هوش تجاری

معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده

اگر شما علاقه‌مند به شغل تحلیل‌گر داده (Data Analyst) یا حتی فقط افزودن برخی مهارت‌های آن به رزومه خود هستید، احتمالاً این سوال را از خود می‌پرسید: آیا من به گواهینامه تجزیه و تحلیل داده نیاز دارم؟

یافتن پاسخ واقعی این سوال مشکل است. هزاران دوره تجزیه و تحلیل داده وجود دارد و همه آن‌ها به شما خواهند گفت به گواهینامه نیاز دارید.

اما صادقانه بگوییم: برای استخدام شدن به عنوان تحلیل‌گر داده نیازی به گواهینامه ندارید.

این بدان معنا نیست که برنامه‌های صدور گواهینامه تجزیه و تحلیل داده ارزشمند نیستند. اما این بدان معناست که شما باید به دقت در مورد برنامه‌ای که در آن سرمایه‌گذاری خواهید کرد فکر کنید، زیرا خود گواهی‌نامه احتمالاً هیچ ارزشی ندارد.

ما در مورد برنامه‌های مختلف صدور گواهینامه و نحوه ارزیابی آن‌ها صحبت خواهیم کرد. اما ابتدا، احتمالاً باید توضیح دهیم که چرا خود گواهینامه به شما کمکی نمی‌کند.

چرا کارفرمایان به گواهینامه تجزیه و تحلیل داده اهمیتی نمی‌دهند

از دیدگاه کارفرمایان، گواهینامه‌ها معیار خوبی برای سنجش میزان اثربخشی شخص در انجام کار نیستند.

این امر به ویژه در حوزه تجزیه و تحلیل داده صادق است، زیرا تعداد بسیار کمی از دوره‌های صدور گواهینامه به کار با داده‌های واقعی نیاز دارند.

به عنوان مثال دوره‌های پلتفرم MOOC به طور معمول شامل یک سری سخنرانی‌های ویدئویی هستند که با آزمون‌های چند گزینه‌ای و جای خالی خاتمه می‌یابند. آن‌ها ممکن است در پایان به تحویل یک پروژه نیاز داشته یا نداشته باشند.

در بهترین حالت، دیدن گواهینامه در رزومه به این معنی است که دارنده آن، یک پروژه تجزیه و تحلیل داده را به پایان رسانده است. این امر برای کارفرمایی که می‌داند اثربخشی شما با انجام موفقیت‌آمیز پروژه تجزیه و تحلیل داده ثابت می‌شود نه با گرفتن امتیاز خوب در آزمون‌های چند گزینه‌ای، کافی نیست.

وقتی یک مدیر استخدام به رزومه شما نگاه می‌کند، حدود هفت ثانیه وقت دارید تا توجه او را جلب کنید. تحقیق درباره مدرکی که شما اخذ کرده‌اید و اثبات اثربخشی آن، به وقت و تلاش زیادی نیاز دارد که مدیر استخدام مایل به صرف آن نیست.

لازم به ذکر است که برند نیز در اینجا مهم نیست. مدرک دانشگاهی در رزومه کاری شما استخدام‌کننده را تحت تأثیر قرار می‌دهد. اما گواهینامه دانشگاه؟ کارفرمایان به خوبی می‌دانند که این یک چیز کاملاً متفاوت است. اغلب، دوره‌های گواهی با برند دانشگاه (هم بصورت آنلاین و هم حضوری) حتی توسط دانشگاه اجرا نمی‌شوند. آن‌ها توسط شرکت‌های انتفاعی اداره می‌گردند که مجوز ثبت‌نام‌های سخنرانی ویدئویی با برند و دانشگاه را دارند.

کارفرمایان می‌خواهند در رزومه تحلیل‌گر داده چه چیزی ببینند؟

بهترین راه برای اثبات اینکه می‌توانید کاری را انجام دهید، داشتن تجربه کاری مرتبط است. اما اگر اولین بار است که به دنبال کار در این زمینه هستید، سابقه کار ندارید. مشکلی نیست! می‌توانید اثبات کنید که کار را به روش دیگری انجام داده‌اید: پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده.

هر چقدر پروژه‌های شما به شغل مورد نظرتان مرتبط‌تر باشند، شانستان بیشتر خواهد بود.

برای موقعیت‌های سطح پایین، کارفرمایان بیشتر به دنبال پروژه‌های انجام‌شده هستند. آن‌ها می‌خواهند پروژه‌هایی را ببینند که مهارت‌ها و تجزیه و تحلیل‌های مورد نیاز برای نقش شغلی را نشان دهند. مشاهده اینکه قبلاً کاری که آن‌ها می‌خواهند را انجام داده‌اید، برای بسیاری از مدیران استخدام بسیار مهم‌تر از هرگونه گواهینامه است.

آیا گواهینامه تجزیه و تحلیل داده بی‌فایده است؟

البته هیچ یک از این‌ها به معنای بی‌فایده بودن گواهینامه نیست. این فقط بدان معناست که شما باید آن‌ها را با آگاهی از اینکه برند گواهینامه‌ای که انتخاب کرده‌اید کمکی به رزومه شما نمی‌کند، ارزیابی نمایید. آنچه به شما در یافتن شغل کمک می‌کند، مهارت‌هایی است که در طول دوره فرا می‌گیرید.

همچنین، توجه به این نکته مهم است که گرچه گواهینامه‌ها به رزومه شما کمک نمی‌کنند، اما داشتن آن‌ها نیز ضرر ندارد. اکثر کارفرمایان آن‌ها را نادیده می‌گیرند و تقریبا هیچ‌کس آن‌ها را به عنوان مدرک کافی برای انجام کار نمی‌بیند. با این حال، برخی از استخدام‌کنندگان گواهینامه‌ها را نشانه این می‌دانند که متقاضی به طور فعال به دنبال یادگیری و بهبود مجموعه مهارت‌های خود است.

از آنجا که بسیاری از متقاضیان دیگر نیز گواهینامه دارند، به احتمال زیاد داشتن آن شما را از سایر متقاضیان متمایز نخواهد کرد. داشتن پروژه‌های بسیار مرتبط بهترین شانس شما برای استخدام است. اما ذکر یک یا دو گواهینامه برای نشان دادن جدی بودن شما در یادگیری و رشد هرگز ایده بدی نیست.

نحوه ارزیابی دوره‌های گواهینامه

مهم‌ترین چیزی که می‌توانید از هر دوره صدور گواهینامه بدست آورید مهارت‌هایی است که یاد می‌گیرید و این مهم‌ترین برتری شماست. سوالات مهم برای پرسیدن  قبل از شروع هر دوره شامل موارد زیر است:

این دوره چگونه آموزش داده می‌شود؟ آیا از سخنرانی‌های ویدئویی استفاده می‌کند؟ درس‌های برنامه‌نویسی تعاملی؟ کلاس‌های حضوری؟ افراد متفاوت یاد می‌گیرند، بنابراین شما احتمالاً می‌دانید که چه چیزی برایتان بهتر است، اما علم نشان می‌دهد که به طور کلی هرچه روش تدریس عملی‌تر باشد، بهتر است.

این دوره چه چیزی را آموزش می‌دهد؟ آیا مهم‌ترین مهارت تحلیل‌گر داده را به عمق کافی تحت پوشش قرار می‌دهد؟ SQL حوزه‌ای است که بسیاری از دوره‌های گواهینامه از آن چشم‌پوشی می‌کنند زیرا هیجان‌انگیز نیست، اما مهم‌ترین مهارت برای هر فرد علاقه‌مند به داده است. اگر دانش آماری ندارید، یافتن دوره‌ای که آمار را پوشش دهد نیز مهم است.

عوامل مهم دیگری که در تصمیم‌گیری شما تأثیرگذار خواهند بود عبارتند از:

هزینه: هزینه دوره‌های صدور گواهینامه از چند صد دلار تا ده‌ها هزار دلار متنوع هستند! چه نوع بازدهی می‌توانید از سرمایه خود انتظار داشته باشید؟

شرایط زمانی: برخی از دوره‌های گواهینامه سلف سرویس هستند؛ یعنی هر زمان که بخواهید می‌توانید شروع کنید و با سرعت خودتان پیش بروید. دوره‌های دیگر مبتنی بر هم‌گروهی و حساس به زمان هستند؛‌ شما فقط ممکن است در زمان خاصی از سال یا فقط در ساعات مشخصی از روز بتوانید به یک کلاس بپیوندید.

پیش نیازها: بعضی از دوره‌ها به مدارک خاص، یا تجربه قبلی و یا دوره‌های آموزشی نیاز دارند.

بررسی‌های شخص ثالث: هر دوره صدور گواهینامه تجزیه و تحلیل داده با یک تیم بازاریابی نیمه شایسته می‌تواند یک صفحه فرود پر از نقل قول‌های راضی ایجاد کند. اما فراگیران واقعی در مورد برنامه چه می‌گویند؟ سایت‌های بررسی شخص ثالث مانند Switchup ، G2 و Course Report مکان‌های خوبی برای خواندن بررسی‌ها هستند.

جمع‌بندی

بنابراین بهترین گواهینامه تجزیه و تحلیل داده برای شما چیست؟ این تصمیم به عواملی از جمله موارد زیر بستگی دارد:

  • بودجه شما چقدر است؟
  • چقدر وقت آزاد برای تحصیل دارید؟
  • در حال حاضر کدام مهارت تحلیل‌گر داده را دارید؟
  • جدول زمانی مورد نظر شما چیست؟

هر تصمیمی که بگیرید، اکنون با چشمان باز آن را خواهید گرفت. اکنون که می‌دانید داشتن گواهینامه هنگام پیدا کردن کار مهم نیست، می‌توانید بیشتر روی آنچه مهم است تمرکز کنید: یادگیری مهارت‌های مناسب و انجام پروژه‌های عالی برای اثبات مهارت‌های خود به کارفرمایان بالقوه.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن