Дознај како да станеш Data Analyst и откри ги клучните чекори за трансформација на твојата кариера, вклучувајќи ги сите вештини што ти требаат.

Доколку ја сфаќаш моќта и огромниот потенцијал на податоците, ти си на вистинското место. Вредноста на позицијата аналитичар на податоци (Data Analyst) констатно расте. Без разлика на доменот во кој компанијата работи (малопродажба и големопродажба, финансии, маркетинг, осигурување, па дури и спорт), Data Analyst е човекот кој ги претвора податоците во вредност за бизнисот.

Доколку работиш со податоци и сакаш да ја унапредиш твојата кариера или едноставно сакаш да го насочиш кариерниот пат кон анализа на податоци, ова се петте клучни чекори кои Data Camp ги препорачува:

1. Научи ги клучните вештини за анализа на податоци
2. Добиј квалификација која ги демонстрира овие вештини
3. Практикувај ги вештините на различни проекти
4. Направи портфолио за твојата работа
5. Аплицирај за отворени позиции или имплементирај го знаењето во твојата компанија

Во текстот подолу, поединечно ќе го разгледаме секој од овие чекори, со цел да те насочиме кон новиот кариерен пат.

Зошто кариера како Data Analyst?

Во изминатите години, особено на македонскиот пазар, компаниите започнуваат да ја препознаваат потребата за анализа на податоци. Следствено, интересот за позицијата Data Analyst континуирано расте, што не е изненадување ако се земе во предвид фактот количината на податоци која се генерира на дневно ниво.

Компаниите во сите сектори имаат потреба за специјалисти кои знаат да извлечат вредност од податоците, односно собирање на податоци, нивно организирање, анализирање и вадење на заклучоци кои ќe помогнат за решавање на клучните предизвици.

Како да станеш Data Analyst

Постојат неколку чекори кои треба да ги следиш за да можеш да изградиш кариера како data analyst. Голем дел од ова се базира на претпоставката дека доаѓаш без никакви или само основни предзнаења.

Во однос на прашањето „колку долго е потребно?“, одговорот често варира. Оние кои веќе имаат основни познавања може да напредуваат и да се усовршат дури и за неколку месеци.

Сепак, ова се клучните чекори кои треба да ги следи секој што сака да биде Data Analyst:

• Природна љубопитност за податоци
• Совладување на програмски јазици и алатки
• Решавање на задачи при учењето
• Соодветно CV
• Оптимизиран профил на LinkedIn
• Вмрежување со други специјалисти за работа со податоци

Совладај ги основните вештини за анализа на податоци

Почни со основите

Многумина веруваат дека се неопходни познавања од математика, статистика и програмирање за да започнат да учат анализа на податоци. И додека образовна позадина од овие полиња е добра техничка основа, не значи дека професијата Data Analyst е непристапна за луѓе со други образовни позадини.

Совладувањето на data analysis бара интензивно учење, посветеност и вежбање. Треба да останеш оптимист и во моменти кога ќе се соочиш со силни предизвици, бидејќи процесот не е секогаш едноставен и лесен. Токму со надминувањето на тие предизвици се градат најважните вештини.

Некој што сака да биде Data Analyst мора да биде креативен и љубопитен кога станува збор за податоците, да сака да истражува, да се фокусира на градење на аналитички пристап, како и да биде подготвен да работи и индивидуално, но и да биде дел од тим. Доколку ги поседуваш овие карактеристики, сигурно ќе бидеш успешен Data Analyst.

Научи ги главните програмски јазици

Data Analysts вообичаено работат со неколку програмски јазици. Програмата на обуката за Data Analyst на Академијата на Data Masters е создадена за поставување на основите во оваа професија и ги сочинува технологиите и алатките SQL, Python и Power BI.

Обуката започнува со запознавање со податочни типови во MS SQL Server и изучување на синтакса за креирање, ажурирање и бришење на податоци.

Продолжува со читање, разбирање, анализирање и претпроцесирање на истите податоци во програмскиот јазик Python.

Обуката се комплетира со дескриптивна визуелизација на направените анализи во Microsoft Power BI.

Вовед во SQL

• Вовед во бази на податоци
• Запознавање со MS SQL Server
• Креирање и импортирање на табели
• Поставување на прашања до база
• Трансформирање и интерпретирање на резултати
• Спојување на табели по клуч
• Селектирање на колони
• Филтрирање на редови
• Агрегатни функции
• Сортирање и групирање
• ETL (Extract, Transform, Load)

Обработка на податоци со Python

• Вовед во програмирање со Python
• Податочни типови
• Вчитување, прибирање и анализа на податоци со Python
• Податочни структури
• Манипулирање со податочните структури
• Функции во Python
• Библиотеки за анализа и визуелизација

Визуелизација во Microsoft Power BI

• Користење на алатката Power BI за визуелизација на податоци
• Разбирање на Power BI Desktop и неговите компоненти
• Поврзување на Power BI со различни типови извори
• Модели на податоци
• Работење со различни прикази на моделот на податоци
• Комбинирање на графици во dashboard
• Креирање пресметани колони и мерки
• Градење односи помеѓу различни табели
• Креирање извештај со различни типови на интерактивна визуелизација
• Извршување на Python скрипти директно во Power BI

На обуката се стекнуваш со практично искуство преку работилниците, каде ќе применуваш техники за анализа на податоци научени на предавањата во сценарија од реални проекти. Работиш со сетови на податоци приспособени за донесување на бизнис одлуки или финансиска анализа, со што се стекнуваш со применливи вештини за областа во којашто работиш.

Вежбање, вежбање и само вежбање

Откако ќе ги совладаш основните вештини, неопходно е константно да ги тестираш и унапредуваш знаењата. Доколку веќе работиш во компанија, полека можеш да ги применуваш знаењата со кои си се здобил/a на обуката, но истото можеш да го правиш и со работа на индивидуални проекти кои сам ќе си ги зададеш. Секако, можеш да не контактираш и нас во Академијата на Data Masters и ќе ти помогнеме со дополнителни насоки за унапредување на знаењата.

Бесплатни ресурси

Ширум Интернетот може да се најдат голем број на бесплатни ресурси кои можат да ти помогнат при поставување на тест проект.

• Google Dataset Search – Алатка за пребарување на бази на податоци, слично на пребарувачот на Google. Достапни се повеќе од 25 милиони јавни бази на податоци.
• Kaggle – Најпознатиот вебсајт со илјадници бесплатни датасети од различни теми и домени, на кои можеш да поставиш личен проект.
• UCI Machine Learning Repository – Многу open-source датабази кои се исчистени, структурирани и со добра документација.
• FiveThirtyEight – Место на кое можеш да најдеш текстови на различни теми, како и податоците кои се користени за да се направат визуелизациите за нив.

Неопходни квалификации за entry-level позиции

За да се вработиш како Data Analyst, без разлика дали во IT компанија или компанија од бизнис секторот на која ѝ е потребен таков кадар, ова се основните технички вештини кои најчесто се неопходни:

• Python или R (со специјализираните библиотеки за анализа на податоци)
• SQL
• Статистика
• Познавање на чистење на податоци (Data Cleaning)
• Анализа на податоци (Data Analysis)
• Визуелизација на податоци (Data Visualization)
• Data Storytelling
• Работа со неструктурирани податоци

Иако на прв поглед може да изгледа прекомплексно, не се обесхрабрувај: многу е веројатно дека нема да ти се неопходни сите вештини за позицијата. Најчесто, секоја компанија има уникатни потреби за вештините од секој кандидат.

За крај, не заборавај и на „меките“ вештини, кои го комплетираат твојот профил како соодветен кандидат за позицијата Data Analyst:

• Аналитички пристап и размислување
• Мултитаскинг
• Креативност
• Комуникативност
• Флексибилност
• Способност за работа како индивидуалец или во тим
• Познавање на доменот или доменско знаење*