6-7 dəq. oxuma vaxtı
Data analitik, rəqəmlərin arxasında gizlənən hekayələri üzə çıxaran insandır. O, məlumatları
toplayır, təmizləyir və analiz edərək müəssisələrə düzgün qərar verməkdə kömək edir.Data analitikin işi yalnız statistikalarla işləmək deyil, həm də bu rəqəmləri anlamlı
nəticələrə çevirməkdir. Data analitik trendləri müəyyən edir, problemləri aşkarlayır və gələcəyi
proqnozlaşdırır. Beləliklə, xam məlumatlar strateji gücə çevrilir. Digital transformasiyanın sürətlənməsi ilə bir çox sahədə data analitiklərə tələbat kəskin şəkildə artıb.
2025-ci ildə bu sahəyə giriş və davamlı inkişafa doğru gedəcəyin yol data analitika dünyasına fundamental biliklər və alətləri əhatə etməlidir.
1. Təhsil və Məlumat Savadı (Data Literacy)
Data analitik olmaq üçün əvvəlcə informasiya və statistika sahəsi ilə tanış olmaq vacibdir. Data literacy, yəni məlumatı oxuyub anlamaq, təhlil edib nəticəyə çevirmək bacarığı data analitiklərin əsas təməlidir. Formal təhsil, məsələn, informatika, biznes, statistika və ya data elmi sahələrində bakalavr proqramları da bu təməli, analitik düşüncə ilə bərabər, sistematik şəkildə formalaşdırır.
2. Texniki Bacarıqlar: SQL&Open source
Məlumat bazalarına daxil olmaq və sorğular yazmaq üçün SQL proqramlaşdırma dili hər bir data analitik üçün önəmlidir. Bununla yanaşı, SQL-dan əlavə olaraq Python və ya R kimi statistika və data emalı üçün lazım olan digər proqramlaşdırma dilləri də öyrənilməlidir, çünki bunlar data analitiklər üçün daha geniş analiz, data təmizləmə və vizuallaşdırma imkanı yaradır.R və Python açıq mənbəli olduqları üçün hər kəs bu dilləri pulsuz şəkildə öyrənə və istifadə edə bilər. Bu dillər geniş istifadəçi icmasına və zəngin kitabxana dəstəyinə sahibdir, bu da data analizində çevik və güclü alətlər təqdim edir.
Müasir data analitikləri üçün R və Python həm statistik analiz, həm də maşın öyrənməsi kimi qabaqcıl texnikaları asanlıqla tətbiq etməyə imkan verir.
3. Statistik Bilik və Data Vizuallaşdırma
Ortalama göstəricilər, ehtimal, hipotez testi kimi keyfiyyətli statistika göstəriciləri data
analitikin iş prosesində düzgün nəticələr çıxarmasına kömək edir. Əlavə olaraq, analiz nəticələrini anlaşılan formaya salmaq üçün dashboard, vizuallaşdırılmış qrafiklər çevirmə bacarığı da vacibdir. Burada Power BI, Tableau kimi alətlər ön plandadır.
4. Data Təmizləmə və Hazırlama (Data Cleaning)
İstifadəçilərin təcrübəsi göstərir ki, cleaning prosesi analizin 80%-ni təşkil edir. Hərtərəfli təmizləmə və hazırlanma vacibdir. Bu, data analitikin real işində əsas mərhələdir. Microsoft Learn də analitikin, data profil və çevirmə əməliyyatlarını həyata keçirməli olduğunu vurğulayır.
5. Kritik Düşüncə və Soft Skills
Data analitik olmaq üçün yalnız texniki biliklər kifayət deyil. Analitik düşüncə, tənqidi analiz, empatiya və etik məsuliyyət də vacibdir. Data dünyasında AI ( süni intellekt ) sistemlərinin geniş istifadəsi etik düşüncəni və insan faktorunu önə çıxarır. Həmçinin, data analitikinin məlumatı sadə və təsirli bir şəkildə başqalarına çatdırması çox vacibdir. Bütün bu alət və yanaşmaları sistemli şəkildə öyrənmək, data analitika dünyasında öz yerini tapmaq üçün zəruridir. Bu sahə dinamikdir və daim yenilənir, yəni data analitik üçün öyrənmək prosesi heç vaxt bitmir.
Əgər bu yolda ilk addımlarını atırsansa, peşəkar data analitik olmağı planlayırsansa sadə alətlərlə başla, mərhələləli şəkildə irəlilə və real məlumatlarla işləyərək təcrübə topla. 2025 və sonrasında data əsaslı düşünmək bacarığı sənə hər yerdə lazım olacaq.
Data analitik olmaq istəyirsənsə bu bacarıqlara sahib olmalısan :
· Data literacy ilə doğru analiz düşüncəsi;
· SQL, Python/R bilikləri;
· Statistika və data vizuallaşdırma;
· Data təmizləmə qabiliyyəti;
· Analitik düşüncə, etik və kommunikasiya bacarığı.
Bu kombinasiyanın möhkəm qurulması sənə həm data analitik olmaq, həm də digər analitik rollarda uğur gətirəcək.
Code Academy-də tədris edilən Data Analitika tədris proqramında təhsil almaqla həm nəzəri, həm də praktiki bacarıqlara sahib olacaqsan. Üstəlik, real layihələr üzərində işləyərək gələcəyin güclü data analitiki olmaq yolunda ilkin addımlarını atacaqsan.
Gələcəyin peşəkar Data Analitiki olmaq sənin əlindədir.
6-7 dəq. oxuma vaxtı
