Vai biznesa analītiķiem ir jākodē?

BrainStation biznesa analītiķa karjeras ceļvedis var palīdzēt spert pirmos soļus ceļā uz ienesīgu analīžu karjeru. Vai domājat, vai jums būs jākodējas kā biznesa analītiķim? Lasiet tālāk, lai uzzinātu.

Kļūsti par biznesa analītiķi

Sazinieties ar mācību padomdevēju, lai uzzinātu vairāk par to, kā mūsu bootcamps un kursi var palīdzēt jums kļūt par biznesa analītiķi.



Noklikšķinot uz Iesniegt, jūs piekrītat mūsu Noteikumi .



Iesniegt

Nevarēja iesniegt! Vai atsvaidzināt lapu un mēģināt vēlreiz?

Uzziniet vairāk par mūsu datu analīzes kursu

Paldies!

Mēs drīzumā sazināsimies.



Skatīt datu analīzes kursa lapu

Tas, vai biznesa analītiķim ir jākodē, zināmā mērā ir atkarīgs no viņa konkrētajiem apstākļiem. Protams, tas var izrādīties ļoti noderīgs. Biznesa analītiķi vismaz cieši sadarbojas ar IT profesionāļiem, lai izstrādātu IT procesus un sistēmas; pat ja kodēšana tiek atstāta programmētāju ziņā, spēja saprast un sazināties par spēlējošajiem pamatprincipiem ir milzīga priekšrocība.

Tomēr kodēšana nav liela daļa no vairuma biznesa analītiķu ikdienas; lai gan viņiem ir jāpārzina plašs rīku un platformu klāsts, kodēšana ne vienmēr ir stingra prasība. Tā vietā biznesa analītiķis vairāk izmanto tālinātu skatu — visaptverošu biznesa procesu, vadības struktūras un tā tālāk skatījumu.

Kodēšana biznesa analītiķim būtu visnoderīgākā datu bāzes pārvaldības un datu analīzes jomā. Īpaši, ja runa ir par dokumentāciju, vērtīga var būt spēcīga izpratne par centrālajiem jēdzieniem un valoda, ko programmētāji un inženieri izmanto, lai tos apspriestu.



Vai Python ir nepieciešams biznesa analīzei?

Tā vietā, lai jautātu, vai biznesa analītiķiem ir jāizmanto Python, labāk būtu jautāt, cik tas var būt noderīgi. Biznesa analītiķa amata nosaukums tagad ietver plašu specializāciju klāstu, no kurām dažas ir vērstas uz veiklību vai lietotāju iesaisti, bet citas — uz finanšu datu apkopošanu. tas, cik noderīgs Python vai R būtu biznesa analītiķim, lielā mērā būs atkarīgs no viņa jomas.

Biznesa analītiķim Python būtu visnoderīgākais vietās, kur priekšplānā ir darbs ar neapstrādātiem datiem – piemēram, finanšu prognozēšana vai lēmumu modelēšana, pamatojoties uz finanšu datiem. Šādos gadījumos nelielas iemaņas ar datu manipulācijām un datu vizualizācijas rīku pārzināšana var izrādīties ļoti noderīgas — un tas var būt pat nopietna prasība.

Kategori: Jaunumi