۱۰ مهارت برتر مدل‌سازی بعدی برای مدل‌سازان داده

علم داده رشته‌ای در صنعت فناوری است که شامل مطالعه و کاربرد داده‌ها می‌شود. مدل سازهای داده به جمع آوری و تفسیر داده های عملی برای کسب و کارها و سازمان ها کمک می کنند تا به رشد و بهبود آنها کمک کنند. با مهارت‌های مناسب، مدل‌سازان داده می‌توانند الگوریتم‌های پیچیده را مدیریت کرده و مجموعه‌های پیچیده داده‌ها را ترجمه کنند تا شرکت بتواند آن اطلاعات را در هر کجا که نیاز است اعمال کند.

در این مقاله از ایوسی، مهارت‌های مدل‌سازی ابعادی چیست، مزایای این مهارت‌ها را ارائه می‌کنیم و ۱۰ مهارت مهم مدل‌سازی بعدی را برای مدل‌سازان داده‌ها پوشش می‌دهیم.

مهارت های مدل سازی ابعادی چیست؟

مهارت‌های مدل‌سازی بعدی، مهارت‌های سخت و نرمی هستند که یک مدل‌ساز داده برای موفقیت در صنعت از آن استفاده می‌کند. مهارت‌های سخت، صنعت یا مهارت‌های خاص شغلی هستند که مدل‌سازان داده در طول آموزش و تحصیل می‌آموزند، مانند معماری کامپیوتر و منطق دیجیتال. مهارت‌های نرم، توانایی‌هایی هستند که به معنای کلی‌تر، مانند توانایی خوب کار کردن با تیم‌ها یا برقراری ارتباط، در شغل اعمال می‌شوند. مدل سازان داده می توانند این مهارت ها را از طریق آموزش و در طول تجربه خود در مشاغل دیگر بیاموزند.

بیشتر بخوانید: مدل سازی داده چیست؟

مزایای مهارت مدل سازی ابعادی چیست؟

داشتن مهارت های مناسب در صنعت فناوری به دلیل ماهیت رقابتی این صنعت مهم است. همانطور که فناوری تکامل می یابد و در حوزه های بیشتری از جامعه و تجارت گسترش می یابد، تقاضا برای متخصصان فن آوری ماهر نیز افزایش می یابد. در اینجا برخی از مزایای رایج داشتن مهارت های مدل سازی بعدی آورده شده است:

کسب مزیت رقابتی

در طول جستجوی شغل خود، ممکن است با ده ها یا حتی صدها متقاضی دیگر رقابت کنید. با مجموعه ای مناسب از مهارت ها، می توانید رزومه ای چشمگیر برای نشان دادن کارفرما بسازید و به متمایز شدن خود از سایر نامزدها کمک کنید. داشتن مجموعه ای متنوع از مهارت ها به کارفرما نشان می دهد که شما به خوبی آموزش دیده اید و دارای توانایی های مختلفی هستید که به شما امکان می دهد یک دارایی برای شرکت باشید.

مطالب مرتبط: ۱۲ مثال مزیت رقابتی (به علاوه تعریف)

موفقیت در مسیر شغلی خود را پیدا کنید

با مهارت های مدل سازی ابعادی مناسب، ممکن است شانس خود را برای پیشرفت شغلی خود افزایش دهید، به خصوص اگر به گسترش دانش و کسب مهارت های جدید ادامه دهید. با مجموعه مهارت‌های بیشتر و سطح پیشرفته‌تر تخصص، ممکن است فرصتی برای دریافت حقوق بالاتر داشته باشید. شما می توانید به پر کردن تقاضا برای طبقه بالاتری از متخصصان فناوری کمک کنید، که ممکن است شما را برای یک کارفرما یا شرکت ارزشمندتر کند.

ارائه داده های دقیق

کسب‌وکارها برای برنامه‌ریزی برای توسعه، پروژه‌های جدید و سایر نیازهای تجاری، اغلب به مدل‌سازهای داده برای داده‌های دقیق و مختصر وابسته هستند. با مهارت های مناسب، می توانید اطمینان حاصل کنید که داده های شما برای ارائه اطلاعات مهم برای شرکت سازگار و دقیق هستند. کارفرمایان ممکن است از یک کارمند با سابقه ثابت دقت و قابلیت اطمینان، به ویژه با داده های حساس، قدردانی کنند.

۱۰ مهارت مدل سازی بعدی

در اینجا برخی از مهارت‌های رایج مدل‌سازی ابعادی و مهارت‌های نرم که مدل‌سازان داده در صنعت استفاده می‌کنند آورده شده است:

۱. ارتباطات

یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که یک مدل‌ساز داده به آن نیاز دارد، توانایی برقراری ارتباط شفاف و مؤثر با سرپرستان، همکاران و مشتریان است. ارتباطات کلامی، غیرکلامی و نوشتاری همگی برای ارائه دقیق اطلاعات به دیگران در مورد یک پروژه یا کار مفید هستند. یادگیری مهارت های ارتباطی به معنای توسعه این تکنیک هاست:

• صریح صحبت کردن: گفتار واضح و مختصر به ارائه مؤثرتر اطلاعات کمک می کند و جای کمتری برای خطا یا تفسیر نادرست باقی می گذارد.

• کنترل احساسات: یادگیری مدیریت احساسات باعث می شود یک سخنران موثرتر و دقیق تر باشد و از هرگونه سوء تفاهم جلوگیری کند. همچنین می تواند به یک فرد کمک کند تا در محل کار حرفه ای تر ظاهر شود.

• تماشای زبان بدن: زبان بدن نوعی ارتباط غیرکلامی است. یادگیری انتقال اطلاعات از طریق حرکات، حرکات و حالات چهره می تواند پیام را تقویت کند و همه چیز را برای شنونده واضح تر کند.

• یادگیری گوش دادن: گوش دادن بخش مهمی از ارتباط خوب است. ارتباطات قوی قبل از پاسخ دادن به اطلاعات گوش می دهند تا مطمئن شوند که پیام درست را درک می کنند و می توانند برای نشان دادن احترام به گوینده پاسخ دهند.

• ترجمه اطلاعات پیچیده: مدل سازان داده ها داده های پیچیده را برای مشاغل جمع آوری و تفسیر می کنند. این امر مستلزم مهارت های ارتباطی خوب برای ترجمه موثر اطلاعات پیچیده به قالبی است که همه بتوانند آن را درک کنند.

مرتبط: ۱۸ مهارت کلیدی برای تحلیلگران داده

۲. سازگاری

همانطور که تکنولوژی تغییر می کند، ابزارهایی که مدل سازان داده روزانه استفاده می کنند نیز می توانند تغییر کنند. این بدان معناست که مدل‌سازان داده که در سازگاری مهارت دارند، ممکن است به طور مؤثرتری به ابزارها و روش‌های جدید انتقال یابند. سازگاری به معنای پذیرش تغییرات دریافتی، تنظیم سبک کاری خود با آن تغییرات و همکاری با کارفرما برای شناسایی معایب روش ها و یافتن روش های جدیدتر و کارآمدتر است. کارمندان سازگار ممکن است به موقعیت های بالاتر در یک شرکت نیز دسترسی داشته باشند، زیرا در هنگام ظهور شرایط یا ابزار جدید، توانایی تغییر مثبت را نشان می دهند.

۳. سیستم های پایگاه داده

به عنوان یک مدل‌ساز داده، شما با پایگاه‌های اطلاعاتی و برنامه‌ها و سیستم‌های نرم‌افزار مختلف که آن پایگاه‌های داده را اجرا و ذخیره می‌کنند، از نزدیک کار می‌کنید. این امر مستلزم درک نحوه عملکرد سیستم های پایگاه داده، نحوه عیب یابی آنها و نحوه خواندن و جمع آوری اطلاعات از پایگاه داده است. توانایی جمع‌آوری سریع داده‌های ضروری و ذخیره آن برای تبدیل شدن به یک مدل‌ساز داده بسیار مهم است، زیرا درک نحوه عملکرد سیستم‌های پایگاه داده می‌تواند به شما کمک کند تا وظایف خود را سریع‌تر و کارآمدتر با ابزارهای صنعتی استاندارد انجام دهید.

۴. معماری کامپیوتر

مدل سازان داده از درک معماری کامپیوتر برای مدل سازی ابعادی سود می برند. معماری کامپیوتر مجموعه قوانینی است که به نرم افزار و سخت افزار اجازه می دهد تا یکپارچه شوند و فرآیندها و خروجی ها را ایجاد کنند. مدل‌سازان داده که درک درستی از معماری رایانه دارند، می‌توانند با استفاده از نرم‌افزارهای اختصاصی، مدل‌های داده را به طور مؤثرتری مدیریت و بسازند. آنها همچنین می توانند هر گونه چالش در سخت افزار و نرم افزار را عیب یابی کنند.

۵. نمایش داده ها

مدل‌سازان داده از مدل‌سازی ابعادی برای نمایش داده‌ها استفاده می‌کنند، که نیازمند درک کاملی از نحوه جمع‌آوری، سازمان‌دهی و نمایش داده‌ها در قالبی است که به راحتی قابل درک باشد. توانایی تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و ارائه آنها به شکل ساده تر، یک مهارت مهم برای یک مدل ساز داده است و می تواند به صرفه جویی در وقت و هزینه شرکت کمک کند.

مطالب مرتبط: ۴ نوع مدل پیش بینی با مثال

۶. ابزارهای مدلسازی مدرن

در طول آموزش و آموزش، مدل‌سازان داده استفاده از ابزارها و نرم‌افزارهای مدل‌سازی مدرن را یاد می‌گیرند. این مهم است زیرا فناوری اغلب به سرعت تکامل می یابد، بنابراین ابزارهایی که چند سال پیش استانداردهای صنعت بودند ممکن است تغییر کنند. ابزارهای مدلسازی مدرن سریعتر، ساده تر و کارآمدتر هستند. اکثر کارفرمایان مدرن از مدل سازان انتظار دارند که با ابزارها و روش های مدل سازی مدرن کار کنند تا از خروجی ثابت داده های دقیق اطمینان حاصل کنند.

۷. SQL

SQL یا زبان پرس و جو ساختاریافته، زبان برنامه نویسی اولیه برای جمع آوری، ذخیره و دستکاری داده ها از طریق مدل سازی ابعادی است. مدلسازان داده این زبان برنامه نویسی مهم و نحوه به کارگیری آن را در کار یاد می گیرند. کارفرمایان معمولاً انتظار دارند حداقل یک درک اولیه از SQL داشته باشند، اگرچه به عنوان یک مدل ساز داده، دانش پیشرفته تر می تواند مفید باشد. قبل از اینکه حرفه مدلسازی داده را دنبال کنید، خود را با زبان SQL آشنا کنید.

۸. کار تیمی

یک مهارت نرم مهم برای مدل‌سازان داده، توانایی خوب کار کردن در تیم‌ها است. مدل‌سازان داده معمولاً بخشی از یک تیم بزرگ‌تر از متخصصان هستند که شخصی بر فرآیند نظارت دارد. این به معنای ارتباط مکرر با اعضای تیم و سرپرستان، درگیر شدن در پروژه های مشارکتی و تلاش برای غلبه بر چالش ها با اعضای تیم است. مهارت های خوب کار تیمی عبارتند از:

• حل مسئله

• ارتباط

• صبر

• یکدلی

• اعتماد به نفس

۹. ریاضیات

مدل‌سازان داده با اعداد کار می‌کنند، اطلاعات را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را به اصطلاحات ساده‌تر ترجمه می‌کنند. این امر مستلزم درک پایه ای از مفاهیم ریاضی مانند جمع، تفریق و سایر فرمول ها و محاسبات پیشرفته تر است. الزامات مهارت های ریاضی ممکن است بسته به شرکت متفاوت باشد، اما بیشتر آنها به دوره های ریاضیات در سطح دانشگاه مانند آمار یا حساب دیفرانسیل و انتگرال نیاز دارند.

مرتبط: مهارت های ریاضی: تعریف، مثال ها و نحوه توسعه آنها

۱۰. معماری حافظه

ذخیره و بازیابی داده ها از سیستم های کامپیوتری نیازمند درک معماری حافظه است که زبان برنامه نویسی است که ذخیره و بازیابی داده ها را کنترل می کند. رایانه ها اطلاعات دیجیتال را با ارقام باینری ذخیره می کنند و مدل سازهای داده برای یافتن کارآمدترین ابزار ذخیره سازی با استفاده از این زبان های باینری کار می کنند. این به تعیین استانداردهای جدید برای ذخیره سازی و دستکاری داده ها کمک می کند و می تواند در زمان و هزینه کارفرما صرفه جویی کند.