นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

ในยุคดิจิทัล ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและขับเคลื่อนการเติบโต ดังนั้น นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

ความรับผิดชอบในแต่ละวันของนักวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยการรวบรวม ทำความสะอาด และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น การสำรวจหรือการใช้เทคนิคการขูดเว็บ

ท้ายที่สุดแล้ว งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถให้คำแนะนำและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งนำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจโดยรวม

ในบทความนี้ เราจะพิจารณาความรับผิดชอบประจำวันของนักวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะและเครื่องมือสำหรับงานความท้าทายในอาชีพ และโอกาสในการเติบโต

ไปกันเถอะ!

ข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับบริษัทในยุคดิจิทัล เนื่องจากช่วยในการตัดสินใจและส่งเสริมการเติบโต แล้วนักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรกันตลอดทั้งวัน?

ในแต่ละวัน นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องรวบรวม ทำความสะอาด และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงการเรียกใช้แบบสำรวจหรือใช้วิธีการขูดเว็บ

ในท้ายที่สุด งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยองค์กรในการให้คำแนะนำและการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลและนำไปสู่ความสำเร็จทางธุรกิจโดยรวม

หน้าที่ประจำวันของนักวิเคราะห์ข้อมูล ทักษะและอุปกรณ์ที่จำเป็น ปัญหางาน และโอกาสในการทำงานจะกล่าวถึงในบทความนี้

สารบัญ

กูรูด้านข้อมูล: หนึ่งวันในชีวิตของนักบิดตัวเลข

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล งานประจำวันจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริษัทที่คุณทำงาน บทบาทเฉพาะของคุณภายในบริษัทนั้น และประเภทของโครงการที่คุณทำงาน

อย่างไรก็ตาม นี่คืองานบางอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงที่นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจต้องทำในแต่ละวัน:

  1. การรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูล:ส่วนหลักของการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูล ในความเป็นจริง คุณสามารถใช้เวลามากมายในการรวบรวมและล้างข้อมูลเพื่อลบรายการที่ซ้ำกัน และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นถูกต้อง สอดคล้อง และเชื่อถือได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทำงานกับแหล่งข้อมูลต่างๆ และการใช้เครื่องมือเช่น Python เพื่อแยกและจัดการข้อมูล
  2. วิเคราะห์ข้อมูล:ถึงเวลาวิเคราะห์แล้ว! นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึก ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการสร้างตารางเดือยใน Excel การสร้างแดชบอร์ดใน Tableau หรือการเรียกใช้การวิเคราะห์ทางสถิติใน R
  3. การสื่อสารข้อมูลเชิงลึก:หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว คุณต้องสื่อสารสิ่งที่ค้นพบไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียรายอื่นในบริษัท ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการสร้างรายงาน การนำเสนอข้อค้นพบต่อผู้จัดการหรือผู้บริหาร หรือการทำงานร่วมกับแผนกอื่นๆ เพื่อนำโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปใช้
  4. การทำงานร่วมกับสมาชิกในทีม:คุณมักจะทำงานเป็นส่วนหนึ่งของทีม โดยทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกัน ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทำงานในโครงการร่วมกัน การแบ่งปันความรู้และความเชี่ยวชาญ และให้ข้อเสนอแนะและการสนับสนุนแก่สมาชิกในทีมคนอื่นๆ
  5. การศึกษาต่อเนื่อง:อย่าหยุดเรียนรู้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องติดตามเครื่องมือ เทคโนโลยี และแนวโน้มล่าสุดในสายงานอยู่เสมอ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเข้าร่วมการประชุมหรือการอ่านสิ่งตีพิมพ์ในอุตสาหกรรมเพื่อรับทราบข้อมูลและพัฒนาทักษะของพวกเขา

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล แม้ว่าลักษณะเฉพาะของงานอาจแตกต่างกันไป แต่ทักษะหลักและงานยังคงเหมือนเดิม

ในหัวข้อถัดไป เราจะดูทักษะหลักและเครื่องมือบางอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ในแต่ละวันในการทำงาน

ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล

ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องมีทักษะด้านเทคนิคและทักษะด้านอารมณ์ที่หลากหลายเพื่อให้เป็นเลิศในบทบาทของคุณ คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีต่างๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

มาสำรวจทักษะ เครื่องมือ และความรับผิดชอบที่จำเป็นที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรตระหนักเพื่อให้ประสบความสำเร็จในบทบาทของตน ตั้งแต่ SQL และ Python ไปจนถึงการแก้ปัญหาและการตัดสินใจ เราจะครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

มาดูทักษะทางเทคนิคที่คุณต้องการในงานกัน

ทักษะทางเทคนิค สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในทักษะทางเทคนิคเพื่อให้สามารถจัดการข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายได้

ต่อไปนี้เป็นทักษะทางเทคนิคบางประการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลคาดหวังในวันนี้:

  1. Excel:การเรียนรู้ Microsoft Excel เป็นสิ่งจำเป็น โปรแกรมสเปรดชีตเป็นที่นิยมอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องมีความเชี่ยวชาญใน Excel เพื่อทำงานวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน เช่น การกรอง การเรียงลำดับ และตารางสาระสำคัญ
  2. การเขียนโปรแกรม: Python และ R เป็นภาษาโปรแกรมที่กลายเป็นหลักในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองข้อมูล การรวบรวมข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะคุ้นเคยกับหนึ่งหรือ เป็นการดีที่ภาษาโปรแกรมทั้งสองนี้ทำงานวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
  3. การแสดงข้อมูล : คุณต้องสามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบได้อย่างมีประสิทธิภาพแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อให้พวกเขาสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดี นั่นหมายถึงการใช้เครื่องมืออย่าง Tableau หรือ LuckyTemplates เพื่อ สร้างแผนภูมิ กราฟ และการ แสดงภาพข้อมูลประเภทต่างๆ ที่มีประสิทธิภาพ
  4. การจัดการฐานข้อมูล:นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับวิธีการทำงานกับฐานข้อมูล รวมถึงวิธีจัดการ จัดเก็บ และเรียกใช้ข้อมูล พวกเขาควรคุ้นเคยกับแนวคิดของฐานข้อมูล เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน การสร้างดัชนี และการสร้างแบบจำลองข้อมูล
  5. เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่:ด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น นักวิเคราะห์ข้อมูลควรคุ้นเคยกับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ฐานข้อมูล Hadoop, Spark และ NoSQL เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้

เพื่อให้มีความเกี่ยวข้องในสนาม คุณต้องอัปเดตทักษะทางเทคนิคของคุณอย่างต่อเนื่องและรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มและเทคโนโลยีล่าสุด

ให้การเรียนรู้และยกระดับทักษะเป็นวิถีชีวิต!

ทักษะที่อ่อนนุ่ม สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

แม้ว่าทักษะด้านเทคนิคจะมีความสำคัญ แต่ทักษะด้านอารมณ์ก็มีความสำคัญต่อความสำเร็จในสายงานเช่นกัน

ทักษะด้านอารมณ์เป็นสิ่งที่มองข้ามไปได้ แต่การฝึกฝนทักษะด้านอารมณ์เหล่านี้ให้เชี่ยวชาญจะทำให้คุณได้เปรียบในที่ทำงาน ต่อไปนี้เป็น ทักษะที่สำคัญ

บางประการ ที่นักวิเคราะห์ข้อมูล ควรพัฒนา:

  1. ทักษะการสื่อสาร : คุณต้องสามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการอธิบายแนวคิดข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยคำง่ายๆ และสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่น่าสนใจซึ่งถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึกของคุณ
  2. การคิดอย่างมีวิจารณญาณ:คุณต้องสามารถคิดวิเคราะห์และวิเคราะห์ได้ คุณควรจะสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล รับรู้ถึงอคติหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และทำการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่คุณคาดเดาได้
  3. การแก้ปัญหา : คุณควรจะสามารถแก้ปัญหาโดยใช้ข้อมูลได้ ตามหลักการแล้ว คุณควรสามารถระบุพื้นที่ของโอกาสและพัฒนากลยุทธ์เพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านั้นได้
  4. การจัดการเวลา:ขึ้นอยู่กับงาน คุณอาจทำงานหลายโครงการพร้อมๆ กัน ดังนั้นคุณต้องสามารถจัดการเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณควรจัดลำดับความสำคัญของงานและทำงานให้เสร็จ/เกินกำหนดในขณะที่รักษาคุณภาพงานของคุณ
  5. การใส่ใจในรายละเอียด : การใส่ใจในรายละเอียดเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งที่คุณค้นพบนั้นถูกต้อง คุณควรสามารถระบุข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกันในข้อมูลและดำเนินการแก้ไขได้
  6. ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ : คุณไม่จำเป็นต้องจบปริญญาตรีด้านธุรกิจ แต่คุณควรมีความเข้าใจในบริบททางธุรกิจที่คุณทำงานเป็นอย่างดี คุณควรสามารถระบุปัญหาทางธุรกิจและความต้องการทางธุรกิจ และพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัทของคุณ
  7. การทำงานร่วมกัน : คุณมักจะพบว่าตัวเองทำงานเป็นส่วนหนึ่งของทีม ดังนั้นคุณควรจะสามารถทำงานร่วมกับผู้อื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจความต้องการและพัฒนาโซลูชันที่ตรงกับความต้องการของพวกเขา

ทักษะที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับรายละเอียดของงานนักวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาทักษะด้านอารมณ์เหล่านี้สามารถนำไปสู่ความสำเร็จในอาชีพที่เพิ่มขึ้น

ในหัวข้อถัดไป เราจะกล่าวถึงเครื่องมือบางอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรคุ้นเคย

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานร่วมกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูล การรู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในสายงาน

ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่สำคัญที่สุดบางส่วนที่นักวิเคราะห์ข้อมูลควรทำความคุ้นเคย:

เครื่องมือ คำอธิบาย
ไมโครซอฟต์ เอ็กเซล ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น Microsoft Excel เป็นโปรแกรมสเปรดชีตยอดนิยมที่นักวิเคราะห์และนักสถิติใช้ในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูล ประกอบด้วยฟังก์ชันและคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ เราไม่สามารถเน้นความสำคัญของการทำความคุ้นเคยกับการใช้ excel
ฉาก Tableau เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดและการแสดงข้อมูลแบบโต้ตอบ ประกอบด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ เช่น ฟังก์ชันการลากและวางและการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์
พลัง BI LuckyTemplates เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ และอย่างที่ฉันมั่นใจว่าคุณได้รวบรวมไว้ หนึ่งในเครื่องมือโปรดของเราที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดและรายงานเชิงโต้ตอบ ประกอบด้วยคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ เช่น การสร้างแบบจำลองข้อมูล การแปลงข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์
R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้สำหรับการทำงานอัตโนมัติ การคำนวณทางสถิติ และกราฟิก ประกอบด้วยแพ็คเกจที่หลากหลายสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ เช่น dplyr, ggplot2 และ tidyr
หลาม Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลใช้สำหรับการขุดข้อมูล การจัดการ การวิเคราะห์ และการสร้างภาพข้อมูล ประกอบด้วยไลบรารีและแพ็คเกจต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น NumPy, Pandas และ Matplotlib

นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือที่สามารถใช้ได้ในชีวิตประจำวัน ด้วยการเรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเพิ่มพูนทักษะด้านเทคนิคและโอกาสในการก้าวขึ้นสู่ระดับองค์กร

หากคุณไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน โปรดดูวิดีโอด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพลังของข้อมูล

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่านักวิเคราะห์ข้อมูลต้องการทักษะและเครื่องมืออะไรบ้าง มาดูความท้าทายบางประการในการทำงานในโลกแห่งข้อมูลที่บ้าคลั่งใบนี้กัน

ความท้าทายในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่ท้าทายที่ต้องใช้ทักษะทางเทคนิค ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ และการคิดวิเคราะห์

แม้ว่ารางวัลของงานจะมีนัยสำคัญ แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลยังเผชิญกับความท้าทายหลายประการที่อาจทำให้งานของพวกเขายากขึ้น

นี่คือความท้าทายบางประการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลน่าจะเผชิญ:

  1. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่:ด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจากธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมาก (มาก) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ต้องการการผสมผสานระหว่างทักษะทางเทคนิคและความรู้ด้านเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ การยกระดับทักษะและฝึกฝนทักษะของคุณอย่างต่อเนื่องจะทำให้คุณนำหน้าเทรนด์
  2. ความปลอดภัยของข้อมูล:เมื่อข้อมูลมีค่ามากขึ้น ความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูลและการโจมตีทางไซเบอร์ก็เพิ่มขึ้น ความคุ้นเคยกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดเป็นสิ่งจำเป็นหากคุณต้องการให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกเก็บไว้อย่างปลอดภัยและมีการใช้มาตรการที่เหมาะสมเพื่อปกป้องข้อมูล
  3. คุณภาพของข้อมูล:การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องและเชื่อถือได้เป็นสิ่งสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องสามารถระบุและแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าผลการวิจัยของพวกเขานั้นถูกต้อง
  4. การสร้างภาพข้อมูล : การสื่อสารข้อมูลที่ซับซ้อนให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้วยวิธีที่เข้าใจได้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องสามารถสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพซึ่งสื่อสารสิ่งที่ค้นพบได้อย่างชัดเจนและถูกต้อง
  5. ติดตามเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่:การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และนักวิเคราะห์ข้อมูลต้องติดตามเทรนด์และเทคโนโลยีล่าสุดอยู่เสมอเพื่อให้สามารถแข่งขันได้

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลควรมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาทักษะด้านเทคนิค ติดตามเทรนด์และเทคโนโลยีล่าสุดอยู่เสมอ และสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของพวกเขาให้ดียิ่งขึ้น

ต่อไป เราจะดูเส้นทางอาชีพโดยทั่วไปและโอกาสในการเติบโตในอุตสาหกรรมนี้

สร้างแผนภูมิเส้นทางของคุณ: การนำทางสู่โอกาสการเติบโตในสายอาชีพ

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

ผู้เริ่มต้นในสายงานมักจะเริ่มต้นอาชีพในตำแหน่งระดับเริ่มต้นซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลดิบ

อย่างไรก็ตาม ด้วยเวลาและประสบการณ์ นักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์สามารถก้าวไปสู่บทบาทขั้นสูงและรับผิดชอบเพิ่มเติมได้

ต่อไปนี้คือโอกาสในการเติบโตในสายอาชีพทั่วไปที่ควรมุ่งเป้าไปที่:

  1. นักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโส:นักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นที่มีประสบการณ์มากกว่า นักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสมีหน้าที่รับผิดชอบในการดูแลงานของนักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์ ให้คำแนะนำและสนับสนุน และให้คำแนะนำแก่ผู้บริหารระดับสูงตามการค้นพบของพวกเขา โดยปกติแล้ว จะใช้เวลาประมาณ 3-5 ปีในการก้าวเข้าสู่บทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโส
  2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล : นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่สร้างแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริทึมที่สามารถช่วยธุรกิจคาดการณ์แนวโน้มและตัดสินใจอย่างรอบรู้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะมีทักษะทางสถิติและการเขียนโปรแกรมขั้นสูงมากกว่านักวิเคราะห์ข้อมูล อาจต้องใช้ประสบการณ์ประมาณ 5-7 ปีในการก้าวไปสู่บทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  3. วิศวกรข้อมูล:วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้ พวกเขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการจัดระเบียบและเข้าถึงได้อย่างเหมาะสม อาจต้องใช้ประสบการณ์ประมาณ 5-7 ปีในการก้าวเข้าสู่บทบาทวิศวกรข้อมูล หากคุณต้องการก้าวไปสู่เส้นทางนั้น
  4. นักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ:นักวิเคราะห์ธุรกิจมีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาแดชบอร์ด รายงาน และเครื่องมืออื่นๆ ที่สามารถช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก โดยทั่วไปแล้ว พวกเขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและบุคลากรทางธุรกิจที่สำคัญเพื่อทำความเข้าใจความต้องการและพัฒนาโซลูชันที่ตอบสนองความต้องการของพวกเขา อาจต้องใช้ประสบการณ์ประมาณ 2-3 ปีในการก้าวเข้าสู่บทบาทนักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ

เพื่อความก้าวหน้าในบทบาทเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์ควรมุ่งเน้นที่การพัฒนาทักษะทางเทคนิคของตน ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดในด้านวิทยาการข้อมูลและเทคโนโลยีล่าสุด

ในฐานะผู้เริ่มต้น คุณควรพิจารณารับการรับรองขั้นสูงจากองค์กรที่มีชื่อเสียงเพื่อเพิ่มโอกาสทางธุรกิจของคุณ ในหัวข้อถัดไป เราจะพูดถึงการรับรองขั้นสูงที่เป็นที่นิยมสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

การรับรองขั้นสูงที่ควรค่าแก่การพิจารณา

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

สิ่งสำคัญในการพัฒนาอาชีพในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลคือการได้รับการรับรองที่เกี่ยวข้องและการศึกษาต่อเนื่องในระดับปริญญาตรีหรือปริญญาโท

การรับรองที่เป็นที่นิยมซึ่งควรค่าแก่การลงทุนได้แก่:

การรับรอง คำอธิบาย
ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ผ่านการรับรอง (CAP) ใบรับรองที่เป็นกลางของผู้ขายซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์และต้องผ่านการสอบอย่างเข้มงวดซึ่งครอบคลุมความรู้ 7 ด้าน
ได้รับการรับรองจาก Microsoft: Azure Data Scientist Associate ใบรับรองที่ตรวจสอบทักษะในการออกแบบและนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้บน Azure ตลอดจนการเตรียมข้อมูล วิศวกรรมคุณลักษณะ และการปรับใช้โมเดล
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับการรับรองจาก SAS ใบรับรองที่ตรวจสอบทักษะในการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์ทางสถิติ และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า และต้องผ่านการสอบหลายรายการ
การรับรอง Tableau ชุดการรับรองที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้ Tableau สำหรับการแสดงข้อมูล ได้แก่ Desktop Specialist, Desktop Certified Associate, Desktop Certified Professional และ Server Certified Professional
วิศวกรข้อมูลที่ผ่านการรับรองของ Google ใบรับรองที่ประเมินทักษะในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบประมวลผลข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยี Google Cloud Platform (GCP) รวมถึงคลังข้อมูล ไปป์ไลน์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล

นอกจากการได้รับการรับรองแล้ว เราเชื่อว่าวิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นอาชีพของคุณคือการโต้ตอบกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใน

นอกเหนือจากการใช้โซเชียลมีเดีย การเข้าร่วมการประชุมในอุตสาหกรรม การเข้าร่วมการสนทนาบนแพลตฟอร์มเช่น LinkedIn และการเข้าร่วมในองค์กรมืออาชีพ คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์อันมีค่าและเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ เทคนิค และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมล่าสุด

ในฐานะมนุษย์ เรามักจะประสบความสำเร็จมากขึ้นหากเรามีความสนใจในเรื่องใดเรื่องหนึ่งเป็นพื้นฐาน สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับข้อมูลคือทุกอุตสาหกรรมมีข้อมูลนั้น

คุณจะพบงานด้านข้อมูลในการค้าปลีก การดูแลสุขภาพ การผลิต การต้อนรับ และการขนส่ง เป็นต้น

ดังนั้นทางออกที่ดีที่สุดของคุณคือเริ่มหางานในอุตสาหกรรมที่คุณสนใจ

แล้วจะทำอย่างไรต่อไป?

ความคิดสุดท้าย

นักวิเคราะห์ข้อมูลทำอะไรในแต่ละวัน?

วันธรรมดาในชีวิตของนักวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การล้างข้อมูลและการเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการแสดงภาพข้อมูลและการนำเสนอ

อย่างไรก็ตาม งานและความรับผิดชอบเฉพาะของคุณจะขึ้นอยู่กับองค์กร อุตสาหกรรม และโครงการที่คุณกำลังทำอยู่

ดังที่เราได้เห็นแล้ว บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นทั้งท้าทายและคุ้มค่า ตั้งแต่การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นักวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

เพื่อให้เป็นเลิศในบทบาทนี้ คุณต้องมีพื้นฐานด้านเทคนิคและทักษะด้านอารมณ์ที่แข็งแกร่งซึ่งจำเป็นต่อการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกและทำงานร่วมกับสมาชิกในทีมอย่างมีประสิทธิภาพ

ด้วยการผสมผสานทักษะและประสบการณ์ที่เหมาะสม รวมถึงความมุ่งมั่นในการเรียนรู้และการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ทุกคนสามารถสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและมีส่วนร่วมที่มีความหมายในสาขานี้ได้

พร้อมที่จะเริ่มเรียนรู้และก้าวแรกในอาชีพด้านข้อมูลของคุณแล้วหรือยัง?


ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

วิธีบันทึกและโหลดไฟล์ RDS ใน R

วิธีบันทึกและโหลดไฟล์ RDS ใน R

คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates

เยี่ยมชม N วันทำการแรก – โซลูชันภาษาการเข้ารหัส DAX

เยี่ยมชม N วันทำการแรก – โซลูชันภาษาการเข้ารหัส DAX

ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก

แสดงข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เทคนิคการแสดงภาพแบบไดนามิกแบบหลายเธรดใน LuckyTemplates

แสดงข้อมูลเชิงลึกโดยใช้เทคนิคการแสดงภาพแบบไดนามิกแบบหลายเธรดใน LuckyTemplates

บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ

บทนำในการกรองบริบทใน LuckyTemplates

บทนำในการกรองบริบทใน LuckyTemplates

ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น

เคล็ดลับที่ดีที่สุดในการใช้แอปใน LuckyTemplates Online Service

เคล็ดลับที่ดีที่สุดในการใช้แอปใน LuckyTemplates Online Service

ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร

วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรล่วงเวลา – การวิเคราะห์ด้วย LuckyTemplates และ DAX

วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรล่วงเวลา – การวิเคราะห์ด้วย LuckyTemplates และ DAX

เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates

แนวคิด Materialization สำหรับแคชข้อมูลใน DAX Studio

แนวคิด Materialization สำหรับแคชข้อมูลใน DAX Studio

บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์

การรายงานทางธุรกิจโดยใช้ LuckyTemplates

การรายงานทางธุรกิจโดยใช้ LuckyTemplates

หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ

เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้

เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้

เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้