Veri Analitiğini Öğrenmek İçin 6 Neden

 

Veri Analitiğini Öğrenmek İçin 6 Neden

Muhtemelen "Büyük Veri" kelimesini milyonlarca kez duymuşsunuzdur! Bu çok büyük bir moda sözcük haline geldi, ancak çok az kişi bunun ne anlama geldiğini gerçekten biliyordu. Birkaç yıl geçti ve veriler, teknoloji alanında olsun ya da olmasın tüm şirketler için kilit bir pay haline geldi. Müşterilerin bilgilerinin ve ürünlerinin dijitalleşmesi, şirketlerin artık iş kararları almak için kullanabilecekleri büyük miktarda veri üretti. 

Veri Analitiği alanında bir kariyer için, çoğu durumda okula gitmeniz gerekecektir. Yaş, verileri öğrenmeye başlamak için bir sorun olmasa da, zaman ve tutarlı çaba gerektirir. İster bir eğitim kampına ister koleje gitmeye karar verin, işte Data hakkında bilgi edinmek için 6 neden.

  • 1. Şirketler kişisel verilerinizi kullanıyor!

Her hafta (gün mü?) Kişisel verilerin kötüye kullanılması veya kötüye kullanılmasıyla ilgili yeni bir skandalı ortaya çıkarır. İster özel şirketler ister hükümetler tarafından olsun GDPR (Fransızca'da RGDP), veri kullanımını yöneten yasaların önemli bir evrimi olmuştur.

Veri kümelerini nasıl işleyeceğinizi öğrenmek, kendi verilerinizi, bunların nasıl kullanıldığını ve başkalarının kullanmasına izin vermeniz gerekip gerekmediğini anlamanıza katkıda bulunur. Google ve Facebook'un kişisel verilerinizi nasıl kullandığını bilmek ister misiniz? Veya kime güvenebileceğinize karşı güvenemeyeceğiniz kişilere? Veri analitiği konusunda kendinizi eğiterek, bir web sitesinin hüküm ve koşullarını anlayacak ve her şeyin perde arkasında nasıl çalıştığını anlamak için kodunu baştan sona okuyacaksınız.

  • 2. Veriler, şirketlerde çok değerlidir

Veri uzmanları tüm şirketlerde büyük önem taşımaktadır. Verileri toplamalarına ve analiz etmelerine izin verecek becerilere sahiptirler, böylece tüm karar alma süreçlerinde çok önemli bilgiler olarak hizmet edebilirler. Sattığımız en popüler ürünler nelerdir? Birisi web sitemizden bir şey satın aldığında hangi ürünleri daha fazla satmalıyız? Mevcut iş modelimize hangi hizmetleri eklemeliyiz? Çalışanlarımız mutlu mu? Şirketimizde çeşitlilik yasalarına uyuyor muyuz? Bunlar, veri uzmanlarının yanıtlamaya yardımcı olabileceği sorulardır.

  • 3. Veri uzmanları için binlerce açık pozisyon vardır

Forbes Magazine, Yapay Zeka (AI) ve Veri Bilimini 2018 için en çok aranan teknik beceriler arasında sırasıyla # 1 ve # 3 olarak sıraladı. Bu, Analytics pozisyonlarının da çok yüksek talep gördüğü ve bu sıralamada yer aldığı gerçeğinden bahsetmiyor bile. Linkedin'e bakarsanız , Amerika Birleşik Devletleri'nde 21.000'den fazla veri iş ilanı göreceksiniz. Welcome To The Jungle (Fransa'daki başlangıç ​​işleri için önde gelen web sitesi), veri uzmanları için yaklaşık 3000 açık pozisyon göreceksiniz. Bu, iyi maaş ve sosyal haklar sağlar. Glassdoor'a göre bir Veri Analisti için ortalama maaş 40K € ile 50K € arasındadır. Fena değil!

  • 4.  Teknoloji Kariyerinizi Arttırın 

Veri alanında kariyer yapmak için teknoloji işinizi değiştirmek istememeniz tamamen anlaşılabilir bir durum. Ancak hangi pozisyonda olursanız olun, verileri nasıl manipüle edeceğinizi ve görselleştireceğinizi bilmenin mevcut işinizde size yardımcı olması çok muhtemeldir. Pazarlamacılar, Ürün Sahipleri, Büyüme Hackerları, İş Geliştirme ... Bunlar, veri analitiğini bilmenin şirkete değer katacak sağlam bir varlık haline geleceği alanlardır. Daha önce de söylediğimiz gibi, günümüzde tüm önemli kararlar veri analitiğinden geçiyor.

Veri analisti olarak geçiş yapmaya karar verirseniz, departmanınız için önemli iş kararları almaya hazır olun. Çalışmanız liderler ve sektör uzmanları tarafından analiz edilecektir. Veri bilimcisi veya Veri mühendisi olarak kariyerinize gelişin. 

Belki Data'da kariyer yapmak istemezsin. Bu tamamen iyi. Bu, mevcut kariyerinizi güçlendirmenin ve veri ekibiyle bağlantı kurmanın harika bir yoludur.

  • 5. Aslında kodlamayı öğreneceksiniz

Data Analytics'in birkaç Excel formülü bilmekle ilgili olduğunu mu düşünüyorsunuz? Tekrar düşün. Excel harika bir araçtır, ancak gerçek bir veri ustası Python adı verilen bir programlama dilinde nasıl kod yazılacağını bilir. Python'un sözdiziminin anlaşılması oldukça kolaydır, ancak Python, veri setlerini büyük bir hassasiyetle toplayabilecek, düzenleyebilecek ve yorumlayabilecek kadar güçlüdür.

Bir programlama dilini öğrenmek kendi başına harika bir deneyimdir, bunu işinizde yararlı olması için yapmak ve kariyeriniz tek kelimeyle harika. Oh ve bir dilde kodlamayı öğrendikten sonra, sonraki dilleri öğrenmek çok daha kolay.

6. Veriler sadece mantık meraklıları için değil, aynı zamanda yaratıcı beyinler için de geçerlidir.

MySQL, Makine Öğrenimi, AI veya genel olarak kodlama hakkında konuştuğumuzda, yaratıcılık bu garip şeyle ilgisi olmayan çok uzak bir şey gibi görünebilir. Yine de bu alanlarda yaratıcılık esastır. Veri Analitiğinin büyük bir kısmı, aynı zamanda zor bir soruyu nasıl cevaplayacağınıza veya karmaşık bir soruna nasıl çözüm sağlayacağına dair yaratıcı fikirlere sahip olmakla ilgilidir. Şirketler için bir diğer önemli pay, verileri birçok kişi için erişilebilir kılmaktır, böylece tüm çalışanlar bundan faydalanabilir. Burada, veri kümelerini nasıl yaratıcı bir şekilde alabileceğiniz ve bunları insanların gerçekten anlayabileceği grafiklere ve infografiklere dönüştürebileceğiniz Veri Görselleştirme'yi giriyor. Bunun birkaç örneği " Amerikalıların hayatındaki bir gün ", " en yaratıcı beyinlerin günlük rutini "  veya "nano boyuttan evrene ”.

 

Yorum Gönder

0 Yorumlar