Bir Veri Analisti Neyle Çalışır: Araç Listesi

Veri analisti – verileri toplayan, işleyen ve analiz eden bir uzmandır. Kalıpları tanımlar, hipotezleri formüle eder, A/B testi yapar, raporlar hazırlar, anormallikleri fark eder ve bilgileri değerli içgörülere dönüştürür. Mevcut durumu değerlendirir ve iş geliştirme için en iyi fırsatları bulur.

Daha önce veri analisti kimdir ve nasıl veri analisti olunur konularından bahsetmiştik. Bugün veri analizi için temel araçlar hakkında konuşacağız. Bu talep gören meslekle ilgileniyorsanız okumaya devam edin. Ve hemen ücretsiz çevrimiçi maratonumuza kaydolun (unutursanız diye).

Veritabanları ile Çalışmak için Analitik Araçlar

Veri tabanları (VT) – bir analistin kolay ve hızlı bir şekilde anlayabileceği şekilde düzenlenmiş yapılandırılmış bilgi koleksiyonlarıdır.

İlişkisel veritabanları, bilgilerin sütun ve satırlarda depolandığı tablolar şeklinde düzenlenmiştir. Bunlarla etkileşim kurmak için bir veri analistinin SQL bilmesi gerekir. Verileri almanızı, eklemenizi, silmenizi, gruplandırmanızı, sıralamanızı ve güncellemenizi sağlayan özel bir sorgu dilidir. SQL hem basit hem de karmaşık görevleri yerine getirmenize olanak tanır: bir çalışan listesi seçmekten satış dinamiklerini analiz etmeye ve reklam kampanyalarının etkinliğini değerlendirmeye kadar. Bu nedenle analitik için SQL bilmek çok önemlidir. Kurslarımız SQL üzerine ayrı bir modüle sahiptir.

Ayrıca MongoDB gibi ilişkisel olmayan veritabanları (NoSQL) da vardır. Çeşitli formatlarda (JSON, XML, grafikler, vb.) bilgi içerirler ve yapılandırılmamış veriler için çok uygundurlar. Veri analistleri MongoDB ile çalışmak için MQL (MongoDB Query Language) kullanırlar. MQL ile incelemeleri analiz etmek, satın alma modellerini incelemek, uygulamalardaki kullanıcı etkinliğini izlemek ve daha fazlasını yapmak kolaydır. SQL ve MQL – temel analiz araçlarıdır.

Veri Analizi için Programlama Dilleri ve Kütüphaneler

Veri analistlerinin istatistiksel analiz yapmak, ML modelleri oluşturmak, rutinleri otomatikleştirmek ve görselleştirmeler oluşturmak için programlama dillerini bilmeleri gerekir. Bu konuda yardımcı olacaklar:

Python – analitik, makine öğrenimi ve data bilimi için en popüler araçlardan biridir. Python özellikle sözdiziminin basitliği ve örneğin çok sayıda kütüphanesi ile takdir edilmektedir:
- Pandas – hızlı veri filtreleme, toplama ve dönüştürme için.
- Matplotlib ve Seaborn – görselleştirme için.
- TensorFlow, Scikit-learn ve Keras – analitik ve makine öğrenimi için popüler Python kütüphaneleridir.
- Beautiful Soup ve Scrapy – web sayfalarını ayrıştırmak için.
- NumPy – büyük veri setleri, matematiksel hesaplamalar ve istatistiksel analizlerle çalışmak için.
Belirli Python kütüphanelerinin seçimi, projelerin ve görevlerin özelliklerine bağlıdır. Pandas, Matplotlib ve NumPy ile başlamalısınız. Programlama kurslarımızda Python kodlamayı öğretiyoruz.
R – istatistiksel analiz ve görselleştirme için mükemmel bir dildir. Gelişmiş grafik oluşturma ve verimli veri işleme için zengin bir paket koleksiyonu, R’yi paha biçilmez bir analiz aracı haline getirir.

Bu diller ve kütüphanelerle çalışma becerisi, verileri derinlemesine keşfetmenize ve şirketlerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olan önemli bilgiler bulmanıza olanak tanır. Ücretsiz Python Maratonumuza kaydolun ve 4 gün içinde ilk oyununuzu oluşturun. Kod yazmaktan ne kadar keyif aldığınızı görün.

Veri Görselleştirme: Analitik Araçlar

Görselleştirme bir analistin çalışmasında kilit bir rol oynar. Kafa karıştırıcı veri setlerini yorumlaması kolay net grafiklere ve çizelgelere dönüştürür. Kalıpları bulmak, sorunları görmek ve sonuçları derin teknik bilgiye sahip olmayan kişilere (yöneticiler, Proje Yöneticileri, Pazarlamacılar, Tasarımcılar ve diğer ekip üyeleri) açıklamak daha kolaydır. Çoğu zaman veri görselleştirme, verilerin görselleştirilmesi için kullanılır:

Tableau. Bu popüler hizmet esnek, güçlü ve basittir. Yeni başlayanların bile grafiklerden etkileşimli gösterge tablolarına kadar çok çeşitli görselleştirmeler oluşturmak için kullanabileceği sezgisel bir arayüze sahiptir. Tableau ayrıca neredeyse her türlü bilgi kaynağına (Excel elektronik tabloları, bulut depolama, veritabanları vb.). Yapay zeka işlevlerine sahip ana analitik araçlardan biri. Veri analitiği kurslarımızda bu konudan ayrıntılı olarak bahsediyoruz.
Power BI – Microsoft’un diğer ürünleriyle (örneğin Excel ve Azure) sıkı bir şekilde entegre olan bir platformdur. Power BI’ın yetenekleri arasında, veri analistlerinin yalnızca verileri görselleştirmesine değil, aynı zamanda tahmin, anormallik tespiti ve zaman serisi analizi gibi daha karmaşık şeyler yapmasına olanak tanıyan yapay zeka ve makine öğrenimi desteği de bulunmaktadır. Ayrıca, Power BI yüksek düzeyde siber güvenlik ve veri yönetişimi sağlayarak büyük işletmeler için en iyi seçenek haline gelir. GoIT kursunda 5 haftada Power BI’da nasıl çalışılacağını öğrenin.

Bu analiz ve görselleştirme araçları, talep tahmini ve hedef kitle araştırmasından, operasyonel süreçlerin optimizasyonu ve stratejik planlamaya kadar çok çeşitli görevler için uygundur. Tableau ve Power BI’ı etkili bir şekilde kullanmanın anahtarı, iş ihtiyaçlarınızı anlamaktır. Ücretsiz veri analizi maratonumuzda ilk Tableau panonuzu oluşturun.

Big Data ile çalışmak için analitik araçlar

İşletmelerin topladığı veri miktarı sürekli artıyor. Standart analiz yazılımları bunlarla başa çıkamadığında, özel hizmetler imdada yetişir:

Apache Hadoop – büyük veri ile çalışmak için en ünlü çözümlerden biridir. HDFS dağıtılmış dosya sistemi, Hadoop’un birçok bilgisayarda aynı anda bilgi depolamasına ve işlemesine olanak tanır. Paralel veri işleme sayesinde son derece üretkendir ve diğer analitik araçlarla (Spark, Hive ve Pig, vb.) kolayca entegre olur. Hadoop, günlüklerin incelenmesi, metin aramaları, makine öğrenimi ve diğer yüksek yoğunluklu analitik ya da veri bilimcisi görevleri için mükemmeldir.
Apache Spark – mükemmel veri işleme hızı sağlayan ve karmaşık hesaplamalar için uygun olan bir diğer popüler platformdur. Spark, kümedeki bilgisayarların RAM’i nedeniyle bunları çok daha hızlı gerçekleştirir.

Hadoop ve Spark, yapılandırılmamış verilerle etkili bir şekilde çalışmayı mümkün kılar. Genellikle birlikte kullanılırlar. Yararlı analitik araçlar.

ETL Süreçleri ve Veri Entegrasyonu için Analitik Araçlar

ETL süreçleri (Extract, Transform, Load) – veri analitiğinde verilerin çeşitli kaynaklardan çıkarılmasını, gereksinimlere göre dönüştürülmesini ve daha fazla analiz için sisteme yüklenmesini içeren temel işlemlerdir. Bu süreçler veri kalitesi, kullanılabilirliği ve bütünlüğü açısından kritik öneme sahiptir.

ETL araçları şunları içerir:

Talend. Çok çeşitli ETL süreçlerini destekleyen ve bunları otomatikleştirmeye yardımcı olan açık bir veri entegrasyon platformudur. Talend, birden fazla kaynaktan gelen verileri kolayca birleştirir, anlaşılır bir arayüze sahiptir ve farklı teknik uzmanlık seviyelerine sahip kullanıcılar için uygundur. Talend ile bir veri analisti, finansal göstergelerin kapsamlı bir analizi için şirketin şubelerinden gelen verileri tek bir raporlama sistemine aktarabilir (bir örnek).
Apache NiFi. Bu yazılım, otomatik ve kontrollü veri akışı işleme için tasarlanmıştır. NiFi, özellikle verileri gerçek zamanlı olarak garantili teslimatla yönetmeniz gereken senaryolar için uygundur. IoT ile ilgili görevler için ideal çözüm.

Artık veri analistlerinin hangi araçları kullandığını anlıyorsunuz. Excel’i listeye eklemedik çünkü varsayılan olarak gereklidir (İngilizce’nin yanı sıra).

GoIT kurslarında 5 ay içinde veri analisti olacak ve istihdam için gerekli tüm bilgi ve becerileri kazanacaksınız. Teoriyi öğrenecek, pratik yapacak, portföyünüz için 5 proje oluşturacak,“özgeçmişinizi güncelleyecek, soft skill’erinizi ve İngilizce’nizi geliştireceksiniz. Ve sonra ayda 700 dolar maaşla havalı bir şirkette işe gireceksiniz. Ya da henüz bir mesleğe karar vermediyseniz ücretsiz çevrimiçi maratonlarımıza gelin ve BT kariyerinize hemen şimdi başlayın. Harika bir plan!

Karar veremiyor musun?