Czy analitycy biznesowi muszą kodować?

Przewodnik po karierze dla analityków biznesowych firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w dziedzinie analizy. Zastanawiasz się, czy będziesz musiał kodować jako analityk biznesowy? Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.

Zostań analitykiem biznesowym

Porozmawiaj z Doradcą ds. Nauczania, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać analitykiem biznesowym.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym kursie analizy danych

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę kursu analizy danych

To, czy analityk biznesowy musi kodować, zależy w pewnym stopniu od konkretnego zestawu okoliczności. Z pewnością może się to okazać niezwykle przydatne. Przynajmniej analitycy biznesowi ściśle współpracują ze specjalistami IT w celu opracowania procesów i systemów IT; nawet jeśli kodowanie pozostawiono programistom, umiejętność zrozumienia i komunikowania podstawowych zasad jest ogromną siłą.

To powiedziawszy, kodowanie nie stanowi dużej części typowego dnia większości analityków biznesowych; chociaż muszą znać szeroką gamę narzędzi i platform, kodowanie niekoniecznie jest trudnym wymogiem. Zamiast tego analityk biznesowy przyjmuje bardziej pomniejszony widok – kompleksową perspektywę procesów biznesowych, struktury zarządzania i tak dalej.

Kodowanie najbardziej przydałoby się analitykowi biznesowemu w obszarze zarządzania bazami danych i analizy danych. Zwłaszcza jeśli chodzi o dokumentację, silne zrozumienie głównych pojęć i języka, którego używają programiści i inżynierowie do ich omawiania, może być cennym atutem.



Czy Python jest wymagany do analizy biznesowej?

Zamiast pytać, czy analitycy biznesowi muszą używać Pythona, lepszym pytaniem może być pytanie, na ile może to być przydatne. Tytuł stanowiska Business Analyst obejmuje teraz szeroki zakres specjalizacji, niektóre koncentrują się na zwinności lub zaangażowaniu użytkowników, inne na przetwarzaniu danych finansowych; to, jak przydatne byłyby Python lub R dla analityka biznesowego, będzie zależeć w dużej mierze od ich dziedziny.

Python byłby najbardziej przydatny dla analityka biznesowego na stanowiskach, w których praca z surowymi danymi jest na pierwszym miejscu – na przykład prognozowanie finansowe lub modelowanie decyzji w oparciu o dane finansowe. W takich przypadkach odrobina umiejętności w manipulowaniu danymi i opanowanie narzędzi do wizualizacji danych może okazać się bardzo przydatne – a nawet może być trudnym wymaganiem.

Kategori: Aktualności