Data-analisten zijn professionals die statistische technieken en software gebruiken om gegevens te analyseren en te interpreteren.
Ze verzamelen, schonen en ordenen gegevens en gebruiken hun bevindingen om bedrijven en organisaties te helpen weloverwogen beslissingen te nemen.
Gegevensanalisten zijn cruciale leden van elk team, omdat ze helpen om enorme hoeveelheden onbewerkte gegevens om te zetten in bruikbare inzichten die kunnen worden gebruikt om de groei en het succes van het bedrijf te stimuleren.
In dit artikel gaan we dieper in op de rol van de data-analist, inclusief de vaardigheden en kwalificaties die vereist zijn voor dit beroep, evenals de taken en verantwoordelijkheden die daarbij horen.
Data-analist technisch vermogen
Het is belangrijk voor een data-analist om een ​​sterke basis te hebben in bepaalde ‘hard skills’ of technische vaardigheden om succesvol te zijn in deze rol.
Enkele van de belangrijkste harde vaardigheden die een data-analist zou moeten hebben, zijn:
1. Vaardigheid in statistische software
Data-analisten gebruiken vaak gespecialiseerde software, zoals R of SAS, om hun analyses uit te voeren. Het is belangrijk dat een data-analist bekwaam is in ten minste één van deze programma’s.
2. Zakelijk inzicht
Een data-analist moet een goed begrip hebben van hoe bedrijven werken en hoe gegevens kunnen worden gebruikt om weloverwogen beslissingen te nemen.
3. Computerprogrammeervaardigheid
Hoewel het niet noodzakelijkerwijs vereist is, kunnen basisprogrammeervaardigheden nuttig zijn voor data-analisten, omdat ze mogelijk scripts of code moeten schrijven om bepaalde taken te automatiseren of met grote datasets te werken.
4. Sterke wiskundige vaardigheden
Gegevensanalisten moeten een sterke basis hebben in wiskunde, inclusief onderwerpen als calculus, algebra en statistiek.
5. Kennis van databasebeheer
Data-analisten kunnen werken met grote datasets die zijn opgeslagen in databases, en het is belangrijk dat ze bekend zijn met databasebeheersystemen en SQL.
6. Vaardigheden voor gegevensvisualisatie
Gegevensanalisten moeten in staat zijn om effectief grafieken en diagrammen te maken om hun bevindingen aan anderen te communiceren.
Data-analist Soft Skills
Je bent ook verantwoordelijk voor het communiceren van je bevindingen aan anderen, vaak door het maken van rapporten en presentaties. Enkele specifieke vaardigheden die belangrijk zijn voor een data-analist zijn:
1. Sterk probleemoplossend vermogen
Data-analisten worden vaak geconfronteerd met complexe problemen waarvoor ze kritisch en creatief moeten nadenken om oplossingen te vinden.
2. Aandacht voor detail
Data-analisten werken met grote hoeveelheden data en het is belangrijk voor hen om deze data nauwkeurig en precies te kunnen analyseren en interpreteren.
3. Communicatieve vaardigheden
Data-analisten moeten hun bevindingen vaak aan anderen presenteren en het is belangrijk dat ze hun conclusies duidelijk en effectief kunnen communiceren.
4. Tijdmanagementvaardigheid
Data-analisten werken mogelijk aan meerdere projecten tegelijk en moeten hun tijd effectief kunnen beheren om deadlines te halen.
5. Nieuwsgierigheid en verlangen om te leren
Aangezien het gebied van data-analyse voortdurend in ontwikkeling is, is het belangrijk dat data-analisten de wens hebben om voortdurend te leren en op de hoogte te blijven van nieuwe technieken en technologieën.
Hoe te beginnen met het leren van data-analyse
Als u geïnteresseerd bent om data-analist te worden, volgen hier een paar tips om u op weg te helpen met uw leertraject:
1. Krijg een sterke basis in wiskunde: Bij gegevensanalyse moet je werken met getallen en statistische concepten, dus het is belangrijk om een ​​sterke basis in wiskunde te hebben. Zorg ervoor dat u onderwerpen als algebra, calculus en statistiek bijschaft.
2, Kies een programmeertaal en leer deze goed: Data-analisten gebruiken vaak programmeertalen, zoals Python of R, om met data te werken. Kies een taal waarbij u zich prettig voelt en zorg ervoor dat u deze grondig leert.
3. Oefen het werken met echte data: de beste manier om data-analyse te leren is door het te doen. Zoek enkele datasets online en begin met het oefenen van uw vaardigheden door analyses uit te voeren en visualisaties te maken.
4. Blijf leren: Data-analyse is een constant evoluerend veld, dus het is belangrijk om op de hoogte te blijven van nieuwe technieken en technologieën. Overweeg om online cursussen te volgen of een formeel diploma te behalen om je opleiding voort te zetten.
Data-analist gevraagd
Er is veel vraag naar data-analisten in een grote verscheidenheid aan industrieën.
Volgens gegevens van het Bureau of Labor Statistics zal de tewerkstelling van marktonderzoeksanalisten, waaronder data-analisten, naar verwachting met 20% groeien van 2019 tot 2029, veel sneller dan het gemiddelde voor alle beroepen.
Deze groei wordt gedreven door het toenemende gebruik van big data door bedrijven en organisaties, evenals het groeiende belang van datagestuurde besluitvorming.
Enkele specifieke sectoren waar veel vraag naar data-analisten is, zijn gezondheidszorg, financiën, technologie en e-commerce.
Bovendien wordt verwacht dat de vraag naar data-analisten wereldwijd sterk zal zijn, aangezien bedrijven in alle landen steeds meer de waarde inzien van datagestuurde besluitvorming.
Word aangenomen als data-analist!
Werkgevers zoeken vaak naar kandidaten met een diploma in een vakgebied zoals wiskunde, statistiek of informatica, of die eerdere ervaring hebben met het werken met data. Overweeg een diploma te behalen of online cursussen te volgen om kennis en vaardigheden op deze gebieden op te doen.
Als je ervaring en vaardigheden opdoet, zorg er dan voor dat je je werk documenteert en een portfolio maakt waarin je capaciteiten worden getoond. Dit is handig wanneer u op zoek bent naar vacatures of wilt groeien in uw carrière.
Maak contact met andere data-analisten en professionals in het veld, persoonlijk of online. Dit kan een geweldige manier zijn om van anderen te leren, nieuwe inzichten op te doen en op de hoogte te blijven van trends in de branche.
Gevolgtrekking
Gegevensanalisten spelen een cruciale rol bij het helpen van bedrijven en organisaties bij het nemen van weloverwogen beslissingen door gegevens te verzamelen, op te schonen en te analyseren. Er is veel vraag naar deze professionals in verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg, financiën, technologie en e-commerce.
Om data-analist te worden, is het belangrijk om een ​​sterke basis in wiskunde, vaardigheid in statistische software en uitstekende communicatieve vaardigheden te hebben. Daarnaast kunnen elementaire programmeervaardigheden en bekendheid met tools voor gegevensbeheer nuttig zijn.
Om je kansen te vergroten om aangenomen te worden als data-analist, is het belangrijk om relevante opleiding en ervaring op te doen, je technische vaardigheden te ontwikkelen, je communicatieve vaardigheden te verbeteren, een sterk portfolio op te bouwen, te netwerken en verbindingen te leggen, en te blijven leren over nieuwe technieken en technologieën. .
De verwachting is dat de vraag naar data-analisten de komende jaren sterk zal blijven, aangezien het gebruik van big data en datagedreven besluitvorming blijft groeien.
