Adatelemző képzésnek is jó a Prooktatás Data Science képzése
A Prooktatás Data Science (adattudós) tanfolyamnak egyik különlegessége, hogy elvégzése az adatelemzői karrier felé is megnyitja az utat. Lássuk, mi teszi ezt lehetővé, és mi az, ami nem szerepel a tananyagban, mégis szükség van rá adatelemzőként!
Az elmúlt években az adatvezérelt döntéshozatal kulcsszerephez jutott a vállalati szektorban, és ezzel együtt az adatelemzők munkája is egyre nélkülözhetetlenebbe vált. Egy cég sikere gyakran múlik azon, hogy milyen gyorsan és pontosan tudja feldolgozni, értelmezni és kommunikálni a rendelkezésre álló adatokat. Az adatelemzők nemcsak kimutatásokat készítenek, hanem a nyers adatokból döntéshozatalt segítő eszközöket teremtenek. Munkájuk sok tekintetben hasonlít az adattudósok (Data Scientist) szakmájához, ugyanakkor az utóbbihoz magasabb szintű matematikai készségek és tudományos látásmód szükséges. Egy fontos dolog közös a két területben: elengedhetetlen hozzájuk a Python ismerete! Bármerre is szeretnénk tehát orientálódni közülük, Python tudás nélkül nem jutunk messzire. Illetve akad még pár dolog, ami adatelemzőként elengedhetetlen.
Erős technikai alapok: Python, SQL és adattisztítás
A Prooktatás képzése 8 hónap alatt átfogóan bemutatja a Python programozás, az SQL lekérdezések és az adatfeldolgozás kulcsfontosságú elemeit. Ezek a készségek ma már elengedhetetlenek minden adatokkal dolgozó szakember számára. A tanfolyam nem csupán az eszközök használatára tanít meg, hanem arra is, hogyan gondolkodjunk adat-alapon: hogyan szűrjük ki a zajt az adatokból, hogyan tisztítsuk meg őket, és hogyan vonjunk le belőlük értelmes következtetéseket. Ez a szemléletmód elengedhetetlen egy modern adatelemző munkájához. A képzés folyamán valós problémákon keresztül lehet tanulni, ami sokkal hatékonyabb az elméleti tananyag memorizálásánál.
Hiányzó láncszem: vizuális dashboardok és kommunikáció
Amit viszont nálunk (még) nem a tananyag része, az a vizuális adatelemzés, vagyis a dashboardkészítés eszközei és módszertana. Egy adatelemző gyakran nemcsak elemzi az adatokat, hanem az eredményeket érthető, vizuális formában közvetíti is. Itt jön képbe a Power BI vagy a Tableau, mint a két legnépszerűbb eszköz, amelyekkel dinamikus, interaktív felületeken lehet bemutatni a legfontosabb mutatókat, trendeket és összefüggéseket. Számos ingyenesen hozzáférhető online tananyag áll rendelkezésre ezek elsajátításához, például a Microsoft Learn a Power BI-hoz, vagy a Tableau eLearning.
Miért fontos annyira az adatvizualizáció? Mert egy jó dashboard segíti a gyors és hatékony döntéshozatalt. A vezetők nem SQL-kódokat akarnak látni, hanem azonnal értelmezhető ábrákat. Ha valaki ezt nem tudja biztosítani, hamar hátrányba kerülhet a munkaerőpiacon. Szerencsére mindkét fenti eszköz könnyen elsajátítható rövid idő alatt önállóan is, használatuk a Python programozáshoz képest pedig kifejezetten gyerekjáték.
Mitől lesz valaki jó adatelemző?
A legjobb adatelemző szakemberek képesek meglátni az összefüggéseket, és érthetően tolmácsolják az adatokban rejlő értékes információt. A szaktudás mellett kulcsfontosságú az üzleti gondolkodásmód, a vizualizációs készségek, és a világos kommunikáció. A Data Science tanfolyam kiváló ugródeszka lehet azoknak, akik valahol már elsajátították az adatvizualizáció módszereit, tudnak dashboardokat készíteni, és van némi gyakorlatuk az üzleti kommunikáció terén. Ezek gyakran döntőek egy belépőszintű adatelemzői pozíció megszerzésében, de ma már szerencsére több ingyenes online forrásból is el lehet sajátítani őket.
Lehet nem is kell szakmát váltanod
A Prooktatás Data Science képzése azoknak is jó lehetőség, akik nem feltételenül akarnak szakmát váltani, hanem adatelemzőként (Data Analyst) szeretnének tovább fejlődni a saját szakterületükön, egy munka mellett elvégezhető képzés segítségével. A pénzügy, kontrolling, az értékesítés, a marketing területén, és persze számos más területen is rengeteg adat keletkezik. Az újonnan megszerzett adatelemző készségek felhasználásával ezek átlátása, elemzése és vizualizálása magasabb szintre lép, amit mind alkalmazottként, mind szabadúszóként kamatoztathatsz.
