Veriler günümüzde tüm önemli iş kararlarının omurgasını oluşturmaktadır. Operasyonel zorlukları çözmek ve performansı optimize etmek için kaynak sağlanır, incelenir ve değerlendirilir. Ancak zayıf veri kalitesinin şaşırtıcı bir mali etkisi olabilir. Aslında yakın zamanda yapılan bir araştırma, kuruluşların güvenilmez veriler nedeniyle yılda ortalama 12,9 milyon dolar kaybettiğini ortaya çıkardı.
İşte tam bu noktada bir Veri Analisti devreye giriyor: tüm bu verilerin düzenlenmesine ve ayrıştırılmasına yardımcı olmak için. Aktif işe alımda 16.000’den fazla Veri Analisti işi varken, muhtemelen Kanada’da nasıl Veri Analisti olunacağını merak ediyorsunuzdur.
Veri Analisti olarak kariyer yapmayı düşünüyorsanız oraya ulaşmak için izlenecek yolu anlamak önemlidir. Burada, ihtiyaç duyacağınız becerileri, kullanacağınız araçları ve Veri Analisti olmak için atacağınız yedi temel adımı belirleyerek yolculuğunuz için bir yol haritasını açıklayacağız. Veri Analisti olarak yeni kariyerinize başlamak için eğitiminizi almaktan iş aramaya kadar bilmeniz gereken her şeyi öğrenmek için okumaya devam edin.
Veri Analisti Nedir?
Öncelikle, veri analistinin ne olduğuna bakalım.
Veri Analisti, büyük miktarda veriyi değerlendiren, daha büyük eğilimleri belirleyen ve bu modellerin önemini her düzeydeki şirket paydaşlarına aktaran keskin, araştırmacı ve metodik bir düşünürdür. Temelde Veri Analisti, yüksek performanslı herhangi bir işletmenin kalbidir ve bugün Kanada’da en çok talep edilen rollerden biridir.
Peki Veri Analisti tam olarak ne yapar? Bu kritik rol, liderliğin gemiyi ve fırtınaları yönlendirmesine yardımcı olan trendlere genel bir bakış sunarak şirket performansına ilişkin görünürlük sağlar. Ek olarak, bir Veri Analisti aşağıdaki iş öngörülerini sağlar:
- Tahmin projeksiyonları
- Şirket performansını artırın
- Gelir akışlarını optimize edin
Veri Analisti vs Veri Bilimcisi vs Veri Mühendisi
Veri analizi alanında bir kariyer düşünüyorsanız muhtemelen üç temel rolü duymuşsunuzdur: Veri Analisti, Veri Mühendisi ve Veri Bilimcisi. Peki her rol hangi amaca hizmet ediyor ve bunlar nasıl farklılık gösteriyor?
En temel açıklama, bir Analistin genellikle giriş seviyesi bir rol olarak kabul edilmesi, bir Mühendisin daha orta seviye bir rol olarak görülmesi ve bir Bilim Adamının bu alandaki en gelişmiş beceri setine sahip en üst düzey rol olmasıdır. Kariyerinizde daha üst düzey rollere doğru ilerledikçe, her bir fonksiyonun görevlerini yerine getirmek için daha karmaşık ve karmaşık beceriler gerekir.
Veri Analizi Türleri Nelerdir?
Dört ana veri analizi türü vardır. Aşağıdaki grafik, her türün görevlerini ve bunların bir Veri Analistinin günlük görevlerine nasıl uygulandığını açıklamaktadır.
| Tanımlayıcı veri analizi | Daha önce olanları analiz eder | Genel performansı geçmiş verilere göre değerlendirir |
| Teşhis veri analizi | Ne olduğunu ve nedenini analiz eder | Farklı faktörlerin belirli bir iş sonucuna nasıl katkıda bulunduğunu değerlendirir |
| Tahmine dayalı veri analizi | Ne olabileceğine veya olacağına dair veri destekli analiz | Gelecekteki performansı tahmin etmek için geçmiş performansı değerlendirir |
| Kuralcı veri analizi | Bundan sonra ne yapılacağına dair veri destekli öneriler | Eylem önermek ve belirli bir sorunu çözmek için birçok faktörü değerlendirir |
7 Adımda Veri Analisti Nasıl Olunur?
Yeni bir kariyere başlamak korkutucu olabilir. Aşağıda, yeni yolunuza hızlı bir başlangıç yapmak için atabileceğiniz temel adımları özetliyoruz.
1- Temel Bilgi Kazanın
Çoğu Veri Analisti pozisyonu için Lisans Derecesi almanız gerekir. Matematik, bilgisayar bilimi veya bilgi teknolojisi (BT) gibi ilgili bir çalışma alanında Diploma almak size bir adım önde olabilir; ortalama üniversite programının tamamlanması yaklaşık dört yıl sürer.
İlgisiz bir alanda zaten lisans dereceniz varsa, Veritabanı Kavramları kursu gibi ek kurslar özgeçmişinizi güçlendirmenize ve ilk Veri Analisti pozisyonunuzu almanıza yardımcı olabilir.
2- Teknik Becerilerinizi Geliştirin
Temel bilgiye sahip olduğunuzda sıra, rolünüzde kullanacağınız teknik beceriler konusunda güncel bilgilere sahip olmaya gelir. XML ve SQL gibi bilgisayar dillerini geliştirin. Birkaç farklı programlama dili hakkında temel bilgiye sahip olmak, ancak uzmanlaşmak için bir veya iki dili seçmek yararlı olacaktır.
Bilgisayar bilimi gibi ilgili bir alanda Lisans Derecesi alırsanız, bu hayati teknik becerileri kursunuz boyunca öğreneceksiniz. Aksi takdirde, bir Sertifika kursu alabilir veya çevrimiçi kurslar aracılığıyla kendi kendinize öğretebilirsiniz.
3- Deneyim Kazanın
Veri Analisti olmak için ihtiyaç duyduğunuz becerileri öğrendikten sonra çalışma bilginizi göstermenin zamanı geldi. Uygulama projelerini yürütmek için veri setlerini hükümet web siteleri veya diğer kamuya açık veri kaynakları aracılığıyla çevrimiçi olarak bulabilirsiniz.
Yelpazenizi göstermek ve kendinizi farklı Veri Analisti rollerine hazırlamak için çeşitli tanılayıcı, kuralcı, tahmine dayalı ve tanımlayıcı projeleri deneyin.
4- Portföy Geliştirin
Portfolyolar, ilk Veri Analisti rolüne başlamanız için çok önemlidir çünkü pratik ve teknik becerilerinizi gösterirler. Yeteneklerinizin daha geniş bir çeşitliliğini gösteren projeleri seçin ve uygulama projeleri eklemekten korkmayın.
Birçok Veri Analisti, portföylerini platform haline getirmek için kişisel bir web sitesi oluşturur. Burada sektördeki ilgi alanlarınızı ve becerilerinizi potansiyel işverenlerle paylaşabilirsiniz. GitHub ve LinkedIn, veri analizi portföyleri için iki yaygın barındırma platformudur.
5- Ağ Oluşturmaya Başlayın
Çevrimiçi başvurular, iş başvurusu sürecini başlatmanın harika bir yoludur, ancak kişisel bağlantılar da aynı derecede değerlidir. Ağ oluşturmak, bağlantı kurmak, listelenmemiş fırsatları keşfetmek ve pozisyonlar için değerli tavsiyeler almak açısından önemlidir. Ağınızı büyütmek için konferanslara ve ağ oluşturma etkinliklerine katılın, hatta Linkedin’deki diğer kişilere ulaşın.
6- Sunum ve İletişim Uygulaması Yapın
Bir Veri Analisti olarak bulgularınızı sizinle aynı teknik bilgiye sahip olmayan ekip üyeleriyle paylaşmaktan sorumlu olacaksınız. Bulgularınızı nasıl parçalara ayıracağınızı ve bunları sindirilebilir bir şekilde nasıl ileteceğinizi bilmek önemlidir. Kilit paydaşlar her zaman verileri en iyi şekilde kavrayamayabilirler, bu nedenle iyi sunum becerileri onların önerilerinizi gerçekten takip etmelerine olanak tanır.
7- Veri Analisti Pozisyonlarına Başvurun
Artık gerekli tüm hazırlıkları yaptığınıza göre, ilk Veri Analisti pozisyonunuza başvurmanın zamanı geldi. Bunu gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz birkaç strateji vardır:
- Pozisyonları ağızdan ağıza keşfetmek için doğrudan ağınıza ulaşın
- Sosyal medyada veya dijital iş panolarında iş bulun
- Fırsatlar hakkında bilgi almak için şirketlere soğuk e-posta gönderin
- İş fuarlarına katılın
İster şahsen ağ kuruyor olun ister çevrimiçi başvuru yapıyor olun, özgeçmişinizi ve portföyünüzü hazırlayın ve bunları paylaşmaya hazır hale getirin. Bir ön yazı gönderirken, bunun iş ilanına ve başvurduğunuz şirkete göre her başvuru için kişiselleştirildiğinden emin olun. Son dokunuş olarak, işe alım yöneticilerine kararlı ve güvenilir olduğunuzu göstermek için iş başvurularınızı takip ettiğinizden emin olun.
İsteğe bağlı: Genel veya Lisansüstü Eğitim Alın
Mezuniyet sonrası eğitim fırsatları daha arzu edilen bir uygulama yaratır ve potansiyel işverenlere her zaman gelişme fırsatları aradığınızı gösterir. Veri analizinde yeniyseniz, Dereceler, Sertifikalar ve Diplomalar, yeni bir alanda ilk işinizi almaya çalışırken deneyim boşluklarını kapatmanıza yardımcı olur.
Özellikle veri analizinde her zaman öğrenilecek yeni bir şeyler vardır. Becerilerinizi geliştirmek ve Veri Analisti olarak en iyi adımlarınızı öne çıkarmak için Robertson College’ın mikro kurslarını keşfedin.
Bir Veri Analistinde Aranan Özellikler Nelerdir?
Evet, şimdiye kadar veri analisti olma yolunda neler yapabileceğinize değindik. Peki bir veri analistinde neler aranıyor bunu merak ettiniz mi? Biz sizin için bunları bir araya getirdik.
- SQL Bilgisi: SQL’e hakim olmak, endüstri standardı veritabanı dili olarak kabul edildiğinden, bir Veri Analistinin sahip olması gereken en önemli beceri olarak kabul edilir.
- R veya Python Dillerini Bilmek: SQL’e benzer şekilde R ve Python’un temel açıklaması, bunların Microsoft Excel’in daha gelişmiş sürümleri olmasıdır. Veri Analistleri bunları genellikle verilerin daha kapsamlı analizine ve görselleştirilmesine olanak tanıyan etkileşimli, istatistiksel ortamlar için kullanır.
- Olasılık ve İstatisik: Verileri işlemek, herhangi bir Veri Analistinin ihtiyaç duyacağı bariz bir beceri setidir, ancak modelleri anlamak ve anlamlarını aktarmak tamamen farklı bir dizi beceri gerektirir. Olasılık ve istatistik kapsamına giren temel görevler arasında örnekleme ve simülasyonun yanı sıra Regresyon ve Bayes modelleri, kayıp fonksiyonları ve zaman serileri hakkında derinlemesine bilgi edinilmesi yer alır.
- Tablo Yönetimi: Excel’in iş dünyasında en yaygın olarak kullanılan araçlardan biri olmasının iyi bir nedeni var: Çevik, nispeten kullanıcı dostu arayüzü, her beceri ve yeteneğe sahip profesyonellerin Excel’in araçlarından yararlanmasına olanak tanıyor. Veri Analistlerinin Excel ile gerçekten parladığı nokta, VBA Araması veya makro yazma gibi daha gelişmiş işlevlerdir.
- Veri Görüntüsü Oluşturma: Bir veri kümesi çıkarıldıktan, temizlendikten, analiz edildikten ve incelendikten sonra Veri Analisti için bir sonraki adım, eğilimleri ve aykırı değerleri anlamak için bu bulguları ısı haritaları, çizelgeler ve grafikler gibi öğeler aracılığıyla görsel olarak göstermektir. Bu, bulguların bir kuruluş içindeki teknik olmayan rollere aktarılması sırasında özellikle yararlıdır.
- Veri Temizleme: Veri temizleme, bir analistin ham verileri alıp bunu elektronik tablo gibi başka bir forma aktardığı veri yönetimi kapsamındaki bir sorumluluktur. Daha sonra bu veriler koda veya başka bir araca eklenebilir ve daha kolay analiz edilebilir. Veri Analisti, bir şirketin veritabanının koruyucusu olarak görev yapar ve bu verilerin uygunluğunu, doğruluğunu ve aslına uygunluğunu sağlar.
- Araştırma: Araştırma becerilerine sahip bir Veri Analisti, iş kararlarını ve dönüm noktalarını bilgilendiren hipotezleri test etmek için çalışmalar yürütür. Verileri analiz etmek, incelemeyi ve sonuçları çıkarmayı içerirken araştırma, teorileri test etmek için verilerle denemeler yapmak için bir adım daha ileri gider.
- Ekonometri: Bu beceri çeşitli endüstrilerde faydalıdır ancak özellikle madencilik, tarım ve imalat gibi ekonomiyle yakından bağlantılı olanlarla ilgilidir. Ekonometri, niceliksel değerlendirmeleri ekonomi politikasının geliştirilmesine yardımcı olabilecek nitel, eyleme geçirilebilir kontrol listelerine dönüştürmek için teori, matematik ve istatistik ilkelerini birleştirme sürecidir.
- Makine Öğrenimi: Yapay zeka (AI) teknolojisinin bir alt kümesi olarak makine öğrenimi tamamen süreçlerin otomatikleştirilmesiyle ilgilidir. Veri analizi için geçerli olduğu gibi, daha yavaş, daha manuel çalışmanın yerine algoritmalar uygulayarak analistin sürecinde verimlilik yaratır. Bu da büyük miktarda veriyi incelemek için gereken süreyi kısaltır ve süreçten insani önyargıları ortadan kaldırır. Sonuç? Kapsamlı ve objektif içgörüler, bir insanın üretebileceğinden daha hızlı bir şekilde ortaya çıkar.
Son olarak, neredeyse her sektörün Veri Analistlerine ihtiyacı olsa da, alan bilgisi olarak da bilinen spesifik alanınıza ilişkin genel bir anlayış çok önemlidir. Örneğin, bir açık artırma yazılım şirketi için İş Zekası Analisti, açık artırmaların nasıl yürütüldüğü ve yönetildiği, gelirin nasıl elde edildiği ve sektöre özgü terimler hakkında genel bir anlayışa sahip olmalıdır.
Kanada’da Veri Analisti Eğitimi Alabileceğiniz Okullar
Evet genel olarak bir veri analistinin ne olduğunu, neleri bilmesi gerektiğini ve veri analisti olmak için neler yapabileceğini öğrendik. Peki Kanada’da veri analisti eğitimi alabileceğiniz okulların hangisi olduğunu biliyor musunuz? Aşağıda bu okulları görebilirsiniz:
- University of Toronto: Üniversitenin Data Science ve Analytics programları, veri analizi ve veri bilimi alanında sağlam bir eğitim sunar. Yüksek lisans ve sertifika programları ile geniş bir yelpazede dersler mevcuttur.
- McGill University: McGill, Veri Bilimi ve Analizi alanında güçlü programlara sahip bir diğer prestijli üniversitedir. Hem lisans hem de yüksek lisans seviyesinde çeşitli programlar sunmaktadır.
- University of British Columbia (UBC): UBC, Veri Bilimi ve Analizi alanında ileri düzey eğitim sunan programları ile bilinir. Özellikle yüksek lisans programları, öğrencilere pratik ve teorik bilgi kazandırmayı amaçlar.
- York University: York Üniversitesi’nin Veri Analizi ve İş Zekası programları, veri analitiği konusunda derinlemesine bilgi sağlar ve kariyerinizi bu alanda ilerletmek için gerekli becerileri kazandırır.
Sıkça Sorulan Sorular
Hala Kanada’da Veri Analisti olmanın nasıl bir şey olduğuna dair bazı cevaplar mı arıyorsunuz? En sık sorulan sorularınıza uzman yanıtlarımızı okuyun.
Ortalama Veri Analisti Maaşı Ne Kadardır?
Temmuz 2024 itibarıyla Kanada’da bir Veri Analisti için ortalama temel maaş 76.512 dolardır, ancak bu rakam konuma göre değişebilir.
Veri Analisti Olmak Ne Kadar Sürer?
Birçok Veri Analisti rolünün Diploma veya Lisans Derecesi gerektirdiği göz önüne alındığında, Veri Analisti olmak ortalama üç ila dört yıl sürebilir. Ancak, bu aralık bireysel şirketler tarafından belirlenen belirli gereksinimlere bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Robertson College’da, sadece 12 ayda Diplomanızı almak için Veri Analisti programımıza kaydolabilir veya 11 ayda Veri Analisti İleri Diplomanızı alabilirsiniz.
Kanada’da Veri Analistlerine Talep Var mı?
Kanada Hükümeti’ne göre , önümüzdeki birkaç yıl içinde Veri Analistleri için iş piyasasının kalitesi eyalet ve bölgeye göre değişecektir:
- Alberta: İyi
- Britanya Kolombiyası: Orta
- Manitoba: İyi
- New Brunswick: Orta
- Newfoundland ve Labrador: Orta
- Kuzeybatı Toprakları: Belirsiz
- Nova Scotia: İyi
- Nunavut: Belirsiz
- Ontario: İyi
- Prens Edward Adası: Orta
- Quebec: İyi
- Saskatchewan: İyi
- Yukon: Belirsiz
Kanada’da Veri Analisti Nasıl Olunur?
Kanada’da, Veri Analisti olma yolunda tipik yol, ilgili bir çalışma alanında Lisans Derecesi almak, kodlama dillerini öğrenerek pratik deneyim kazanmak ve portföyünüz aracılığıyla becerilerinizi göstermektir. Bu başarılar, ağ kurmaya ve Veri Analisti pozisyonu aramaya başladığınızda size yardımcı olacaktır.
Kanada’da Üniversite Mezunu Olmadan Veri Analisti Olabilir misiniz?
Bir üniversitesiniz yoksa, yine de Veri Analisti olabilirsiniz. Ancak, muhtemelen mezuniyet eksikliğini telafi etmeniz gerekecektir. Derece olmadan daha sağlam bir özgeçmiş oluşturmak için yapabileceğiniz bazı eylemler şunlardır:
- Veri Analisti Diploma programını tamamlamak
- Kendinize Veri Analisti becerileri öğretin ve bunları portföyünüzde gösterin
- İlgili konulardaki bilginizi göstermek için bağımsız dersler alın
- Programlama gibi ilgili bir alanda çalışmayı, Veri Analisti pozisyonuna giden bir basamak olarak düşünün
Kanada’da eğitim almak isteyenler için sunduğumuz hizmetler hakkında daha fazla bilgi almak isterseniz, web sitemizdeki ilgili sayfalara göz atabilirsiniz. Kanada üniversiteleri, dil okulları ve dil okulu fiyatları, yüksek lisans ve lisans eğitimi, sertifika ve diploma programları hakkında ayrıntılı bilgiler bulabilir ve eğitim hayatınıza yön verecek en doğru kararı verebilirsiniz. Detaylar için hizmet sayfalarımızı ziyaret edin ve hayallerinize bir adım daha yaklaşın!
Diğer blog içeriklerimize de bakabilirsiniz:
