Trebaju li poslovni analitičari kodirati?

BrainStationov vodič za karijeru poslovnog analitičara može vam pomoći da napravite prve korake prema unosnoj karijeri u analizi. Pitate se hoćete li morati kodirati kao poslovni analitičar? Čitajte dalje da biste saznali.

Postanite poslovni analitičar

Razgovarajte sa savjetnikom za učenje kako biste saznali više o tome kako vam naši kampovi i tečajevi mogu pomoći da postanete poslovni analitičar.



Klikom na Pošalji prihvaćate naše Pojmovi .



podnijeti

Nije moguće poslati! Osvježiti stranicu i pokušati ponovno?

Saznajte više o našem tečaju analize podataka

Hvala vam!

Uskoro ćemo se javiti.



Pogledajte stranicu Tečaja analize podataka

Hoće li poslovni analitičar morati kodirati ili ne ovisi u određenoj mjeri o njihovim specifičnim okolnostima. Svakako, moglo bi se pokazati iznimno korisnim. U najmanju ruku, poslovni analitičari blisko surađuju s IT stručnjacima na razvoju IT procesa i sustava; čak i ako je kodiranje prepušteno programerima, sposobnost razumijevanja i komuniciranja temeljnih principa u igri je ogromna snaga.

Međutim, kodiranje ne čini veliki dio uobičajenog dana većine poslovnih analitičara; iako moraju biti upoznati sa širokim rasponom alata i platformi, kodiranje nije nužno težak zahtjev. Umjesto toga, poslovni analitičar ima više umanjeni pogled – sveobuhvatnu perspektivu poslovnih procesa, upravljačku strukturu itd.

Ono gdje bi se kodiranje pokazalo najkorisnijim poslovnom analitičaru je u području upravljanja bazom podataka i analize podataka. Pogotovo kada je u pitanju dokumentacija, snažno razumijevanje središnjih koncepata i jezika koji programeri i inženjeri koriste za raspravu o njima može biti dragocjena prednost.



Je li Python potreban za poslovnu analitiku?

Umjesto pitanja trebaju li poslovni analitičari koristiti Python, bolje bi bilo postaviti pitanje koliko on može biti koristan. Naziv radnog mjesta poslovnog analitičara sada uključuje širok raspon specijalizacija, neke su usmjerene na agilnost ili angažman korisnika, a druge na škripavanje financijskih podataka; koliko bi Python ili R bili korisni poslovnom analitičaru ovisit će u velikoj mjeri o njihovom području.

Ono gdje bi Python poslovnom analitičaru bio najkorisniji je na pozicijama gdje je rad s sirovim podacima u prvom planu – na primjer financijsko predviđanje ili modeliranje odluka na temelju financijskih podataka. U tim slučajevima, malo vještine u manipulaciji podacima i ovladavanje alatima za vizualizaciju podataka moglo bi se pokazati vrlo korisnim – a može čak biti i težak zahtjev.

Kategori: Vijesti