In der Branche der Datenanalyse treten neue Traits und Transformationen auf, und es gibt auftretende Fachkenntnisse, die mit diesen Änderungen Hand in Hand eingehen.
Von einem Datenanalyst wird erwartet, dass es in das Jahr 2025 eine Kombination aus einem tiefgreifenden Verständnis relevanter Konzepte, starker Argumentation und großer zwischenmenschlicher Fähigkeiten hat.
Angesichts der zunehmenden Bedeutung der korrekten Dateninterpretation in den Sektoren wird die chronologische Fähigkeiten im Zusammenhang mit der Dateninterpretation dazu beitragen, große Chancen in Bezug auf Innovation in diesen sich ständig weiterentwickelnden Bereichen freizuschalten.
Die wachsende Rolle von Datenanalysten
Datenanalysten werden in der tatsächlichen Geschäftswelt immer wichtiger, da in jeder Branche ein schnelles Wandel stattfindet. In einem Unternehmen sind Datenanalysten dafür verantwortlich, Erkenntnisse basierend auf den verfügbaren Daten zu geben, die Unternehmen bei der Entscheidung bei Entscheidungen helfen.
Unternehmen wollen mehr Menschen auf diesem Gebiet einstellen, da das US -amerikanische Bureau of Labour Statistics schätzt, dass die Anzahl der Arbeitsplätze in der Datenwissenschaft um zunehmen wird 34% in den kommenden Jahren genau bis 2026.
Um in Ihrem Arbeitsbereich related zu bleiben, ist es wichtig, sich weiter zu entwickeln. Durch die Einführung fortschrittlicher Analysen wie KI und maschinelles Lernen wird die Fähigkeit, Large Information zu interpretieren, erheblich verbessern.
1. Technische Fähigkeiten
Datenanalysestrategien Erfordern eine, um bestimmte technische Fähigkeiten zu erlernen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es, an einer effektiven Datenanalyse teilzunehmen. Hier sind einige von ihnen:
- Information Wrangling & Cleansing: Datenrangling ist das Vorbereiten der Daten in einem sauberen Format, nach dem sie analysiert werden können. Dieser grundlegende Schritt ist für alle Analysen von wesentlicher Bedeutung. In DataCamp wird dieser Schrittreinigungsprozess als Muss angesehen und gewährleistet die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse.
- SQL & Database Administration: Structured Question Language, besser bekannt als SQL, ist ein Muss zum Abrufen und Verwalten von Daten aus relationalen Datenbanken. Entsprechend CourseraSQL-Kenntnisse sind eines der gefragtesten Fähigkeiten von Arbeitgebern, die nach Datenanalysten suchen.
- Programmierkenntnisse: Python & R: Sprachen wie Python und R helfen, Prozesse zu automatisieren, Analysen durchzuführen und maschinelle Lernmodelle zu erstellen. Für jeden Datenanalysten bieten diese Sprachen einzigartige Vorteile und dienen dadurch als Hauptbestandteile in ihrem Arsenal.
- Datenvisualisierung: Mit Hilfe von Energy BI, Tableau und sogar Pythons Matplotlib oder Seeborn können Daten visuell angezeigt werden, und diese freigeschaltete Darstellung kann genutzt werden, um leistungsstarke Erkenntnisse voranzutreiben. Entsprechend In der TatVisualisierung und die Fähigkeit, Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen und kritische Kompetenzen in der Analytik zu ergeben.
- Large Information & Cloud Computing: Das Arbeiten mit massiven Datensätzen erfordert häufig Grundkenntnisse über die zugrunde liegende Cloud -Infrastruktur wie AWS, Google Cloud oder sogar Azure. Laut Analytics Perception scheint das Wissen über diese Themen auf dem Markt immer beliebter zu sein.
- Maschinelles Lernen & KI: Sie können Modelle konstruieren und Analysen automatisieren, um Ihre Analysestrategien zu verbessern, nachdem Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz gelernt haben. Entsprechend DataCampDas Erlernen dieser Fähigkeiten gehört zu den am meisten angeforderten in der Branche im Zusammenhang mit Daten.
2. Analytische und statistische Fähigkeiten
Es besteht kein Zweifel, dass Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung in der heutigen Zeit und des Alters der anhaltenden digitalen Innovation gepaart mit einer immer größeren Menge an Daten, die generiert werden, von unschätzbarem Wert sind. Dies ermöglicht es, intelligente und kalkulierte Entscheidungen zu treffen, die garantiert Verzerrungen und Annahmen vermeiden.
Durch die Anwendung kritischer Denken zur Ermittlung der Quelle der Daten, der verwendeten Methoden und der Artwork und Weise, wie die Daten interpretiert wurden, stellt man sicher, dass die gezogene Schlussfolgerung im umgebenden Kontext als genau ist.
Es sind ebenso wichtig, wesentliche Fähigkeiten wie die Analyse von Daten mit analytischen Instruments. In der Lage zu sein, statistische Techniken wie die Regressionsanalyse, die Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Zufallsvariablen oder sogar die Rechenvarianz zu verwenden, hilft bei der Identifizierung wichtiger Muster und Beziehungen in einem bestimmten Datensatz.
Ein solches Wissen erhöht das Niveau der Intelligenz, das ein Individuum erreichen kann, und ermöglicht die Versöhnung intelligenter Entscheidungen, die für die Erreichung relevanter Ziele von entscheidender Bedeutung sein können.
Eine Verwendung solcher Fähigkeiten wäre in der Hypothese, die auch als A/B -Exams bezeichnet wird. Ein gutes Beispiel ist die Bestimmung der Wirksamkeit einer konstruierten Seite. A/B -Exams können bestimmen, welcher der beiden Seiten (a oder b) in Bezug auf die Benutzerinteraktion besser abschneidet. Es bietet eine legitime Möglichkeit, Entscheidungen zu treffen, indem es sich nicht auf Vermutungen, sondern auf Beweise verlassen.
Die Entwicklung solcher Fähigkeiten sollte es den Lernenden ermöglichen, ihre professionellen Ziele zu erreichen, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen können, die dauerhafte Auswirkungen haben, unterstützt durch die rationale Verwendung von Daten.
3. Geschäfts- und Kommunikationsfähigkeiten
Jeder Datenanalyst benötigt Kenntnisse über diese Fähigkeiten. Die Notwendigkeit, Geschäftsziele als Datenanalyst zu verstehen, ist von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie sich allein auf Ihre Analyse konzentrieren, können Sie ungleiche Ergebnisse erzielen, wenn sie nicht von der Logik begleitet wird, die sie begleitet.
In der Forschung von Organisationen wurde festgestellt dreimal erfolgreich im Vergleich zu denen, die es nicht getan haben. Dies zeigt, dass solche Daten die Erreichung von festgelegten Zielen unterstützten und nicht nur jeder, der blind stapelte Informationen verwendete und das genannte Maß an das Wachstum der Organisation beibrachte. Die Ausrichtung solcher Informationshilfen nicht nur bei besserer Entscheidungsfindung, sondern auch beim Wachstum des Gesamtgeschäfts hilft.
Mit Ihren Erkenntnissen besteht der nächste Schritt darin, Ihre Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Hier ist das Erzählen von Daten nützlich. Durch das Erzählen einer Geschichte über die Daten kann einfach eine komplizierte Figur oder ein kompliziertes Bild verstanden werden.
Interessanterweise sind Geschichten mächtiger und wirkungsvoller als nur eine Figur oder ein Satz. Wenn Sie Daten in Kind einer Geschichte präsentieren, hat es bessere Chancen, erinnert und darauf einzuwirken.
Bei der Arbeit mit nicht-technischen Stakeholdern ist eine klare Kommunikation von entscheidender Bedeutung. Indem Sie komplizierte Analysen in einfache Erkenntnisse verwandeln, vereinen Sie die Datenwissenschaft mit Geschäftsstrategie.
Dies verbessert die Zusammenarbeit, da jeder, unabhängig von der technischen Kompetenz, die Bedeutungen und Auswirkungen der Daten versteht. Dies kultiviert gute intestine informierte Entscheidungen, die die Zusammenarbeit und Kultur der Organisation verbessern.
4.. Smooth Abilities und Akzeptanz von Veränderungen
In der modernen Zeit sind Techniken und Daten für die Anwendung von Datentechnologien in jeder Arbeitsumgebung, die sich mit strukturierten Daten befasst, unerlässlich. Der Unterschied liegt in den interaktiven, adaptiven Fähigkeiten als Datenanalyst und mehr. Im Kontext von Fähigkeiten werden diese oft als Smooth Abilities bezeichnet. Lassen Sie uns gemeinsam einige der Smooth Abilities analysieren, die Ihre Effektivität und Ihren Karriereweg als Datenanalyst verändern können.
1. Die Anpassungsfähigkeit und das kontinuierliche Lernen: Mit Traits und Technologien Schritt halten
Angesichts der neuen Methoden und Instruments, die ständig erfunden werden, entwickelt sich das Feld Datenanalyse ständig weiter. Um mit seiner Entwicklung Schritt zu halten, müssen Sie sich auf das Lernen konzentrieren und sich dazu verpflichten, ein lebenslanger Lernender zu sein. In dieser Hinsicht muss man sich bemühen, neue Informationen zu finden, an Bildungssitzungen teilzunehmen und Veränderungen in seinem Interessengebiet zu verfolgen.
2. Liebe zum Element: Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit in der Datenanalyse
Die Bedeutung eines hohen Maßes an Genauigkeit ist genauso wichtig wie in Datenanalysen. Daten können nur genau interpretiert werden, wenn eine gründliche Anstrengung unternommen wird, um auf die Mikrokodetails zu achten. Die mangelnde Liebe zum Element kann zu unachtsamen Fehlern führen, die verhindern, dass die Produktivität erreicht wird. Je detaillierter, desto genauer werden die Analysen, die das Vertrauen der Stakeholder garantieren.
3. Projekt- und Zeitmanagement: So koordinieren Sie verschiedene Datenprojekte effizient
Es ist üblich, dass ein Datenanalyst mit mehreren Projekten auf einmal kämpft. Fortgeschrittene Strategien für das Projekt und das Zeitmanagement erhöhen die Genauigkeit bei der Priorisierung von Aufgaben und Einhaltung von Fristen. Mit diesem Produktivitätsansatz sind alle Aktivitäten auf eine Weise geplant, die sicherstellt, dass die Projekte erfolgreich umgesetzt werden können.
Durch die Verbesserung Ihrer Smooth Abilities wird Türen geöffnet, erhalten noch mehr analytische Vorteile und erhöhen gleichzeitig die organisatorische Leistung. Wenn Sie in der Datenanalyse erfolgreich sein möchten, integrieren Sie diese Eigenschaften: Flexibilität, Fokus und effizientes Zeitmanagement.
Abschluss
Als Datenanalyst im Jahr 2025 liegt Ihre Stärke in Ihrer Fähigkeit, Informationen zu lernen und anzuwenden. Die Geschwindigkeit, mit der sich alles verändert, macht ein selbst initiiertes Wachstum zur Notwendigkeit. Mit Veränderung, der Artwork und Weise, wie Wissen erworben wird, die Herausforderungen angenommen und die Artwork und Weise, in der Konzepte mitgeteilt werden, müssen sich alle um den Take a look at der Zeit in der datengesteuerten Welt verschieben.
Das Kennen von Werkzeugsätzen ist unzureichend. Zu wissen, wie man Instruments nutzt, um missiongetriebene Entscheidungen zu treffen, ist der Wert, der einen Mehrwert verleiht. Proaktive und merkwürdige Ansätze machen die nicht festgelegten Möglichkeiten sichtbar.
Der Beitrag Wesentliche Fähigkeiten für den modernen Datenanalyst im Jahr 2025 erschien zuerst auf DataFloq.