ABD'de Nasıl Veri Analisti Olunur? Eksiksiz Kılavuz

Veri Analizi, kasabanın konuşmasıdır ve şüphesiz 2021'de en çok aranan kariyerdir. Pek çok insan Veri Analisti olmanın avantajlarını tartışmaya başladığından, gençler bu alan hakkında daha fazla bilgi edinmek için istekli hale geldi. Python ve veri biliminde yeni başlayan biriyseniz, upGrad'ın veri bilimi programları, veri ve analitik dünyasının daha derinlerine inmenize kesinlikle yardımcı olabilir.

Diğer tüm meslekler gibi, kişinin kariyerine başlamak için edinmesi gereken bir dizi beceri vardır, bu yüzden Veri Analisti olma yolculuğuna çıkmadan önce bilmeniz gereken her şeye bir göz atalım. Tüm sorularınızı ele almak ve bu iş profiline bütünsel bir bakış sunmak için buradayız. Veri analiziyle ilgili bilgilerle dolu bu makaleyi gözden geçirerek bilinçli bir karar verin.

Veri Analistinin Rolü

Şirketler, büyük veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için Veri Analistleri tutar. Bu profesyoneller, paydaşların iş kararları vermek için verileri anlamalarına yardımcı olan bir organizasyonun bekçisidir. Veri analizi yardımıyla birkaç gerçek ve eğilim belirlenebilir. Verilerin değerlendirilmesi yoluyla sorunları çözerek ve soruları yanıtlayarak bir şirketin verimini artırırlar. Böylece verilerden bir sonuç çıkardıktan sonra analizleri hakkında bir rapor hazırlar ve yönetime sunarlar.

İş tanımı

Bir veri analisti, çeşitli departmanlar için veritabanları ve sistemleri tasarlamaktan, gösterge tabloları oluşturmaktan, programlamaktan, Tableau ve iş zekası yazılımı gibi araçları kullanmaktan sorumludur. Çoğu veri analisti, iş içgörüleri veya eğilimleri ortaya çıkarmak için veri toplamak veya temizlemek için yönetim, BT ekipleri veya veri bilimcileriyle işbirliği yapar.

Bir Veri Analistinin Sorumlulukları

Bir veri analisti, kodlardaki ve diğer problemlerdeki hataları düzeltmeyi de içeren veritabanlarının ve veri sistemlerinin bakımından sorumludur. Birincil ve ikincil kaynaklardan gelen verileri daha okunabilir hale getirmek için yeniden düzenlerler. Veri analistleri, verileri anlamak ve şirket için değerli olabilecek eğilimlere veya kalıplara dikkat etmek için istatistiksel araçları kullanır. Bunun dışında insanlarla işbirliği yapmakta, veri yönetişimi için yeni politikalar geliştirmekte ve sistem değişiklikleri önermektedir.

Veri Analizi Olma Adımları

Nasıl veri analisti olunacağını merak ediyorsanız? Sizin için doğru kariyer yolu olup olmadığını belirlemek için daha net bir resim elde etmek için aşağıdaki adımları izleyin.

• Kariyeriniz olarak veri analizini düşünmek için ihtiyacınız olan ilk şey matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya diğer eşdeğer alanlarda bir derecedir. Ancak, Psikoloji, Ekonomi vb. diğer disiplinlerde lisans / yüksek lisans derecesi ile alana bile girebilirsiniz.
• Bir veri analizi işi için gereken becerileri öğrenin. İleride bu beceriler hakkında daha fazla bilgi sahibi olacaksınız.
• Becerilerinizi kanıtlamak çok önemlidir. Bu nedenle, sertifika sağlayan bir kaynaktan öğrenmeyi veya portföyünüzde kullanabileceğiniz birkaç proje yapmayı düşünün.
• Alanda yeni başlayan biri olarak, atılımınızı yaratmak için ilk işi almanız gerekir. Öğrenme bölümünü tamamlar tamamlamaz giriş seviyesi veri analisti işlerini aramaya başlayın.
• Son olarak, kariyerinizi yeni bir düzeye taşımak için veri analitiği alanında yüksek lisans yapın. Bir yüksek lisans derecesi, daha iyi iş fırsatları ve daha yüksek ücret vaat ediyor.

Veri Analistlerinde Aranan Nitelikler ve Beceriler

1. Programlama Dilleri

Programlama dilleri, veri görselleştirme, istatistiksel analiz, veri toplama ve veri temizleme için veri analizlerinde kullanılır. Veri analistleri tarafından bilinen en yaygın iki programlama dili SAS ve R'dir. Bu dillerde yetkin olmanızı sağlayacak çok sayıda eğitim programı, Youtube videosu ve kurs vardır.

2. Veri Görselleştirme

Veri analizinin önemli bir parçası, hedef kitleniz için uygun grafiklerin ve ölçeğin kullanımı hakkında bilgi sahibi olmanız gereken veri görselleştirmedir. Bu beceri zamanla gelişir ve ancak teknik olmayan personel de dahil olmak üzere herkes veri bulgularınızı anladığında kendinizi başarılı sayabilirsiniz.

3. Veri Temizleme, Madencilik ve Munging

Bazen bir veri analistinin verileri temizlemesi ve hepsini bir programlama dili kullanarak işlemesi gerekir. Bu tür senaryolar, bir profesyonelin bir veritabanında düzgün bir şekilde depolanmayan yapılandırılmamış verileri toplaması gerektiğinde ortaya çıkar.

4. Veritabanı Sorgulama Dilleri

Veri analistleri, alanda gerekli olan sağlam bir sorgulama bilgisine sahip olmalıdır. Bu nedenle, veri analistleri en yaygın dillerden bazılarını kullanır: SQL ve PL/SQL, PostgreSQL ve T-SQL gibi diğer varyasyonlar.

5. SQL Veritabanları

Bir veri analisti, analize yardımcı olan veri depolama ile farklı tablolardan bilgi çıkarır. SQL, ilişkisel olan ve yapılandırılmış veriler içeren böyle bir veritabanıdır.

6. Veri Depolama

Veri ambarları, verileri bulmak ve yönetmek için sorgulama dilleriyle birlikte kullanılır. Veri analistleri bu veri ambarlarını birden çok kaynak kullanarak oluşturur ve genellikle arka uç departmanında çalışırlar.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

7. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, çoğu veri analisti işi için beklenen bir beceri olmasa da, cephaneliğinizde olması gereken mükemmel bir beceridir. Bir veri analisti makine öğrenimi konusunda yetenekliyse, çok değerli bir profesyonel olurlar.

8. İletişim Becerileri

Programlamada, rapor oluşturmada ve verileri analiz etmede mükemmelseniz, ancak bulgularınızı aktaramıyorsanız, şirket becerilerinizden nasıl yararlanacak? Bu nedenle, etkili ve sorunsuz iletişim, veri analistleri için temel bir beceridir çünkü verilerinizi açıklamanız gerekir.

9. Eleştirel ve Yaratıcı Düşünme

Bir veri analisti, bir şirketin anlayışını güçlendirmek için verileri ve gerçekleri sunmalı ve yeni sorular sormalıdır. Bu nedenle, analitik ve yaratıcı düşünme, verileri analiz etmek ve yaratıcı bakış açılarını düşünmek için gerekli hale gelir.

Veri Analiz Araçları

• Tableau : Bu araç, verileri toplamak ve analiz etmek için kullanışlıdır. Görselleştirme oluşturmanızın yanı sıra herkes için farklı panolar oluşturarak veri analistlerine yardımcı olur.
• Github : Sertifikalı bir programın parçası değilseniz ve yeteneklerinizi kanıtlamak için geçerli bir yönteme ihtiyacınız varsa. Github üzerinde birkaç proje oluşturmak, proje oluşturmaya ve paylaşmaya yardımcı olan bir platform olduğu için portföyünüzü belirlemenize yardımcı olacaktır.
• AWS S3 : Bulut bilişim hizmetleri yükseliyor ve bunlardan biri de AWS (Amazon web hizmeti). Veri analistleri bunu büyük miktarda veriyi depolamak ve almak için kullanır.
• Google Analytics : GA veya Google Analytics, veri analistlerinin müşteri verilerini kolayca anlayabileceği müşteri odaklıdır. Bu veri kümeleri, açılış sayfalarındaki harekete geçirici mesajın (CTA) iyileştirilmesine yardımcı olur.
• Jupyter Network System : Jupyter notebook, veri analistleri tarafından kodları test etmek ve çalıştırmak için kullanılır. Teknik olmayan bir geçmişe sahip insanlar, markdown özelliği nedeniyle Jupyter'ın daha basit sürümünü tercih ediyor.

İş Görünümü

Değişmeyen tek şey değişimdir ve tüm veri analistleri değişime hazırlıklı olmalıdır çünkü rolleri her geçen gün daha da ilerlemektedir. Deneyimli bir veri analisti, bir veri analistinden bir veri bilimcisine dönüşür.

Pazar araştırması analisti ve yönetim analisti , sırasıyla %18 ve %11 büyüyecek iki meslektir. Bir veri analistinin rolü, tüm endüstriyel sektörlerde hayati hale geliyor ve bu da onları kuruluşların vazgeçilmez bir parçası haline getiriyor. Şirketler ve bireyler verileri dağıtmaya devam ettikçe, veri analistlerine olan talep önümüzdeki yıllarda artmaya devam edecek. 2026 yılına kadar, küresel veri analitiği pazarının %28,9'luk bir CAGR ile büyümesi ve 132.903,8 milyon ABD Doları gelir elde etmesi bekleniyor.

Çözüm

Veri analisti, dünya çapında bu profesyonellere talep olan, günümüzün en yüksek ücretli işlerinden biridir. Veri analisti olmak için mükemmel bir zaman çünkü şirketler kârlarını artırmak için bu kişileri titizlikle işe alıyor. Gerekli tüm doğru becerilere ve niteliklere sahip olduğunuzda, "veri analisti işi nasıl yapılır?" gibi sorular hakkında asla endişelenmenize gerek kalmayacak. veya “veri analisti olarak çalışmaya nasıl başlayabilirim?” çünkü teklifler kapınızı çalacak! Lisans ve iş piyasasına girdikten sonra, kendinizi bir MSc Data Science kursuna kaydetmelisiniz. Bu size çağdaşlarınız üzerinde bir avantaj sağlayacak ve yeni fırsatlar getirecektir. Liverpool John Moore Üniversitesi'nden Veri Bilimi Yüksek Lisansı veya İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programı , profesyonel taahhütlerini sürdürürken becerilerini geliştirmek isteyen adaylar için iki mükemmel seçimdir.