fbpx

קורס דאטה אנליסט - סקירת מבנה הכשרה

קורס דאטה אנליסט – מה צריך ללמוד, אילו כלים צריך להכיר, ועל מה כדאי לשים דגש. בפוסט הבא נסקור את התאוריה שמובילה את מרכיבי הקורס הנפוצים, את הפרקטיקה המאפשרת את התהליך האנליטי, ולבסוף את הגישה שלנו בקורס ה- Practical Data Analysis.

מבוא

דאטה-אנליסט הוא שחקן מפתח בעולם העסקים, וכחלק מתפקידו – הוא מעבד, מנתח ומפרש נתונים כדי לזהות מגמות, תבניות וגורמים משפיעים.
האנליסט משתמש בידע זה כדי לקבל החלטות עסקיות, לשפר את היעילות והביצועים, ולפתח מוצרים ושירותים חדשים.

תפקידי הדאטה-אנליסט יכולים להשתנות בהתאם לחברה ולענף בו היא פועלת. ויחד עם זאת, ישנם כמה תפקידים מרכזיים אותם הוא מבצע: (1) עיבוד נתונים, (2) ניתוח נתונים, (3) דיווח נתונים, (4) ייעוץ עסקי למקבלי ההחלטות בחברה. במהלך הפוסט הבא נסקור אותם, ונדגים כיצד הדבר בא לידי ביטוי בתהליך הלמידה של קורס הדאטה-אנליסט.

רוצים ללמוד עוד על תחום הדאטה אנליסט, מזמינים אתכם להעזר בקישור הבא

קורס דאטה אנליסט - תיאוריה

בהתאם לתפקידים אשר תוארו בפסקה הקודמת, קורסי דאטה-אנליסט לרוב נותנים דגש על הנקודות הבאות:

  • עיבוד נתונים: (data processing) תהליך אשר עוסק בניקוי ועיבוד הנתונים ע"מ להפוך אותם לברי-ניתוח. חלק זה עוסק בהתמודדות עם ערכים ריקים,שורות כפולות, עדכון ערכים שונים ו-ווידוא כי הנתונים לפנינו אמינים ומדויקים. שלב זה כרוך בהבנה ויישום של טכניקות שונות, אשר חיוניות בהתמודדות עם נתונים גולמיים
  • ניתוח נתונים: (data analysis) השלב השני בתהליך האנליטי הוא הניתוח עצמו. בשלב זה, אנו בין היתר – בוחנים את התפלגות הנתונים הרציפים, מבינים כמה ערכים מכל סוג יש בעמודות קטגוריאליות, יוצרים אינטראקציות בין משתנים שונים, ועוד. בחלק זה כאן אנו משתמשים בכלים וגישות שונות על-מנת לפרש ולהפיק תובנות משמעותיות מהנתונים.
  • תצוגת נתונים: (data visualization) כחלק בלתי נפרד מתהליך האנליזה ודיווח הנתונים, אנו משתמשים בטבלאות וגרפים שונים כדי להציג את הממצאים שלנו באופן חזותי, וזאת כדי להקל על הבנתם. הרעיון בתצוגת הנתונים הוא לתרגם ביעילות תובנות מורכבות לפורמט שקל להבין, תוך סיוע בתהליך קבלת ההחלטות.
  • פיתוח יכולות חשיבה ביקורתית ויצירת מסקנות: (critical thinking) לאחר ניתוח הנתונים וקבלת הממצאים, אנו משתמשים בחשיבה לוגית ובהבנה עסקית כדי לייצר תובנות ממשיות. לא כל מסקנה בהכרח תורמת למטרת הניתוח, ולא כל מסקנה שתורמת למטרת הניתוח בהכרח נכונה. חשיבה ביקורתית מתוך קונטקסט עסקי עוזרת לאנליסטים לברור את הבר מן התבן, ולהתמקד בתובנות מבוססות נתונים שיכולות להועיל לארגון.
  • דיווח נתונים: בשלב האחרון של ניתוח הנתונים אנו נדרשים להציג את הממצאים הסופיים שלנו לגורמים שונים בחברה, לספר את סיפור הנתונים ולהניע את מקבלי ההחלטות. בחלק זה אנו לומדים כיצד לעצב נרטיב סביב הנתונים ולהציג אותו באופן משמעותי ומושך. חלק זה שם דגש על חשיבות מיומנויות התיקשור, בהן יש לתרגם תובנות טכניות להמלצות עסקיות אסטרטגיות.

קורס דאטה אנליסט - כלים הנלמדים

על מנת לממש את הנקודות אשר הועלו בפסקה הקודמת, אנליסטים משתמשים במגוון כלים כדי לעבד ולנתח נתונים. אלו המרכזיים שבהם:

  • שפת ה-SQL, נחשבת לאחת הנפוצות בעולם עבור אינטראקציה עם מסדי נתונים. אנשי דאטה רבים משתמשים ב-SQL כדי לגשת לנתונים, להציג שאלות ולבצע אנליזות. ידע בשפה נחשב למיומנות מאוד מבוקשת, מאחר שזו מאפשרת לבצע ניתוחים שלעיתים אינם אפשריים ויעילים באמצעות כלים אחרים
  • אקסל: Excel היא תוכנת גיליון אלקטרוני פופולרית המשמשת לאחסון, עריכה וניתוח נתונים. Excel מציעה מגוון פונקציות סטטיסטיות ומאפשרת ויזואליזציות שנות, הממשק הידידותי למשתמש הופך אותה לכלי מרכזיעבור אנליסטים רבים, לטובת ניתוח נתונים מהיר, ניקוי נתונים, ודיווח ad-hoc.
  • כלי ניתוח וויזואליים: בחלק זה ניתן למצוא בין היתר את: 
    • Power BI כלי ניתוח נתונים גרפי מבית Microsoft המשמש להצגת נתונים חזותית. Power BI מציעה מגוון תכונות, כולל יצירת טבלאות, גרפים, אינפוגרפיקה ועוד. PBI הוא כלי עסקי רב עוצמה המאפשר למשתמשים ליצור דשבורדים ודיווח עם ויזואליזציות אינטראקטיביות. שילובו החלק עם מוצרים אחרים של Microsoft הופך אותו לבחירה פופולרית בארגונים רבים.
    • Tableau: בדומה ל Power BI, הכלי מציע מגוון פיצ'רים רבים לניתוח נתונים גרפי, מאפשר למשתמשים ליצור דשבורדים ודיווח אינטואיטיביים ואינטראקטיביים, מסוגל להתחבר למקורות נתונים מסוגים שונים, ולהתמודד עם מאגרי נתונים גדולים ביעילות.
  • פיתון: Python היא שפת תכנות פופולרית המשמשת למגוון משימות, כולל ניתוח נתונים. Python היא שפה גמישה וקלה ללמידה, המציעה מגוון ספריות לניתוח נתונים.
    ספריות כמו Pandas לטיפול בנתונים, NumPy לחישובים מתמטיים ו-Scikit-learn ללמידת מכונה הן כמה מהסיבות לכך ש-Python אהובה ופופלארית מאוד בניתוח נתונים. יתר על כן, היא גם נהדרת לניתוח נתונים בפורמטים וגדלים שונים, ומאפשרת ליצור אוטומציה.
 

קורס דאטה אנליסט - מימוש הפרקטיקה

לרוב, התיאוריה והכלים הנלמדים בכל מוסד לימודי די זהים. מה שמבדל את קורס הדאטה-אנליסט שלנו, בין היתר, היא הגישה ליישום התאוריה ומימושה בפרקטיקה. להלן פירוט והסבר על יחידות הלימוד הנלמדות בקורס שלנו:

  1. חשיבה אנליטית –  אנחנו מאמינים כי פיתוח תהליך החשיבה האנליטית צריך להעשות במקביל ללמידת הנושאים הטכניים ולא לאחריהם. למעשה, הכלים הטכניים הם רק הדרך להשגת המטרה, לא המטרה עצמה. איך אנחנו עושים זאת ? 
    1. דאטה-סטים לניתוח מקצה לקצה – אנו "זורקים למים" כבר בשיעור הראשון. ונותנים מאגרי מידע לניתוח והפקת מסקנות. במטלה זו, כמו הבאות אחריה, התלמידים מקבלים דאטה-סט אמיתי, מתבקשים לנתח אותו, להפיק על-פיו תובנות עסקיות תוך העזרות במנחה, ולאחר כחודש- להציג את התוצרים ולקבל פידבק. לכלי הטכני בו תשתמשו אין חשיבות, המטרה היא פיתוח החשיבה העסקית \ אנליטית. 
    2. יחידת לימוד זו מוקדשת במלואה לניתוח Use Cases עסקיים והסקת תובנות. לאורך חלק זה נחקור תרחישים שונים ונפיק מסקנות, תוך הבנת המורכבות והפרטים של כל מקרה. להבדיל מהיחידה הקודמת המנתחת דאטה מקצה-לקצה, ביחידת לימוד זו אנו מתפקסים על שאלות עסקיות ספציפיות, ונעזרים בנתונים על-מנת לענות עליה. גם כאן – לכלי הטכני בו תשתמשו אין משמעות, מטרת יחידת הלימוד היא פיתוח היכולת לחשוף דפוסים ומגמות משמעותיות מנתונים גולמיים.
    3. דיון על שאלות עסקיות שונות משיעור לשיעור – בהתמודדות עם שאלות עסקיות לרוב אין תשובה אחת נכונה. שאלות עסקיות מעמידות למבחן את תהליך החשיבה שלכם ותשומת הלב לפרטים. תוך כדי הקורס אנו נתרגל עשרות שאלות ונאפשר לכם לפתח את צורת החשיבה שתעזור לכם לפתור אותן. 
  2. שפת ה-SQL – את השפה אנו מלמדים בשני רבדים: בסיס, ומתקדם. 
    1. קבלת החלטות באמצעות שימוש ב-SQL בסיסי: יחידה זו מתמקדת בפקודות הבסיסיות המהוות את עמוד השדרה של ניתוח נתונים באמצעות השפה. יחידה זו לא רק מלמדת את ההיבטים הטכניים של SQL, אלא בעיקר מדגישה את החשיבות בפיתוח הרגלי כתיבה נכונים, ושימוש יעיל בסינטקס. כך שגם אם אתם מגיעים אל הקורס עם רקע קודם ב-SQL (למעשה אנחנו ממליצים שתגיעו), אתם עדיין תלמדו דברים חדשים ותתחדדו.
    2. SQL מתקדם לניתוח מורכב: יחידה זו נכנסת לרבדים העמוקים יותר של שפת ה-SQL, במהלכה אנו שואפים לספק למשתתפים את הכלים הדרושים להם כדי להתמודד עם משימות ותרחישים מורכבים שיפגשו בעולם האמיתי. יחידה זו אשר פותחה על ידי רם קדם, מבוססת על הספר "SQL מתקדם: טכניקות מעשיות ושימושים" אשר יושב באונברסיטאות בארץ ונמכר ברחבי העולם, ומושתתת על עשור של ניסיון בעבודה עם מסדי נתונים שונים, שאלות ראיון עבודה מאתגרות ובעיות SQL מורכבות.
  3. מבני נתונים: –  יחידה זו נועדה לספק פרספקטיבה מקיפה על מבני טבלאות, קשרים בין ישויות, ולבחון מושגי מאקרו בניהול נתונים כמו מחסני נתונים (DWH) וכיצד הם שונים ממערכות תפעוליות (OLTP), אינדקסים, תוכניות פעולה, ו-Views. מטרת יחידה זו היא הקניית הבנה רוחבית אשר מאפשרת יכולת התמודדות טובה יותר עם אתגרים, ותקשורת מיטבית עם גורמים שונים בארגון.
  4. ויזואליזציה יעילה של נתונים: יחידת לימוד זו נועדה להקנות למשתתפים ידע פרקטי בהצגה חזותית של  נתונים באופן ברור, מדויק, ומשכנע. יחידה מכסה את העקרונות המרכזיים של ויזואליזציה יעילה, ומלמדת כיצד לספר סיפור עם נתונים. 
  5. שימוש ב-Microsoft Excel, הקורס שלנו דורש להגיע עם רקע בסיסי באקסל, על-סמך תוכנית לימודים אשר נשלחת מראש, וזאת מאחר וכבר בשיעור הראשון אתם תדרשו להשתמש בה לטובת ניתוחים אנליטיים. במהלך הקורס אנו מדגימים פתרונות של אנליזות רבות באמצעות אקסל, והלמידה נעשית תוך כדי עבודה עם הידיים וצפייה בהדגמות בהן אנו מציגים את פתרונות שלנו.
  6. כלים וויזואלייים לניתוח והנגשת מידע -אנו מעבירים את הקורס באמצעות Power BI, אחת הסביבות הנפוצות ביותר בארץ לניתוח נתונים ויזואלי. עקומת הלימוד של סביבה זו, כמו Tableau או כל כלי אחר ויזואלי אחר היא מאוד קלה ופשוטה. 
  7. פיתון – בחלק זה אנו לומדים כיצד ניתן לבצע ניתוח נתונים באמצעות Python. אנליזה ב-Python היא לא תכנות ב Python, אתם ממש לא חייבים להיות מומחי פיתוח קוד פיתון כדי לדעת לנתח נתונים באמצעותו. למען האמת – בגישה שלנו, כדי להתחיל: לא צריך לדעת שורת קוד אחת. בגישת הלימוד הייחודית שלנו, כמעט ואין נגיעה בתכנות "פרופר", ועדיין – בסיומה אתם תגיעו די רחוק.
 

עם אילו תוצרים תצאו בסוף הקורס

הצטרפו לדנה קפרי ותמר ארטום, בוגרות תוכנית ניתוח הנתונים שלנו, למפגש בו הן ידברו על הפרויקט הסופי שלהן וימחישו תהליך ניתוח נתונים מקצה לקצה במהלך הפגישה הן יחלקו שיטות, כלים ועצות מעשיות על איך לבנות תיק עבודות ניתוח נתונים חזק. הן יתארו אתגרים בהם נתקלו, כיצד הן התגברו עליהם, וכיצד התהליך כולו תרם ללמידה ולפיתוח שלהן.  

בואו ללמוד עוד על תחום ה Data Analysis

מזמינים אתכם למאגר המידע הגדול ביותר בעברית אשר מסביר על התחום, ומאגד בתוכו סשנים רבים אשר הועברו על-ידי מומחים מהתעשייה. במהלך הסרטונים נכיר לעומק את התחום, ניתן דגשים, ונקל עליכם את הכניסה אל המשרה הראשונית.

בואו ללמוד עוד על הקורס שלנו

עם רזומה ללא תחרות, צוות מומחים, כמויות עצומות של תרגילים, לימודי SQL ברמה הגבוהה ביותר, התמקדות בחשיבה עסקית, זמן מתרגל, תוכנית לימודים מואצת, ומנטור אישי – קורס ה Data Analysis שלנו מציב רף חדש של איכות ומקצועיות שיעשו  Upscale לקריירה שלכם.

אנחנו מעודדים אתכם לקרוא לעומק את הסילבוס שאנחנו שולחים, לבצע חקר שוק, ללמוד את הנתונים, לדבר איתנו, ולראות בעצמכם שזה לא רק סלוגן. לתמורה שאנחנו נותנים באמת אין תחרות.

המדריך לדאטה-אנליסט

בואו לבקר במאגר המידע הגדול ביותר בעברית אשר מאגד בתוכו סשנים רבים אשר הועברו על-ידי מומחים מהתעשייה, ומכיל פוסטים המפרטים נושאים שונים.