データ分析とビッグデータに関するさらなるトレーニング

データアナリストとしてのトレーニングは誰に適していますか?

データアナリストや データ アナリストは、企業内 (本番環境など) で発生するデータを評価します。 取得したデータは視覚化され、営業や購買など他の部門でも利用できるようになります。 分析されたデータに基づいて、社内プロセスをより効率的にするための意思決定を行うことができます。 そのため、データ アナリストは技術部門と、技術的な専門知識があまりない他の部門の間で作業します。

これらの専門家は、MicroStrategy や PowerBI などの適切なデータベースを使用してデータを評価します。 データアナリストの日常業務では、Pythonなどのプログラミング言語を日常的に使用することが不可欠です。 R、SPSS、Business Intelligence などの一般的なソフトウェア アプリケーションの使用経験も必要です。 このアプリケーションの知識を利用して、いわゆる生データを構造化し、評価することができます。

データアナリストはデータを分析するだけでなく、データを分析した後に初めて可能となるソフトウェア開発にも積極的に取り組んでいます。

つまり、この仕事への応募者は間違いなく技術に精通しており、数値とデータ、特にコンピューター サイエンスについての基本的な理解を持っている必要があります。 JavaやPythonなどの一般的なプログラミング言語の使用経験があり、コミュニケーションを楽しめる方 なぜなら、彼らはプロジェクトの実施においてチームとしてよく協力しており、顧客との接触においてもよく協力しているからです。 立つ。

データアナリストになるにはどうすればよいですか?

1つ トレーニングとか勉強とか データ アナリストになるためのさらなるトレーニングの基礎としてのデータ アナリストは必須要件ではなくなりました。

研修中から IT 業界へのキャリアパスを選択する場合、多くの人が IT スペシャリストになるための 3 年間の研修コースからキャリアをスタートします。 その後、大学または専門学校で学習コースを完了すると、データ アナリストの分野に直接特化することができます。 たとえば、データ分析の修士号プログラムやデータおよび情報科学の学士号プログラムなどがあります。 そのためには、まずそれぞれの大学や専門学校で提供されているコースについて調べる必要があります。

大学の要件がない場合や、まったく異なる職業に就いている場合でも、適切な選択肢がたくさんあります。 ラテラルエントリーのさらなるトレーニングまたは再トレーニング データアナリストという職業を学ぶ。

ここで提供されます IHKコース データ アナリストになるか、データ分析とビッグ データの認定コースを取得します。

データアナリストとしての専門性

データ アナリストという職業には、専門性を高めることができる基本的に 3 つの分野があります。

• 」金融アナリスト": 金融分野では、これらのデータ アナリストは主に保険会社でリスク管理に従事します。
• 」ビッグデータアナリスト": ビッグ データ アナリストは主に生データを扱い、それを使用できるように準備します。 つまり、「ビッグデータ」から「スマートデータ」へ。
• 」データ アナリスト ビジネス インテリジェンス (BI)": これらのアナリストは通常​​、さまざまな業界のさまざまな企業で働いており、企業プロセス、管理、マーケティングの分野で働くことが増えています。

データ アナリストは今や金と同じくらい価値があります。 これらはデジタル化の結果として企業プロセスの効率化を確実にし、経済成長に大きく貢献します。 そのため、このノウハウを備えた熟練労働者は、その職業において優れた将来性を持っています。

一般にコンピューター サイエンス、大量のデータと数値に興味があり、チームで働くことに親和性がある人 または顧客とのやり取りで、データアナリストになるチャンスがたくさんあります 始める。