Leerpad Data-analist 2025

In 2025 is data niet alleen koning, maar het hele rijk. De wereldwijde markt voor data-analyse zal naar verwachting groeien tot$ 279.31 miljard 2030, met een opmerkelijke 27.3% CAGR. Deze snelle groei betekent dat de vraag naar bekwame data-analisten enorm stijgt. Om op te vallen in dit snel evoluerende veld, heb je meer nodig dan alleen basiskennis – je hebt een routekaart nodig om door de datagedreven toekomst te navigeren. Of je nu een beginner bent of je vaardigheden wilt aanscherpen, deze gids laat je precies zien hoe je de data-analist wordt waar bedrijven naar verlangen. Ben je klaar om data om te zetten in jouw superkracht? Laten we dan beginnen!

Wat is een Data Analyst?

Bedrijven in alle sectoren zijn op zoek naar professionals die gegevens kunnen verzamelen, evalueren, er waardevolle inzichten uit kunnen halen en die deze inzichten kunnen gebruiken om belangrijke zakelijke uitdagingen aan te pakken.

Een data-analist is een professional die de technische vaardigheden heeft om met data te werken en de analytische vaardigheden om zinvolle informatie en bruikbare inzichten uit datasets te halen. Hun rol is om de kloof tussen ruwe data en geïnformeerde zakelijke beslissingen te overbruggen door statistische methoden, programmering, datavisualisatie en probleemoplossingstechnieken toe te passen.

Waarom zou je een carrière als data-analist beginnen?

De laatste jaren is er een toename in het aantal mensen dat op zoek is naar informatie over hoe ze data-analist kunnen worden. De rol is populairder geworden, wat niet verrassend is gezien de enorme hoeveelheid data die we tegenwoordig genereren.

Bedrijven in alle sectoren willen professionals die gegevens kunnen verzamelen, evalueren, er waardevolle gegevensgestuurde inzichten uit kunnen halen en die inzichten kunnen gebruiken om kritieke zakelijke uitdagingen het hoofd te bieden. Hierdoor zijn er verschillende redenen waarom je ervoor zou kiezen om als data analist aan de slag te gaan:

• Hoge vraagHistorisch gezien is er een tekort aan bekwame data-analisten, waardoor er een grote vraag is naar professionals die complexe datasets kunnen interpreteren en hieruit inzichten kunnen afleiden. Het Bureau of Labor Statistics voorspelt dat de werkgelegenheid voor data-analisten tussen 23 en 2021 met 2031% zal groeien. Dat is veel sneller dan het gemiddelde voor alle beroepen.
• Concurrerende salarissen: Data-analisten krijgen vaak concurrerende salarissen vanwege hun gespecialiseerde vaardigheden en de toenemende waarde van datagedreven besluitvorming. Data-analisten verdienen een goed gemiddelde jaarloon van $ 84,352.
• Diverse industriële mogelijkheden: Data-analysevaardigheden zijn overdraagbaar tussen sectoren. Hierdoor kunnen professionals verschillende sectoren verkennen en aan uiteenlopende projecten werken.
• Impactvolle inzichten:Als data-analist kun je patronen, trends en correlaties in data ontdekken, waardoor organisaties beslissingen kunnen nemen die een grote impact kunnen hebben op hun succes.
• Continue groei en leren: Het veld van data-analyse is dynamisch en vereist dat individuen op de hoogte blijven van de nieuwste tools, technieken en technologieën. Daarom biedt het continue leermogelijkheden.

Vaardigheden die nodig zijn om in 2025 data-analist te worden

Er is nog nooit een beter moment geweest om een ​​carrière in data-analyse te beginnen. In dit essay neem ik je mee door het hele proces om Data Analyst te worden in 2025. Je moet de volgende vaardigheden beheersen:

Technische Vaardigheden

• Verhalen vertellen met gegevens: Deze vaardigheden die nodig zijn voor Data Analytics draaien om het overtuigend en begrijpelijk presenteren van data. Het omvat het begrijpen van het publiek, het structureren van informatie en het gebruiken van datavisualisatietools om een ​​coherent verhaal te vertellen.
• Programmering: Bekwaamheid in programmeertalen zoals Python, R, SQL of andere is cruciaal voor datamanipulatie, analyse en automatisering. Kennis van bibliotheken en frameworks voor datamanipulatie en -analyse is ook nuttig.
• Verkennende gegevensanalyse (EDA): Deze vaardigheid omvat het verkennen en begrijpen van datasets met behulp van verschillende statistische en visualisatietechnieken. EDA helpt bij het identificeren van patronen, outliers en relaties binnen de data.
• Basisstatistieken: Kennis van fundamentele statistische concepten zoals gemiddelde, mediaan, standaarddeviatie, waarschijnlijkheid, hypothesetoetsing en regressieanalyse is essentieel voor het nauwkeurig interpreteren van gegevens.

Soft skills of sociale vaardigheden

• Gestructureerd denken: Het vermogen om problemen logisch en systematisch te benaderen is cruciaal. Gestructureerd denken helpt om complexe problemen op te splitsen in beheersbare delen, waardoor het makkelijker wordt om problemen effectief te analyseren en op te lossen.
• Analytische vaardigheden: Dit vereist kritisch denken en het vermogen om informatie te analyseren, trends te identificeren, conclusies te trekken en datagedreven beslissingen te nemen. Sterke analytische vaardigheden helpen bij het oplossen van complexe problemen en het verkrijgen van waardevolle inzichten uit data.
• Communicatie Vaardigheden: Duidelijke communicatie is cruciaal bij het presenteren van bevindingen, het uitleggen van complexe analyses en het samenwerken met teamleden. Dit omvat gesproken communicatie voor discussies en geschreven communicatie voor rapporten en documentatie. Presentatievaardigheden zijn ook essentieel voor het effectief overbrengen van informatie.

Voelt u zich overweldigd? Maak u geen zorgen. We hebben een 6-maandenplan samengesteld om u te helpen deze vaardigheden te leren. Om het makkelijker te maken, hebben we de roadmap in twee kwartalen verdeeld. Deze vaardigheden die nodig zijn voor data-analyse pad gaat ervan uit dat je minimaal 4 uur per dag, 5 dagen per week studeert. Als je je aan deze strategie houdt, zou je in staat moeten zijn om:

• Begin met solliciteren naar functies als Data Analyst op instapniveau na het eerste kwartaal 
• Volwaardige Data Analyst-functies na het tweede kwartaal.

Kwartaal 1: de basis rechtzetten

In het eerste kwartaal willen we je voorbereiden op een Data Analytics Internship of zelfs een instapfunctie als Data Analyst! Dus hier moet je je richten op het leren van drie primaire data analytics skills: Microsoft Excel en SQL Programming, Storytelling with Data en EDA met ChatGPT. Nu. Laten we eens kijken wat je moet leren.

Maand 1: Gegevensonderzoek met behulp van Excel+SQL 

Concentreer u in de eerste maand op de tools die elke data-analist moet kennen: Microsoft Excel en SQLDeze hulpmiddelen helpen u bij het verkennen van gegevens, de eerste stap in gegevensanalyse. 

Onder Excel moet u zich concentreren op

• Werkbladen maken en opmaken
• Essentiële functies zoals Gemiddelde, Min/Max, Aantal, etc.
• Geavanceerde functies zoals Vlookup, SumIf, CountIf, SumProduct, Concatenate, etc.
• Draaitabellen / Voorwaardelijke opmaak
• Verschillende soorten grafieken
• Uitvoeren: Gevoeligheidsanalyse
• Gantt-diagram / financiële overzichten bouwen

Leer binnen SQL dingen als Querying Databases en het beheren en manipuleren van data opgeslagen in relationele databases. Om te oefenen, kunt u SQL-projecten als deze doen. Dit zal u vloeiend maken in SQL.

Maand 2: Verhalen vertellen met data

In de tweede maand leert u verhalen vertellen met uw data. Concentreer u hiervoor op het leren van een van deze datavisualisatietools: Tbekwaam, PowerBI, of Qlik Sense. Gebruik daarna deze tools om gegeven data visueel aantrekkelijk en interactief te analyseren en presenteren. Je moet ook leren hoe je een interactief dashboard bouwt over onderwerpen als:

• Covid-vaccinatiedashboard
• Dashboard voor visualisatie van het WK cricket, enz.

Maand 3: Exploratieve data-analyse (met AI-integratie)

In maand 3 duik je in Verkennende gegevensanalyse (EDA)—een cruciale stap in het ontdekken van verborgen patronen in uw data. EDA omvat technieken zoals univariate en bivariate analyse, die u helpen de relaties binnen uw data beter te begrijpen. Traditioneel kan EDA tijdrovend zijn, maar met de opkomst van AI-tools zoals ChatGPT en code tolk, verloopt het proces sneller en efficiënter.

Met ChatGPT kunt u uw EDA-workflow stroomlijnen. Upload eenvoudig uw dataset en stel vragen zoals: “Controleer op ontbrekende waarden en stel voor hoe hiermee om te gaan: gemiddelde, mediaan of een andere methode?” or “Welke visualisatie werkt het beste voor deze dataset?” ChatGPT kan u snel inzicht bieden, berekeningen uitvoeren en u zelfs helpen de gegevens te visualiseren, waardoor u uren aan handmatig werk bespaart.

Om hier optimaal gebruik van te maken, moet u uw snelle technische vaardighedenDoor duidelijke, effectieve prompts te maken, weet u zeker dat u de meest relevante en nauwkeurige antwoorden uit ChatGPT of andere vergelijkbare LLM's haalt, waardoor uw gegevensverkenningsproces nog soepeler verloopt.

Zachte vaardigheden om op te focussen in kwartaal 1

Naast technische expertise spelen soft skills een cruciale rol om een ​​succesvolle data-analist te worden. Concentreer u in dit eerste kwartaal op het versterken van uw communicatie en analytisch denken. Oefen het duidelijk presenteren van uw bevindingen door blogs, YouTube-video's of discussies te maken. Dit verbetert niet alleen uw schrijf- en spreekvaardigheden, maar helpt u ook om complexe data-inzichten aan anderen uit te leggen.

Voor Analytische vaardigheden, blijf problemen met logisch redeneren en data-interpretatie oplossen. Deze oefeningen verfijnen uw kritisch denken en maken het gemakkelijker om data effectief te interpreteren.

Dingen om te doen na kwartaal 1

Aan het einde van kwartaal 1 heeft u een goed begrip van inzichten tekenen en het creëren van dataverhalen. Je bent nu klaar om de volgende stap te zetten: solliciteer naar stages of functies als data-analist op instapniveau.

Je zou je moeten hebben cv, sollicitatiebrief en LinkedIn profiel klaar. Dankzij uw kennis van ChatGPT en prompt engineering kunnen deze taken snel en efficiënt worden voltooid, zodat u zich kunt richten op het bevorderen van uw carrière. We hebben zelfs een serie instructievideo's gemaakt om u hierbij te helpen.

Klaar om de volgende stap te zetten? Laten we doorgaan naar kwartaal 2, waarin je verder bouwt aan je AI-gestuurde data-analysevaardigheden.

Lees ook: Top 10 SQL-projecten voor gegevensanalyse

Kwartaal 2: De essentiële vaardigheden voor gegevensanalyse leren

We streven ernaar om je voor te bereiden op volwaardige functies als data-analist in het tweede kwartaal. Dus onze focus moet liggen op het versterken van onze vakkennis. Voor een goede data-analist is diepgaande kennis van wiskunde, statistiek of programmeren een must. Deze vaardigheden bieden een solide technische basis om Exploratory Data Analysis en Basic Statistics uit te voeren. 

Maand 4: Python en basisstatistieken leren

Het eerste dat we in maand 4 zullen leren is een algemene programmeertaal zoals Python/R. Nu is Python een populaire keuze onder data-analisten. Dit komt omdat: 

• Het is gemakkelijk te leren
• Het heeft een breed scala aan toepassingen
• En een handvol bibliotheken zoals Pandas, NumPy, Matplotlib en Seaborn die data-analyse eenvoudig maken. 

Basic Statistieken volgt dit. Onder statistieken, focus op:

• Regressieanalyse zoals
• Beschrijvende statistiek
• Waarschijnlijkheid, en
• Ten slotte, hypothesetesten

Maand 5: End-to-End-projecten

Dit is de op één na laatste maand van onze reis. Deze maand draait helemaal om oefenen. Je hebt alle vaardigheden geleerd die je moet kennen. Dus wat is het volgende? Het volgende zijn end-to-end projecten, waarbij je een echt probleem oplost zoals een echte Data Analyst Learning Path dat doet.

Projecten geven je ook het broodnodige platform om te oefenen wat je hebt geleerd, je vaardigheden te herzien en een betere data-analist te worden. Deze maand zijn dit de projecten die je kunt doen. Daarnaast oefen je ook Data Analytics Interview Questions. Hier is een video die we hierover hebben gemaakt.

Maand 6: Basisalgoritmen voor machinaal leren

Ten slotte moet u ook basiskennis hebben van een paar eenvoudige Algoritmen voor machine learning. Namelijk lineaire regressie, logistieke regressie, Beslissingsboom, K-Dichtstbijzijnde buur, Etc.

Geloof het of niet, deze ML-algoritmen voor beginners kunnen op vrijwel elk dataprobleem worden toegepast.

Zachte vaardigheden om op te focussen in kwartaal 2

De soft skill waar we ons in dit tweede kwartaal op richten is: gestructureerd denken. Een geweldige manier om dit te doen is door Guesstimation te oefenen en verschillende casestudies door te nemen. Met gestructureerd denken kun je leren hoe data-analisten werken en denken. 

Een andere vaardigheid die u kunt leren is Mind Mapping, waarmee u uw denkstructuur in kaart kunt brengen.

Een baan krijgen na kwartaal 2

Jongens, binnen dit kwartaal kun je beginnen met solliciteren naar volwaardige Data Analyst-functies in de industrie. Eerder hebben we je verteld hoe je een LinkedIn-profiel, cv en sollicitatiebrief maakt. Werk ze bij op basis van de werkervaring die je hebt. 

Nu is de volgende stap het vinden van een baan! We hebben video's gemaakt over het vinden van een baan in het Data Tech-domein. Deze kunnen u helpen om een ​​callback te krijgen en interviews te kraken met behulp van generatieve AI.

Conclusie

Een bekwame data-analist worden in 2025 is een opwindende maar uitdagende reis, vol kansen terwijl het vakgebied zich blijft ontwikkelen. Met de opkomst van AI, machine learning en geavanceerde analysetools is de vraag naar bekwame data-analisten nog nooit zo groot geweest. Terwijl u dit transformatieve pad bewandelt, omarmt u de complexiteit en verbetert u uw vaardigheden voortdurend, wat deuren opent naar een bloeiende carrière.

Klaar om je leerreis te beginnen? Hier is onze gratis cursus om je te helpen onze – Uitgebreid leertraject om in 2025 data-analist te worden!

Geïnteresseerd om Data Scientist te worden? Bekijk onze Routekaart voor datawetenschappers ook daarvoor.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Data-analist met meer dan 2 jaar ervaring in het benutten van data-inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen. Gepassioneerd door het oplossen van complexe problemen en het verkennen van nieuwe trends in analytics. Als ik niet diep in data duik, speel ik graag schaak, zing ik en schrijf ik shayari.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/becoming-a-data-analyst/