WIE LANGE DAUERT ES, EIN GUTER DATENANALYST ZU WERDEN?

WIE LANGE DAUERT ES, EIN GUTER DATENANALYST ZU WERDEN? Wenn Sie diesen Blogartikel lesen, möchten Sie bestimmt ein Datenanalyst werden oder Ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessern. Aber Sie wissen nicht, wie lange es dauert, ein Datenanalyst zu werden. Nun, dann sind Sie hier genau richtig! Ich werde alle wichtigen Fähigkeiten durchgehen, die einen Datenanalysten ausmachen, und angeben, wie lange es dauert, jede Fähigkeit zu erlernen.

Glauben Sie mir, Sie müssen nicht als Datenanalyst geboren werden, Jahre damit verbringen, eine Fertigkeit zu erlernen, oder Tausende von Dollar/Büchern/Euros bezahlen. Lernen Sie diese sechs Fertigkeiten in weniger als einem Jahr mithilfe einer Online-Lernplattform, und Sie sind auf dem richtigen Weg.

WER IST DATENANALYTIKER?

Der Datenanalytiker analysiert mehrere Datensätze, gleicht sie ab, um Trends zu erkennen, und prüft, ob sie für ein bestimmtes Projekt verwendet werden können. Er/sie erstellt Grafiken und sogar Dashboards, die es Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Oft wird ein Ziel festgelegt, und Datenanalysten suchen nach einer Lösung oder nach zusätzlichen Problemen, die mit dem Ziel zusammenhängen.

Es gibt viele verschiedene Rollen, die ein Datenanalyst übernehmen kann. Je nach Branche kann der Analyst an externer Marktforschung arbeiten oder das Verhalten interner Kunden untersuchen, um nur einige zu nennen.

Das ultimative Ziel ist es, Daten zu erhalten, sie zu bereinigen, umzuwandeln und dem Unternehmen in einem schönen Format zu präsentieren, z. B. in Form von Berichten, Dashboards und Präsentationen. Diese werden effektive Lösungen für Probleme vorschlagen oder neue Möglichkeiten aufzeigen.

TAUCHEN WIR EIN IN DIE DREI FÄHIGKEITEN, DIE MAN BRAUCHT, UM EIN ANALYTIKER ZU WERDEN.

1. SQL : KERNKOMPETENZ DES DATENANALYSTEN
   SQL oder Structured Query Language wird in den meisten strukturierten Datenbanken verwendet. Aber was versteht man unter "strukturiert"? Es handelt sich um Datenbanken, in denen Finanztransaktionen, Kundenlisten und Produktdaten gespeichert werden. Mit anderen Worten: Standardgeschäftsdaten. Wenn Sie also auf die Daten zugreifen und Ihre Analyse vervollständigen wollen, müssen Sie nur SQL lernen.

SQL sieht auf einer Phase davon sehr fantasievoll aus: viele Buchstaben, Code und Zeilen. Aber in Wirklichkeit ist es einfach. Es hat eine offensichtliche Struktur, die leicht zu erlernen ist. Das Beste daran ist, dass Sie diese Struktur dann in allen strukturierten Datenbanken anwenden können.

• Sie geben an, wo in der Datenbank gesucht werden soll.
• Geben Sie an, ob Sie bestimmte Berechnungen oder Spalten benötigen
• Geben Sie an, wie die Daten gefiltert werden sollen.
• Wenn Sie am Ende gruppieren müssen

Nach der Gruppierung können Sie auch eine zusätzliche Logik hinzufügen.
Jemand, der SQL kennt, wird sagen, dass es noch mehr gibt. Das stimmt, aber für den Anfang reicht das hier.

Der Vorteil von SQL ist, dass es große Datenmengen verarbeiten kann. Wenn Sie also Ihre Analyse durchführen, machen Sie so viel wie möglich mit SQL. Dann kombinieren Sie das, was Sie aus der SQL-Abfrage erhalten, mit anderen Werkzeugen, auf die wir gleich noch zu sprechen kommen. Auf diese Weise erhalten Sie alle Informationen, die Sie benötigen.

Ein Wort der Warnung: Mit SQL kann man nicht schnell filtern, Daten grafisch darstellen und komplexere Berechnungen durchführen. Daher verwende ich SQL in der Regel nur zu Beginn meiner Analyse.

Excel

2. MICROSOFT EXCEL: SCHLÜSSELKOMPETENZ DES DATENANALYSTEN
   Wahrscheinlich kennen Sie Excel bereits bis zu einem gewissen Grad. Falls nicht, machen Sie sich keine Sorgen! Es gibt viele Online-Ressourcen, mit denen Sie die Grundlagen und mehr lernen können. Hier sind die Dinge, die Sie in Excel beherrschen sollten (nicht erschöpfende Liste) :

• Die If-Anweisung
• Pivot-Tabellen
• Vlookups
• Index und Korrespondenz
• SumIfs

Wenn ich die SQL-Abfrage ausführe, erhalte ich eine Reihe von Daten, die ich vielleicht gruppiert, ausgefüllt oder an einige Datentabellen angehängt habe. Im Wesentlichen bereite ich die Daten für weitere Schritte vor. Dann kann ich zu Excel wechseln, um eine schnelle Filterung, ein Pivoting, eine anfängliche Logik durchzuführen, um damit zu beginnen, erste Informationen über die Daten zu erhalten. Wenn nötig, erstelle ich einige erste Diagramme. Ich kann zwischen SQL und Excel hin- und herwechseln, bis ich mit dem endgültigen Datensatz zufrieden bin.

Es gibt einige Probleme in Excel, die Sie dazu zwingen, auch andere Tools zu verwenden.

Excel kann mit großen Datensätzen nicht umgehen.
Wenn Sie viele Berechnungen, Vlookup usw. in einem Arbeitsblatt haben, wird es langsam sein.
Wenn Sie ein Vlookup machen, bei dem es zwei oder mehr Übereinstimmungen geben kann, behält Excel nur die erste Übereinstimmung bei.
Wenn Sie nach mehreren Kriterien filtern, wird es manuell.
Deshalb sollten wir Excel in Kombination mit anderen Werkzeugen wie SQL oder Python verwenden.

Programmierkenntnisse in R und Python

3. R ODER PYTHON: SCHLÜSSELKOMPETENZ DES DATENANALYSTEN
   Von da an werden die Dinge ein wenig komplexer. Wenn man Ihnen sagt, dass Sie R oder Python lernen müssen, denken Sie, dass Sie ein Programmierer werden müssen. Natürlich müssen Sie lernen, wie man codiert. Aber in einem geringeren Ausmaß als das, was Sie wissen müssen, um Anwendungen zu erstellen.