De snelle digitalisering van onze samenleving en de groeiende adoptie van allerlei elektronische apparaten hebben geleid tot een exponentiële groei van data. Deze trend lijkt in de nabije toekomst niet te vertragen. Integendeel: met de verwachte uitrol van het Internet of Things en de 5G-infrastructuur zal het tempo van datageneratie waarschijnlijk nog verder toenemen.
Tegen deze achtergrond is er een enorme vraag bij bedrijven naar dataprofessionals die solide en betrouwbare datainfrastructuren kunnen bouwen en enorme hoeveelheden data kunnen analyseren ter ondersteuning van zakelijke besluitvorming.
Onder de verschillende datarollen zijn data-analisten bijzonder populair en goed betaald. Volgens Forbes boomt de arbeidsmarkt voor data-analisten, en het vooruitzicht is gunstig voor deze gewilde professionals.
Dus wat doet een data-analist? Hier verkennen we de rol en leggen we uit waarom ze snel onmisbaar worden in elke data-afdeling. In aparte artikelen hebben we uiteengezet hoe je data-analist wordt en hoe je je kunt voorbereiden op sollicitatievragen voor data-analisten.
Wat is een data-analist?
In het algemeen is een data-analist verantwoordelijk voor het verzamelen, voorbereiden en analyseren van data om betekenisvolle inzichten te verkrijgen.
Een dag uit het leven van een data-analist omvat een breed scala aan taken, van het ontwikkelen van systemen voor dataverzameling en het gebruik van programmeertalen om data te schonen en te analyseren tot het bouwen van rapporten en het communiceren van inzichten naar stakeholders.
Gezien hun veelzijdige aard is het heel gebruikelijk om andere functietitels te gebruiken om een data-analist te beschrijven, waaronder:
- Business analist
- Business intelligence-analist
- Consultant marktintelligentie
- Operations research-analist
- Concurrentie-analist
- Datastrateeg
Wat de exacte titel ook is, bedrijven in vrijwel elke sector profiteren van het werk van data-analisten, van gezondheidszorg en marketing tot logistiek en biologie. Dit is een van de belangrijkste redenen voor de stijgende vraag naar data-analisten.
Data-analisten vs. data scientists
Een veelvoorkomende verwarring onder aankomende dataprofessionals betreft de verschillen tussen data-analisten en data scientists. Hoewel er geen strikte scheidslijn is tussen de twee rollen – afhankelijk van het bedrijf kunnen data-analisten en data scientists bij hetzelfde soort taken betrokken zijn – zijn er ook belangrijke verschillen in de aard van het werk en het niveau van expertise in datagebruik.
Wat de aard van het werk betreft, heeft de data-analist eerder een verkennend en beschrijvend profiel, in tegenstelling tot het meer experimentele profiel van de data scientist.
De rol van de data-analist draait meer om het vinden van patronen in grote kolommen (gestructureerde) data, het bouwen van visualisaties en rapporten, en het communiceren van inzichten.
Aan de andere kant gaan data scientists vaker om met het onverwachte door gebruik te maken van technieken binnen het domein van voorspellende analyse. Dit houdt doorgaans in dat ze datamodellen en machinelearning-algoritmen ontwikkelen om voorspellingen over de toekomst te doen.
Wat het vereiste expertiseniveau voor de twee rollen betreft, worden data scientists soms gezien als een meer technische versie van een data-analist. In het algemeen moeten data scientists vaardiger zijn met geavanceerde programmeer- en computertools. En omdat data scientists verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen van datamodellen en machinelearning-algoritmen, hebben ze een stevige basis in wiskunde en statistiek nodig.
In de onderstaande tabel vind je de belangrijkste verschillen tussen data-analisten en data scientists:
|
Een vergelijkende gids voor de vaardigheden
|
|
Vaardigheidsgebied
|
Data-analist
|
Data scientist
|
|
Data-engineering
|
Laag
|
Middel
|
|
Data-exploratie
|
Hoog
|
Hoog
|
|
Datavisualisatie
|
Hoog
|
Middel
|
|
Tools en programmeertalen
|
Middel
|
Hoog
|
|
Datamodellering & algoritmen
|
Laag
|
Hoog
|
|
Zakelijke domeinkennis
|
Hoog
|
Hoog
|
|
Software-engineering
|
Laag
|
Middel
|
|
Communicatie & presentatie
|
Hoog
|
Hoog
|
Wat doet een data-analist?
Ondanks de vele functietitels kunnen enkele van de belangrijkste verantwoordelijkheden van een data-analist doorgaans worden onderverdeeld in taken die verband houden met de verschillende fasen van de volgende projectlevenscyclus:
Bron: DataCamp
Hieronder hebben we in meer detail uiteengezet wat een data-analist tijdens dit proces doet:
Data-analisten zijn vaak betrokken bij taken rond dataverzameling. Terwijl data scientists echter met zowel gestructureerde als ongestructureerde data werken – wat het aantal en de complexiteit van de benodigde technieken voor dataverzameling vergroot – werken data-analisten meestal met gestructureerde data, doorgaans opgeslagen in de relationele databases van het bedrijf.
Datavoorbereiding
Verzamelde data bevat vaak duplicaten, fouten, extreme waarden en andere soorten anomalieën. Om ruwe data om te zetten in analyseklare data, moet deze door een opschoningsproces. Data-analisten besteden aanzienlijk veel tijd aan het preprocessen en samenvatten van data om fouten te vinden en te verhelpen. Je kunt meer leren over het proces van datavoorbereiding met onze online cursus.
Data-exploratie
Als de data schoon is, is het tijd voor verkenning. In deze fase verkennen data-analisten de data op zoek naar trends en patronen die hen kunnen helpen specifieke zakelijke vragen te beantwoorden. Je kunt voor dit proces allerlei tools gebruiken, zoals we laten zien in onze cursus Exploratory Data Analysis in SQL.
Datavisualisatie & rapportage
Het communiceren van de resultaten van een analyse is een belangrijk onderdeel van het werk van een data-analist. Dit kan door het maken van datavisualisaties die worden samengebracht in dashboards en managementrapporten, aangevuld met toelichtingen die met eindstakeholders worden gedeeld. Selfservice business intelligence-tools, zoals Tableau en Power BI, worden hier veel voor gebruikt.
Welke skills hebben data-analisten nodig?
Data-analisten zijn veelzijdige professionals. Gezien de aard van hun verantwoordelijkheden hebben ze een evenwichtige set van technische skills en leiderschapsvaardigheden nodig. Je kunt meer lezen over hoe je data-analist wordt in ons volledige artikel, maar hieronder lichten we enkele kennisgebieden uit die je nodig hebt.
Te beginnen met de technische skills van een data-analist, kunnen we de volgende benadrukken:
Programmeren
Data-analisten gebruiken vaak programmeertalen in elke stap van de projectlevenscyclus van de data-analist. De twee meest gebruikte programmeertalen voor data science zijn Python en R.
Deze zeer populaire talen stellen data-analisten in staat om met grote datasets te werken en allerlei datatechnieken toe te passen om relevante patronen en trends te vinden.
Als je met een van deze talen wilt beginnen, bekijk dan de cursussen Python en R.
Databasemanagement
De meeste datasets waar data-analisten mee werken, zijn opgeslagen in relationele databases. Structured Query Language (SQL) is de standaard programmeertaal in de industrie om te communiceren met en te werken in relationele databases. Elke aankomende data-analist zou SQL in z’n toolkit moeten hebben.
Datavisualisatie
Resultaten op een overtuigende en inzichtelijke manier presenteren is cruciaal om data om te zetten in actiegerichte besluitvorming. Datavisualisatie is de kunst van het verpakken van data in visuele representaties, zoals grafieken en diagrammen.
Er zijn veel tools waarmee data-analisten mooie visualisaties kunnen maken, waaronder Python-bibliotheken zoals matplotlib, R-bibliotheken zoals ggplot2, en Business Intelligence-software zoals Tableau en Power BI.
Statistiek en wiskunde
Hoewel data-analisten zich niet bezighouden met complexe machinelearning-algoritmen, hebben ze wel een stevige greep op statistiek en wiskunde nodig. Deze kennis is cruciaal om de verschillende beschikbare datatechnieken te begrijpen en te bepalen welke tools en technieken het beste bij een specifiek probleem passen. Evenzeer kan deze achtergrond essentieel zijn bij het presenteren van dataresultaten aan een technisch publiek.
Wat betreft de leiderschapsvaardigheden van een data-analist, zijn enkele essentials:
Zakelijk inzicht
Je werk als data-analist zal minder impact hebben als je de data waar je mee werkt niet begrijpt. Naast technische en codeervaardigheden zouden data-analisten een zekere mate van expertise in het zakelijke domein moeten hebben om te begrijpen wat ze doen.
Zakelijk inzicht ontwikkelen in de branche of sector waarin je werkt – of dat nu financiën, gezondheidszorg, marketing of iets anders is – helpt je om data te duiden en betere analyses uit te voeren. Dit is ook een van de redenen waarom iedereen, ongeacht achtergrond, welkom is in data science.
Communicatie
We noemden al dat het communiceren en presenteren van inzichten een belangrijk onderdeel is van wat een data-analist doet.
Om meer impact te hebben, moeten je inzichten goed begrepen worden door de verschillende afdelingen en stakeholders in je bedrijf. Daarom zijn sterke schrijf- en spreekvaardigheden een belangrijke troef voor data-analisten. Dit omvat het leren van innovatieve benaderingen en raamwerken voor communicatie, zoals data storytelling.
Probleemoplossend vermogen
Elke data-analyse begint met een vraag. Data-analisten moeten nieuwsgierig en onderzoekend zijn naar data. Zodra de businessvragen zijn geformuleerd, moeten data-analisten vindingrijk zijn om de meest geschikte datatechnieken te vinden om de vragen te beantwoorden. Dit maakt data-analyse een uitdagende taak, maar ook vol plezier en beloning.
Lees onze gids over essentiële skills voor data-analisten voor meer details.
Data-analisten vertrouwen op verschillende tools die hun werk nauwkeuriger en efficiënter maken. Het landschap van Data & Machine Learning-tools evolueert razendsnel, met elke dag nieuwe tools die opduiken voor specifieke taken.
Het is onmogelijk om ze allemaal te kennen, maar je moet bereid zijn om nieuwe tools te leren als je functie als data-analist dat vereist.
Desondanks zijn er enkele tools die bijna alle data-analisten gebruiken. Deze leren is een geweldig startpunt als je overweegt te beginnen aan een carrière als data-analist.
- Python of R. De standaard programmeertalen in data science.
- Jupyter Notebook. Een populaire Integrated Development Environment voor codenotebooks in veel verschillende programmeertalen, waaronder Python en R
- SQL. De standaardtaal om te communiceren met relationele databases.
- Microsoft Excel. De meest populaire spreadsheet en veelgebruikt in allerlei afdelingen.
- Tableau en Power BI. De twee toonaangevende Business Intelligence-tools. Ze stellen data-analisten in staat interactieve, kant-en-klare dashboards en rapporten te maken.
Salarisverwachtingen voor data-analisten
Data-analisten zijn zeer gewild. Meer concurrentie tussen bedrijven om data-analisten aan te nemen heeft geleid tot hogere salarissen om talent aan te trekken.
Zoals we verkennen in ons artikel over data science-salarissen, ligt het gemiddelde salaris in de VS op $70K, met een bandbreedte van $46K tot $106K, afhankelijk van verschillende factoren, waaronder senioriteit en locatie.
Online cursussen voor data-analisten
Nu je weet wat een data-analist doet, zijn er verschillende manieren om een carrière in de sector te starten. Er is niet één route die absoluut het beste is. Alles hangt af van jouw persoonlijke omstandigheden. Vraag jezelf af hoeveel geld en tijd je wilt investeren, en welk type opleiding het beste bij je levensstijl past.
Onder de verschillende routes om data-analist te worden, zijn online cursussen een geweldige, flexibele en betaalbare optie om te beginnen. DataCamp heeft volop cursussen over data-analyse, van beginner tot expert, die je kunnen helpen de basis van data-analyse op een toegankelijke manier te leren. Hieronder presenteren we drie verschillende leertrajecten om data-analist te worden:
Dit traject begint met de basis van de programmeertaal Python voor data-analyse. Nadat de basis is behandeld, ga je dieper in op technieken voor data wrangling en datavisualisatie.
Je leert ook data te halen uit verschillende bronnen, zoals het web, databases en JSON-bestanden. Tot slot biedt dit traject een overzicht van technieken voor verkennende data-analyse en ontwikkelt het je kennis van relationele databases en SQL.
Dit traject richt zich op de primaire vaardigheden die data-analisten nodig hebben die met de programmeertaal R werken. Het biedt uitgebreide inhoud over de meest gebruikte R-pakketten zoals tidyverse, ggplot en dplyr.
Net als het Python-traject helpt de cursus een gemiddeld niveau op te bouwen in vaardigheden van de data-analist, zoals datasourcing, -manipulatie en -visualisatie.
Dit carrièretraject helpt de lerende een diepgaand begrip te ontwikkelen van SQL Server, de concepten van relationele databases, hun ontwerp en prestatieoptimalisatie.
Conclusie
Dus, wat doet een data-analist? Zoals we hebben gezien, zijn ze verantwoordelijk voor het extraheren, voorbereiden, verkennen en visualiseren van data. Voor deze taken zijn tal van skills vereist, en bedrijven uit vrijwel alle sectoren zijn op zoek naar deze dataprofessionals die hun data kunnen benutten om betere beslissingen te nemen.
Als je overweegt om in data science te stappen, is de rol van data-analist waarschijnlijk de meest toegankelijke, omdat je geen stevige achtergrond in wiskunde en geavanceerde computing nodig hebt, zoals bij data scientists. Klinkt veelbelovend, toch?
Het is nu tijd om te beginnen aan je leerreis. Als je er klaar voor bent, bewijs dan je expertise met onze Data Analyst Certification om op te vallen bij recruiters.
De snelle digitalisering van onze samenleving en de groeiende adoptie van allerlei elektronische apparaten hebben geleid tot een exponentiële groei van data. Deze trend lijkt in de nabije toekomst niet te vertragen. Integendeel: met de verwachte uitrol van het Internet of Things en de 5G-infrastructuur zal het tempo van datageneratie waarschijnlijk nog verder toenemen.
Tegen deze achtergrond is er een enorme vraag bij bedrijven naar dataprofessionals die solide en betrouwbare datainfrastructuren kunnen bouwen en enorme hoeveelheden data kunnen analyseren ter ondersteuning van zakelijke besluitvorming.
Onder de verschillende datarollen zijn data-analisten bijzonder populair en goed betaald. Volgens Forbes boomt de arbeidsmarkt voor data-analisten, en het vooruitzicht is gunstig voor deze gewilde professionals.
Dus wat doet een data-analist? Hier verkennen we de rol en leggen we uit waarom ze snel onmisbaar worden in elke data-afdeling. In aparte artikelen hebben we uiteengezet hoe je data-analist wordt en hoe je je kunt voorbereiden op sollicitatievragen voor data-analisten.
Wat is een data-analist?
In het algemeen is een data-analist verantwoordelijk voor het verzamelen, voorbereiden en analyseren van data om betekenisvolle inzichten te verkrijgen.
Een dag uit het leven van een data-analist omvat een breed scala aan taken, van het ontwikkelen van systemen voor dataverzameling en het gebruik van programmeertalen om data te schonen en te analyseren tot het bouwen van rapporten en het communiceren van inzichten naar stakeholders.
Gezien hun veelzijdige aard is het heel gebruikelijk om andere functietitels te gebruiken om een data-analist te beschrijven, waaronder:
Wat de exacte titel ook is, bedrijven in vrijwel elke sector profiteren van het werk van data-analisten, van gezondheidszorg en marketing tot logistiek en biologie. Dit is een van de belangrijkste redenen voor de stijgende vraag naar data-analisten.
Data-analisten vs. data scientists
Een veelvoorkomende verwarring onder aankomende dataprofessionals betreft de verschillen tussen data-analisten en data scientists. Hoewel er geen strikte scheidslijn is tussen de twee rollen – afhankelijk van het bedrijf kunnen data-analisten en data scientists bij hetzelfde soort taken betrokken zijn – zijn er ook belangrijke verschillen in de aard van het werk en het niveau van expertise in datagebruik.
Wat de aard van het werk betreft, heeft de data-analist eerder een verkennend en beschrijvend profiel, in tegenstelling tot het meer experimentele profiel van de data scientist.
De rol van de data-analist draait meer om het vinden van patronen in grote kolommen (gestructureerde) data, het bouwen van visualisaties en rapporten, en het communiceren van inzichten.
Aan de andere kant gaan data scientists vaker om met het onverwachte door gebruik te maken van technieken binnen het domein van voorspellende analyse. Dit houdt doorgaans in dat ze datamodellen en machinelearning-algoritmen ontwikkelen om voorspellingen over de toekomst te doen.
Wat het vereiste expertiseniveau voor de twee rollen betreft, worden data scientists soms gezien als een meer technische versie van een data-analist. In het algemeen moeten data scientists vaardiger zijn met geavanceerde programmeer- en computertools. En omdat data scientists verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen van datamodellen en machinelearning-algoritmen, hebben ze een stevige basis in wiskunde en statistiek nodig.
In de onderstaande tabel vind je de belangrijkste verschillen tussen data-analisten en data scientists:
Een vergelijkende gids voor de vaardigheden
Vaardigheidsgebied
Data-analist
Data scientist
Data-engineering
Laag
Middel
Data-exploratie
Hoog
Hoog
Datavisualisatie
Hoog
Middel
Tools en programmeertalen
Middel
Hoog
Datamodellering & algoritmen
Laag
Hoog
Zakelijke domeinkennis
Hoog
Hoog
Software-engineering
Laag
Middel
Communicatie & presentatie
Hoog
Hoog
Wat doet een data-analist?
Ondanks de vele functietitels kunnen enkele van de belangrijkste verantwoordelijkheden van een data-analist doorgaans worden onderverdeeld in taken die verband houden met de verschillende fasen van de volgende projectlevenscyclus:
Bron: DataCamp
Hieronder hebben we in meer detail uiteengezet wat een data-analist tijdens dit proces doet:
Data-extractie
Data-analisten zijn vaak betrokken bij taken rond dataverzameling. Terwijl data scientists echter met zowel gestructureerde als ongestructureerde data werken – wat het aantal en de complexiteit van de benodigde technieken voor dataverzameling vergroot – werken data-analisten meestal met gestructureerde data, doorgaans opgeslagen in de relationele databases van het bedrijf.
Datavoorbereiding
Verzamelde data bevat vaak duplicaten, fouten, extreme waarden en andere soorten anomalieën. Om ruwe data om te zetten in analyseklare data, moet deze door een opschoningsproces. Data-analisten besteden aanzienlijk veel tijd aan het preprocessen en samenvatten van data om fouten te vinden en te verhelpen. Je kunt meer leren over het proces van datavoorbereiding met onze online cursus.
Data-exploratie
Als de data schoon is, is het tijd voor verkenning. In deze fase verkennen data-analisten de data op zoek naar trends en patronen die hen kunnen helpen specifieke zakelijke vragen te beantwoorden. Je kunt voor dit proces allerlei tools gebruiken, zoals we laten zien in onze cursus Exploratory Data Analysis in SQL.
Datavisualisatie & rapportage
Het communiceren van de resultaten van een analyse is een belangrijk onderdeel van het werk van een data-analist. Dit kan door het maken van datavisualisaties die worden samengebracht in dashboards en managementrapporten, aangevuld met toelichtingen die met eindstakeholders worden gedeeld. Selfservice business intelligence-tools, zoals Tableau en Power BI, worden hier veel voor gebruikt.
Welke skills hebben data-analisten nodig?
Data-analisten zijn veelzijdige professionals. Gezien de aard van hun verantwoordelijkheden hebben ze een evenwichtige set van technische skills en leiderschapsvaardigheden nodig. Je kunt meer lezen over hoe je data-analist wordt in ons volledige artikel, maar hieronder lichten we enkele kennisgebieden uit die je nodig hebt.
Te beginnen met de technische skills van een data-analist, kunnen we de volgende benadrukken:
Programmeren
Data-analisten gebruiken vaak programmeertalen in elke stap van de projectlevenscyclus van de data-analist. De twee meest gebruikte programmeertalen voor data science zijn Python en R.
Deze zeer populaire talen stellen data-analisten in staat om met grote datasets te werken en allerlei datatechnieken toe te passen om relevante patronen en trends te vinden.
Als je met een van deze talen wilt beginnen, bekijk dan de cursussen Python en R.
Databasemanagement
De meeste datasets waar data-analisten mee werken, zijn opgeslagen in relationele databases. Structured Query Language (SQL) is de standaard programmeertaal in de industrie om te communiceren met en te werken in relationele databases. Elke aankomende data-analist zou SQL in z’n toolkit moeten hebben.
Datavisualisatie
Resultaten op een overtuigende en inzichtelijke manier presenteren is cruciaal om data om te zetten in actiegerichte besluitvorming. Datavisualisatie is de kunst van het verpakken van data in visuele representaties, zoals grafieken en diagrammen.
Er zijn veel tools waarmee data-analisten mooie visualisaties kunnen maken, waaronder Python-bibliotheken zoals matplotlib, R-bibliotheken zoals ggplot2, en Business Intelligence-software zoals Tableau en Power BI.
Statistiek en wiskunde
Hoewel data-analisten zich niet bezighouden met complexe machinelearning-algoritmen, hebben ze wel een stevige greep op statistiek en wiskunde nodig. Deze kennis is cruciaal om de verschillende beschikbare datatechnieken te begrijpen en te bepalen welke tools en technieken het beste bij een specifiek probleem passen. Evenzeer kan deze achtergrond essentieel zijn bij het presenteren van dataresultaten aan een technisch publiek.
Wat betreft de leiderschapsvaardigheden van een data-analist, zijn enkele essentials:
Zakelijk inzicht
Je werk als data-analist zal minder impact hebben als je de data waar je mee werkt niet begrijpt. Naast technische en codeervaardigheden zouden data-analisten een zekere mate van expertise in het zakelijke domein moeten hebben om te begrijpen wat ze doen.
Zakelijk inzicht ontwikkelen in de branche of sector waarin je werkt – of dat nu financiën, gezondheidszorg, marketing of iets anders is – helpt je om data te duiden en betere analyses uit te voeren. Dit is ook een van de redenen waarom iedereen, ongeacht achtergrond, welkom is in data science.
Communicatie
We noemden al dat het communiceren en presenteren van inzichten een belangrijk onderdeel is van wat een data-analist doet.
Om meer impact te hebben, moeten je inzichten goed begrepen worden door de verschillende afdelingen en stakeholders in je bedrijf. Daarom zijn sterke schrijf- en spreekvaardigheden een belangrijke troef voor data-analisten. Dit omvat het leren van innovatieve benaderingen en raamwerken voor communicatie, zoals data storytelling.
Probleemoplossend vermogen
Elke data-analyse begint met een vraag. Data-analisten moeten nieuwsgierig en onderzoekend zijn naar data. Zodra de businessvragen zijn geformuleerd, moeten data-analisten vindingrijk zijn om de meest geschikte datatechnieken te vinden om de vragen te beantwoorden. Dit maakt data-analyse een uitdagende taak, maar ook vol plezier en beloning.
Lees onze gids over essentiële skills voor data-analisten voor meer details.
Welke tools gebruiken data-analisten?
Data-analisten vertrouwen op verschillende tools die hun werk nauwkeuriger en efficiënter maken. Het landschap van Data & Machine Learning-tools evolueert razendsnel, met elke dag nieuwe tools die opduiken voor specifieke taken.
Het is onmogelijk om ze allemaal te kennen, maar je moet bereid zijn om nieuwe tools te leren als je functie als data-analist dat vereist.
Desondanks zijn er enkele tools die bijna alle data-analisten gebruiken. Deze leren is een geweldig startpunt als je overweegt te beginnen aan een carrière als data-analist.
Salarisverwachtingen voor data-analisten
Data-analisten zijn zeer gewild. Meer concurrentie tussen bedrijven om data-analisten aan te nemen heeft geleid tot hogere salarissen om talent aan te trekken.
Zoals we verkennen in ons artikel over data science-salarissen, ligt het gemiddelde salaris in de VS op $70K, met een bandbreedte van $46K tot $106K, afhankelijk van verschillende factoren, waaronder senioriteit en locatie.
Online cursussen voor data-analisten
Nu je weet wat een data-analist doet, zijn er verschillende manieren om een carrière in de sector te starten. Er is niet één route die absoluut het beste is. Alles hangt af van jouw persoonlijke omstandigheden. Vraag jezelf af hoeveel geld en tijd je wilt investeren, en welk type opleiding het beste bij je levensstijl past.
Onder de verschillende routes om data-analist te worden, zijn online cursussen een geweldige, flexibele en betaalbare optie om te beginnen. DataCamp heeft volop cursussen over data-analyse, van beginner tot expert, die je kunnen helpen de basis van data-analyse op een toegankelijke manier te leren. Hieronder presenteren we drie verschillende leertrajecten om data-analist te worden:
Data Analyst with Python (Cursusinhoud: 62 uur)
Dit traject begint met de basis van de programmeertaal Python voor data-analyse. Nadat de basis is behandeld, ga je dieper in op technieken voor data wrangling en datavisualisatie.
Je leert ook data te halen uit verschillende bronnen, zoals het web, databases en JSON-bestanden. Tot slot biedt dit traject een overzicht van technieken voor verkennende data-analyse en ontwikkelt het je kennis van relationele databases en SQL.
Data Analyst with R (Cursusinhoud: 77 uur)
Dit traject richt zich op de primaire vaardigheden die data-analisten nodig hebben die met de programmeertaal R werken. Het biedt uitgebreide inhoud over de meest gebruikte R-pakketten zoals tidyverse, ggplot en dplyr.
Net als het Python-traject helpt de cursus een gemiddeld niveau op te bouwen in vaardigheden van de data-analist, zoals datasourcing, -manipulatie en -visualisatie.
Data Analyst with SQL (Cursusinhoud: 41 uur)
Dit carrièretraject helpt de lerende een diepgaand begrip te ontwikkelen van SQL Server, de concepten van relationele databases, hun ontwerp en prestatieoptimalisatie.
Conclusie
Dus, wat doet een data-analist? Zoals we hebben gezien, zijn ze verantwoordelijk voor het extraheren, voorbereiden, verkennen en visualiseren van data. Voor deze taken zijn tal van skills vereist, en bedrijven uit vrijwel alle sectoren zijn op zoek naar deze dataprofessionals die hun data kunnen benutten om betere beslissingen te nemen.
Als je overweegt om in data science te stappen, is de rol van data-analist waarschijnlijk de meest toegankelijke, omdat je geen stevige achtergrond in wiskunde en geavanceerde computing nodig hebt, zoals bij data scientists. Klinkt veelbelovend, toch?
Het is nu tijd om te beginnen aan je leerreis. Als je er klaar voor bent, bewijs dan je expertise met onze Data Analyst Certification om op te vallen bij recruiters.