استخدام و منابع انسانیاستخدام، مصاحبه و رزومه

تحلیل‌گر داده کیست؟ چگونه تحلیلگر داده استخدام کنیم؟

تحلیل‌گر داده کیست؟ چگونه تحلیلگر داده استخدام کنیم؟

اخیراً عنوان شغلی "تحلیلگر داده" که به نظر یک حرفه‌ی جذاب است، بسیار به گوشمان می‌خورد. ایده‌ی کار کردن با داده‌ها و تکنولوژی، می‌تواند حس کنجکاوی شما را درمورد چیستی این شغل برانگیزد. اینکه یک تحلیلگر داده در طول روز چه کارهایی انجام می‌دهد؟ چه دانش و مهارت‌هایی باید داشته باشد؟ چگونه باید یک تحلیلگر داده استخدام کنیم و... از جمله سوالاتی است که با فکر کردن به این شغل به ذهنتان خطور می‌کند.
در این مقاله به تمام این سوالات پاسخ خواهیم داد تا اگر به این شغل علاقمند شدید به راحتی بهترین فرصت‌های شغلی را مورد بررسی قرار دهید با حتی اگر یک کارفرما هستید و به دنبال استخدام تحلیلگر داده حرفه ای و مورد اعتماد هستید، بدون نگرانی با درج آگهی استخدام در کارلیب، نیروی کار مورد نظر خود را گزینش کنید.

تحلیل داده‌ (Analytics) چیست؟

Analytics در واقع تئوری و عمل را برای شناسایی و انتقال بینش مبتنی بر داده گردآوری می‌کند که به مدیران، سهامداران و سایر مجریان یک سازمان امکان تصمیم گیری آگاهانه‌تر را می‌دهد.
تحلیلگران داده‌ی با تجربه، کار خود را در یک مفهوم بزرگ‌تر، در سازمان خود و با در نظر گرفتن عوامل مختلف خارجی در نظر می‌گیرند.
تحلیل‌گران همچنین می‌توانند میزان فضای رقابتی، منافع تجاری داخلی و خارجی و همچنین عدم وجود مجموعه داده‌های خاص در توصیه‌های مبتنی بر داده‌ای که به ذینفعان ارائه می‌دهند را حساب کنند.

یک استاد حرفه‌ای علوم تجزیه و تحلیل با پوشش مفاهیم نظریه احتمال، مدل‌سازی آماری، تجسم داده‌ها، تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه و مدیریت ریسک در زمینه یک محیط کسب و کار، دانشجویان را به عنوان تحلیلگر داده تربیت می‌کند.
علاوه بر این، یک دانشجوی دارای مدرک کارشناسی ارشد در علوم تجزیه و تحلیل، زبان‌های برنامه نویسی، زبان پایگاه داده و برنامه‌های نرم افزاری را نیز فرا می‌گیرد که برای انجام کارهای روزمره‌ی یک تحلیلگر داده بسیار مهم است.انواع تحلیل داده

انواع تحلیل داده (Data Analytics)

بطور کلی چهار نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده بر روی یکدیگر بنا شده‌اند تا ارزش سازمان‌ها را بصورت مداوم بالا ببرند. این موارد به شرح زیر هستند:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive analytics)

آنچه در گذشته اتفاق افتاده است را بررسی می‌کند که شامل مواردی از قبیل درآمد ماهانه، فروش سه ماهه، بازدید سالانه وبسایت و غیره می‌باشد.
این نوع یافته‌ها به سازمان امکان تشخیص ترندها را می‌دهد. تحلیلگر داده‌ی توصیفی به این سوال پاسخ می‌دهد: "چه اتفاقی افتاده است؟"

ترند (Trend) در لغت به معنای روند است. اما منظور افراد از به کار بردن این عبارت وقتی می‌گویند چیزی در حال ترند شدن است این است که آن چیز به سرعت در حال فراگیر شدن است و مورد توجه بسیاری قرار گرفته است.

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic analytics)

با مقایسه مجموعه داده‌های توصیفی برای شناسایی وابستگی‌ها و الگوهای مختلف، دلیل وقوع چیزهای خاص را بررسی می‌کند.
این به سازمان کمک می‌کند تا علت وقوع یک نتیجه مثبت یا منفی را تعیین کند. تحلیلگر داده‌ی تشخیصی به این سوال پاسخ می‌دهد: "چرا چنین اتفاقی افتاده است؟"

3. تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه (Predictive analytics)

سعی می‌کند با تشخیص گرایشات موجود در تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی، نتایج احتمالی را تعیین کند. این نوع تجزیه و تحلیل به سازمان اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه انجام دهد.
برای مثال، تماس گرفتن با مشتری‌ای که بعید است بخواهد قرارداد خود را تمدید کند. تحلیلگر داده‌ی پیش‌گویانه به این سوال پاسخ می‌دهد: "چه اتفاقی ممکن است بیافتد؟"

4. تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics)

اقدامات تجاری که لازم است انجام گیرد را شناسایی می‌کند. در حالی که این نوع تحلیل ارزش قابل توجهی در ارتباط با توانایی پرداختن به مشکلات احتمالی یا جلو ماندن از روند صنعت دارد، اما اغلب به استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و فن‌آوری پیشرفته مانند یادگیری ماشین (machine learning) نیاز دارد.
تحلیلگر داده‌ی تجویزی به این سوال پاسخ می‌دهد: "چه اقدامی باید انجام شود؟"

در یک نظرسنجی در سال 2016 از بیش از 2000 مدیر بازرگانی دریافتند که سازمان‌ها، تجزیه و تحلیل توصیفی را برای تصمیم گیری آگاهانه و مبتنی بر داده کافی نمی‌دانند. به همین ترتیب، تجزیه و تحلیل‌های تشخیصی و پیش‌بینی شده به طور فزاینده ای برای سازمان‌ها مهم هستند.

تحلیلگر داده (Data Analyzer) کیست؟

امروزه سازمان‌ها در تمام صنایع به طور فزاینده‌ای برای تصمیم‌ گیری‌های مهم تجاری خود، متکی به اطلاعات و داده‌ها هستند. این تصمیم‌های مهم می‌توانند مواردی از این قبیل باشند:

وظایف تحلیلگر داده

  • توسعه‌ی محصولات جدید
  • ورود به بازارهای جدید
  • انجام سرمایه گذاری‌های جدید
  • هدف‌گیری مشتریان جدید یا فعلی
  • و...

سازمان‌ها همچنین از داده‌ها برای شناسایی ناکارآمدی‌ها و سایر مشکلات تجاری که باید برطرف شوند نیز استفاده می‌کنند.
در این سازمان‌ها، کار تحلیلگر داده اختصاص مقادیر عددی به این توابع مهم تجاری است تا بتواند عملکرد آنها را در طول زمان ارزیابی و مقایسه کند، اما کار تحلیل داده‌ها شامل مواردی فراتر از نگاه به اعداد است؛ یک تحلیلگر داده همچنین باید بداند چگونه از داده‌ها استفاده کند تا سازمان بتواند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرد.

به‌طور کلی می‌توان گفت یک تحلیلگر داده با استفاده از مهارت‌های فنی خود، datasetها یا داده‌های بزرگ را جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل آماری می‌کند.
آنها کشف می‌کنند که چگونه می‌توان از داده‌ها برای پاسخ به سوالات و حل مشکلات استفاده کرد. با توسعه کامپیوترها و حرکت روزافزون به سمت پیچیدگی فناوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها نیزتکامل یافته است.

یک روز کاری رایج تحلیلگر داده می‌تواند شامل انجام این کارها باشد:
با استفاده از مهارت‌های SQL ، داده‌های مختلف را از پایگاه داده شرکت بگیرد، از مهارت‌های برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل آن داده‌ها استفاده کند و سپس از مهارت‌های ارتباطی برای گزارش نتایج خود به مخاطبان دیگر استفاده کند.
سوالی که پیش می‌آید این است که بطور کلی علم تجزیه و تحلیل شامل چه مواردی می‌شود؟ در ادامه آن را شرح می‌دهیم.

مدیریت استراتژیک

وظایف کلیدی یک تحلیلگر داده

پاسخ به سوال "تحلیلگر داده چه کارهایی انجام می‌دهد؟" بسته به نوع سازمان و نوع تجزیه و تحلیل تخصصیِ تحلیلگر داده (که پیش‌تر ذکر کردیم)، متفاوت خواهد بود.
وظایف بیشتر مشاغل مربوطه به تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها برای کشف ترندها و بینش‌های تجاری می‌شود.

تحلیلگر داده ممکن است مسئول ایجاد داشبورد، طراحی و نگهداری پایگاه داده‌ها و سیستم‌های ارتباطی برای بخش‌های مختلف سراسر سازمان خود با استفاده از نرم افزارهای هوش تجاری و برنامه نویسی باشد. اما به طور کلی وظایف تحلیلگر داده در محیط کار معمولاً شامل موارد زیر است:

  1. طراحی و نگهداری سیستم‌ها و پایگاه‌های داده؛ این مورد شامل رفع خطاهای کدنویسی و سایر مشکلات مربوط به داده است.
  2. استخراج داده‌ها از منابع اولیه و ثانویه، سپس سازماندهی مجدد داده‌های گفته شده در قالبی که به راحتی توسط انسان یا ماشین قابل خواندن باشد.
  3. استفاده از ابزارهای آماری برای تفسیر مجموعه داده‌ها و توجه ویژه به ترندها و الگوهایی که می‌تواند برای تلاش‌های مربوط به تجزیه و تحلیل تشخیصی و پیش‌گویانه ارزشمند باشد.
  4. نشان دادن اهمیت کار خود در زمینه ترندهای محلی، ملی و جهانی که هم سازمان و هم صنعت تحلیلگران را تحت تأثیر قرار می‌دهد.
  5. تهیه گزارش برای مدیر اجرایی که به طور موثر ترندها، الگوها و پیش‌بینی‌ها را به داده‌های مرتبط وصل می‌کند.
  6. همکاری با برنامه نویسان، مهندسان و رهبران سازمانی برای شناسایی فرصت‌های بهبود فرآیند، پیشنهاد اصلاح سیستم و تدوین سیاست‌های نظارت بر داده‌ها.
  7. ایجاد اسناد و مدارک مناسب که به ذینفعان امکان می‌دهد مراحل فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها را درک کرده و در صورت لزوم، این مراحل را تکثیر یا تکرار کنند.

سوال بعدی که باید به آن پاسخ دهیم این است که یک تحلیلگر داده برای انجام وظایف ذکر شده باید چه توانایی‌ها و مهارت‌هایی داشته باشد؟

مهارت های مورد نیاز تحلیلگر دادهمهارت‌های لازم برای تصدی شغل تحلیلگر داده

مواردی که در ادامه ذکر می‌شوند، لیستی از مهارت‌های کلیدی است که هر تحلیلگر داده‌ای باید داشته باشد.

1) آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی (R و SAS و Python):

تحلیلگران داده باید حداقل در یک زبان برنامه‌نویسی تبحر داشته باشند و از نحوه‌ی کارکرد چند زبان دیگر را نیز بطور جزئی بلد باشد.
یک تحلیلگر داده از زبان‌های برنامه نویسی مانند R و SAS و Python برای جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند.

2) تفکر خلاق و تحلیلی:

کنجکاوی و خلاقیت ویژگی‌های اصلی یک تحلیلگر داده‌ی خوب است. داشتن تجربه‌ی قوی در به کارگیری روش‌های آماری مهم است، اما مهم‌تر از آن، بررسی مشکلات موجود با دید خلاقانه و تحلیلی می‌باشد.
این به تحلیلگر کمک می‌کند تا سوالات تحقیقاتی جالبی را ایجاد کند که درک سازمان را از موضوع مورد بحث افزایش می‌دهد.

3) ارتباطات قوی و موثر:

داشتن روابط عمومی قوی رمز موفقیت در این شغل است. تحلیلگران داده باید نتایج و یافته‌های خود را به روشنی به مخاطبان خود منتقل كنند؛ خواه این مخاطبان، کسانی باشند که صرفا گزارشات را می‌خوانند و خواه تیم كوچكی از مدیران باشند كه تصمیمات شغلی می‌گیرند.

4) تجسم داده‌ها (Data Visualization):

تجسم موثر داده‌ها به آزمون و خطا نیاز دارد. یک تحلیلگر داده موفق می‌فهمد که برای تجزیه و تحلیل خود چه نوع گراف‌هایی باید استفاده کند، چگونه مقیاس‌بندی تصاویر را انجام دهد و بسته به مخاطبان خود می‌داند که از کدام نمودارها باید استفاده کند.

5) انبارداری داده (Data Warehousing):

برخی از تحلیلگران داده در قسمت back-end کار می‌کنند. آنها پایگاه‌های داده را از چندین منبع برای ایجاد انبار داده، به یک‌دیگر متصل می‌کنند و از زبانهای جستجوگر (querying) برای یافتن و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

6) آشنایی با پایگاه داده‌های SQL :

SQL پایگاه داده‌ای رابطه‌ای با داده‌های ساخت یافته است. داده‌ها در جداول ذخیره می‌شوند و سپس یک تحلیلگر داده با استفاده از اطلاعات موجود در جداول مختلف، برای انجام تجزیه و تحلیل خود استفاده می‌کند.

7) زبان‌های جستجوگر پایگاه داده (Database Querying Languages):

متداول‌ترین زبان جستجوی داده‌های (کوئری نویسی) درون پایگاه داده، SQL است که انواع مختلفی از این زبان وجود دارد از جمله: PostreSQL ،T-SQL و PL/SQL (Procedural Language/SQL).

8) داده کاوی، پاکسازی و استفاده از داده‌ها:

هنگامی که داده‌ها به طور منظم در پایگاه داده ذخیره نمی‌شوند، تحلیلگران داده باید از ابزارهای دیگر برای جمع‌آوری داده‌های بدون ساختار استفاده کنند. لذا تحلیلگر داده باید به محض دریافت داده‌های کافی، از طریق برنامه نویسی به پاکسازی و پردازش این داده‌ها بپردازد.

9) Microsoft Excel پیشرفته:

تحلیلگر داده باید مهارت خوبی در اکسل داشته باشد و تکنیک‌های پیشرفته‌ی مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل را درک کنند.

10) یادگیری ماشین (Machine Learning):

اگرچه به طور معمول، مهارت یادگیری ماشین از مهارت‌های مورد انتظار تحلیلگر داده نمی‌باشد؛ اما تحلیلگران داده با مهارت یادگیری ماشین، افراد فوق‌العاده با ارزشی هستند.
یادگیری ماشین یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است. در این علم تلاش می‌شود با بهره‌گیری از الگوریتمها، یک ماشین به شکلی طراحی که بتواند به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند، بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آنها نیاز باشد.
در یادگیری ماشین، به جای برنامه‌نویسی همه چیز، داده‌ها به یک الگوریتم عمومی داده می‌شوند و این الگوریتم است که براساس داده‌هایی که به آن داده شده، منطق خود را می‌سازد.

در نهایت بد نیست بدانید که تحلیلگران داده برای به کارگیری مهارت‌های خود از چه ابزارهای خاصی برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.

ابزارهای مورد نیاز تحلیلگر دادهابزارهای مورد استفاده‌ برای تحلیل داده توسط تحلیلگر

علاوه بر ابزارهای گفته شده در قسمت قبل (مانند اکسل، برنامه‌نویسی‌های مختلف و SQL)، در اینجا تعدادی دیگر از ابزارهای مهم مورد استفاده‌ی تحلیلگر داده وجود دارد که در کار خود استفاده‌ می کنند:

1. Google Analytics :

این ابزار به تحلیلگر داده کمک می‌کند تا داده‌های مربوط به مشتری (از جمله ترندها و زمینه‌های تجربه‌ی مشتری) را که نیاز به بهبود در صفحات فرود سایت یا فراخوان برای اقدام (CTA) دارند، درک کند.

2. Tableau :

تحلیلگران از نرم‌افزار هوش مالی یا هوش تجاری تبلو (Tableau) برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها می‌توانند داشبوردهای مختلف را برای اعضای مختلف تیم طراحی و به اشتراک بگذارند و برایشان تجسم فکری (visualization) ایجاد کنند.

3. سیستم Jupyter Notebook :

ژوپیتر نوت بوک یک برنامه یا کتابخانه است که آزمایش کدها را برای تحلیلگران داده ساده می‌کند. به عبارت دیگر، تحلیلگر داده با با این برنامه می‌تواند به صورت تعاملی در مرورگر خود یک فایل حاوی کد، عکس و… بسازد و آن را در مرورگر ویرایش و اجرا کند.

 4. Github :

گیت‌هاب بستری برای به اشتراک‌گذاری و ساخت پروژه‌های فنی است و استفاده از آن برای تحلیلگران داده که از برنامه نویسی شئ‌گرا استفاده می‌کنند ضروری است.

AWS S3 .5 :

این ابزار یک سیستم ذخیره‌سازی ابری است که تحلیل گران داده م‌ توانند از آن برای ذخیره و بازیابی مجموعه داده‌های بزرگ استفاده کنند.

سایت استخدامی

بازار کار و حقوق تحلیل‌گر داده

شغل تحلیلگر داده بطور کلی با تقاضای زیادی در بازار کار روبه‌رو است. IBM تخمین زده است که تا پایان سال 2020 بیش از 2.7 میلیون فرصت شغلی برای افراد حرفه‌ای با مهارت تحلیل داده فراهم خواهد شد. همچنین تقریبا 40 درصد مشاغل تجزیه و تحلیل پیشرفته‌ی داده‌ها، نیاز به مدرک کارشناسی ارشد یا بالاتر دارند.

میانگین حقوق تحلیلگران داده‌ی سطح پایین در جهان سالانه جدود 60،000 دلار می‌باشد. با این حال، موفقیت در این شغل می‌تواند منجر به ارتقا به سمت‌های ارشد یا senior با حقوق بیش از 135,000 دلار نیز شود.
همچنین میانگین حقوق ماهیانه‌ی تحلیلگر داده در ایران نیز در حال حاضر حدود 3.5 الی 8 میلیون تومان است که معادل 42 الی 96 میلیون در سال می‌باشد.

مصاحبه و استخدام تحلیلگر داده

سوال مهمی که ممکن است برای کارفرمایان پیش بیاید این است که استخدام تحلیلگر داده باید چگونه انجام شود؟ در پاسخ باید گفت که کارفرمایان باید ابتدا پس از بررسی تمام نکات گفته شده پیرامون وظایف و مهارت‌های این شغل، به دنبال افرادی باشند که بتواند با پوشش دادن تمام این نکات، سازمان را به اهداف مورد نظر خود برساند. اکنون چگونگی مصاحبه شغلی با تحلیلگر داده را بررسی می‌کنیم.

مصاحبه با تحلیلگر داده

هنگام مصاحبه شغلی با یک تحلیلگر داده باید چند چیز را مشخص کنید:
آیا داوطلب، مهارت‌های ضروری سخت مورد نیاز برای این شغل را دارد؟ آیا قادر به دریافت بینش عملی از هر مجموعه داده‌ای که تجزیه و تحلیل می‌کنند، هست؟
آیا می‌تواند ترندها و یافته‌های مهم را به سایر ذینفعان تجارت منتقل کند؟ علاوه بر این‌ها، سعی کنید داوطلبان را در موارد زیر نیز ارزیابی کنید:

  1. تا چه اندازه می‌توانند ارتباط خوبی با با ذینفعان برقرار کنند؟
  2. سطح مهارت آنها در کار کردن با انواع مختلف نرم افزار تجزیه و تحلیل داده‌ها در چه حد است؟
  3. رویکرد آنها نسبت به کار کردن روی پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده چگونه است؟
  4. فشارهای کاری چگونه کنترل می‌کنند؟ (به همراه ذکر مثال)
  5. چه چیزهایی را در مورد تجزیه و تحلیل داده‌ها دوست دارند؟

همانند هر مصاحبه‌ی شغلی، اینکه از داوطلب درخواست ارائه‌ی پروژه‌ها و نمونه کارهای مرتبط با کار را بکنید می‌تواند به شما کمک زیادی برای درک بهتر توانایی و سبک کار داوطلب کند. علاوه بر این، بهتر است که چند نمونه مشکل برای حل کردن نیز به داوطلب تحلیلگر داده بدهید.
این آزمون‌ها می‌تواند در منزل یا محل کار گرفته شود و باید به یک مسئله عملی بپردازد. (به عنوان مثال از داوطلب بخواهید بهترین روش‌ها را برای پاک‌سازی یک مجموعه داده نشان دهد).

اکثر داوطلبان تحلیلگر داده می‌دانند که مهارت‌های آنها بسیار مورد تقاضا است. این بدان معناست که روند جذب و استخدام شما به روشی هدفمندتر از صرفا ارائه‌ی پیشنهاد و امید به قبولی از جانب آنها، نیاز دارد. کارجویان شغل تحلیلگر داده می‌خواهند تصویری واضح از آنچه که از کارشان در این موقعیت انتظار می‌رود، داشته باشند.
همچنین می‌خواهند بدانند مسیر شغلی آنها چگونه به نظر می‌رسد و اینکه چگونه می‌توانند به پیشرفت شغلی و مهارت‌های خود دست یابند.
لذا ارائه‌ی اطلاعات در مورد این جنبه‌های مربوط به شغل، تصویر بسیار بهتری را به داوطلب منتقل می‌کند و مطمئناً علاقه آنها را برای استخدام شدن جلب می‌کند.

با کارلیب؛ تحلیلگر داده حرفه‌ای استخدام کنید.

در پایان با توجه به تمام موارد ذکر شده در این مقاله از وبلاگ کارلیب، شناخت کافی نسبت به شغل تحلیلگر داده بدست آورده‌اید، پس اگر کارفرما باشید می‌توانید با درج آگهی استخدام در کارلیب، نیروی مورد نیاز خود را از بین کارجویان شغل تحلیلگر داده انتخاب کنید.

نگار فخارزاده
بدون دیدگاه
بحث درباره این مقاله را شما آغاز کنید!