المهارات الشخصية التي يجب ان يمتلكها مدخل البيانات

سلوكيات وقيم العمل التي يجب ان يمتلكها مدخل البيانات

مواصفات مدخل البيانات:

تدرك غالبية الشركات اليوم قيمة استراتيجية العمل التي تعتمد على البيانات وتحتاج إلى أفراد موهوبين لتقديم نظرة ثاقبة على التدفق المستمر للمعلومات التي يتم جمعها.

وفقًا لتقرير من IBM ، سترتفع فتحات المراكز القائمة على البيانات إلى 2.7 مليون بحلول عام 2020 ، وسيزداد الطلب على المحللين فقط مع استمرارنا في رقمنة عالمنا المادي.

إذا كنت تبدأ البحث فقط وتتساءل عن كيفية الانتقال إلى مهنة في تحليلات البيانات ، فأنت لست وحدك.

يعد مسح وظائف شاغرة للوظائف التي تعتمد على البيانات نقطة انطلاق رائعة ، ولكن العديد من أدوار المحللين تتسم بدرجة عالية من الدقة ، مما يجعل من الصعب تمييز المهارات الأكثر أهمية.

نظرًا لأن شركة Northeastern تعد الطلاب للقيام بأدوار في مجال تحليل البيانات ، فنحن نعرف الخليط الذي يبحث عنه أصحاب العمل.

فيما يلي أهم ستة مهارات يجب على محللي البيانات الاحتفاظ بها في سوق العمل:

يجب أن يكون لديك مهارات لمحللي البيانات:

1- مزود:

SQL ، أو لغة الاستعلامات المهيكلة ، هي لغة قاعدة البيانات في كل مكان ، وقد تكون أهم مهارة يعرفها محللو البيانات ، غالبًا ما يُعتقد أن اللغة هي الإصدار "المتخرج" من Excel ؛ إنه قادر على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي لا يستطيع Excel ببساطة القيام بها ، تحتاج كل مؤسسة تقريبًا إلى شخص يعرف SQL سواء لإدارة البيانات وتخزينها أو ربط قواعد بيانات متعددة (مثل تلك التي تستخدمها Amazon للتوصية بالمنتجات التي قد تهتم بها) أو إنشاء هياكل قواعد البيانات هذه أو تغييرها تمامًا ، كل شهر ، يتم نشر الآلاف من إعلانات الوظائف التي تتطلب مهارات SQL ، ويبلغ متوسط ​​الراتب للشخص الذي لديه مهارات متقدمة في SQL أكثر من 80،000 دولار. إذا كنت تبحث عن العمل مع Big Data ، فإن تعلم SQL هو الخطوة الأولى ، على الرغم من أنه حتى غير التقنيين يمكنهم الاستفادة من تعلم الأداة.

2- مايكروسوفت اكسل:

عندما تفكر في برنامج Excel ، فإن أول ما يتبادر إلى الذهن هو على الأرجح جدول بيانات ، ولكن هناك الكثير من قوة التحليل تحت غطاء هذه الأداة ، في حين أن لغة البرمجة مثل R أو Python مناسبة بشكل أفضل للتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة ، إلا أن أساليب Excel المتقدمة مثل كتابة وحدات الماكرو واستخدام عمليات البحث عن VBA لا تزال تستخدم على نطاق واسع للمصاعد الأصغر والتحليلات السريعة والخفيفة ، إذا كنت تعمل في شركة صغيرة أو بدء التشغيل ، فقد يكون الإصدار الأول من قاعدة البيانات في Excel ، على مر السنين ، ظلت الأداة الدعامة الأساسية للشركات في كل صناعة ، لذلك تعلم أنها أمر لا بد منه ، لحسن الحظ ، هناك وفرة من الموارد المجانية العظيمة على الإنترنت لمساعدتك على البدء ، بالإضافة إلى فصول تحليل البيانات المنظمة بقيادة المدربين.

نصيحة للمحترفين: يقتصر برنامج Excel على مجموعات البيانات الكبيرة ، لذلك غالبًا ما يكون تعلم لغة برمجة إحصائية أمرًا لا غنى عنه عندما تتقدم في حياتك المهنية كمحلل.

3- التفكير الناقد:

استخدام البيانات للعثور على إجابات لأسئلتك يعني معرفة ما يجب طرحه في المقام الأول ؛ هذا يمكن أن يكون صعبا للغاية ، لكي تنجح كمحلل ، عليك التفكير كمحلل ، إن دور محلل البيانات هو الكشف عن الاتصالات التي ليست واضحة دائمًا وتوليفها ، في حين أن هذه القدرة فطرية إلى حد ما ، هناك عدد من النصائح التي يمكنك تجربتها للمساعدة في تحسين مهارات التفكير الناقد لديك.

4- R أو بيثون البرمجة الإحصائية:

أي شيء يمكن أن يقوم به Excel أو R أو Python يمكن أن يكون أفضل وأسرع 10 مرات ، مثل SQL ، يمكن لـ R و Python معالجة ما لا يمكن لـ Excel ، إنها لغات برمجة إحصائية قوية تستخدم لإجراء التحليلات المتقدمة والتحليلات التنبؤية على مجموعات البيانات الكبيرة ، وكلاهما معيار الصناعة ، للعمل حقًا كمحلل بيانات ، ستحتاج إلى تجاوز SQL وإتقان واحدة على الأقل من هذه اللغات.


لذلك أي واحد يجب أن تتعلم؟ كلا R و Python مفتوحان ومجانان ، ولا يهتم مدير العمل عادة بما يختاره موظفوهم طالما كانت تحليلاتهم دقيقة ، نظرًا لأنه مصمم خصيصًا للتحليلات ، فإن بعض المحللين يفضلون R على Python لاستكشاف مجموعات البيانات وإجراء التحليل المخصص.

نصيحة للمحترفين: هل تتساءل عن SPSS أو SAS؟ يعتبر تعلم R أو Python على هذه الأدوات أفضل ممارسة لأن برامج SAS ، مثل Excel ، محدودة.

5- بيانات التصور:

تعد القدرة على سرد قصة مقنعة بالبيانات أمرًا ضروريًا للحصول على وجهة نظرك والحفاظ على مشاركة جمهورك ، إذا تعذر تحديد نتائجك بسهولة وبسرعة ، فسيصعب عليك الوصول إلى الآخرين.

لهذا السبب ، يمكن أن يكون لتصور البيانات تأثيرًا فاعلًا عندما يتعلق الأمر بتأثير البيانات الخاصة بك ، يستخدم المحللون مخططات ورسومات بيانية لافتة للنظر وذات جودة عالية لتقديم نتائجهم بطريقة واضحة وموجزة ، يُعتبر برنامج التصور الخاص بـ Tableau أداة تحليلية متوافقة مع معايير الصناعة ، وهو سهل الاستخدام بشكل منعش.

6- مهارات العرض:

التصور البيانات ومهارات العرض يسير جنبا إلى جنب، لكن التقديم لا يأتي دائمًا بشكل طبيعي للجميع ، وهذا جيد! حتى مقدمي العروض المتمرسين سوف يشعرون أن أعصابهم ستحصل على أفضل ما لديهم في بعض الأحيان ، كما هو الحال مع أي شيء آخر ، ابدأ بالتدريب ، ثم مارس بعض التمارين حتى تدخل في أخدودك ، لدى Forbes أيضًا بعض الحيل المفيدة حول كيفية الحصول على عرض مريح.

اضافة الى التعلم الآلي:

سرعان ما أصبح التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية من أهم الموضوعات في مجال علم البيانات ، بينما لا يعمل كل محلل مع التعلم الآلي ، إلا أن الأدوات والمفاهيم مهمة للتعلم من أجل المضي قدمًا في هذا المجال ، ومع ذلك ، ستحتاج إلى مهارات البرمجة الإحصائية لأسفل للتقدم في هذا المجال ، يمكن أن تساعدك فكرة من خارج الصندوق.

إن معرفة المهارات التي ستحتاج إلى اقتحام التحليلات والبدء في العمل مع البيانات هو مفتاح التقدم الوظيفي في تحليلات البيانات ، تنتعش الصناعات حول البيانات الكبيرة ، وتبحث المؤسسات عن توظيف بمهارات العرض والطلب القصيرة ، إن تحسين معرفة تحليلات البيانات الخاصة بك اليوم يعني المزيد من الفرص والمزيد من المال لك في المستقبل.