چگونه تحلیل گر داده شویم

کار با داده‌ها و مشاغل مربوط به آن بخش بزرگی از ظرفیت شغلی جهان را در آینده تشکیل خواهد داد و یادگیری مهارت‌های مرتبط با داده می‌تواند آینده شغلی بسیار روشنی برای شما داشته باشد.

تحلیلگر داده، با دستکاری داده‌ها زندگی می‌کند. در دورانی که شرکت‌ها به‌طور فزاینده به مجموع‌های داده یا همان دیتاست‌ها (Data set) وابسته می‌شدند، مهارت در تحلیل داده‌ها تبدیل به یک توانایی مهم در این شرکت‌ها و یکی از پر تقاضاترین مشاغل شد.

یکی از فاکتروهای مهم در بازار مشاغل آینده، آشنایی با اینترنت اشیاء (Internet of Things یا به اختصار IoT) است. اینترنت اشیاء به‌عنوان مثال به تمام وسایلی اشاره دارد که در منزل شما متصل به وب هستند و تمام این لوازم منزل از جمله لامپ، یخچال، هاب و ... میزان عظیمی از داده‌ها را برای شرکت‌ها ارسال خواهند کرد تا این شرکت‌ها روی آن کار کنند و در این بخش تحلیلگران داده نقس مهمی را ایفا خواهند کرد.

اگر بدنبال شغلی تضمینی با فرصت‌های عالی هستید و احتمالا بخواهید از منزل هم کار خود را انجام دهید، احتمالا یادگیری تحلیل داده‌ها می‌تواند گزینه مناسبی برای شما باشد. پس اجازه دهید نگاهی بیاندازیم به مهارت‌هایی که نیاز به یادگیری آن دارید و اینکه از کجا باید شروع کنید.

تحلیل‌گر داده چه کاری انجام می‌دهد؟

تحلیل‌گر داده شخصی است که تصاویر مفیدی از دیتاست‌های بزرگ ترسیم می‌کند. به عبارت دیگر می‌توان گفت تحلیل‌گر داده اعداد را به زبان ساده ترجمه می‌کند. آن‌ها می‌توانند داده‌ها را برای نمایش اطلاعاتشان به گزارش‌ها و عناصر گرافیکی تبدیل کنند و با اینکار می‌توان روندها و روابط بین داده‌ها را مشاهده کرد. سپس شرکت‌ها می‌توانند از این اطلاعات در راستای تصمیم‌گیری استفاده کنند.

تحلیل داده در صفحه گسترده اکسل data analyst in spreadsheet excel

تحلیلگران داده ممکن است فقط برای یک سازمان کار کنند یا تعداد زیادی مشتری را به‌عنوان بخشی از یک آژانس جذب کنند

به‌عنوان مثال برای بازاریابی، تحلیل‌گر داده می‌تواند تشخیص دهد که درصد زیادی از مشتریانی که محصول X را خریداری کرده‌اند، دانشجویان خانم رشته روانشناسی هستند. سپس آن‌ها قادر هستند برای بازاریابی‌های آینده جمعیت بیشتری را توسط مشتری‌های هدف توصیه کنند. درنهایت آن‌ها ممکن است متوجه روندی شوند که بیشتر در حال شکل‌گیری است و مردان بیشتری هم علاقمند به استفاده از آن محصول هستند. این چیزی است که یک کسب‌و‌کار می‌تواند روی آن سرمایه‌گذاری کند. حتی ممکن است آن‌ها متوجه این موضوع شوند که رقبا روی این جمعیت اطلاعی ندارند.

یک مثال دیگر را می‌تواند سایت forecastwatch.com در نظر گرفت؛ سایتی که هزاران گزارش پیش‌بینی هوا را جمع‌آوری کرده و آن را با گزارش‌ها مردمی راجع به آب‌و‌هوا مقایسه می‌کند. با استفاده از این اطلاعات، سایت‌های پیش‌بینی آب‌وهوا می‌تواند مدل‌های آب‌وهوایی خود را ارتقاء و بهبود بخشد.

منابع داده و نقش‌ها

دیتاست‌ها از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شوند؛ مانند: آمار فروش، کارت‌های وفاداری، حساب کاربر، بازخورد مشتری، برنامه‌های کاربردی و نرم‌افزار، تحلیل ترافیک وب‌سایت، تحقیق بازار، مطالعات آزمایشگاهی و خیلی منابع دیگر.

بخش بزرگی از کار تحلیل‌گر داده شامل ایجاد گزارش‌ها است که بینش و روندهایی را نشان دهد که ممکن است برای مدیران قابل استفاده باشد. تحلیل‌گر داده همچنین هنگامی که داده‌ها را از منابع مختلف دریافت می‌کند، باید بتواند کاری کند که داده‌ها به اصطلاح «حرف بزنند». آن‌ها لازم است اطلاعات نامربوط و نادرست را حذف کنند. حتی ممکن است گاهی از یک تحلیل‌گر داده خواسته شود که کمی داده‌ها را به اصطلاح «ماساژ» دهد تا بتواند نزدیکتر به اهداف سازمان باشد.

تحلیل‌گر داده شغلی هیجان انگیز و با ارزش است. با استفاده از تحلیل داده می‌تواند در شکل‌گیری مسیر سازمانی که در آن کار می‌کنید، با بینشی مبتنی بر داده‌های هوشمند تأثیر گذار باشید. با این حال بعد از وارد کردن داده‌ها، این شغل می‌تواند بسیار خسته کننده هم باشد؛ مثلا دنبال یک جدول بخصوص گشتن در برنامه‌های صفحه‌گسترده برای خیلی از مردم چالش برانگیز و با ارزش نیست. نقش شما به‌عنوان یک تحلیل‌گر داده بستگی به سازمانی دارد که در آن مشغول به کار هستید و همچنین جایگاه شما در آن سازمان.

تفاوت تحلیل‌گر داده و متخصص علوم داده

موضوع مهمی که در ابتدا باید بدانید، تفاوت بین تحلیل‌گر داده و متخصص علوم داده است. مرز بین تحلیل‌گر داده و متخصص علوم داده ممکن است کمی مبهم باشد، ولی به‌شکل عمومی، «متخصص علوم داده» بیشتر با مواردی مانند یادگیری ماشین و مدل‌های پیش‌بینی سر و کار دارد. آن‌ها از داده‌ها برای پیش‌بینی آینده استفاده می‌کنند و معمولا پیش‌زمینه‌ی قوی‌تری در ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی کامپیوتر دارند.

متخصصان علوم داده معمولا با هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین سروکار دارند. یادگیری ماشین در حقیقت نسخه‌ای بزرگتر و خودکار کاری است که یک تحلیل‌گر داده انجام می‌دهد. در یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌هایی بخصوصی به‌دنبال الگوهایی در دیتاست‌های بزرگ جست‌وجو می‌شود. این جست‌وجو می‌تواند برای شناسایی عناصر به‌خصوص در تصاویر برای شناسایی زبان طبیعی انسان یا تصمیم‌گیری درباره‌ی تبلیغات باشد. به‌عنوان متخصص علوم داده، احتمالا از زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) و SQL برای دستیابی به داده‌های موردنظرتان و استفاده از آن‌ها استفاده خواهید کرد.

طبق گزارش سایت Indeed.com، میانگین درآمد یک تحلیل‌گر داده در ایالات متحده، سالیانه نزدیک به ۶۵ هزار دلار است؛ درحالی که میانگین درآمد متخصص علوم داده بیش از سالی ۱۲۰ هزار دلار برآورد می‌شود.

مهارت‌ها، صلاحیت‌ها و ابزارها

داشتن مدرک در یکی از زمینه‌های زیر ممکن است مفید باشد؛ گرچه هیچ ضرورتی برای آن وجود ندارد.

  • ریاضیات
  • علوم کامپیوتر
  • آمار
  • اقتصاد
  • تجارت

مهارت‌های بخصوص دیگری هم وجود دارد که بسیار کاربردی است و قطعا ارزش یادگیری خواهد داشت. خوشبختانه این روزها اینترنت منبع بسیار خوبی برای یادگیری مهارت‌های جدید است و می‌توانید مدرک خود را حتی از خانه هم دریافت کنید.

اکسل

شاید به نظر عجیب باشد، ولی بسیاری از تحلیل‌گران داده مدت‌زمان زیادی را در اکسل درحال ساخت جداول و انجام معادلات دقیق هستند. هنگامی که درخواست مصاحبه‌ی شغلی می‌دهید یا به‌صورت کارورز در شرکتی به‌عنوان یک تحلیل‌گر داده مشغول به کار می‌شوید، به‌احتمال بسیار زیاد به مهارت بسیار بالا به استفاده از نرم‌افزار اکسل احتیاج خواهید داشت.

SQL

SQL مخفف عبارت Structure Query Language یا زبان ساختارمند پرسشی که «اس کیو ال» یا «سیکول» خوانده می‌شود. این زبان برای ذخیره و بازیابی اطلاعات در بانک اطلاعاتی طراحی شده است. به‌عنوان مثال، اگر سعی کنید اطلاعات کاربر خاصی را از یک وب‌سایت بازیابی کنید، به‌احتمال زیاد به‌کمک بانک اطلاعاتی که روی سرور ذخیره شده و با استفاده از SQL این کار را انجام خواهید داد. SQL ابتدا ممکن است کمی ترسناک بنظر برسد، ولی روند یادگیری سریع و راحتی دارد که باعث خواهد شد به‌سرعت با آن آشنا شوید و بعد از آن می‌تواند ابزار قدرتمندی در دستتان باشد.

تجزیه و تحلیل ترافیک گوگل (Google Analytics)

خدمات وب‌سایت گوگل آنالیتیکس (Google Analytics) که گوگل ارائه می‌کند، به شما برای تجزیه و تحلیل کارایی یک برنامه یا وب‌سایت کمک خواهد کرد. این وب‌سایت اطلاعاتی مانند تعداد بازدید کنندگان، اینکه این بازدیدکنندگان از کجا به سایت یا اپلیکیشن شما مراجعه کرده‌اند، به کدام وب‌سایت‌ها سر زده‌اند و خدمات دیگر ارائه می‌کند. این ابزار حتی به شما اجازه خواهد داد صفحاتی که بازدید‌کنندگان به آن‌ها مراجعه کرده‌اند یا در آن محصول خریداری کرده‌اند را مشاهده کنید.

پایتون (Python)

در نهایت اگر بخواهید مهارت‌های خود را به‌عنوان تحلیل‌گر داده یا متخصص علوم داده افزایش دهید و به سطح پیشرفته‌تری برسید، لازم است که اصول برنامه‌نویسی به یک زبان مانند پایتون را یادبگیرید. یادگیری زبان برنامه‌نویسی به شما کمک خواهد کرد تا داده‌ها را به‌شکل کارآمدتری از منابع مختلف استخراج کنید، از داده‌ها به‌شکل مفیدتری استفاده کنید یا اینکه می‌توانید به کمک آن داده‌ها را به‌صورت عناصر گرافیکی زیبا و مختلف به مشتریان ارائه کنید. دلیل انتخاب زبان برنامه‌نویسی پایتون این است که این زبان به‌صورت قابل ملاحظه‌ای انعطاف‌پذیر و همه کاره بوده و یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی بین تحلیل‌گران داده و متخصصان علوم داده است.

آپاچی هدوپ (Apache Hadoop)

هدوپ مجموعه‌ای از برنامه‌های متن باز است که توسط بنیاد آپاچی ارائه شده است. شما با کمک استفاده از این مجموعه‌ی نرم‌افزاری می‌توانید دیتاست‌های حجیم را که به‌صورت توزیع شده در سرورهای مختلف ذخیره شده است را دستکاری کنید. هنگامی که با داده‌های بسیار حجیمی سروکار دارید که فقط برای ذخیره‌ی آن‌ها به چندین سرور نیاز است، هدوپ می‌تواند ابزار بسیار کاربردی و مفیدی برای شما باشد. این مجموعه برنامه بیشتر مناسب تحلیل‌گران داده و متخصصان علوم داده با مهارت بالا است.

آپاچی اسپارک (Apache Spark)

اسپارک چارچوب پردازش خوشه‌ای با رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار (API) بسیار قدرتمند است که برای نوشتن برنامه‌های سریع به زبان‌های جاوا، پایتون یا یکی دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این ابزار پیشرفته مشخصا با مجموعه برنامه‌ی آپاچی هدوپ هماهنگ شده است و می‌توان از آن استفاده کرد.

البته باید گفت مهارت‌های بخصوص دیگری وجود دارد که ممکن است براساس نقش بخصوص شما به‌عنوان تحلیل‌گر داده متفاوت باشد، اما پی‌بردن به این مهارت‌ها هنگامی که به‌دنبال شغل موردنظر خود هستید، راحت‌تر خواهد بود. هنگام ارسال درخواست برای شغل تحلیل‌گر داده، حتما ملزومات شغلی را به‌دقت مطالعه کنید.

آیا تحلیل‌گر داده بودن مناسب شما است؟

اگر از کار کردن با داده‌ها لذت می‌برید، پس پاسخ مثبت است. تحلیل‌گر داده انتخاب بسیار مناسبی برای اشخاصی است که به‌دنبال شغلی هستند که در سال‌های آینده رو به رشد خواهد بود.

اینترنت اشیاء و یادگیری ماشین نقش به‌سزایی در شکل‌دهی بازار کار آینده خواهند داشت، پس انتخاب شغلی مانند تحلیل‌گر داده، انتخابی بسیار مناسب و رو به جلو خواهد بود. مشاغل متخصص علوم داده به‌صورت بسیار سریعی در حال گسترش است و تحلیل‌گران داده حتی می‌توانند از منزل کار خود را به‌صورت اینترنتی انجام دهند.

نظر شما درباره تحیل‌گر داده چیست؟

از سراسر وب

  دیدگاه
کاراکتر باقی مانده

بیشتر بخوانید