Data Analitikasına gedən yol
Karyera seçimi heç sözsüz ki, həyatınız boyu qəbul etdiyiniz ən çətin qərarlardan biri olub. Bu seçim sizin həyatınız qalan hissəsində yalnız xoşbəxt olmağınız üçün deyil həmçinin pul qazanma qabiliyyətinizi müəyyən edən bir qərardır. Azərbaycanda karyera seçimi etmək gənclər arasında sonradan anlaşılan ən problemli məsələlərdən biridir. Azərbaycanda Data Analitikası yeni bir sahə olduğu üçün təhsil sektorunda da tətbiqi o qədər də güclü deyil və bunun məntiqi nəticəsi olaraq gənclər yanlış sahələr üzrə ixtisas seçimi edirlər.
Süni intellektin inqilabı dövründə datanın təhlilinə olan tələbat da çox yüksək səviyyədədir və bu tələbat innovasiyalar olduqca artmaqdadır. Data şirkətlər üçün yeni xammaldır. Şirkətər böyüdükcə və inkişaf etdikcə data analitiklərinə olan tələbat da kəskin surətdə artmağa başlayır. Əgər siz rəqəmlərlə “oynamağı”, problemləri həll etməyi və öz biliyinizi başqaları ilə bölüşməyi sevən birisinizsə o zaman karyeranızı “Data Analitikası” sahəsində qurmaq çox əla bir seçimdir. Universitet dərəcəsi qazanmaq, əhəmiyyətli analitik bacarıqlarını öyrənmək və müvafiq (lazımi) iş təcrübəsi qazanmaqla siz uğurlu data analitikinə çevrilmiş olacaqsınız. Məqalənin davamında sıfırdan peşəkar data analitikinə çevrilmək üçün nələr lazımdırsa həmin nöqtələrə toxunacam. Bunun daha anlaşıqlı olması üçün prosesi bir neçə mərhələ və hissəyə bölməyə qərar verdim. Başlayaq!
Hissə 1
Təhsil səviyyənizin yüksəldilməsi
-Bakalavr dərəcəsi
Əksər başlanğıc səviyyəli data analitikası üzrə olan işlər ən azından bakalavr dərəcəsi tələb edirlər. Data Analitikinə çevrilmək üçün ixtisas üzrə xüsusi bir məhdudiyyət mövcud deyil. Təbii ki, önəmli olan sizin bu peşəyə olan marağınızdır. Riyaziyyat, statistika, iqtisadiyyat, marketinq, maliyyə, kompyuter elmləri kimi ixtisaslara malik olan insanlar üçün Data Analitikinə çevrilmək daha asan olur.
-Magistr və ya doktorantura dərəcəsi
Data Analitikası üzrə yüksək səviyyəli işlər (C level) magistr və ya doktorantura dərəcəsi tələb edirlər. Təbii ki, bu da öz növbəsində yüksək əmək haqqına zəmanət verir. Burada önəmli olan bir məqam var. Magistr və ya doktorantura dərəcəsini hansı sahə üzrə almaq lazımdır? Təbii ki, bu sizin müstəqil şəkildə qəbul etdiyiniz bir qərardır. Məslən, siz magistr dərəcənizi maliyyə üzrə seçsəniz belə data analitikasını müstəqil şəkildə öyrənib, öz sahənizdə tətbiq edə bilərsiniz. Yox əgər siz ikinci və ya üçüncü elmi dərəcənizi data analitikası üzrə almaq istəyirsinizsə o zaman bu daha gözəl bir seçim olacaqdır. Hal-hazırda yeni sahə olduğu üçün data analitikası üzrə Azərbaycanda ixtisaslar mövcud deyil. Lakin bir çox xarici universitetlər təqüdlü magistratura proqamları təklif edirlər (ISET,WSB və s. universitetlər).
Hissə 2
Lazımi bacarıqların qazanılması
Yaxşı bir data analitikinə çevrilmək üçün siz bəzi ilkin baza biliklərinə malik olmalısınız. Xüsusi fənnlər üzrə özünüzü ixtisaslaşdırmalısınız. Xüsusi fənnlər deyərkən riyaziyyat, statistika və kodlaşdırma nəzərdə tutulur. Siz bu bilikləri evinizdən (online olaraq bir çox təhsil portalları-Udemy, Coursera, KhanAcademy, Udacity, edX və s. pulsuz kurslar təklif edirlər) və ya bir çox mərkəzlərə gedərək də qazana bilərsiniz.
-Riyaziyyat
Data Analitiki üçün rəqəmlərlə işləmək gündəlik edəcəyi bir işdir. Buna görə də siz əmin olmalısınız ki, riyaziyyatla bağlı tərəfdən çox rahatsınız. Əgər riyaziyyatla bağlı çətinlikləriniz varsa Khanacademy dərslərinə müraciət edə bilərsiniz. Bu platformadan siz ingilis, rus, türk və s. dillərində olan dərslərdən yararlana bilərsiniz. Əlavə olaraq qeyd edim ki, hazırda Khanacademy-nin Azərbaycan dilində olan dərsləri hazırlanır (tərcümə edilir).
-Statistika
Data Analitiki olmaq üçün siz datanı şərh etmə bacarıqlarına malik olmalısınız. Bu zaman isə statistik biliklər tələb olunur. Statistika kursunu dərindən bilmək datanı daha yaxşı şərh etmək üçün sizə yardımçı olacaqdır. Siz statisitika kursunu yuxarıda adları qeyd olunan platformalardan öyrənə bilərsiniz.
-Proqlamlaşdırma və kodlaşdırma bacarıqları
Data analitiki olmaq üçün sizə kodlaşdırma üzrə mütsəxəssis olmaq lazım olmasa da siz müəyyən səviyyədə biliklərə malik olmalısınız. Günümüzdə Data Analitikləri bir çox proqramlaşdırma dillərində istifadə edirlər. Amma onlardan ən məşhur olanlar Phyton və R-dır. SQL-də data analitikləri arasında istifadə edilən proqramlaşdırma dillərindən biridir.
-Ünsiyyət və təqdimat bacarıqlarının güclü şəkildə inkişaf etdirilməsi
Verilənləri analiz etdikdən sonra növbəti addım onları lazımi insanlara onların başa düşəcəyi tərzdə izah etməkdir. Təbii ki, sizin qarşınızda olacaq insanlar riyaziyyatçı olmayacaqdır. Ona görə də siz öz fikirlərinizi daha aydın yəni qarşınızdakı insanların başa düşə biləcəyi tərzdə izah etməyi bacarmalısınız. Təbii ki, kifayət qədər mürəkkəb olan məsələləri sadə dildə data analitikasından uzaq olan şəxslərə izah etmək üçün siz güclü təqdimat və ünsiyyət bacarıqlarına malik olmalısınız. Siz bunları həm vizual, həm də şifahi şəkildə izah etməyi bacarmalısınız. Bunun üçün də siz vizuallaşdırma proqramları (Power BI, Tableau və s.) yaxşı bacarıqlara malik olmalısınız.
Hissə 3
İş təcrübəsinin qazanılması
Yuxarıda qeyd olunanları qazandıqdan sonra daha önəmli bir məqam qazandıqlarınızı real sənayedə tətbiq etməkdir. Bunun üçün siz uğurlu bir CV-yə və güclü müsahibə bacarıqlarına malik olmalısınız.
-Uğurlu bir CV və müsahibə
Uğurlu CV dedikdə, müvafiq iş üçün lazım olacaq istək və bacarıqların sadə şəkildə CV-ə yazılması kimi anlamaq olar. Əminəm ki, siz bu günə kimi düzgün bir CV yazmaq üçün kifayət qədər bacarıqlara maliksiniz. CV-nizi düzgün şəkildə hazırladıqdan sonra uğurlu olarsa növbəti addım iş müsahibəsidir. Data Analitikası üzrə olacaq müsahibələr digərlərindən fərqli ola bilər. Belə ki, müsahibə götürən insanlar sizin texniki biliklərinizi yoxlamaq üçün sizə tapşırıq verə bilərlər. Hətta bu tapşırıq üçün sizə iki həftə və daha çox vaxt da verə bilərlər. Ona görə bütün bunları öncədən araşdırmaq daha məqsədə uyğundur.
-Data Analitiklərinə ehtiyac duyan sənaye sahələrinin axtarışı
Data Analitikası üzrə iş axtarışında çox diqqətli olmalınız. Əgər siz böyük data (big data) ilə işləməyi planlaşdırırsınızsa əsas diqqətinizi daha çox data analitiklərinə ehtiyac duyan sənaye sahələrinə yönəltməlisiniz. Marketinq firmaları, texnologiya şirkətləri və maliyyə insitutları digər sənaye sahələrinə nisbətdə daha çox data analitiklərinə ehtiyac duyurlar.
-Təcrübə proqramlarına müraciət
Təcrübə proqramları böyük şirkətlərdə işə başlamaq üçün gözəl bir addımdır. Bu proqramlara qoşulmaq üçün internet üzərindən bir çox xəbər portallarını izləmək yararlı ola bilər. Düzdür hal-hazırda ölkəmizdə belə elanları çox az görsəkdə qarşıdakı illərdə belə elanlar üzrə partlayış olacağına əmin ola bilərsiniz.
Ən sonda isə bir şeyi unutmaq lazım deyil - davamlı öyrənmək. Texnologiya və sənaye inkişaf etdikcə siz də onlara paralel şəkildə inkişaf etməlisiniz. Qloballaşan dünyamız yeni bir inqilab dövründədir və rəqabət da artmaqdadır. Buna görə də siz də bu rəqabətə hazır olmalısınız. Sizə Data Analitikinə çevrilmək yolunda uğurlar arzulayıram və ümid edirəm ki, bu məqaləm sizlərə bu yolda az da olsa yardımçı olacaqdır.
Daha çox oxu:
Data analitikası və dünyadakı trendlər
