تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده

هدف وبلاگ

در این وبلاگ از شرکت برنامه نویسی قصد داریم شما با چگونگی تبدیل شدن به یک تحیلگر داده و مهارت ها که به آن نیاز دارید تا زودتر به نتجه برسید آشنا کنیم ، همچنین در این وبلاگ به بررسی اینکه داده چیه و تحلیل اون چه اهمیتی داره خواهیم پرداخت پس تا انتهای این وبلاگ با ما همراه باشید.

مطالعه کنید : آی پی من چند است ؟

مطالعه کنید : سامانه رزومه ساز آنلاین

داده چیست

داده که در زبان انگلیسی به آن data میگویند در واقع به نتایجی گفته میشود که میتوانند از تحقیق کردن یا مطلالعه بدست بیاییند و به شکل های متفاوتی مثل اعداد ، حروف ، جدول ها یا نمودار ها بیان میشن داده ها هم برای انسان ها وجود دارد و هم برای کامپیوتر ها برای انسان ها به صورت هایی که گفته شد جا به جا میشود و برای کامپیوتر ها به صورت اعداد باینری یعنی صفر و یک جا به جا میشود داده ها میتوانند نتایج مختلفی در خودشون داشته باشن اگر این داده ها به نتایج قابل فهم و صحیح و درست منتهی بشن به آن ها اطلاعات میگن و اگر داده هایی که بدست میاریم نا مرتبط و ناصحیح باشن همون داده باقی میمونن. اگر بخواهیم یک نمونه داده رو برای شما مثال بزنیم میشود تعداد جست و جوهایی که کاربران در اینترنت انجام میدن به این صورت که ما میبینیم کلمه شرکت برنامه نویسی وارنا توسط کاربران روزانه N بار جست و جو میشود این عددی که ما به طریق بدست آوردیم را یک داده میگویند و برای اینکه هدفمند است و محتوایی صحیح در خودش دارد یک داده اطلاعاتی محسوب میشه.

مطالعه کنید : موتور جست و جو چیست

داده ها خیلی مهم هستن و میشه گفت که تمام علمی که انسان ها بدست آورده اند به واسطه همین داده هاست چون که برای ثبت و درک هر پدیده ای که برای ما رخ میده ما نیاز داریم که اطلاعاتی رو ثبت و تحلیل کنیم که همونداده هایی رو شامل میشن که در ابتدا توضیح دادیم . در واقع به همه مواردی مثل آمار هایی که داریم ، دانسته هایی که الان داریم ، آگاهی از موضوعات مختلف ، داشته هایی که بهشون رسیدیم ، پیشینه ای که از وقایع داریم و شناسه هایی که اونارو شناختیم داده میگوییم.

مطالعه کنید : عدد باینری چیست

با توجه به اینکه متوجه شدیم داده ها چی هستن و چه مواردی رو شامل میشن الان باید بررسی کنیم چرا نیاز داریم تا اونارو تحلیل و تحلیل داده ها یعنی چی ؟ چه افرادی تحلیل داده هارو انجام میدن ؟ آیا برای هر فردی لازمه تا بتونه داده های مختلف رو تحلیل کنه؟ برای بررسی این موارد که بسیار مهم هم هستن لازمه که این وبلاگ رو تا انتها بررسی کنید.

اهمیت تحلیل داده

بزارید با یک مثال براتون اهمیت تحلیل داده هارو بیان کنم فرض کنید فرض کنید که شما یک فردی هستید که در بورس سرمایه گذاری کرده اید برای اینکه سود بیشتری کنید باید چی کار کنید ؟ احتمالا پاسخ میدهید که باید در سهامی سرمایه گذاری کنیم که سود بیشتری میدهد . اما آیا این موضوع فقط کافی است ؟فرض کنید شما در سهام شرکتی که چتر میسازد سرمایه گذاری کرده اید ممکن است این شرکت در فصل زمستان و پاییز سود بسیا زیادی داشته باشد و در نمودار ها سود دهی در ردیف های بالا باشد اگر شما شرکت هارو نشناسید نمیدونید که هر یک چه فعالیتی انجام میدن برای همین ممکن است در فصل بهار در این شرکت سرمایه گذاری کنید و تا رسیدن به فصل پاییز کلی ارزش سهامتون افت کنه به همین راحتی این یک تحلیل داده بسیار ساده بود . در بازار های مالی امروزی اهمیت تحلیل داده ها به شدت بالا رفته و شرکت های بزرگ هر کروم به نحویبه دنبال جذب افرادی هستن تا بتونن داده های بسیار پیچیده رو تحلیل کنن تا روند درآمد زایی شرکت رو تعیین کنن

مقدمه ای بر معرفی تحلیل داده

بازار بزرگ داده به سرعت در حال رشد است. تحلیلگران داده به مهارت های خاصی دراین زمینه نیاز دارند و صلاحیت های آنها به شدت بر فناوری متمرکز است. انقلاب دیجیتال بر تجارت مدرن تسلط یافته است و اکنون به نظر می رسد استخدام تحلیلگران ماهر داده و اطلاعات بیش از هر زمان دیگری ضروری است. تحلیلگران داده می توانند به عمق داده ها کاوش کنند و الگوها، روندها و سایر اطلاعات مرتبط را بیابند. تجزیه و تحلیل داده ها ترکیبی از مهارت های سخت افزاری و نرم افزاری است.

چرا باید یک تحلیلگر داده حرفه ای شوید

بیاید بررسی کنیم که در تحلیل داده چه اتفاقی میفته و این کار چطور انجام میشه. همونطور که گفتیم ما داده های متفاوتی داریم که هر کدوم شکل متفاوتی دارن و برای همین هم نحوه تحلیل اونا با هم متفاوته پس با توجه به تخصص علمی ای که دارید باید در اون حوزه هم به تحلیل داده مشغول بشید . تحلیل گران روزانه داده های زیادی رو دریافت میکنن این افراد طبق الگوهایی که دارن بررسی میکنن که نتیجه مجموعه ای از این داده به چه الگویی نزدیک تر است و بررسی های خودشون رو طبق نتیجه ای که در اون الگو بدست آورده اند پیشبینی میکنن مثلا هواشناسی رو در نظر بگیرید این افراد دقیقا نمیدونن که قراره چه اتفاقی بیفته اما طبق الگوهایی که سالیان سال جمع آوری کردن که هر کدوم معیاری داره طبق اندازه های تعیین شده پیشبینی میکنن که با ورود یک جبه هوا تغیرات آب و هوایی به چه صورت اتفاق میفتهمثلا دما چه قدر تغیر میکنه یا چه قدر ممکنه بارون بیاد یا برف بباره یا سرعت وزش باد چه قدره ، حجم اطلاعات بسیار بالاس در چند سال گذشته تعداد افراد زیادی در این حوزه در یک ایستگاه داده هارو بررسی میکردن اما امروزه بیشتر این داده ها توسط کامپیوتر بررسی میشه تحلیلگران داده هارو به کامپیوتر میدن و در کسری از ثانیه کامپیوتر نزدیک ترین الگو رو بهشون نشون میده و بعد فرد تحلیلگر الگو رو بررسی میکنه و اگر لازم باشه برای محکم کاری تا حدودی خودشم داده هارو بررسی میکنه و بعد که صحت الگو تایید شد پیشبینی ها انجام میشه .
شاید بگویید : پس هنر یک تحلیلگر خیلی هم زیاد نیست چون پیشبینی های لازمه رو از روی الگوهایی که از قبل وجود دارن انجام میدن
اما اینطور نیست در خیلی از تحلیل ها حتی با وجود هزاران الگو قبلی بازم داده ها ممکنه با الگو ها تطابق نداشته باشن برای همین یک فرد تحلیلگر باید بتونه خودش داده هارو تحلیل کنه و در صورت نیاز الگو های جدید ارائه بده تا مسیر جدید رو برای پیشبینی ایجاد کنه اما چرا باید با وجود کامپیوتر ها و الگو های زیاد یک تحلیلگر بشیم ؟ با توجه به زندگی امروزی اگر شما بخوایید زندگی روزمره عادیتونم به خوبی طی کنید هم نیاز به کلی تحلیل داده دارید تا بتونید شرایط های متفاوت در زندگیتون رو مدیریت کنید دیگه کار های تخصصی بماند ، شما باید بتونید تمام فعالیت هایی که در کارتون دارید رو تحلیل کنید باید موارد مختلف رو حل کنید و پروژه های زیادی رو انجام بدید پس لازم دارید که بتونید به خوبی داده های مختلف رو تحلیل کنید اگر وبلاگی که در مورد رزومه برای استخدام نوشتیم رو مطالعه کنید میبینید که ما اشاره کریم که شما در ابتدا وارد شرکت های خیلی بزرگ نخواهید شد برای همین برای انجام پروژه های خوب تحلیلگر قوی ای در کنار خودتون ندارید که به شما مشاوره بدهد برای همین باید خودتون تحلیل داده های مختلف رو یاد بگیرید تا بتونید پروژهای مختلف رو انجام بدید و ارتقا شغلی بگیرید یا در شرکت های بزرگتری بتونید استخدام بشید و فعالیت کنید. پس به این نتیجه رسیدیم که تحلیلگر داده شدن برای هر کسی در هر شغلی لازمه اما اینکته چطور میتونیم به یک تحلیلگر داده تبدیل بشیم رو در سطر بعدی بررسی میکنیم.

مطالعه کنید : رزومه کاری

چگونه به یک تحلیلگر داده تبدیل شوید

با توجه به اهمیت تحلیل داده ها احتمالا به این نتیجه رسیده اید که بخواید در کار تخصصی خودتون تبدیل به یک تحلیل گر داده قوی بشید اما احتمالا این سوال براتون پیش اومده که چطور میتونید تحلیلگر بشید ؟ تبدیل شدن به یک تحلیلگر حرفه ای شاید سال ها زمان ببره اما باید از یک جایی شروع کنید شاید اولین قدمی که باید در این زمینه بردارید اینه که در زمینه تخصصی خودتون حرفه ای بشید یعنی حداقل در مباحث تئوری کاملا مسلط بشید و بعد هر یک از مباحث رو در کار واقعی تکرار کنید و بررسی کنید که نتیجه عمل شما چه قدر به پیشبینی ای که کرده بودید نزدیک است اگه بخواهیم یک مثال واقعی در مورد کار خودمون براتون بزنیم ، ما به عنوان برنامه نویس در هنگام پیاده سازی پروژه های مختلف که هر کدوم قابلیت های متفاوتی دارن و این یعنی گاهی اوقات ما باید مسائل جدیدی رو پیاده سازی کنیم پس باید تحلیل کنیم که از چه کد هایی باید استفاده کنیم که هم در سیستم باگ ایجاد نکنن و هم پرفورمنس برنامه ساخته شده بالا باشد برای همین باید به مبحث اشراف کامل پیدا کنیم و بعد اقدام به پیاده سازی میکنیم و نتیجه ای که بدست میاد رو با تئوری مقایسه میکنیم اگر نتیجه مطلوب باشد یعنی الگویی جدید رو پیاده سازی کرده ایم و در برنامه های مشابه میتوانیم آن را پیاده سازی کنیم پس نحوه تبدیل شدن به تحلیلگر رو دونستیم اما دیگه چه علوم دیگری رو باید فرا بگیریم؟

برای اینکه به یک تحلیگر داده تبدیل شیوید چه چیزهای در ابتدا لازم است بیاموزید

در زیر مهارت های کلیدی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده آمده است :

مهارت های برنامه نویسی

تحلیلگران داده باید برنامه های کامپیوتری بنویسند که از داده های ذخیره شده گزارش تولید کند. آنها باید در استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند Pythonو SQL تجربه لازم را داشته باشند. یادگیری این زبان ها می تواند شما را سریعتر به یک تحلیلگر ماهر داده تبدیل کند. مهارت های برنامه نویسی ممکن است توسعه تجزیه و تحلیل های آماری لازم برای پشتیبانی از کار آنها استفاده میشود.

مطالعه کنید : مهارت های لازم برای برنامه نویسی

مهارت های ریاضی

تجزیه و تحلیل های آماری در تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد. مهارت های آماری هسته اصلی این حرفه است و برای درک آنها باید مهارت های ریاضی کافی داشته باشید. شما باید در توابع حسابی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، نظریه احتمالات و جبر خطی مهارت داشته باشید. اگر قبلاً سابقه مطالعه در این موضوعات را دارید، نسبت به سایر متقاضیان یک قدم جلوتر هستید.

مهارت های کسب و کار

تحلیلگران داده باید با افراد تجاری هم کار کنند، بنابراین آنها باید مهارت های ارتباطی خوبی داشته باشند و اهداف سازمانی که آنها را استخدام می کند درک کنند. همچنین باید بدانید که چگونه یافته های خود را به گونه ای ارائه کنید که برای افراد غیر فنی آسان باشد. این به این معنی است که یک داستان نویس خوب و داشتن حس زیرکی در تجارت برای یک تحلیلگر ضروری است.

مهارت های کامپیوتری

شما باید با انواع مختلفی ازنرم افزار های کامپیوتری که کسب‌وکارها برای مدیریت داده‌های خود از آن ها استفاده می‌کنند آشنایی داشته باشید. شما همچنین باید بدانید که برنامه های کاربردی نرم افزار چگونه توسعه می یابند و اصول پشت سیستم های پردازش مختلف مورد استفاده در تجزیه و تحلیل کلان داده ها چیست؟ علاوه بر این، تجربه با ابزارهای داده بزرگ مانند Hadoop و MongoDB یک امتیاز مثبت خواهد بود.

مطالعه کنید : مونگو دیبی چیست ؟ آشنایی با امکانات و کاربرد های مونگو دیبی

مهارت های تفکر خلاق

تحلیلگران داده باید در مورد داده هایی که مطالعه می کنند کنجکاو باشند. و برای درک آن، آنها باید سؤالاتی در مورد اینکه چه چیزی باعث تیک زدن داده ها می شود و چگونه ممکن است به سایر اطلاعات مرتبط شود، بپرسند. آنها باید بتوانند ارتباط بین انواع مختلف داده ها و الگوها و روندها را ببینند.

مهارت های ارتباط با مردم

تحلیلگران داده با افراد زیادی در شغل خود تعامل دارند، بنابراین مهارت های بین فردی خوب و ضروری است. این شامل توانایی برخورد با همه از همکاران و مدیران گرفته تا مشتریان و فروشندگان میشود ، ایجاد رابطه و اعتماد با آنها بسیار مهم است. داشتن هوش هیجانی بالا بسیار به شما کمک میکند از فرصت ها برای تعامل با دیگران استفاده کنید .

مهارت های ارتباطی

تحلیلگران داده باید یافته های خود را به طور واضح و مختصر بیان کنند، بنابراین مهارت های ارتباطی کتبی و شفاهی خوب حیاتی است. آنها باید بدانند که چگونه داده ها را به طور مؤثر گزارش کنند و همچنین چگونه نتایج خود را به صورت شفاهی ارائه دهند. از آنجایی که تصمیمات تجاری بر اساس داده‌هایی که ارائه می‌کنند اتخاذ می‌شوند، باید بتوانند یافته‌های خود را توضیح دهند تا مخاطبان مختلف بتوانند آن را درک کنند. به عنوان مثال، آنها باید تکنیک های تجسم داده ها مانند نمودارها را بدانند.

مهارت حل مسئله

در تجزیه و تحلیل داده ها، شما باید مشکلات را در زمانی که مشکلات پیش می آید یا زمانی که باید اصلاح شوند، حل کنید. همچنین باید سیستم های جدیدی طراحی کنید و راه های بهتری برای انجام کارها برای سازمانی که در آن کار می کنید بیابید تا کارآمد بماند. این به این معنی است که فکر کنید چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد و چگونه می توان از آن جلوگیری کرد و در صورت بروز مشکلات به سرعت آن را تشخیص داد.

خلاقیت

یک تحلیلگر داده خوب باید توانایی تفکر خارج از چارچوب را داشته باشد. آن‌ها برای پیشنهاد راه‌های جدید پردازش داده‌های تجاری مورد نیاز هستند، بنابراین باید هنگام بروز مشکلات راه‌حل‌های خلاقانه ارائه کنند و برای رسیدن به موفقیت، مایل به ریسک‌پذیری هستند. این که یک تحلیلگر داده موفق باشید به نحوه تفکر شما بستگی دارد. هنگام تحقیق، کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها، باید خلاق باشید و خارج از چارچوب فکر کنید.

مهارت های تفکر انتقادی

برای تحلیلگران داده، چیزی به نام اطلاعات بیش از حد وجود ندارد. بنابراین، باید بدانید که چگونه آن اطلاعات را به طور موثر جمع آوری و ارزیابی کنید. شما باید به طور انتقادی در مورد تمام سطوح پروژه خود فکر کنید، از کوچکترین داده ها تا داده های بزرگتر هر کدام به دلیل ایجاد شده اند پس باید تمام نکات را بررسی کنید تا به تحلیل مناسب در زمینه تخصصی خودتون دست پیدا کنید گاهی حتی کوچکترین داده ها تاثیری عجیب در مدل پایانی شما ایجاد میکنن برای همین باید بررسی ها لازم رو انجام بدید. این موضوع در مسائلی همچون کنترل کیفیت و توانایی ورزشکاران بسیار مهم است چون کوچکترین تغیری در توانایی آن ها ضرر های مالی زیادی برای اسپانسر ها خواهد داشت پس باید به تمامی موارد توجه ویژه داشته باشید. این مهارت ها برای تصمیم گیری موثر مورد نیاز است.

مهارت های آماری

شما باید بتوانید آمار مربوط به داده هایی را که مطالعه می کنید محاسبه کنید. برای پردازش اعداد و کمیت ها به مهارت های آماری عالی نیاز دارید که درک واضح تری از اطلاعاتی که شرکت شما با آن سروکار دارد را ارائه می دهد به عنوان مثال زمانی که به سئو برای یک سایت میپردازید شما باید آمار هایی که از کلمات کلیدی بدست می آورید رو بررسی کنید فرض کنید شما بر روی یک سری کلمات کار میکنید باید تناسب آماری برای مقالات لازم برای تولید محتوا در مورد کلماتی که روی آن ها کار میکنید رو بدانید سایت های رقیب رو بررسی کنید و بررسی کنید نحوه جست و جو بر روی کلمات کلیدی انتخابی شما چگونه است و طبق بررسی هایی که انجام میدهید آماری تقریبی رو به کارفرما پیشنهاد بدهید که جایگاه سایت وی در 6 ماه آینده نسبت به حال حاظر چه تغیری خواهد کرد. علاوه بر این، داشتن تسلط کامل بر برنامه های نرم افزاری تحلیل آماری مانند SAS یا SPSS یک مزیت عالی خواهد بود.

مطالعه کنید : سئو یا بهینه سازی سایت چیست ؟ صفر تا صد سئو و بهینه سازی

مهارت های تحقیق

شما باید یک محقق خوب باشید تا اطلاعات مورد نیاز پروژه های خود را بیابید. این به معنای شناسایی مکان هایی است که داده ها را می توان یافت، تعیین منابع قابل اعتماد و جستجو در آنها برای یافتن آنچه نیاز دارید. همچنین ممکن است مجبور شوید از منابع ثانویه داده مانند گزارش های صنعت یا حتی رسانه های اجتماعی به عنوان راهی برای یافتن اطلاعات در مورد رقبای شرکت خود استفاده کنید این مورد بسیار مهم است چرا که شما برای پیشرفت باید یک قدم از رقیبان خود جلو تر باشید برای همین باید نحوه فعالیت های اون هارو تجزیه و تحلیل کنید و با برنامه های مقایسه کنید تا بتوانید راهی سریغتر و روشی بهتر برای شرکت خود پیدا کنید . برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانید از نمونه‌های مختلف مقیاس استفاده کنید چون گاهی ممکن است شما تحلیل دیگران رو هم بررسی کنید ممکن است الگوهایی مشابه برای داده هایی که شما بدست آورده اید وجود داشته باشید زیرا درک و پاسخگویی سریع و آسان است .

هوش تجاری

مهارت‌های افراد نیز مهم هستند، اما برای اینکه یک تحلیلگر داده خوب باشید، به چیزی بیش از دانستن نحوه برخورد با انواع مختلف افراد نیاز دارید، باید حس تجاری داشته باشید. این شامل توانایی درک اینکه چگونه تجارت کار می‌کند و چرا به روش‌های خاصی انجام می‌شود و اگر روندها و الگوها به درستی شناسایی نشوند، چه اتفاقی می‌افتد، می‌شود. هوش تجاری بسیار مهم است زیرا به شما کمک می کند تا بفهمید شرکت شما چه می کند و چگونه فرآیندهای آن را می توان بهبود بخشید شما در این زمینه نیاز دارید تا افراد را در جای درست به کار بگیرید برای مثال شما فردی را که در تولید محتوا قدرتمند است نباید برای بازار یابی استفاده کنید توانایی بررسی خلقیات دیگران به شما کمک میکند تا برنامه های مناسبی برای شرکت در نظر بگیرید .

مطالعه کنید : نرم افزارهای مهندسی

نتیجه گیری

بهترین تحلیلگران داده دارای مهارت ها و ویژگی های بسیاری هستند، نه فقط یکی از این ویژگی هایی که بیان شد همچنین برای شروع کار در این حوزه لازم به داشتن اطلاعات کامل ندارید شما فقط باید شروع کنید و رفته رفته در کنار کسب تجربیات مختلف علم خودتون رو هم بالا بررید. آن‌ها از مهارت‌های تفکر انتقادی خود برای یافتن راه‌حل برای مشکلات، خلاقیت و ذهن باز خود برای کشف احتمالات و روابط جدید در داده‌ها و هوش تجاری خود برای شناسایی اطلاعات مهمی که می‌تواند به بهبود شرکت کمک کند، استفاده می‌کنند. همچنین، تکنیک های تجسم داده ها مانند نمودارهای مختلف برای یک تحلیلگر داده ضروری است. همه این مهارت ها و ویژگی ها در کنار هم قرار می گیرند تا یک تحلیلگر داده خوب بسازید.