.svg){kind=small}
Het verbeteren of uitbreiden van bestaande vaardigheden om competitief te blijven op de arbeidsmarkt of te groeien binnen je huidige functie. Een waardevolle investering zowel voor werknemers als werkgevers.
Het aanleren van geheel nieuwe vaardigheden voor de overgang naar een andere carrière of functie. Biedt meer werkzekerheid, een hoger inkomen en meer voldoening.
Ben je er over uit dat je graag data analist wilt worden? Goede keuze! Want data analisten zijn op dit moment erg gewild in het bedrijfsleven en worden gezien als de sterspelers binnen een organisatie. Dit komt doordat bedrijven steeds vaker beslissingen maken op basis van data. Data wordt gezien als de basis voor veel innovaties en strategieën. Vanwege de verantwoordelijkheid die daarbij komt kijken, wordt er als data analist van je verwacht dat je over een aantal belangrijke skills beschikt. Ben je benieuwd naar de vijf belangrijkste skills die je nodig hebt om aan een baan als data analist te komen? Lees dan snel verder!
Zonder data ben je als data analist nergens. Gelukkig beschikt ieder bedrijf over eerder verzamelde data en bestaan er een hoop methodes om aan nieuwe data te komen. In de afbeelding hieronder zie je verschillende dataverzamelingsmethodes.
Wil je expert worden op het gebied van dataverzameling? Dan is het leren van webscraping iets voor jou. Als je over deze skill beschikt, dan kan je snel en geautomatiseerd data verzamelen van het internet. In dit artikel vind je meer informatie over wat webscraping precies inhoudt en hoe je dit aanpakt.
Het opschonen van gegevens is het proces waarbij je als data analist de gegevens in een database doorloopt en de data verwijdert en/of bijwerkt die onvolledig of onjuist is. Data analisten zijn soms wel 80 procent van hun tijd kwijt aan dit proces. Dit maakt het niet alleen de meest tijdsintensieve klus, maar ook een van de belangrijkste skills die je goed zal moeten beheersen om een baan te vinden als data analist.
Het opschonen van de data wordt niet altijd gezien als een ‘leuke’ taak, maar het structureren van data kan toch best wel tof zijn. Zeker als je met de juiste tools werkt en over de juiste vaardigheden beschikt, zoals bijvoorbeeld de programmeertaal Python. Het opschonen van de data wordt dan een stuk makkelijker en daarnaast is dit een waardevolle stap in het proces, die je niet zomaar kunt overslaan. Met het opschonen van data zorg je er namelijk voor dat de verzamelde (ruwe) data op de juiste manier geanalyseerd kan worden. Als er fouten worden gemaakt tijdens dit proces, kunnen er verkeerde conclusies worden getrokken uit de analyse. Het opschonen en verrijken van de ruwe data is om deze reden dan ook de sleutel om tot waardevolle inzichten te komen. Van compliance tot marketing en van klantenservice tot de omzet van het bedrijf, data gestuurde beslissingen zorgen voor verbetering en/of groei van het bedrijf!
Het menselijk brein beschikt niet over de capaciteit om ongeorganiseerde en grote hoeveelheden data begrijpelijk te maken zonder enige visualisatie. En wat heb je aan waardevolle trends in data als je ze niet kan overbrengen op anderen? Inderdaad, helemaal niets! Daarom moet je als data analist goed zijn in het visualiseren en presenteren van jouw data.
Data visualisaties maken het makkelijker om trends en andere patronen te ontdekken en helpen daarnaast met het presenteren van jouw inzichten aan anderen. Stel je voor dat een data analist zonder datavisualisaties zijn gegevens presenteert aan het management team. Dat zou betekenen dat ze naar een gigantische spreadsheet vol met cijfers zouden moeten kijken en daar in korte tijd alle informatie uit zouden moeten halen. Op deze manier is er een grote kans dat zij nooit de belangrijkste resultaten van jouw onderzoek zullen begrijpen. Daarom moet jij als data analist in staat zijn om jouw bevindingen leesbaar en begrijpelijk te maken, zowel voor jezelf als voor anderen. Dit doe door gebruik te maken van bijvoorbeeld grafieken, rapporten, dashboards en ga zo maar door.
Ik hoor je al denken, een grafiekje kan ik toch gewoon in Excel maken? Vroeger was Excel inderdaad vaak goed genoeg om je data mee te visualiseren. Echter zijn deze functionaliteiten voor de data analisten van vandaag vaak te beperkt. Door de toegenomen hoeveelheden aan data die je moet verwerken tegenwoordig, dien je als data analist te kunnen werken met meer krachtige visualisatie tools. Denk bijvoorbeeld aan de meest krachtige van allemaal: Python, maar ook aan tools zoals Tableau of Power BI.
SQL, of structured data query language, is de standaard taal die gebruikt wordt om te communiceren met databases. Deze taal wordt vaak gezien als de geüpgrade versie van Excel. Met SQL is het mogelijk om snel grote datasets te verwerken, wat in Excel niet kan of veel tijd in beslag neemt. Bijna iedere organisatie heeft wel een data analist nodig die beschikt over kennis van SQL.
Uit onderzoek blijkt dat Python de meest geliefde programmeertaal is binnen data science. Om je een beeld te geven, maar liefst 87 procent van de data scientists geven aan regelmatig gebruik te maken van Python. Een data analist zonder kennis van Python kan je tegenwoordig vergelijken met een ober zonder dienblad; het is onwijs handig om het wel te hebben en er mee om te kunnen gaan. Dat Python zo geliefd is komt door de eenvoud en leesbaarheid van de taal, de support van de community die erachter zit en de eindeloze mogelijkheden die het biedt.
Door Python te beheersen, kan je overweg met de belangrijkste en krachtigste programmeertaal binnen data science. Python is continu in ontwikkeling met nieuwe releases en updates. De verwachting is dat de populariteit van deze taal de komende jaren alleen maar verder zal toenemen. Zeker omdat er zowel in het bedrijfsleven als bij de overheid steeds meer gewerkt wordt met big data en machine learning. Dit heeft als gevolg dat de vraag naar data analisten en data scientist die overweg kunnen met Python steeds verder zal toenemen. Kortom, het leren van Python is een goede investering in jouw toekomst.
Ben jij al in bezit van (een aantal van) de vijf belangrijkste skills? Dan ben je goed op weg om aan de slag te kunnen als data analist. Is dit nog niet het geval en zou je de skills wel graag willen beheersen? Dan hebben wij de perfecte opleiding voor jou. In de opleiding Data Analytics met Python leer je alle benodigde skills die een data analist zou moeten hebben. Naast de vijf bovengenoemde skills leer je ook werken met verschillende data analytics tools. Na het afronden van de opleiding ben jij volledig klaargestoomd om aan de slag te kunnen als Junior Data Analist.
Ben je er nog niet over uit of het werken als data analist iets voor jou is? Volg dan de gratis Webinar: One hour of Data Analytics, waarin wij nog dieper ingaan op wat data analytics precies is, wat je ermee kunt doen en of het iets voor jou is!
