3 כלים לניתוח נתונים שכל דאטה אנליסט מתחיל חייב להכיר

Facebook

Whatsapp

Twitter

Email

היום מאחורי כל עסק מצליח עם שאיפות גדולות, עומד דאטה אנליסט מיומן עם מבחר כלים משוכללים לניתוח נתונים. דאטה אנליסטים מנתחים את תוצאות העבר, מזהים מגמות בהווה ויוצרים תחזיות המנבאות את העתיד – מסקנות עם ערך עצום עליהן מסתמכים בעלי עסקים בעת בניית אסטרטגיה עסקית אפקטיבית. בעקבות התרומה הגדולה של תפקיד זה לעסק, זוהי לא הפתעה גדולה שהביקוש לתפקיד רק הולך וגדל (הידעתם? ממש ברגע זה, קיימות כאלף משרות לתפקיד דאטה אנליסט בלינקדאין!). אז, אם אתם סקרנים לגבי קריירה בניתוח נתונים ולימודי דאטה אנליסט, מאמר זה יעזור לכם להתקדם לעבר המטרה: נענה על השאלה – מהו ניתוח נתונים ומה הוא תורם לעסק, אילו כלים ניתוח נתונים נחוצים לעבודה בתור Data Analyst, נפרט את השימושים שלהם ולבסוף גם נשתף איזה קורס דאטה אנליסט מומלץ למי שמעוניין בתפקיד משמעותי ואסטרטגי בהייטק.

מהו ניתוח נתונים ומדוע יש צורך בכלים שונים לניתוח נתונים?

״ניתוח נתונים״ או ״ניתוח מידע״, הוא תהליך בדיקת צורת היחסים בין נתונים, הכולל בדרך כלל: איסוף, ניקוי, טיוב, עיבוד ומידול של נתונים מסוגים שונים לצורך גילוי מידע חשוב או גיבוש מסקנות לצורך קבלת החלטות מושכלות. כאן, בעצם נכנס ה-Data Analyst לתפקיד, האחראי על הפקת המידע, עיבוד הנתונים שמתקבלים, ניתוח המצב הקיים, זיהוי בעיות וגיבוש תובנות עסקיות שיסייעו בקבלת החלטות אסטרטגיות. בעבר, התהליך היה מתבצע במהירות גבוהה יחסית בעזרת אקסל. היום, נתונים מגיעים בכמויות מסיביות, בפורמטים ובסוגי קבצים שונים, המצריכים מספר כלים מתקדמים להשגת התוצאות הרצויות. לפני שנפרט על כל כלי, אנו ממליצים כבר עכשיו לקרוא על איך לנתח מידע עצום באופן אפקטיבי – נושא קריטי אותו בדרך כלל פוגשים לראשונה רק בקורס ניתוח נתונים.

כלי ניתוח נתונים לכל דאטה אנליסט מתחיל: 

Python – ניתוח נתונים בשפת פייתון מאפשרת גמישות עצומה בעבודה עם נתונים: ניתוח, שליפה מכל קובץ ומערכת, ביצוע מניפולציות, עבודה עם כמויות בלתי מוגבלות של נתונים ואפשרות לאוטומציה מלאה של התהליך. כלומר, נבחר בפייתון במצבים בהם הנתונים מפוזרים על פני קבצים רבים, מחולקים לסוגים ופורמטים שונים, נמצאים בפלטפורמות שונות בענן, כשהם אינם נוחים לעיבוד או לניתוח ומצריכים ״ניקוי״ (טיוב נתונים), כשיש כמויות נתונים גדולות המקשות עלינו לעבוד בכלי גרפי כמו אקסל, או כשיש צורך לחזור על אותן הפעולות פעמים רבות על קבצי נתונים שונים.

SQL – SQL הוא קיצור של “Structured Query Language” שפירושו “שפת שאילתות מובנית״ המשמש לשליפת ועיבוד נתונים. במקרה בו נרצה לבצע ניתוח נתונים (לחפש בהם דפוסים, מאפיינים סטטיסטיים, התפלגויות כלשהן וזיהוי טווחי ערכים בעלי משמעות מיוחדת), ברוב המקרים שפת SQL לא תספיק ויהיה צורך לעבור לכלים סטטיסטיים כמו: Excel, SAS, SPSS, R. נקודת המעבר בין עיבוד נתונים וניתוח נתונים אינה תמיד חד משמעית, היות וגם בכלים סטטיסטיים מתבצע תהליך מסוים של עיבוד נתונים. למעשה, ניתן לומר כי את רובו של תהליך ניתוח הנתונים תוכלו לבצע ב-SQL, עם שימוש בפונקציות מובנות ופרוצדורות בהתאמה אישית.

Excel – נבחר לבצע ניתוח נתונים באקסל במקרים בהם כמות המידע לניתוח אינה גדולה, כשנרצה להציג את הנתונים בטבלה, או כשאנו לא נדרשים להציג את הניתוח בצורה אינטראקטיבית. למרות שאקסל לא יכול להתחרות עם כלים ״מתוחכמים״ יותר שמבצעים עיבודים סטטיסטיים בצורה טובה יותר, כלי זה מציע מבחר פונקציות דינמיות ותוכניות סטטיסטיות מובנות לביצוע חישובים, שאינן דורשות שום ידע או נוסחאות מצד המשתמש. כמו כן, הזמינות והגמישות שלו מאפשרות קבלת פתרונות מידיים לבעיות סטטיסטיות פשוטות ללא שימוש בתוכנות מורכבות כמו SAS או SPSS.

אז כמו שאתם מבינים, דאטה אנליסט הוא תפקיד מבוקש והכרחי לפעילות תקינה של כל עסק. אם אתם טובים עם מספרים, מחפשים תפקיד אסטרטגי ותמיד דמיינתם את עצמכם עובדים בהייטק – קורס דאטה אנליסט של ג׳ולט מתאים לאלו מכם שחושבים על לימודי הייטק באמצעות קורס הייטק אונליין ומחפשים עבודה בהייטק שתהווה דריסת רגל ראשונית כדי לבנות קריירה בהייטק. בין אם אתם מעוניינים בהכשרה ראשונית או בהסבת מקצוע, קיימות היום שפע משרות Data Analyst, עם הזדמנויות להתפתחות מקצועית וגם שכר הולם. אז, למה אתם מחכים? הירשמו עוד היום לקורס דאטה אנליסט אונליין של ג׳ולט כדי לעזור לחברות הייטק שזקוקות לכישורים האנליטיים שלכם!