Hoe word je data-analist?

Wat is een data-analist?

Een data-analist is iemand die data manipuleert en bestudeert en de bevindingen met zijn organisatie communiceert om kansen en verbeteringen te vinden. Een data-analist heeft de sleutel in handen tot datagedreven zakelijke beslissingen, waardoor het een zeer gewilde rol is.

Wat doet een data-analist?

De taken van een data-analist vallen uiteen in drie hoofdgebieden.

1. Data mining. De analist haalt informatie uit primaire en secundaire bronnen.
2. Data cleaning. De analist ontdoet de gegevens van fouten of discrepanties en gaat op zoek naar patronen, relaties of trends in de gegevens.
3. Datavisualisatie. De analist organiseert de gegevens zodat ze gemakkelijk te begrijpen zijn om bedrijfsdoelen en -strategieën te formuleren.

Wat is het verschil tussen een data-analist en een data-wetenschapper?

Een data-analist bestudeert gegevens om antwoorden en inzichten te verkrijgen. Een data scientist gebruikt data om voorspellende analyses uit te voeren en te beslissen wat er in de toekomst zal gebeuren op basis van patronen binnen de data.

Een andere manier om ernaar te kijken:

• Datawetenschappers stellen hun eigen vragen om hun voorspellingen te achterhalen
• Data-analisten krijgen de vragen en worden geacht de antwoorden te ontdekken

Data-analisten kunnen instapfuncties zijn die binnen de organisatie zullen doorgroeien, terwijl data scientist rollen meestal ofwel geavanceerde master’s degrees vereisen of bewezen expertise met de benodigde vaardigheden. Data scientists zullen ook een hoger gemiddeld salaris hebben dan data analysts.

How to Become a Data Analyst In 4 Steps

1. Begrijp de rol. Er zijn veel rollen binnen data management en analyse, dus het is belangrijk om te onderscheiden wat bij je past en waar je naar op zoek bent. Doe van tevoren onderzoek om te weten wat er van een data-analist wordt verwacht. Verzamel informatie over welke technische vaardigheden, tools, programma’s en communicatievaardigheden je moet versterken voordat je solliciteert. Deze gids is een goed begin.
2. Ontwikkel je expertise. Om data-analist te worden, volgen de meeste mensen een bachelordiploma in statistiek, wiskunde, informatica, of informatietechnologie. Een toenemend aantal mensen komt echter in data analytics via bootcamps en certificering. Veel data analisten beginnen met een online bootcamp of cursus die technische vaardigheden en talen zoals SQL, Microsoft Excel, R, of Python leert. Je kunt ook opbouwen naar je gewenste rol door een entry-level rol in de IT te krijgen, waar je de organisatie kunt leren kennen en je vertrouwd kunt maken met verschillende interfaces.
3. Vind de juiste mensen. Je netwerk kan veel mogelijkheden ontsluiten. Zoek iemand in het veld die kan fungeren als mentor of die vragen kan beantwoorden. Je kunt leren hoe mensen in hun huidige rol terecht zijn gekomen en welke paden je kunt bewandelen. Een gesprek met iemand met echte ervaring kan je helpen om je carrière vorm te geven zoals jij dat wilt. Hier is waarom mentorschap in zeer technische functies een enorm verschil kan maken in carrièregroei.
4. Neem projecten aan. Om een baan als data-analist te krijgen, moet je een portfolio opbouwen van projecten die je hebt gedaan. Zoek freelance werk of werk samen met een vriend wiens project je kan helpen om te groeien en je kennis toe te passen binnen data science, machine learning, en statistiek. Deze projecten zullen je helpen om niet alleen bewezen succes in het veld te laten zien, maar ook je vertrouwen op te bouwen bij het solliciteren naar banen.

Data Analist Job Description

Een typische data analist functieomschrijving zou kunnen vragen om de volgende attributen, opleiding, en ervaring:

1. Samenwerkende aard en leiderschapsvaardigheden. Om succesvol te zijn binnen data analytics, is focus cruciaal. Elke organisatie moet een goed begrip hebben van wat ze probeert te bereiken, en hoe data-analyse dat kan sturen. Het is de rol van een data-analist om samen te werken met IT, leiderschap, en data scientists om het eindresultaat te bepalen dat ze zoeken in de data.
2. Programmeertaal expertise. Elke functieomschrijving zal vragen om vaardigheid binnen een paar specifieke programmeertalen, analysetools en databasetalen zoals Microsoft Exel, SQL, R en Python.
3. Analytics-ervaring. Van een data-analist wordt verwacht dat hij statistische tools gebruikt om de gegevens die hij heeft verzameld te interpreteren, met de gegevens werkt om eventuele relevante patronen of trends te vinden, en dat hij voorspellende analyses kan uitvoeren. Ze moeten ook in staat zijn om relaties binnen de dataset te herkennen en wat elke relatie zou kunnen betekenen.
4. Database onderhoud. Een data-analist herstelt codeerfouten, spoort patronen en trends op, verwijdert irrelevante informatie om ruimte vrij te maken en maakt de nodige rapporten om het team bij te werken.

Een typische functieomschrijving van data-analist vereist de volgende vaardigheden:

1. Data cleaning en analyse. Data cleaning omvat het identificeren van onvolledige, irrelevante of onnauwkeurige delen van de dataset en hoe verder te gaan met deze fouten. Bekwame data-analisten hebben een goed getraind oog dat blips in het systeem kan herkennen en hebben het besef hoe eventuele problemen vóór de analyse kunnen worden opgelost. Verdere analyse betekent begrijpen hoe trends en zakelijke oplossingen uit datapatronen kunnen worden gehaald.
2. Wiskunde en kritisch denken. Het vermogen om je wiskundige vaardigheden te hanteren blijkt van cruciaal belang bij het analyseren en begrijpen van gegevens. Een goed begrip van statistiek en waarschijnlijkheid maakt het mogelijk trends of discrepanties te ontdekken die in gegevens kunnen voorkomen. Kritisch denken stelt data-analisten in staat zich te concentreren op wat telt, en zich niet te laten overweldigen. Een dataset kan veel verbanden, fouten en trends bevatten, dus het is belangrijk om gecentreerd te blijven en de hoofdvragen voor ogen te houden tijdens het oplossen van problemen.
3. Datavisualisatie. Een goede data-analist moet weten hoe te communiceren met zijn publiek. Schriftelijke correspondentie, presentatievaardigheden en algemene communicatievaardigheden zijn van fundamenteel belang bij het oplossen van problemen met een dataset. Een analist moet weten hoe hij met zijn gegevens een verhaal kan vertellen dat op grote schaal kan worden begrepen en toegepast, door relationele databases of grafieken te vormen, presentaties te maken of schriftelijke rapporten op te stellen.

Data-analisten hebben ook technische kennis nodig van branchespecifieke tools, zoals:

1. Microsoft Excel & SQL. Microsoft Excel is een veelgebruikt startpunt voor elke data-analist. Het is een absolute must om een analist te worden en het is het begin van het begrijpen van datatechnologieën. Het is een lichte en snelle tool voor analytics. SQL is de veel sterkere grote broer van Microsoft Excel. Het wordt gebruikt om een database bij te werken en ermee te communiceren, en dient ook als hulpmiddel om gegevens te openen en te manipuleren.
2. R/Python. R en Python zijn de top twee open-source programmeertalen om voorspellende analyses te leveren. De twee zijn zeer dynamische programma’s met nieuwe functies die zeer vaak worden toegevoegd, die helpen bij datamining, engineering, toepassing, en nog veel meer. Een data-analist moet bedreven zijn in ten minste een van deze talen.
3. MATLAB. MATLAB is een programmeertaal en een multiparadigma-omgeving voor numerieke berekeningen, en is de laatste stap in geavanceerde dataplots, -manipulatie en -organisatie. Het is geweldig voor bedrijven die geïnteresseerd zijn in Big Data en krachtig in machine learning. Machine learning is een veelgevraagd vakgebied, en een goed begrip van de modellen kan je een voorsprong geven.

Lees hier meer over wat een data-analist doet.

Hoe kan Springboard je helpen een data-analist te worden?

Springboard’s Data Analytics Career Track bouwt technische en zakelijke denkvaardigheden op. Elke student wordt 1:1 gekoppeld aan een mentor, die bij de hand is om vragen te beantwoorden, te helpen met curriculumbegeleiding, en je te helpen je overgang naar data analytics zo soepel mogelijk te laten verlopen. Met projectgebaseerd leren, toegang tot experts uit de industrie en een geavanceerd curriculum, zul je Springboard’s data analytics bootcamp afsluiten met elke sleutel die je nodig hebt om je volgende carrièrestap te ontsluiten.

Data Analyst Career FAQs

Hieronder vind je een aantal veelgestelde vragen en antwoorden over het worden van een data-analist.

• Hoe lang duurt het om data-analist te worden?

Met de juiste opleiding kun je direct na je studie data-analist worden. Als je geen hoofdvak hebt in een verwant vakgebied, geen probleem! Alle middelen zijn voorhanden. Je kunt in minder dan een maand een goede beheersing krijgen van SQL, Microsoft Excel en andere talen door verschillende cursussen te volgen en de interface te verkennen.

• Wat moet je studeren om data-analist te worden?

De meest gebruikelijke eerste stap is het behalen van een bachelordiploma op een relevant gebied, zoals informatica, statistische analyse of wiskunde. Je kunt bijvoorbeeld lineaire algebra, statistiek en waarschijnlijkheid, informatiebeheer, bedrijfsinformatiesystemen, financiën of economie studeren.

• Moeten data-analisten goed zijn in wiskunde?

Het korte antwoord is ja. Wiskundig denken en inzicht zijn cruciaal om gegevens effectief te kunnen manipuleren en verschillende trends, patronen en verbanden te kunnen communiceren. Als wiskunde niet je sterkste kant is, is het goed nieuws dat je het kunt leren. Overweeg verschillende cursussen op verwante gebieden te volgen om je wiskundige denkvermogen te ontwikkelen.

• Coderen data-analisten?

Coderen is niet per se een vereiste voor een data-analist. Hoewel een oppervlakkig begrip van de programmeertalen erg nuttig is, is coderen geen typische taak voor een data-analist. Er zijn echter bepaalde organisaties die coderen tot de verantwoordelijkheden van data analisten rekenen.

Is data analytics de juiste carrière voor jou?

Springboard biedt een uitgebreide data analytics bootcamp. Ons data analytics curriculum gaat verder dan alleen technische vaardigheden en richt zich op gebieden waar werkgevers de grootste hiaten vinden: strategisch denken, problemen oplossen en communicatie. Bekijk video’s van Microsoft. Leer inzichten van McKinsey-experts. Behandel case studies van Harvard Business School. Geen enkel ander data analytics bootcamp doet dit. Je zult afstuderen met een analytische mindset. Dat is een voordeel, niet alleen bij het zoeken naar een baan, maar gedurende je hele carrière.

Kijk naar Springboard’s Data Analytics Career Track om te zien of je in aanmerking komt.