Hol, milyen cégeknél foglalkoznak adatelemzéssel?

Ott kevésbé jellemző, mert azok a cégek ahol a munkavégzés elsődleges profilja szellemi, azok általában Budapestre koncentrálódtak. Vidéken inkább olyan cégek, összeszerelő üzemek vannak amik a gyártásra specializálódtak, így oda fizikai munkások kellenek elsősorban. Viszont azt nem értem, hogy miért egy vidéki cégnél akarsz elhelyezkedni, mikor egyrészt Budapesten (jóval) magasabbak a bérek, másrészt az adatelemzés home officeból végezhető munka.

Milyen skilljeid vagy végzettséged van az adatelemzést illetően?

Bankoknál, távközlési multinál és gyárakban mindig van ilyen ember.

Orvosi területen is láttam már.

"Gondolom kéne még valamilyen átképzés."

Hehe.

"Gondolom kéne még valamilyen átképzés."

Nem átképzés kell, hanem elsősorban az adatelemzéshez szükséges technikai tudás elsajátítása. Python + SQL az alap, különféle frameworkok (numpy, scipy, pandas, matplotlib). Nagyjából ennyi kell hozzá, ha pl. eljutsz arra a szintre hogy kvázi bármilyen ingyenesen hozzáférhető nagy adathalmazt (pl: JSON, XML, CSV, NETCDF formátumút) fel tudsz dolgozni, példának okán felmész az OMSZ honlapjára ahol nyilvánosan elérhetők a klimatológiai adatok, letöltesz egy ilyeb nyers fájlformátumot, szétparseolod, utána pedig el tudod végezni a matematikai számításokat majd tetszőlegesen képes vagy vizualizálni akkor eljutottál olyan szintre hogy jó eséllyel alkalmas vagy egy junior adatelemző pozíció betöltésére.

Ehhez nem átképzés kell, hanem el kell sajátítanod a szükséges készségeket. Bár vannak milliós bootcampek de attól sokkal többet ér, ha youtuben vagy udemyn rákeresel 4 témára:

1. SQL, 2. Python programming, 3. Exploratory Data Analysis, 4. Data Visualizatkon

ezeket gyakorold és csinálj belőle referenciamunkát, pl: teljesen feldolgozol jupyter notebookban egy műholdmérést vagy bármilyen gazdasági témájú elemzést pl: ingatlanárak változása 2003-2023

A data analyst nagyon tág fogalom tud lenni. Valahol ez egy komoly pozíció, van ahol csak SQL-t jelent.

Az amiket leírtál, advanced statisztika tudás, amivel nem feltétlenül foglalkozik mindig egy data analyst. Manapság elég sok esetben aki regressziókkal, ARIMA-val és hasonlókkal modellez, az data scientist vagy machine learning engineer, vagy valami speciális területen dolgozik, pl meteorológia, financial risk management, hasonlók.

Ha ilyeneket is tudsz, nem fog ártani egy data analyst pozinál, és innen lehet felfelé fejlődni. Önmagában viszont a modellezési tudás kevés, a programozási készségeken legalább akkora hangsúly van.

SQL a legfontosabb, ha úgy ismered mint a tenyered, nyert ügyed van. Kiegészíted még egy kis pythonnal vagy R-rel (inkább a pythont javaslom), és kész a tökéletes tool az elemzéshez, data science-hez, amit már csak össze kell illeszteni a haladó statisztikával, ökonometriával stb. Érdemes még pár technológiát megtanulni hozzá, területtől függően, illetve domain knowledge szintén fontos. Pl ha pénzügyes vagy akkor azt, ha gyógyszerész akkor azt. De szerintem elég sok data analyst általános business/customer related adatokkal találkozik leginkább. Gyártás, termelés, értékesítés, marketing visszamérések, stb.

Nekem egyébként volt olyan interjúm, ahol a data analyst pozíciónál modellezni is kellett volna már, és olyan interjúm is, ahol a data analyst kb kimerült az SQL query írásokban.