ابزارها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها

آموزش تحلیلگر داده به شما این امکان را می دهد تا با کسب مهارت های بسیار مورد توجه در کسب و کار، یک حرفه آینده گرا را شروع کنید. ابزارها و تکنیک هایی را که می توانید کشف کنید کشف کنید!

حجم کل داده ها در جهان دائما در حال تغییر است. با توجه مطالعه IDC، در سال 2010 1.2 زتابایت بود و انتظار می رود در سال 2025 به 175 زتابایت برسد.

این انفجار داده ها ناشی از چندین عامل است: چند برابر شدن دستگاه های متصل به اینترنت، رشد شبکه های اجتماعی، تعمیم ابر و غیره.

برای شرکت‌ها در همه بخش‌ها، این معدن طلایی است که منتظر بهره‌برداری است. در واقع، این داده های خام را می توان برای استخراج اطلاعات تجزیه و تحلیل کرد.

این می تواند برای درک بهتر نیازها یا انتظارات مشتریان، ایجاد محصولاتی متناسب با تقاضا، شناسایی مشکلات یا بهینه سازی استخدام استفاده شود.

این منبع به قدری ارزشمند است که داده های بزرگ اغلب به عنوان «نفت جدید» نامیده می شود. طبق مطالعه ای که در سال 2019 انجام شد توسط OpinionWay85 درصد از شرکت های فرانسوی این موضوع را کلیدی برای موفقیت خود می دانند.

با این حال، تجزیه و تحلیل داده ها به تخصص حرفه ای نیاز دارد. بعد آموزش کامل تحلیلگر داده، بنابراین می توانید از بسیاری از فرصت های حرفه ای استفاده کنید. در اینجا چند دلیل خوب برای انتخاب این حرفه وجود دارد!

چرا باید آموزش تحلیلگر داده را طی کنیم؟

شروع حرفه ای به عنوان تحلیلگر داده، دسترسی به فرصت های شغلی بی شماری را فراهم می کند. داده ها در همه صنایع در همه جا وجود دارند و باعث افزایش تقاضا می شوند.

با توجه PWCفرانسه نیز از نظر پذیرش تجزیه و تحلیل داده ها توسط شرکت ها در اروپا پس از بریتانیا در رتبه دوم قرار دارد.

بنابراین یک حرفه ای می تواند در طیف گسترده ای از بخش ها مانند امور مالی، بهداشت، بازاریابی، خرده فروشی یا فناوری کار کند.

ده ها هزار پیشنهاد شغلی برای تحلیلگر داده در فرانسه در پلتفرم هایی مانند Indeed و LinkedIn یا Pôle Emploi وجود دارد. آ BCG و گوگل مطالعه می کنند نشان می دهد که انتظار می رود تقاضا تا سال 2027 سالانه 13 درصد افزایش یابد.

بر اساس لینکدین، این حرفه یکی از 10 حرفه ای است که بیشترین تقاضا را در فرانسه دارد. تعداد موقعیت ها بین سال های 2019 تا 2020 با وجود بحران بهداشتی 41 درصد افزایش یافته است.

و با توجه به کمبود نیروی متخصص در فعالیت، شرکت ها آماده ارائه دستمزد بالا هستند. به گزارش گلسدور، متوسط ​​حقوق سالانه یک تحلیلگر داده در فرانسه به 42000 یورو می رسد.

علاوه بر این، این شغل رضایت بالایی را به همراه دارد زیرا تحلیلگر نقش کلیدی در تصمیم گیری استراتژیک دارد. این به طور مستقیم به افزایش کارایی تجارت او کمک می کند، که می تواند بسیار مفید باشد.

با این حال، برای شروع به کار به عنوان تحلیلگر داده، لازم است مهارت های فنی قوی کسب کنید. حالا بیایید ببینیم که ابزارهای اصلی برای تسلط بر چه چیزهایی هستند.

بهترین ابزار تجزیه و تحلیل داده ها

برای انجام ماموریت خود، تحلیلگر داده از طیف وسیعی از ابزارها استفاده می کند. هر کدام عملکرد بسیار خاصی از فرآیند را انجام می دهند.

اول از همه، زبان های برنامه نویسی مانند Python و R برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها، ایجاد نمودارها و تجسم یا حتی برای یادگیری ماشین استفاده می شوند.

پایگاه های داده مانند MySQL، Oracle یا MongoDB برای ذخیره و سازماندهی داده ها، پرس و جو و استخراج آن ها استفاده می شود.

با استفاده از ابزارهایی مانند Tableau یا Power BI، تحلیلگر تصاویر تعاملی داده ها، نمودارها و داشبوردها را ایجاد می کند.

قبل از تجزیه و تحلیل داده ها، لازم است آن ها را با استفاده از نرم افزارهایی مانند OpenRefine، Trifacta یا DataWrangler تمیز کنید.

در نهایت، ابزارهای Big Data مانند Apache Hadoop، Spark و Cassandra برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها استفاده می شوند.

اینها فقط چند نمونه هستند، اما راه حل های جدید دائما ظاهر می شوند. نقش این ابزارها این است که به تحلیلگر اجازه می دهند تا تکنیک های مختلفی را اعمال کند که باید شناخته شوند.

تکنیک های تحلیل داده چیست؟

انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد: کمی، کیفی، آماری، تشخیصی یا حتی پیش بینی. هر یک از این روش ها نیازهای مختلفی را برآورده می کند و تحلیلگر داده باید بداند چه زمانی و چگونه از آنها استفاده کند.

برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل های خود، از تکنیک های DataViz یا تجسم داده ها نیز استفاده می کند. این امکان ارائه اطلاعات واضح و شهودی در قالب نمودارها، جداول و سایر نمایش ها را فراهم می کند.

روش های مختلفی برای جمع آوری داده ها وجود دارد. به عنوان مثال، خراش دادن وب شامل استخراج داده ها از یک وب سایت با استفاده از اسکریپت ها یا ابزارهای خودکار است. این می تواند از جمله برای نظارت بر رقابت یا جستجوی روندها استفاده شود.

به طور مشابه، متن کاوی با هدف استخراج اطلاعات و دانش مفید از داده های متنی مانند اسناد، ایمیل ها، یا نظرات در صفحات وب و شبکه های اجتماعی است.

هدف می تواند تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی داده ها، استخراج اطلاعات یا خلاصه سازی خودکار باشد.

در نهایت، یادگیری ماشین یا یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند. تحلیلگر داده می تواند از آن برای طبقه بندی، پیش بینی، تشخیص الگو، توصیه یا بهینه سازی فرآیند استفاده کند.

این تکنیک‌های مختلف به یک تحلیلگر اجازه می‌دهد تا داده‌های خام ساده را به اطلاعات مرتبط تبدیل کند که مستقیماً توسط شرکت برای تصمیم‌گیری استراتژیک قابل استفاده است. بنابراین، دنبال کردن یک دوره آموزشی برای کسب این تخصص ضروری است!

این مقاله توسط یک شریک مهمان به عنوان بخشی از یک مشارکت حمایت شده نوشته شده است