Kas ärianalüütikud peavad kodeerima?

BrainStationi ärianalüütiku karjäärijuhend aitab teil teha esimesi samme tulusa analüüsi karjääri suunas. Ei tea, kas teil on vaja ärianalüütikuna kodeerida? Loe edasi, et teada saada.

Hakka ärianalüütikuks

Rääkige õppenõustajaga, et saada lisateavet selle kohta, kuidas meie alglaagrid ja kursused aitavad teil saada ärianalüütikuks.

Klõpsates nuppu Esita, nõustute meiega Tingimused .

Ei saanud esitada! Kas värskendada lehte ja proovida uuesti?

Aitäh!

Võtame varsti ühendust.

See, kas ärianalüütik peab kodeerima või mitte, sõltub teatud määral tema konkreetsetest asjaoludest. Kindlasti võib see osutuda väga kasulikuks. Ärianalüütikud teevad IT-protsesside ja -süsteemide arendamiseks vähemalt tihedat koostööd IT-spetsialistidega; Isegi kui kodeerimine on jäetud programmeerijate hooleks, on põhiprintsiipide mõistmine ja nendega suhtlemine tohutu tugevus.

Sellegipoolest ei moodusta kodeerimine enamiku ärianalüütikute tavapärasest päevast suurt osa; kuigi nad peavad tundma laia valikut tööriistu ja platvorme, ei ole kodeerimine tingimata raske nõue. Selle asemel kasutab ärianalüütik rohkem väljasuumitud vaadet – kõikehõlmavat perspektiivi ettevõtte protsessidest, juhtimisstruktuurist ja muust.

Kodeerimine oleks ärianalüütiku jaoks kõige kasulikum andmebaasihalduse ja andmeanalüüsi valdkonnas. Eriti kui tegemist on dokumentatsiooniga, võib kesksetest mõistetest ja keelest, mida programmeerijad ja insenerid nende arutamiseks kasutavad, olla väärtuslik väärtus.

Kas Python on ärianalüüsi jaoks vajalik?

Selle asemel, et küsida, kas ärianalüütikud peavad Pythoni kasutama, võiks parem küsimus olla, kui küsida, kui kasulik see võib olla. Ärianalüütiku ametinimetus hõlmab nüüd laia valikut spetsialiseerumisalasid, millest mõned keskenduvad agilityle või kasutajate kaasamisele, teised aga finantsandmete krõbedamisele. kui kasulik oleks Python või R ärianalüütikule, sõltub suuresti nende valdkonnast.

Kui Python oleks ärianalüütikule kõige kasulikum, on ametikohtadel, kus esikohal on töötlemata andmetega töötamine – näiteks finantsprognoosid või finantsandmetel põhinev otsuste modelleerimine. Sellistel juhtudel võivad oskused andmetega manipuleerimisel ja andmete visualiseerimise tööriistade valdamine osutuda väga kasulikuks – ja see võib olla isegi raske nõue.