مسیر شغلی تحلیلگر داده؛ از Excel تا تبدیل‌شدن به یک متخصص تحلیل داده
مسیر شغلی تحلیلگر داده؛ از Excel تا تبدیل‌شدن به یک متخصص تحلیل داده
فکر می‌کنید برای تحلیلگر داده شدن فقط باید Python بلد باشید؟
احتمالاً یکی از مهم‌ترین بخش‌های مسیر را جا انداخته‌اید.
تحلیلگر داده فقط کسی نیست که چند خط کد Python می‌نویسد یا نمودارهای زیبا تولید می‌کند. یک کارشناس تحلیل داده باید بتواند با داده خام کار کند، آن را پاک‌سازی و آماده کند، اطلاعات موردنیاز را از پایگاه داده استخراج کند، داده‌ها را تحلیل کند و در نهایت از میان حجم زیادی از اعداد و اطلاعات، الگوها و نتایج قابل اتکا پیدا کند.
به همین دلیل، ورود به بازار کار تحلیل داده معمولاً با یادگیری یک ابزار اتفاق نمی‌افتد؛ بلکه به یک مسیر آموزشی مرحله‌به‌مرحله نیاز دارد.
مسیر شغلی تحلیلگر داده از کجا شروع می‌شود؟
برای تبدیل‌شدن به یک تحلیلگر داده، بهتر است یادگیری را از ابزارهای پایه و کار با داده‌های ساختاریافته آغاز کنید و به‌تدریج به سمت برنامه‌نویسی، تحلیل آماری و روش‌های تخصصی‌تر بروید.
مسیر پیشنهادی را می‌توان به شکل زیر خلاصه کرد:
- اکسل برای تحلیل داده
- پاور کوئری و زبان M
- SQL Server جامع و کاربردی
- الگوریتم و برنامه‌نویسی با پایتون
- تحلیل داده با پایتون
- آمار کاربردی و تحلیل داده
پس از این مرحله، بر اساس نوع فعالیت و حوزه تخصصی، امکان ادامه مسیر با R یا SPSS و روش‌های تخصصی تحلیل آماری نیز وجود دارد.
۱. اکسل برای تحلیل داده؛ اولین قدم
Excel یکی از بهترین نقاط شروع برای ورود به حوزه تحلیل داده است. اما منظور از یادگیری Excel در این مسیر، کار با جدول‌ها و محاسبات ساده روزمره نیست.
فردی که قصد دارد تحلیلگر داده شود باید بتواند با داده‌های واقعی کار کند، اطلاعات را دسته‌بندی و بررسی کند، از توابع و ابزارهای تحلیلی استفاده کند، داده‌های نامنظم را شناسایی کند و خروجی قابل استفاده برای تحلیل ایجاد کند.
مهارت‌هایی مانند توابع کاربردی و ترکیبی، جست‌وجو و تطبیق داده‌ها، Pivot Table، نمودارها، فیلتر و مرتب‌سازی و Conditional Formatting از جمله مباحث مهم این مرحله هستند.
این مرحله باعث می‌شود فرد قبل از ورود به ابزارهای تخصصی‌تر، درک مناسبی از ساختار داده و فرآیند تحلیل پیدا کند.
۲. پاور کوئری و زبان M؛ آماده‌سازی داده‌های واقعی
داده‌های واقعی معمولاً آن‌قدر مرتب نیستند که مستقیم بتوان آنها را تحلیل کرد. بخشی از کار تحلیلگر داده، آماده‌کردن همین داده‌های خام است.
در دوره پاور کوئری و زبان M، فرد یاد می‌گیرد داده‌ها را از منابع مختلف دریافت کند، ستون‌ها و رکوردهای نامناسب را اصلاح کند، داده‌ها را ترکیب و تبدیل کند و فرآیند آماده‌سازی داده را تا حد امکان تکرارپذیر کند.
یادگیری زبان M نیز امکان کنترل و توسعه بیشتر فرآیندهای آماده‌سازی داده را فراهم می‌کند.
این مرحله یک مهارت مهم را شکل می‌دهد: تبدیل داده خام به داده قابل تحلیل.
۳. SQL Server جامع و کاربردی؛ استخراج داده از پایگاه‌های داده
با افزایش حجم اطلاعات، داده‌ها دیگر فقط داخل فایل‌های Excel قرار ندارند. بسیاری از اطلاعات سازمان‌ها در پایگاه‌های داده ذخیره می‌شوند و تحلیلگر باید بتواند مستقیماً با این داده‌ها کار کند.
به همین دلیل، SQL Server جامع و کاربردی یکی از بخش‌های اصلی مسیر شغلی تحلیلگر داده است.
در این مرحله، مباحثی مانند Query نویسی، انتخاب و فیلتر داده‌ها، مرتب‌سازی، توابع تجمعی، گروه‌بندی، انواع JOIN، Subquery، CASE و سایر قابلیت‌های کاربردی SQL مطرح می‌شوند.
هدف از یادگیری SQL صرفاً حفظ‌کردن دستورات نیست. تحلیلگر باید بتواند با استفاده از SQL، داده موردنیاز یک مسئله واقعی را پیدا و استخراج کند.
۴. الگوریتم و برنامه‌نویسی با Python؛ ورود به دنیای تحلیل حرفه‌ای‌تر
بعد از تسلط بر مبانی کار با داده، نوبت به الگوریتم و برنامه‌نویسی با Python می‌رسد.
Python به یکی از زبان‌های مهم در حوزه داده تبدیل شده است، اما تحلیلگر داده لازم نیست از همان ابتدا وارد مباحث سنگین مهندسی نرم‌افزار شود.
در این مرحله، تمرکز روی منطق برنامه‌نویسی، الگوریتم، ساختارهای داده و اصول Python است تا فرد بتواند در مرحله بعد، از Python به‌عنوان یک ابزار جدی برای تحلیل داده استفاده کند.
این بخش در واقع پل میان مهارت کار با داده و تحلیل داده با برنامه‌نویسی است.
۵. تحلیل داده با پایتون؛ وقتی داده فقط یک جدول نیست
در مرحله بعد، Python مستقیماً وارد فرآیند تحلیل داده می‌شود.
در تحلیل داده با Python، فرد با ابزارها و کتابخانه‌های موردنیاز برای کار با داده آشنا می‌شود و می‌تواند فرآیندهایی مانند پاک‌سازی، تبدیل، ترکیب، بررسی و تحلیل مجموعه‌داده‌ها را انجام دهد.
مباحثی مانند کار با DataFrame، آماده‌سازی داده، تحلیل اکتشافی داده یا EDA و مصورسازی داده از بخش‌های مهم این مرحله هستند.
مزیت Python این است که تحلیلگر می‌تواند فرآیندهای پیچیده‌تر و تکراری را به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده انجام دهد و روی مجموعه‌داده‌های بزرگ‌تر و متنوع‌تر کار کند.
۶. آمار کاربردی و تحلیل داده؛ جایی که «تحلیل» واقعاً شروع می‌شود
داشتن ابزار به‌تنهایی تحلیلگر داده نمی‌سازد.
ممکن است فرد بتواند داده را با Python استخراج کند و حتی نمودارهای مختلف بسازد، اما اگر نداند یک نتیجه آماری چه معنایی دارد، احتمال رسیدن به یک برداشت اشتباه بسیار زیاد است.
به همین دلیل، آمار کاربردی و تحلیل داده بخش مهم دیگری از مسیر شغلی تحلیلگر داده است.
در این مرحله، مفاهیمی مانند میانگین، میانه، واریانس، انحراف معیار، توزیع داده، داده‌های پرت، همبستگی، نمونه‌گیری و روش‌های مختلف تحلیل آماری مطرح می‌شوند.
هدف این نیست که تحلیلگر به یک آماردان دانشگاهی تبدیل شود؛ هدف این است که بتواند داده را درست تفسیر کند و از آن نتیجه قابل اتکا بگیرد.
بعد از یادگیری تحلیل داده، چه مسیرهایی وجود دارد؟
پس از یادگیری مهارت‌های اصلی تحلیل داده، مسیر یادگیری می‌تواند بر اساس حوزه کاری فرد تخصصی‌تر شود.
تحلیل آماری با R
R یکی از ابزارهای تخصصی در حوزه آمار و تحلیل داده است. یادگیری تحلیل آماری با R می‌تواند برای افرادی مناسب باشد که می‌خواهند تمرکز بیشتری بر تحلیل‌های آماری و داده‌محور داشته باشند و مسیر خود را به سمت فعالیت‌های تخصصی‌تر آماری و تحلیلی ادامه دهند.
تحلیل آماری با SPSS
SPSS نیز در بسیاری از پروژه‌های آماری، پژوهشی و تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مسیر برای افرادی که با داده‌های پژوهشی و تحلیل‌های آماری سروکار دارند، می‌تواند یک تخصص تکمیلی ارزشمند باشد.
در ادامه این مسیر، مباحث تخصصی‌تری مانند مدل‌یابی معادلات ساختاری با LISREL نیز می‌توانند فرد را برای فعالیت‌های تخصصی در حوزه مدل‌سازی و تحلیل‌های پژوهشی آماده کنند.
برای تحلیلگر داده شدن چه دوره‌هایی لازم است؟
اگر بخواهیم کل مسیر را به زبان ساده و قابل اجرا جمع‌بندی کنیم، ترتیب پیشنهادی دوره‌ها به این شکل است:
۱. اکسل برای تحلیل داده
↓
۲. پاور کوئری و زبان M
↓
۳. SQL Server جامع و کاربردی
↓
۴. الگوریتم و برنامه‌نویسی با پایتون
↓
۵. تحلیل داده با پایتون
↓
۶. آمار کاربردی و تحلیل داده
↓
۷. پروژه‌های عملی و ساخت Portfolio
↓
کارشناس تحلیل داده
و برای افرادی که قصد دارند در حوزه‌های تخصصی‌تر آماری فعالیت کنند:
تحلیل آماری با R
یا
تحلیل آماری با SPSS
↓
مدل‌یابی معادلات ساختاری با LISREL
آیا گذراندن این دوره‌ها برای ورود به بازار کار کافی است؟
خیر. گذراندن دوره‌ها دانش ایجاد می‌کند، اما پروژه واقعی مهارت ایجاد می‌کند.
یک تحلیلگر داده آماده ورود به بازار کار باید بتواند یک مسئله واقعی را از ابتدا تا انتها حل کند: داده را دریافت کند، کیفیت آن را بررسی کند، داده‌های نامناسب را اصلاح کند، اطلاعات موردنیاز را با SQL استخراج کند، در صورت نیاز با Python تحلیل انجام دهد، از روش‌های آماری مناسب استفاده کند و در نهایت نتیجه را به شکلی واضح و قابل فهم ارائه دهد.
بنابراین، هدف مسیر آموزشی تحلیل داده نباید صرفاً یادگیری Excel، SQL، Python یا ابزارهای آماری باشد. هدف اصلی این است که فرد بتواند از داده خام به یک نتیجه قابل اتکا برسد.
جمع‌بندی
مسیر تبدیل‌شدن به کارشناس تحلیل داده از یک ابزار خاص شروع نمی‌شود و به یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی هم ختم نمی‌شود.
این مسیر ترکیبی از کار با داده، آماده‌سازی داده، SQL، برنامه‌نویسی، تحلیل داده و دانش آماری است. هر مرحله بخشی از توانایی لازم برای حل مسائل واقعی را ایجاد می‌کند و در نهایت، فرد را برای فعالیت حرفه‌ای در حوزه تحلیل داده آماده می‌سازد.
داده به‌خودی‌خود جواب هیچ سؤالی نیست؛ ارزش تحلیلگر داده در این است که بتواند سؤال درست را از دل داده پیدا کند و برای آن پاسخ قابل اتکا بسازد.
شروع مسیر یادگیری تحلیل داده
اگر قصد دارید این مسیر را به‌صورت هدفمند و مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید، می‌توانید دوره‌های آموزشی مرتبط با تحلیل داده و مهارت‌های موردنیاز این حوزه را در صفحه دوره‌های آموزشی جهاد دانشگاهی تهران مشاهده کنید و بر اساس سطح فعلی و هدف شغلی خود، دوره مناسب را انتخاب کنید.
برای مشاهده دوره‌های آموزشی مرتبط با تحلیل داده و سایر مهارت‌های موردنیاز بازار کار، به صفحه دوره‌های آموزشی سایت جهاد دانشگاهی تهران مراجعه کنید.