6-7 dəq. oxuma vaxtı
Data analitika dünyasında hər kəsin bir münasibəti olur. Bəziləri üçün bu Python olur, bəziləri üçün Excel. Mənim üçün isə bu uzun müddət R idi. Əvvəllər R mənim üçün olduqca çətin görünürdü. Konsolda kod yazmaq, səhvlərlə savaşmaq, yeni anlayışlarla qarşılaşmaq və hər addımda öyrənməli olduğun onlarca mexanizm. Amma zaman keçdikcə anladım ki, R təkcə proqramlaşdırma dili deyil, analitikin düşüncə qabiliyyətini formalaşdıran bir məktəbdir.
Excel ilə başlayan yol
Bir çox analitik kimi mənim də yolum Excel ilə başladı. Əvvəlcə hər şey kifayət qədər rahat görünürdü. Cədvəllər, funksiyalar, Pivot Table imkanları verilənləri analiz etmək üçün yetərli idi. Lakin bir mərhələdən sonra Excel öz limitini göstərir. Xüsusilə böyük verilənlərdə performansın zəifləməsi, uzun müddətli gözləmələr insanı yeni alətlər axtarmağa vadar edir.
Excel-in limitləri məni Stata ilə tanış etdi. Bəs Stata nədir və mənə nə kimi kömək etdi?
Stata, böyük həcmli məlumatların işlənməsi, statistik modellərin qurulması və elmi araşdırmaların aparılması üçün istifadə olunan peşəkar data analitika proqramıdır. Excel-in məhdudiyyətləri ilə qarşılaşdığım anda Stata mənə daha geniş imkanlar təqdim etdi. Məlumatları daha tez emal etmək, daha dəqiq nəticələr çıxarmaq, panel və zaman seriyası analizləri aparmaq və analitik prosesi tam şəkildə avtomatlaşdırmaq kimi üstünlüklər qazandırdı. Daha sistemli yanaşma, kod yazmaq, dövrlər, regex, do-file strukturu mənim üçün yeni imkanlar açdı. Verilənlərin emalı daha sürətli olurdu və prosesi avtomatlaşdırmaq mümkün idi. Amma Stata-nın da öz məhdudiyyətləri vardı. Lisenziya, inteqrasiya və çeviklik məsələləri məni daha geniş ekosistemə yönəltdi. Növbəti addım artıq bəlliydi. R.
R – çətin başlanğıc və böyük imkanlar
2016-cı il mənim üçün R ilə gerçək tanışlıq dövrü oldu. İlk təcrübələr çətin idi. Sintaksis, paketlər, səhv mesajları və bitib tükənməyən öyrənmə prosesi. Amma zaman keçdikcə hər şey məna qazandı. R mənim üçün sadəcə analiz vasitəsi yox, tam bir ekosistemə çevrildi.
Artıq R mənim işimdə aşağıdakı sahələri əhatə edir
• Data wrangling və vizuallaşdırma dplyr və ggplot2
• Hesabat və dashboard hazırlığı RMarkdown və Shiny
• SQL və API inteqrasiyası
• Avtomatlaşdırma və ssenari yazılması
• E-mail skriptləri, chatbotlar və Kafka ilə canlı data axını
• Excel ilə inteqrasiya və hibrid yanaşmalar
R analitik üçün azadlıq verir. Tək bir alətlə məlumatı toplamaq, təmizləmək, analiz etmək, vizuallaşdırmaq və hətta interaktiv dashboard şəklində təqdim etmək mümkündür.
Öyrənmək prosesi
R öyrənməyə başladığım dövrdə uzun müddət özüm axtararaq və sınaq üsulu ilə davam etdim. Sonradan DataCamp kimi platformalarda kurslara qatıldım. Amma ən böyük bilikləri real iş prosesində öyrəndim. Hər dəfə yeni bir problem və ya yeni bir data tipi ilə qarşılaşanda R mənə yeni qapılar açdı. Ən faydalı öyrənmə məhz praktikada olur. Bunu tələbələrimə də hər zaman vurğulayıram.
Data analitika sahəsində əsas məsələ çox alət bilmək deyil. Əsas məsələ doğru sualı vermək və cavabı dəqiq tapmaqdır. Alət sadəcə vasitədir. Nəticəni göstərən isə analitikin düşüncə tərzidir.
R mənim üçün sadəcə proqramlaşdırma dili yox, peşəkar inkişafımın ən önəmli mərhələlərindən biri oldu. Hər error bir öyrənmə fürsəti idi. Hər plot isə bir nailiyyət hissi.
R ilə yaşadığım bütün bu mərhələlər mənə bir daha göstərdi ki, data analitika sadəcə texniki bacarıq deyil, düşüncə tərzidir. Alətləri bilmək vacibdir, amma onlardan necə istifadə etdiyin, hansı problemi necə həll etdiyin daha önəmlidir.
Code Academy-də də biz məhz buna fokuslanırıq.
Tələbələrə yalnız funksiyaları və ya sintaksisi yox, analitik düşüncə, strukturlu yanaşma və verilənlərin ardında dayanan həqiqi mənanı öyrədirik. Analitika rəqəmlərə baxmaq yox, rəqəmlərin içindəki hekayəni görmək bacarığıdır.
Bu bacarıq əslində gələcəyin özüdür. Gələcəyin Data Analitiki olmaq üçün ilk addımını bu bloqu oxuyaraq atdın, indi isə bu sahənin tədrisini almaq zamanıdır, elə indi qeydiyyatdan keç və ödənişsiz konsultasiyaya yazıl !
7-8 dəq. oxuma vaxtı
