Bir Veri Analisti Günlük Olarak Ne Yapar?

Dijital çağda veriler, kuruluşların bilgiye dayalı kararlar almasına ve büyümeyi yönlendirmesine yardımcı olmada önemli bir rol oynuyor. Peki, bir veri analisti günlük olarak ne yapar?

Bir veri analistinin günlük sorumlulukları, anket yapmak veya web kazıma tekniklerini kullanmak gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamayı, temizlemeyi ve doğrulamayı içerir.

Sonuç olarak, bir veri analistinin çalışması, kuruluşların genel iş başarısına katkıda bulunan veri odaklı öneriler ve kararlar vermesini sağlar.

Bu makalede, veri analistlerinin günlük sorumluluklarına, iş için becerilere ve araçlara , kariyer zorluklarına ve büyüme fırsatlarına bir göz atacağız .

Hadi gidelim!

Veriler, karar vermeye yardımcı olduğu ve büyümeyi teşvik ettiği için dijital çağdaki şirketler için giderek daha önemli hale geliyor. Peki bir veri analisti gün boyu gerçekte ne yapar?

Her gün bir veri analisti, anketler yapmak veya web kazıma yöntemlerini kullanmak dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplamalı, temizlemeli ve doğrulamalıdır.

Sonuç olarak, bir veri analistinin işi, kuruluşların verilerle desteklenen ve genel iş başarısına katkıda bulunan öneriler ve kararlar almasına yardımcı olur.

Veri analistlerinin günlük görevleri, gerekli beceriler ve donanım, iş sorunları ve kariyer fırsatları bu makalede ele alınacaktır.

İçindekiler

• Data Guruları: Sayı Hesaplayıcıların Yaşamından Bir Gün
• Veri Analisti Sorumlulukları
  • Veri Analistleri için Teknik Beceriler
  • Veri Analistleri için Yumuşak Beceriler
  • Veri Analiz Araçları
• Büyük Veri ile Çalışmanın Zorlukları
• Yolunuzu Çizmek: Kariyer Büyüme Fırsatlarında Gezinmek
  • Dikkate Alınmaya Değer Gelişmiş Sertifikalar
• Son düşünceler

Data Guruları: Sayı Hesaplayıcıların Yaşamından Bir Gün

Bir veri analisti olarak, günlük çalışma, çalıştığınız şirkete, o şirketteki özel rolünüze ve üzerinde çalıştığınız projelerin türüne göre değişir.

Ancak, veri analistlerinin günlük olarak yapmak zorunda kalabilecekleri bazı gerçek dünya görevleri şunlardır:

1. Veri toplama ve temizleme: Veri analisti olmanın temel bir parçası veri toplamaktır. Aslında, yinelenenleri kaldırmak ve bunların doğru, tutarlı ve güvenilir olmasını sağlamak için verileri toplamak ve temizlemek için çok zaman harcayabilirsiniz. Bu, farklı veri kaynaklarıyla çalışmayı ve verileri ayıklamak ve işlemek için Python gibi araçları kullanmayı içerebilir.
2. Verileri analiz etme: Şimdi analiz etme zamanı! Veri analistleri, verileri analiz etmek ve içgörüler çıkarmak için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Bu, Excel'de özet tablolar oluşturmayı, Tableau'da panolar oluşturmayı veya R'de istatistiksel analizler çalıştırmayı içerebilir.
3. Görüşlerin iletilmesi: Verileri analiz ettikten sonra, bulguları şirketteki diğer paydaşlara iletmeniz gerekir. Bu, raporlar oluşturmayı, bulguları yöneticilere veya üst düzey yöneticilere sunmayı veya veriye dayalı çözümleri uygulamak için diğer departmanlarla birlikte çalışmayı içerebilir.
4. Ekip üyeleriyle işbirliği yapma: Ortak hedeflere ulaşmak için genellikle bir ekibin parçası olarak çalışır, diğer veri analistleri, veri bilimcileri ve iş paydaşlarıyla işbirliği yaparsınız. Bu, projeler üzerinde birlikte çalışmayı, bilgi ve uzmanlığı paylaşmayı ve diğer ekip üyelerine geri bildirim ve destek sağlamayı içerebilir.
5. Sürekli eğitim: Öğrenmeyi asla bırakmayın. Veri analistlerinin, alandaki en son araçlar, teknolojiler ve trendler konusunda güncel kalmaları gerekir. veya sektör yayınlarını okumayı içerebilir .

Bunlar, bir veri analistinin sorumluluklarına sadece birkaç örnektir. İşin özellikleri değişebilirken, temel beceriler ve görevler aynı kalır.

Bir sonraki bölümde, veri analistlerinin işte her gün kullandıkları bazı temel becerilere ve araçlara göz atacağız.

Veri Analisti Sorumlulukları

Bir veri analisti olarak, rolünüzde başarılı olmak için çeşitli teknik ve sosyal becerilere ihtiyacınız var. Ayrıca, verilerden içgörüler elde etmek için bir dizi araç ve teknolojiyi kullanma konusunda yetkin olmanız gerekir.

Her veri analistinin rolünde başarılı olması için bilmesi gereken temel becerileri, araçları ve sorumlulukları keşfedelim. SQL ve Python'dan problem çözmeye ve karar vermeye kadar, bilmeniz gereken her şeyi ele alacağız.

İş için ihtiyacınız olan teknik becerilere bir göz atalım.

Veri Analistleri için Teknik Beceriler

Veri analistlerinin, verileri manipüle edebilmek ve anlamlı içgörüler yaratabilmek için teknik becerilerde güçlü bir temele sahip olmaları gerekir.

Bugün bir veri analistinden beklenen teknik becerilerden bazıları şunlardır:

1. Excel: Microsoft Excel'e hakim olmak bir zorunluluktur. Elektronik tablo programı, veri analizi ve manipülasyonu için son derece popülerdir. Bir veri analisti olarak, filtreleme, sıralama ve pivot tablolar gibi temel veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için Excel'de yetkin olmanız gerekir.
2. Programlama: Python ve R, bilgisayar biliminde bir temel haline gelen programlama dilleridir. İstatistiksel analiz, veri modelleme, veri toplama ve makine öğrenimi için kullanılırlar. Veri analistleri genellikle bir veya ile aşinadır. İdeal olarak, bu programlama dillerinin her ikisi de gelişmiş veri analizi görevlerini gerçekleştirmek için.
3. Veri görselleştirme : Paydaşların iyi iş kararları alabilmeleri için bulgularınızı etkili bir şekilde paydaşlara iletebilmelisiniz. Bu , farklı veri türlerinin etkili çizelgelerini, grafiklerini ve diğer görsel temsillerini oluşturmak için Tableau veya LuckyTemplates gibi araçları kullanmak anlamına gelir .
4. Veritabanı yönetimi: Veri analistleri, verilerin nasıl yönetileceği, saklanacağı ve alınacağı da dahil olmak üzere veritabanlarıyla nasıl çalışılacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalıdır. Normalleştirme, indeksleme ve veri modelleme gibi veritabanı kavramlarına aşina olmalıdırlar.
5. Büyük veri teknolojileri: Artan veri hacmiyle birlikte, veri analistlerinin Hadoop, Spark ve NoSQL veritabanları gibi büyük veri teknolojilerine aşina olması gerekir. Bu teknolojiler, veri analistlerinin geleneksel ilişkisel veritabanlarının kaldıramayacağı büyük veri kümeleriyle çalışmasına olanak tanır.

Alanda alakalı kalmak için teknik becerilerinizi sürekli güncellemeli ve en son trendler ve teknolojilerden haberdar olmalısınız.

Öğrenmeyi ve beceri kazanmayı bir yaşam biçimi haline getirin!

Veri Analistleri için Yumuşak Beceriler

Teknik beceriler kritik olmakla birlikte, sahada başarı için sosyal beceriler de gereklidir.

Sosyal beceriler gözden geçirilebilir, ancak bu sosyal becerilerde uzmanlaşmak size işyerinde bir avantaj sağlayacaktır. Veri analistlerinin geliştirmesi gereken temel sosyal becerilerden

bazıları şunlardır :

1. İletişim becerileri : Bulgularınızı açık ve etkili bir şekilde iletebilmelisiniz. Bu, karmaşık veri kavramlarını basit terimlerle açıklamayı ve içgörülerinizi aktaran ilgi çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı içerir.
2. Eleştirel düşünme: Eleştirel ve analitik düşünebilmelisiniz. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanımlayabilmeli, potansiyel önyargıları veya hataları tanıyabilmeli ve tahmin ettiğiniz gibi verilere dayalı kararlar alabilmelisiniz.
3. Problem çözme : Verileri kullanarak problemleri çözebilmelisiniz. İdeal olarak, fırsat alanlarını belirleyebilmeli ve bunları ele almak için stratejiler geliştirebilmelisiniz.
4. Zaman yönetimi: İşe bağlı olarak, aynı anda birden fazla proje üzerinde çalışabilirsiniz, bu nedenle zamanınızı etkili bir şekilde yönetebilmelisiniz. İşinizin kalitesini korurken görevlere öncelik verebilmeli ve son teslim tarihlerini karşılayabilmeli/aşabilmelisiniz.
5. Detaylara dikkat : Bulgularınızın doğru olmasını sağlamak için detaylara güçlü bir dikkat çok önemlidir. Verilerdeki hataları veya tutarsızlıkları belirleyebilmeli ve düzeltici önlem alabilmelisiniz.
6. İş zekası : İşletme alanında lisans derecesine sahip olmanız gerekmez, ancak çalıştığınız iş ortamını iyi anlamalısınız. İş ihtiyaçlarının yanı sıra iş sorunlarını da tanımlayabilmeli ve şirketinizin hedefleriyle uyumlu veri odaklı çözümler geliştirebilmelisiniz.
7. İşbirliği : Kendinizi genellikle bir ekibin parçası olarak çalışırken bulacaksınız, bu nedenle başkalarıyla etkili bir şekilde işbirliği yapabilmeniz gerekir. Bu, paydaşların ihtiyaçlarını anlamalarına ve gereksinimlerini karşılayan çözümler geliştirmelerine yardımcı olmak için onlarla birlikte çalışmayı içerir.

İhtiyacınız olan tam beceriler, belirli veri analisti iş tanımına bağlı olacaktır. Ancak, bu sosyal becerilerin geliştirilmesi kariyer başarısının artmasına yol açabilir.

Bir sonraki bölümde, her veri analistinin aşina olması gereken bazı araçları ele alacağız.

Veri Analiz Araçları

Veri analistleri, verileri toplamak, depolamak ve analiz etmek için çeşitli araç ve teknolojilerle çalışır. Bu araçların nasıl kullanılacağını bilmek, sahada başarı için çok önemlidir.

Veri analistlerinin aşina olması gereken en önemli araçlardan bazıları şunlardır:

Bunlar, günlük olarak kullanılabilecek araçlardan sadece birkaçı. Veri analistleri, bu araçları etkili bir şekilde nasıl kullanacaklarını öğrenerek teknik becerilerini ve kurumsal basamakları tırmanma şanslarını artırabilir.

Nereden başlayacağınızdan emin değilseniz, verilerin gücü hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videoyu izleyin.

Artık veri analistlerinin hangi becerilere ve araçlara ihtiyaç duyduğunu bildiğinize göre, bu çılgın veri dünyasında çalışmanın bazı zorluklarına bir göz atalım.

Büyük Veri ile Çalışmanın Zorlukları

Veri analizi, teknik beceriler, iş zekası ve analitik düşünmenin bir kombinasyonunu gerektiren zorlu bir alandır.

İşin ödülleri önemli olsa da, veri analistleri işlerini zorlaştırabilecek bir dizi zorlukla da karşılaşırlar.

Veri analistlerinin karşılaşması muhtemel zorluklardan bazıları şunlardır:

1. Büyük verileri yönetme: İşletmeler tarafından üretilen artan veri miktarıyla birlikte, veri analistlerinin büyük (çok büyük) hacimli verileri etkin bir şekilde yönetebilmesi gerekir. Bu, teknik becerilerin ve büyük veri teknolojileri bilgisinin bir kombinasyonunu gerektirir. Sürekli olarak becerilerinizi geliştirmek ve becerilerinizi uygulamak sizi trendin önünde tutacaktır.
2. Veri güvenliği: Veriler daha değerli hale geldikçe, veri ihlalleri ve siber saldırı riski artar. Verilerin güvende tutulmasını ve bunları korumak için uygun önlemlerin alınmasını sağlayacaksanız, en iyi güvenlik uygulamalarına aşinalık gereklidir.
3. Veri kalitesi: Verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamak, veri analizinin kritik bir yönüdür. Veri analistleri, bulgularının doğru olduğundan emin olmak için veri kalitesi sorunlarını tanımlayabilmeli ve çözebilmelidir.
4. Veri görselleştirme : Karmaşık verileri paydaşlara anlaşılır bir şekilde iletmek zor olabilir. Veri analistleri, bulgularını açık ve doğru bir şekilde ileten etkili veri görselleştirmeleri oluşturabilmelidir.
5. Gelişmekte olan teknolojilere ayak uydurmak: Veri analizi hızla gelişen bir alandır ve veri analistlerinin rekabet gücünü korumak için en son trendler ve teknolojiler konusunda güncel kalması gerekir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için veri analistleri teknik becerilerini geliştirmeye, en son trendler ve teknolojilerden haberdar olmaya ve ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için paydaşlarla güçlü ilişkiler kurmaya odaklanmalıdır.

Ardından, tipik kariyer yoluna ve sektörde hangi büyüme fırsatlarının mevcut olduğuna bir göz atacağız.

Yolunuzu Çizmek: Kariyer Büyüme Fırsatlarında Gezinmek

Alana yeni başlayanlar genellikle kariyerlerine ham verileri toplamaktan ve analiz etmekten sorumlu oldukları giriş seviyesi pozisyonlarda başlarlar.

Bununla birlikte, zaman ve deneyimle, genç veri analistleri daha gelişmiş rollere ilerleyebilir ve ek sorumluluklar alabilir.

Hedeflemek için bazı yaygın kariyer gelişimi fırsatları şunlardır:

1. Kıdemli Veri Analisti: Kıdemli bir veri analisti, bir veri analistinin daha deneyimli bir versiyonudur. Kıdemli veri analistleri genellikle, genç veri analistlerinin çalışmalarını denetlemekten, rehberlik ve destek sağlamaktan ve bulgularına dayanarak üst yönetime önerilerde bulunmaktan sorumludur. Tipik olarak, kıdemli bir veri analisti rolüne geçmek yaklaşık 3-5 yıllık bir deneyim gerektirir.
2. Veri Bilimcisi : Veri bilimcileri, işletmelerin eğilimleri tahmin etmesine ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek tahmine dayalı modeller ve algoritmalar oluşturmaktan sorumludur. Veri bilimcileri tipik olarak veri analistlerinden daha gelişmiş istatistiksel ve programlama becerilerine sahiptir. Veri bilimcisi rolüne geçmek yaklaşık 5-7 yıllık bir deneyim gerektirebilir.
3. Veri Mühendisi: Veri mühendisleri, veri analistlerinin ve veri bilimcilerin verilerine erişmesine ve verilerini analiz etmesine olanak tanıyan altyapının oluşturulmasından ve sürdürülmesinden sorumludur. Verilerin uygun şekilde organize edildiğinden ve erişilebilir olduğundan emin olmak için veri analistleri ve bilim insanlarıyla yakın işbirliği içinde çalışırlar. Bu yoldan gitmek istiyorsanız, veri mühendisi rolüne geçmek yaklaşık 5-7 yıllık bir deneyim gerektirebilir.
4. İş Zekası Analisti: İş analistleri, işletmelerin veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olabilecek panolar, raporlar ve diğer araçları geliştirmekten sorumludur. İhtiyaçlarını anlamak ve ihtiyaçlarını karşılayan çözümler geliştirmek için genellikle paydaşlar ve kilit iş personeli ile yakın işbirliği içinde çalışırlar. Bir iş zekası analisti rolüne geçmek yaklaşık 2-3 yıllık bir deneyim gerektirebilir.

Bu rollerde ilerlemek için, genç veri analistleri teknik becerilerini geliştirmeye, veri bilimindeki en son trendler ve en son teknolojiye ayak uydurmaya odaklanmalıdır.

Yeni başlayan biri olarak, beklentilerinizi daha da artırmak için saygın kuruluşlardan gelişmiş sertifikalar almayı düşünmelisiniz. Bir sonraki bölümde, veri analistleri için bazı popüler gelişmiş sertifikaları ele alacağız.

Dikkate Alınmaya Değer Gelişmiş Sertifikalar

Veri analitiğinde kariyer gelişiminin önemli bir yönü, ilgili sertifikaları almak ve bir lisans veya yüksek lisans derecesinin ötesinde sürekli eğitim almaktır.

Yatırım yapmaya değer bazı popüler sertifikalar şunları içerir:

Sertifika almaya ek olarak, kariyerinize başlamanın en iyi yolunun

Bunun yanı sıra, sosyal medyayı kullanarak, sektör konferanslarına katılarak, LinkedIn gibi platformlardaki sohbetlere katılarak ve profesyonel organizasyonlara katılarak değerli bağlantılar kurabilir ve sektördeki en yeni araçlar, teknikler ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinebilirsiniz.

İnsanlar olarak, temelde bir konuyla ilgilenirsek daha fazla başarı elde etme eğilimindeyiz. Verilerle ilgili harika olan şey, her endüstrinin buna sahip olmasıdır.

Birkaç isim vermek gerekirse perakende, sağlık, üretim, konaklama ve nakliye sektörlerinde veri işleri bulacaksınız.

Bu nedenle, en iyi seçeneğiniz sizi ilgilendiren bir sektörde iş aramaya başlamaktır.

Sırada ne var?

Son düşünceler

Bir veri analistinin hayatındaki tipik bir gün, veri temizleme ve hazırlamadan veri görselleştirme ve sunumuna kadar çok çeşitli görevleri içerir.

Ancak, özel görevleriniz ve sorumluluklarınız üzerinde çalıştığınız organizasyona, sektöre ve projeye bağlı olacaktır.

Gördüğümüz gibi, bir veri analistinin rolü hem zorlayıcı hem de ödüllendirici. Veri analistleri, veri toplama ve analiz etmekten paydaşlara görüş ve öneriler sunmaya kadar, kuruluşların bilgiye dayalı kararlar almasına yardımcı olmada kritik bir rol oynar.

Bu rolde başarılı olmak için, içgörüleri etkili bir şekilde iletmek ve ekip üyeleriyle işbirliği yapmak için gerekli teknik ve sosyal becerilerden oluşan güçlü bir temele sahip olmalısınız.

Beceri ve deneyimin doğru kombinasyonunun yanı sıra sürekli öğrenme ve gelişme taahhüdü ile herkes bir veri uzmanı olarak başarılı bir kariyer oluşturabilir ve alana anlamlı katkılarda bulunabilir.

Öğrenmeye ve veri kariyerinizde ilk adımı atmaya hazır mısınız?