Wat doet een data-analist dagelijks?

In het digitale tijdperk spelen gegevens een belangrijke rol bij het helpen van organisaties om weloverwogen beslissingen te nemen en groei te stimuleren. Wat doet een data-analist dan dagelijks?

De dagelijkse verantwoordelijkheden van een data-analist omvatten het verzamelen, opschonen en valideren van gegevens uit verschillende bronnen, zoals het uitvoeren van enquêtes of het gebruik van webscraping-technieken.

Uiteindelijk stelt het werk van een data-analist organisaties in staat om op data gebaseerde aanbevelingen te doen en beslissingen te nemen die bijdragen aan het algehele zakelijke succes.

In dit artikel gaan we kijken naar de dagelijkse verantwoordelijkheden van data-analisten, vaardigheden en hulpmiddelen voor de baan , carrière-uitdagingen en groeimogelijkheden.

Laten we gaan!

Gegevens worden in het digitale tijdperk steeds belangrijker voor bedrijven, omdat ze helpen bij de besluitvorming en groei bevorderen. Wat doet een data-analist eigenlijk de hele dag?

Elke dag moet een data-analist gegevens uit verschillende bronnen verzamelen, opschonen en valideren, waaronder het uitvoeren van enquêtes of het gebruik van webscraping-methoden.

Uiteindelijk helpt de taak van een data-analist organisaties om aanbevelingen te doen en beslissingen te nemen die worden ondersteund door data en bijdragen aan het algehele zakelijke succes.

De dagelijkse taken van data-analisten, noodzakelijke vaardigheden en uitrusting, werkproblemen en carrièrekansen komen allemaal aan bod in dit artikel.

Inhoudsopgave

• Datagoeroes: een dag uit het leven van de getallenkrakers
• Verantwoordelijkheden van data-analisten
  • Technische vaardigheden voor data-analisten
  • Soft Skills voor data-analisten
  • Hulpmiddelen voor gegevensanalyse
• Uitdagingen van het werken met big data
• Uw pad in kaart brengen: navigeren door carrièregroeimogelijkheden
  • Geavanceerde certificeringen die het overwegen waard zijn
• Laatste gedachten

Datagoeroes: een dag uit het leven van de getallenkrakers

Als data-analist variëren de dagelijkse werkzaamheden afhankelijk van het bedrijf waarvoor u werkt, uw specifieke rol binnen dat bedrijf en het soort projecten waaraan u werkt.

Hier zijn echter enkele van de dagelijkse taken die gegevensanalisten dagelijks moeten uitvoeren:

1. Gegevens verzamelen en opschonen: Een kernonderdeel van het zijn van een data-analist is het verzamelen van gegevens. U kunt zelfs veel tijd besteden aan het verzamelen en opschonen van gegevens om duplicaten te verwijderen en ervoor te zorgen dat deze nauwkeurig, consistent en betrouwbaar zijn. Dit kan het werken met verschillende gegevensbronnen inhouden en het gebruik van tools zoals Python om gegevens te extraheren en te manipuleren.
2. Gegevens analyseren: Nu is het tijd om te analyseren! Data-analisten gebruiken verschillende tools en technieken om data te analyseren en inzichten te extraheren. Denk hierbij aan het maken van draaitabellen in Excel, het bouwen van dashboards in Tableau of het uitvoeren van statistische analyses in R.
3. Inzichten communiceren: na het analyseren van gegevens moet u de bevindingen communiceren met andere belanghebbenden in het bedrijf. Dit kan gaan om het maken van rapporten, het presenteren van bevindingen aan managers of leidinggevenden, of het samenwerken met andere afdelingen om datagestuurde oplossingen te implementeren.
4. Samenwerken met teamleden: Je werkt vaak als onderdeel van een team en werkt samen met andere data-analisten, datawetenschappers en zakelijke belanghebbenden om gemeenschappelijke doelen te bereiken. Dit kan inhouden dat je samen aan projecten werkt, kennis en expertise deelt en feedback en ondersteuning geeft aan andere teamleden.
5. Permanente educatie: stop nooit met leren. Data-analisten moeten up-to-date blijven met de nieuwste tools, technologieën en trends in het veld. Dit kan het bijwonen van conferenties zijn, of het lezen van branchepublicaties om op de hoogte te blijven en hun vaardigheden te verbeteren.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de verantwoordelijkheden van een data-analist. Hoewel de specifieke kenmerken van de baan kunnen variëren, blijven de kernvaardigheden en taken hetzelfde.

In het volgende gedeelte gaan we kijken naar enkele van de kernvaardigheden en tools die data-analisten elke dag op het werk gebruiken.

Verantwoordelijkheden van data-analisten

Als data-analist heb je verschillende technische en zachte vaardigheden nodig om uit te blinken in je rol. Je moet ook bedreven zijn in het gebruik van een reeks tools en technologieën om inzichten uit gegevens te halen.

Laten we eens kijken naar de essentiële vaardigheden, tools en verantwoordelijkheden waarvan elke data-analist zich bewust moet zijn om te slagen in zijn rol. Van SQL en Python tot probleemoplossing en besluitvorming, we behandelen alles wat u moet weten.

Laten we eens kijken naar de technische vaardigheden die je nodig hebt op het werk.

Technische vaardigheden voor data-analisten

Data-analisten moeten een sterke basis in technische vaardigheden hebben om data te kunnen manipuleren en zinvolle inzichten te creëren.

Hier zijn enkele van de technische vaardigheden die tegenwoordig van een data-analist worden verwacht:

1. Excel: Beheersing van Microsoft Excel is een must. Het spreadsheetprogramma is enorm populair voor gegevensanalyse en -manipulatie. Als gegevensanalist moet u bekwaam zijn in Excel om basistaken voor gegevensanalyse uit te voeren, zoals filteren, sorteren en draaitabellen.
2. Programmeren: Python en R zijn programmeertalen die een vaste waarde zijn geworden in de informatica. Ze worden gebruikt voor statistische analyse, gegevensmodellering, gegevensverzameling en machine learning. Data-analisten zijn doorgaans bekend met één of. Idealiter zouden beide programmeertalen geavanceerde data-analysetaken moeten uitvoeren.
3. Datavisualisatie : u moet uw bevindingen effectief kunnen communiceren aan belanghebbenden, zodat zij goede zakelijke beslissingen kunnen nemen. Dat betekent het gebruik van tools zoals Tableau of LuckyTemplates om effectieve grafieken, grafieken en andere visuele weergaven van verschillende soorten gegevens te maken .
4. Databasebeheer: gegevensanalisten moeten een goed begrip hebben van het werken met databases, inclusief het beheren, opslaan en ophalen van gegevens. Ze moeten bekend zijn met databaseconcepten zoals normalisatie, indexering en gegevensmodellering.
5. Big data-technologieën: met het groeiende datavolume moeten data-analisten bekend zijn met big data-technologieën zoals Hadoop-, Spark- en NoSQL-databases. Deze technologieën stellen data-analisten in staat om te werken met grote datasets die traditionele relationele databases niet aankunnen.

Om relevant te blijven in het veld, moet u uw technische vaardigheden voortdurend bijwerken en op de hoogte blijven van de nieuwste trends en technologieën.

Maak van leren en bijscholen een manier van leven!

Soft Skills voor data-analisten

Hoewel technische vaardigheden cruciaal zijn, zijn zachte vaardigheden ook essentieel voor succes in het veld.

Soft skills kunnen over het hoofd worden gezien, maar het beheersen van deze soft skills geeft je een voorsprong op de werkvloer.

Hier zijn enkele van de belangrijkste zachte vaardigheden die data-analisten zouden moeten ontwikkelen:

1. Communicatieve vaardigheden : Je moet je bevindingen duidelijk en effectief kunnen communiceren. Dit omvat het in eenvoudige bewoordingen uitleggen van complexe dataconcepten en het creëren van overtuigende datavisualisaties die uw inzichten overbrengen.
2. Kritisch denken: Je moet kritisch en analytisch kunnen denken. U moet in staat zijn om patronen en trends in gegevens te identificeren, mogelijke vooroordelen of fouten te herkennen en beslissingen te nemen op basis van, u raadt het al, gegevens.
3. Probleemoplossend : u moet problemen kunnen oplossen met behulp van gegevens. Idealiter zou u in staat moeten zijn om kansen te identificeren en strategieën te ontwikkelen om deze aan te pakken.
4. Tijdsbeheer: Afhankelijk van de baan werk je vaak aan meerdere projecten tegelijk, dus je moet je tijd effectief kunnen beheren. Je moet in staat zijn om taken te prioriteren en deadlines te halen/overtreffen terwijl je de kwaliteit van je werk behoudt.
5. Aandacht voor detail : een sterke aandacht voor detail is cruciaal om ervoor te zorgen dat uw bevindingen nauwkeurig zijn. U moet fouten of inconsistenties in gegevens kunnen identificeren en corrigerende maatregelen kunnen nemen.
6. Zakelijk inzicht : Je hoeft geen bachelordiploma in het bedrijfsleven te hebben, maar je moet wel een goed begrip hebben van de zakelijke context waarin je werkt. U moet zowel zakelijke problemen als zakelijke behoeften kunnen identificeren en datagestuurde oplossingen kunnen ontwikkelen die aansluiten bij de doelstellingen van uw bedrijf.
7. Samenwerking : Je zult vaak merken dat je deel uitmaakt van een team, dus je zou in staat moeten zijn om effectief samen te werken met anderen. Dit omvat het werken met belanghebbenden om hen te helpen hun behoeften te begrijpen en oplossingen te ontwikkelen die aan hun vereisten voldoen.

De exacte vaardigheden die u nodig heeft, zijn afhankelijk van de specifieke functieomschrijving van een data-analist. Het ontwikkelen van deze zachte vaardigheden kan echter leiden tot meer carrièresucces.

In het volgende gedeelte gaan we een aantal tools behandelen waarmee elke data-analist bekend zou moeten zijn.

Hulpmiddelen voor gegevensanalyse

Gegevensanalisten werken met verschillende tools en technologieën om gegevens te verzamelen, op te slaan en te analyseren. Weten hoe u deze tools moet gebruiken, is essentieel voor succes in het veld.

Hier zijn enkele van de belangrijkste tools waarmee data-analisten vertrouwd moeten zijn:

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van tools die dagelijks kunnen worden gebruikt. Door te leren hoe ze deze tools effectief kunnen gebruiken, kunnen data-analisten hun technische vaardigheden verbeteren en hun kans vergroten om hogerop te komen op de bedrijfsladder.

Als u niet zeker weet waar u moet beginnen, bekijk dan de onderstaande video voor meer informatie over de kracht van data.

Nu u weet welke vaardigheden en tools data-analisten nodig hebben, gaan we eens kijken naar enkele van de uitdagingen van het werken in deze waanzinnige wereld van data.

Uitdagingen van het werken met big data

Data-analyse is een uitdagend veld dat een combinatie vereist van technische vaardigheden, zakelijk inzicht en analytisch denken.

Hoewel de beloningen van de baan aanzienlijk kunnen zijn, hebben data-analisten ook te maken met een aantal uitdagingen die hun werk moeilijk kunnen maken.

Hier zijn enkele van de uitdagingen waarmee data-analisten waarschijnlijk worden geconfronteerd:

1. Big data beheren: met de toenemende hoeveelheid data die door bedrijven wordt gegenereerd, moeten data-analisten in staat zijn om grote (zeer grote) hoeveelheden data effectief te beheren. Dit vereist een combinatie van technische vaardigheden en kennis van big data-technologieën. Door je vaardigheden voortdurend bij te scholen en te oefenen, blijf je de trend voor.
2. Gegevensbeveiliging: naarmate gegevens waardevoller worden, neemt het risico op datalekken en cyberaanvallen toe. Bekendheid met de beste beveiligingspraktijken is noodzakelijk als u ervoor wilt zorgen dat gegevens veilig worden bewaard en dat passende maatregelen worden genomen om deze te beschermen.
3. Gegevenskwaliteit: ervoor zorgen dat gegevens nauwkeurig en betrouwbaar zijn, is een cruciaal aspect van gegevensanalyse. Gegevensanalisten moeten problemen met gegevenskwaliteit kunnen identificeren en aanpakken om ervoor te zorgen dat hun bevindingen nauwkeurig zijn.
4. Datavisualisatie : Het op een begrijpelijke manier communiceren van complexe gegevens aan belanghebbenden kan een uitdaging zijn. Data-analisten moeten in staat zijn om effectieve datavisualisaties te maken die hun bevindingen duidelijk en nauwkeurig communiceren.
5. Bijblijven met opkomende technologieën: gegevensanalyse is een snel evoluerend veld en gegevensanalisten moeten op de hoogte blijven van de nieuwste trends en technologieën om concurrerend te blijven.

Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, moeten data-analisten zich richten op het ontwikkelen van hun technische vaardigheden, op de hoogte blijven van de nieuwste trends en technologieën, en sterke relaties opbouwen met belanghebbenden om hun behoeften beter te begrijpen.

Vervolgens gaan we kijken naar het typische carrièrepad en welke groeimogelijkheden er in de branche zijn.

Uw pad in kaart brengen: navigeren door carrièregroeimogelijkheden

Beginners in het veld beginnen hun carrière vaak in instapfuncties waar ze verantwoordelijk zijn voor het verzamelen en analyseren van onbewerkte gegevens.

Met tijd en ervaring kunnen junior data-analisten echter doorgroeien naar meer geavanceerde rollen en extra verantwoordelijkheden op zich nemen.

Hier zijn enkele algemene groeimogelijkheden om naar te streven:

1. Senior Data Analist: Een senior data analist is een meer ervaren versie van een data analist. Senior data-analisten zijn over het algemeen verantwoordelijk voor het toezicht op het werk van junior data-analisten, het geven van begeleiding en ondersteuning en het doen van aanbevelingen aan het senior management op basis van hun bevindingen. Doorgaans duurt het ongeveer 3-5 jaar ervaring om over te stappen naar een rol als senior data-analist.
2. Data Scientist : Datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor het bouwen van voorspellende modellen en algoritmen die bedrijven kunnen helpen trends te voorspellen en weloverwogen beslissingen te nemen. Datawetenschappers hebben doorgaans meer geavanceerde statistische en programmeervaardigheden dan data-analisten. Het kan ongeveer 5-7 jaar ervaring vergen om over te stappen naar een rol als datawetenschapper.
3. Data Engineer: Data engineers zijn verantwoordelijk voor het bouwen en onderhouden van de infrastructuur waarmee data-analisten en datawetenschappers toegang hebben tot hun gegevens en deze kunnen analyseren. Ze werken nauw samen met data-analisten en wetenschappers om ervoor te zorgen dat data goed georganiseerd en toegankelijk zijn. Het kan ongeveer 5-7 jaar ervaring vergen om de rol van data-engineer te vervullen als je die weg wilt inslaan.
4. Business Intelligence-analist: Bedrijfsanalisten zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen van dashboards, rapporten en andere hulpmiddelen die bedrijven kunnen helpen bij het nemen van gegevensgestuurde beslissingen. Ze werken over het algemeen nauw samen met belanghebbenden en belangrijk zakelijk personeel om hun behoeften te begrijpen en oplossingen te ontwikkelen die aan hun eisen voldoen. Het kan ongeveer 2-3 jaar ervaring vergen om over te stappen naar de rol van business intelligence-analist.

Om vooruitgang te boeken in deze rollen, moeten junior data-analisten zich richten op het ontwikkelen van hun technische vaardigheden, op de hoogte blijven van de nieuwste trends in datawetenschap en de nieuwste technologie.

Als beginner zou u moeten overwegen om geavanceerde certificering te krijgen van gerenommeerde organisaties om uw vooruitzichten verder te verbeteren. In het volgende gedeelte behandelen we enkele populaire geavanceerde certificeringen voor data-analisten.

Geavanceerde certificeringen die het overwegen waard zijn

Een belangrijk aspect van loopbaanontwikkeling in data-analyse is het behalen van relevante certificeringen en permanente educatie na een bachelor- of masterdiploma.

Enkele populaire certificeringen die het waard zijn om in te investeren zijn:

Naast het behalen van certificering, geloven we dat de beste manier om je carrière te beginnen, is door interactie met experts uit de industrie en dataprofessionals in ons

Afgezien daarvan, door sociale media te gebruiken, brancheconferenties bij te wonen, deel te nemen aan gesprekken op platforms zoals LinkedIn en deel te nemen aan professionele organisaties, kunt u waardevolle contacten leggen en meer te weten komen over de nieuwste tools, technieken en best practices in de branche.

Als mensen hebben we de neiging om meer succes te behalen als we fundamenteel geïnteresseerd zijn in een onderwerp. Het mooie van data is dat elke branche het heeft.

U vindt databanen in de detailhandel, de gezondheidszorg, de productie, de horeca en de scheepvaart, om er maar een paar te noemen.

U kunt dus het beste beginnen met het zoeken naar werk in een branche die u interesseert.

Dus wat nu?

Laatste gedachten

Een typische dag in het leven van een data-analist omvat een breed scala aan taken, van het opschonen en voorbereiden van data tot het visualiseren en presenteren van data.

Uw specifieke taken en verantwoordelijkheden zijn echter afhankelijk van de organisatie, de branche en het project waaraan u werkt.

Zoals we hebben gezien, is de rol van een data-analist zowel uitdagend als lonend. Van het verzamelen en analyseren van gegevens tot het presenteren van inzichten en aanbevelingen aan belanghebbenden, gegevensanalisten spelen een cruciale rol bij het helpen van organisaties bij het nemen van weloverwogen beslissingen.

Om uit te blinken in deze rol, moet je een sterke basis hebben van technische en zachte vaardigheden die nodig zijn om inzichten effectief te communiceren en samen te werken met teamleden.

Met de juiste combinatie van vaardigheden en ervaring, evenals een toewijding aan voortdurend leren en groeien, kan iedereen een succesvolle carrière als dataprofessional opbouwen en een zinvolle bijdrage leveren aan het veld.

Klaar om te leren en de eerste stap in je datacarrière te zetten?