებელია შეტყობინების გადასაცემად.

რბილი უნარები: კომუნიკაცია არის ყველაზე მნიშვნელოვანი რბილი უნარი მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის. ტექნიკური გუნდისა და დაინტერესებული მხარეებისთვის ძირითადი ინფორმაციის ეფექტური კომუნიკაცია შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს სტრატეგიის შეცვლაში. მონაცემთა ანალიტიკოსს უნდა ჰქონდეს კარგი პრეზენტაცია და ყურადღება დეტალებზე, რათა გადმოსცეს თავისი აზრი. მათ უნდა ჰქონდეთ კრიტიკული აზროვნება და კრეატიულობა, რათა დაინახონ მონაცემები მრავალი პერსპექტივიდან. მონაცემთა ანალიტიკოსს უნდა ჰქონდეს პრობლემის გადაჭრისა და პროექტის მართვის უნარები, რათა ეფექტურად უპასუხოს დაინტერესებული მხარეების და დამსაქმებლების მიერ დასმულ კითხვებს და დაასრულოს პროექტი.

ბევრი Edtech პლატფორმა ასწავლის საჭირო უნარებს, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი. სათანადო სერთიფიკატებზე დარეგისტრირება დაგეხმარებათ ისწავლოთ უნარები და გაზარდოთ თქვენი, როგორც ექსპერტის სანდოობა. თქვენ შეგიძლიათ განავითაროთ თქვენი გამოცდილება თქვენი შეძენილი უნარების რეალურ მონაცემთა ნაკრებებზე გამოყენებით. ამ პროექტების ეფექტური პრეზენტაცია და დოკუმენტაცია დაგეხმარებათ შეასრულოთ თქვენი პირველი მონაცემთა ანალიტიკური სამუშაო.

კარიერის გზები მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის

მონაცემთა ანალიტიკა მრავალფეროვანი სფეროა და აქვს მრავალი სამუშაო როლი ანალიტიკის ინდუსტრიაში, რომლებიც შემდეგია:

• ბიზნეს ანალიტიკოსი
• ოპერაციების ანალიტიკოსი
• ფინანსური ანალიტიკოსი
• მარკეტინგის ანალიტიკოსი
• რისკის ანალიტიკოსი

თქვენი უნარებიდან, ინტერესებიდან და გამოცდილებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ განაგრძოთ კარიერა ზემოთ ჩამოთვლილ ნებისმიერ როლში. მონაცემთა ანალიტიკოსების კარიერის გზები ასევე მოიცავს უფროსი ანალიტიკოსების გახდომას, მონაცემთა მეცნიერებზე გადასვლას ან მენეჯმენტის როლებში წინსვლას.

მონაცემთა ანალიტიკოსები ახდენენ ნედლი მონაცემების პოტენციალს სტატისტიკური მეთოდებისა და ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტების გამოყენებით. უფრო მეტიც, მრავალი სამუშაო როლი მონაცემთა ანალიტიკის ქოლგის ქვეშ გაგრძელდება მომდევნო ათწლეულამდე.

გსურთ მეტი AI-თან დაკავშირებული კონტენტი? ეწვიეთ გაერთიანდეს.აი.