İçindekiler:
- Neden Veri Analisti Olmalısınız?
- Veri Analisti Olmanın Ödülleri
- Veri Analisti Ne Yapar?
- Veri Analisti Nasıl Olunur
Veri Spirali: Kamusal Alan Resmi
Wikimedia Commons
On yıl Devlet Veri Analisti ve Yöneticisi olarak çalıştım. Her zaman dünyadaki en heyecan verici iş olmasa da, nispeten iyi ücretlidir, güvenli ve şaşırtıcı derecede çeşitlidir ve kurumsal dünyada işlerin nasıl ve neden işlediğini görmek için mantıklı bir zihne ve merakınız varsa, beklentileriniz çok iyi olabilir. aslında. Bir veri analisti olarak, bilgi ve becerileriniz genişledikçe ve veri analizi daha geniş programlama, iş analizi ve yönetim alanına girdikçe diğer alanlara da geçebileceksiniz, böylece deneyiminiz sizi en üste taşıyabilir.
Neden Veri Analisti Olmalısınız?
Matematik ve istatistik kullanımını içeren çalışmalarda rekabet daha düşüktür, çünkü çok az kişinin konu alanına gerçek bir ilgisi vardır ve gerekli beceri setinde yüksek standartlara sahip kişiler nispeten nadirdir. Bu bir cesaret verici olabilir veya bir uyarı olabilir. Basit yüzde manipülasyonunu ve temel istatistiksel teknikleri bile kavrayamayan birçok veri analisti ile çalıştım. Bu onları işlerinde oldukça mutsuz etti ve kesinlikle kariyer açısından en düşük seviyenin üzerine çıkma olasılıkları hiç yoktu.
Ama eğer vardır bir matematik dehası; çocukken ilk bilgisayarınızı aldıysanız ve doğruca makine kodunda nasıl programlanacağını anlamaya çalışıyorsanız; Kendinizi popüler basında bağırmaya ve TV'de reklamlar bulursanız misunderstanding- tekrar- ne gerçekten 6 10 kadından (kediler tercih ettiği kadınlar? büyük örnek oldu nasıl? Nasıl soru çerçeveli ve yaptığını söylemek demektir yanıtı olumlu ya da olumsuz bir yanıta doğru yönlendirir?) o zaman mükemmel bir veri analisti olabilirsiniz ve seçtiğiniz kariyerde çok başarılı olabilirsiniz.
Veri Analisti Olmanın Ödülleri
Meraklı, mantıklı, yüksek rakamlara sahip ve en önemlisi bilgilerini paylaşmak isteyen biri için veri analizi son derece faydalı olabilir. Tüm farklı veri parçalarını bir araya getirmenin, analiz etmenin ve gerçek dünyanın en doğru ve erişilebilir modelini verdiğinden emin olana kadar manipüle etmenin memnuniyeti çok tatmin edici olabilir. Birlikte çalıştığınız insanlar muhtemelen ortalamanın üzerinde bir zekaya ve oldukça profesyonel olacaktır. Belirli bir dizi tanınmış kurumsal yönergeler ve tabii ki istatistik kuralları dahilinde çalışacaksınız, ancak aynı zamanda büyük ölçüde denetimsiz çalışacak ve kendi istatistiksel yaratıcılığınız için büyük bir alana sahip olacaksınız - bunları keşfetmek genellikle size kalmıştır. en iyi analiz yöntemi ve bu genellikle size bağlıdır Bulgularınızı şirketinizin birlikte çalıştığı meslektaşlarınıza, yönetime ve kuruluşlara nasıl sunacağınızı keşfetmek için. Odaklanmanız ve çok 'topa' ihtiyacınız olacak ve mükemmel insan becerilerine sahip olmanız gerekecek çünkü ihtiyacınız olan verileri elde etmek için çoğu zaman birçok insanla konuşmanız ve birçok toplantıya katılmanız gerekecek..
Finansal ödüller efsanevi şeyler olmayabilir, ancak ortalamanın oldukça üzerindedir ve programcıdan yönetim pozisyonlarına kadar çok çeşitli işlere başarılı bir şekilde başvurabilmek için gerekli becerilere sahip olacaksınız. İngiltere'de 2012 yılının Mayıs ayının sonuna kadar olan üç ayda, veri analizindeki işlerin% 90'ı 23.000 £ ve% 10'u 57.000 £ üzerinde ödeme yaptı. ABD'de, bir iş verisi analisti için ortalama 50.000 ila 60.000 $ arasındadır. En üst düzey yönetim pozisyonları elbette bu ortalamalardan çok daha yüksek ödeyecek. (Kaynaklar: BT İşleri İzleme (İngiltere) ve Maaş (ABD).
Veri Analisti Ne Yapar?
Veri topla. Veriler yüz farklı kaynaktan gelir: bir bilgisayar veri tabanında ham biçimde olabilir veya müşterilerden anketler alabilir veya diğer büyük şirketlerin verilerini karşılaştırmak için kullanabilirsiniz. Bir rapor hazırlıyorsanız, tüm verilerinizi bir araya getirmeniz ve bunları mantıksal veya matematiksel olmayanlar için anlamlı ve anlaşılır hale getirmeniz gerekecektir, böylece verileri toplarken nereye gideceğini bilmeniz gerekecektir. uyum sağlayın - örneğin, bulunduğunuz bölgede ileri eğitime devam eden 16 yaşındaki çocukların sayısını ve ayrıca temel verileri rapor ediyorsanız, diğer şehirlerden karşılaştırma verilerine de ihtiyacınız olacaktır, ve muhtemelen her grup için gelir seviyesi, bölgedeki işsizlik seviyesi, toplamda kaç tane 16 yaşındaki çocuk var, böylece yüzdeyi hesaplayabilirsiniz,bunun yerine başka şeyler yapmak için kaç kişi gitti… liste devam ediyor. Hangi verileri topladığınız, raporunuzun amacına bağlıdır ve topladığınız verilerdeki kalıpları ve nedenleri görmek genellikle kendi inisiyatifinize bağlıdır, böylece yalnızca ham verileri sunmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin neler olduğuna dair bazı göstergeler de verebilirsiniz. anlamına gelir .
Verileri işleyin ve analiz edin. 'Manipüle etme' derken dürüst olmayan bir şekilde kastetmiyorum, ancak ham veriler asla anlamlı değildir. 16 yaşındaki 1000 çocuğun biraz daha ileri eğitim için okuldan ayrıldığını görürseniz, bu, şehirde bir bütün olarak 16 yaşında kaç çocuğun olduğunu öğrenene kadar anlamsızdır. 10.000 olduğunu söyleyelim. Artık 16 yaşındaki çocukların% 10'unun şehrinizde biraz ileri eğitim aldığını biliyorsunuz. Bu, yolun aşağısındaki şehirle nasıl karşılaştırılır? Diyelim ki 16 yaşındakilerden 2000'inin ileri eğitime gittiğini ve benzer bir genel nüfusa sahip olduklarını, yani 16 yaşındakilerin% 20'sinin FE'ye gittiği anlamına geliyor. Peki, şimdi yüzdenizin onlarınkiyle karşılaştırıldığında neden bu kadar düşük olduğunu sormalısınız. Her iki şehirdeki kolejlerin sayısına ve itibarına ya da zenginlik ve yoksulluk düzeylerine bakmak isteyebilirsiniz.ve araştırdığınız farklı grupların her biri için farklı yüzdeleri karşılaştırın.
Programlama. Verileri ele alıp analiz edebilmek için, neredeyse kesinlikle bazı programlama becerilerine ihtiyacınız olacak. Yalnızca Excel elektronik tablolarını kullanıyor olsanız bile, sayı satırlarını anlamlı verilere dönüştürecek bazı teknikleri kullanabilmek için bazı Visual Basic for Applications (VBA) hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Veritabanlarını sorgulamanız gerekebilir ve içerdikleri verilere çok derinlemesine gireceğiniz için, sırlarından vazgeçmeye ikna etmek için bazı kısımlarını kodlamanız veya yeniden kodlamanız gerekebilir. Bir stajyer veya giriş seviyesi pozisyonunda başlarsanız, bu konuda biraz alan ve biraz eğitim verilebilir, ancak çoğu şirket sizden belirli bir yere kadar koşarak yola çıkmanızı ve en azından bazı temel programlama bilgisine sahip olmanızı bekleyecektir.
Rapor Yazımı. Veri Analistleri, bulgularınızı kendi raporunda kullanabilmesi için yanınızda oturan meslektaşınıza düşük seviyeli bir raporda veya yönetim ekibine yüksek seviyeli bir raporda sunabilmelidir. böylece gelecekteki politikayı planlayabilirler. Raporlar açık ve net olmalıdır ve verileri olabildiğince erişilebilir bir şekilde almak için neredeyse her zaman grafikler gibi grafik öğeleri içerecektir.
Kalite Güvencesi. Bir Veri Analisti olarak, hem mükemmel olduğu alanlarda hem de daha iyi yapabileceği alanlarda, şirketinizin işleyişi hakkında rakipsiz bir anlayışa sahip olacaksınız. Kendinizi Kalite Güvence veya İyileştirme projelerinde çalışırken bulabilirsiniz ve bu, işinizin çok yaratıcı ve çeşitli bir parçası olabilir ve projelerinizden biri kurumsal başarıya götürürse ödüllendirici de olabilir.
Finans. Doğrudan kurumsal finansal verilerle çalışmıyor olsanız bile raporlarınızın çoğunun bir finansal unsuru olacaktır. Veri analizi genellikle hata bulmaya (ve düzeltmeye!) Veya iyileştirmeye veya her ikisine birden yöneliktir ve her iki sorun ve iyileştirme maliyetlidir. Veri analizi aynı zamanda paradan tasarruf etmek ve şirketin mali durumunu iyileştirmekle de ilgilenir, ancak her iki durumda da analistler birçok finansal veriyle ilgilenir.
Toplantılar, Sunumlar ve Konferanslar. Takımda düşük seviyede acemi olsanız bile, toplantılara katılmanız ve hem işitmeniz hem de sunum yapmanız gerekecektir. Neyse ki, kısa ve öz her zaman daha iyidir. Herkes meşgul ve tek istedikleri veriler ve bu verilerin ne anlama geldiğine dair fikirlerinden bazıları. Endişelenecek bir şey yok, bu sadece sözlü bir rapor ve sen de insanların senin yerine onlara bakması için bildirileri kullanabilirsin.
Teknik Çalışma. Tüm gün bilgisayar kullanan ve matematiği ve teknolojiyi bilen biri olarak, becerileriniz çoğu zaman diğer departmanlar tarafından gayri resmi olarak ödünç alınacaktır - tabii ki daha küçük bir şirket için çalışıyorsanız - ve BT departmanı yetersiz olduğunda veri analistlerini yardıma çağırabilir. Zamanınız varsa, bu her zaman iyi bir şeydir, sadece ekip ruhu ve bölümler arası ilişkiler için değil, aynı zamanda kendi bağlantılarınıza ve becerilerinize katkıda bulunmak için.
Veri Analisti Nasıl Olunur
Yani bir veri analisti olma fikrine kapıldınız. Nereden başlıyorsun Pozisyonlara başvurmadan önce, biraz beceri kanıtınız olduğundan emin olun. Zaten bir matematik veya istatistik yeterliliğiniz varsa, bu harika, ancak yayınızda başka iplere sahip olduğunuza dair bazı kanıtlarınız var. Gece okulunda programlama, matematik ve istatistik kurslarına kaydolmak özgeçmişinizde çok iyi görünecektir (okulu bırakmadığınız sürece!); excel ve VBA çevresinde ve olabildiğince diğer yazılım uygulamaları ve programlama dillerinde yolunuzu bulun, böylece potansiyel bir işveren testler koymaya ve görüşmelerde teknik sorular sormaya karar verirse avantaja sahip olursunuz.
Profesyonel bir yeterlilik edinin veya en azından bunun için çalışmaya başlayın. Aralarından seçim yapabileceğiniz pek çok şey var - çok saygın kuruluşlardan istatistik, iş ve veri analizinde bulunan profesyonel nitelikler ve kariyerinize başlamanıza veya geliştirmenize yardımcı olacak derinlemesine tavsiyeler verecek bir dizi dernek ve lonca var.
Çok az veya hiç ilgili yeterliliğiniz olmasa ve çok az deneyime sahip olsanız bile, bir veri analisti olarak bir pozisyona başvuruda başarılı olabilir veya stajyer veya giriş seviyesi işleri hedefliyorsanız ilgili bir alanda bir pozisyon elde edebilirsiniz. Deneyim kazanmanın kendi yollarını bulun - şu anda sadece bir dosya memuru olsanız bile kendinizi işinizde zeki ve yenilikçi olarak gösterin ve işi geliştirmeyi amaçlayan projelere yardım etmek ya da başlamak için gönüllü olun, sadece işe yarıyor olsa bile dosyalar (gerçek veya bilgisayar tabanlı). Projelerin iş dışında olması da paha biçilmez olabilir — belki bir web sitesi tasarlayabilir ve ona etkileşimli özellikler katabilir — geleneksel olarak başarılı olması veya herhangi bir ziyaretçinin ilgisini çekmesi gerekmez, potansiyel işverenlere göstermek için kullanabileceğiniz vitrininizdir. becerilerinizi ve ilginizi gösterin.Tasarlarken 'iş' ve 'işlevsellik' düşünün. Web, tasarım, işletme, matematik, istatistik ve programlamanın tümü birbirini besler, bu nedenle bu alanların her biri hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenin ve deneyiminizi ve bilginizi nasıl gösterebileceğinizi düşünün. Bu size hitap ediyorsa, HTML öğrenerek başlayın ve Dreamweaver ve Photoshop kullanıp kullanamayacağınıza bakın - satın almaları çok pahalıdır, ancak yerel kolejiniz size hem eğitim hem de erişim sağlayacak gece okulu kursları verebilir yazılım.HTML öğrenerek başlayın ve Dreamweaver ve Photoshop'tan yararlanıp yararlanamayacağınıza bakın - satın almaları çok pahalıdır, ancak yerel kolejiniz size yazılıma hem talimat hem de erişim sağlayacak gece okulu kursları verebilir.HTML öğrenerek başlayın ve Dreamweaver ve Photoshop'tan yararlanıp yararlanamayacağınıza bakın - satın almaları çok pahalıdır, ancak yerel kolejiniz size yazılıma hem eğitim hem de erişim sağlayacak gece okulu kursları verebilir.
Kaynaklar:
Uluslararası İş Analizi Enstitüsü
© 2012 Redberry Gökyüzü