האם אתם מעוניינים ללמוד תחום שיוכל לספק לכם קריירה מעניינת, תוך שמירה על אורח החיים הדתי שלכם? אם כן, מה דעתכם על שני תחומי הלימוד – כלכלה וניתוח נתונים – שיאפשרו לכם גם לפתח מיומנויות בתחומים מרתקים, וגם להשתלב בעולם התעסוקה?
כלכלה
במסגרת לימודי כלכלה תלמדו, בין היתר, נושאים שיאפשרו לכם להבין את עולם השווקים והמדיניות הממשלתית, כמו: היצע וביקוש, התמודדות בשוק תחרותי, מיסוי, סחר בינלאומי, בקרת מחירים, מדיניות מוניטרית, שערי חליפין, אבטלה ואינפלציה.
במהלך לימודי הכלכלה:
- תרכשו את המיומנות הנחשבת לחשובה ביותר בכלכלה – טיפוח צורת חשיבה הדורשת עין ביקורתית וחשיבה לוגית שיטתית וקפדנית.
- תפתחו מיומנויות הקשורות ללימוד דברים חדשים ומורכבים, שניתן לקשור לאסטרטגיות, לתעשיות למודלים עסקיים, למוצרים ולתחומים חדשים.
- תבחנו קשרים בין שני משתנים, כמו: מחירים וכמויות, הכנסות וגמישות, תפוקה ואינפלציה, פריון וצמיחה, השכלה ומשכורות או מסחר ושערי חליפין. הקשרים בין שני משתנים, נובעים במקרים רבים משרשרת קשרים של יותר משני משתנים, וחיבור הנקודות הוא תהליך חשוב בהבנת הכלכלה.
ניתוח (אנליסט) נתונים
הודות לביקוש הגובר לאנשי מקצוע בתחום הנתונים, יש היצע רב של משרות, ואין מספיק מועמדים למלא אותם. לכן, ניתוח נתונים הוא תחום מרגש שמבטיח קריירה מדהימה. ואל חשש, כדי ללמוד ניתוח נתונים ולהשיג עבודה, אתם לא חייבים להיות מומחים במתמטיקה או במלאכת הקידוד.
איך תוכלו לדעת אם לימודים אלה מתאימים לכם, אם אין לכם שום רקע בנושא? כדי לעזור לכם, הנה כמה העובדות בסיסיות הנוגעות לתחום העבודה כמנתחי נתונים.
-
מהו ניתוח נתונים?
ניתוח נתונים כרוך במיון כמויות מידע אדירות, לא מובנות, כדי להפיק מהן תובנות. לתובנות אלה יש ערך רב עבור כל מקבלי ההחלטות בכול עסק קטן כגדול. אגב, ניתוח נתונים (Data Analysis) ומדעי הנתונים (Data Science), אינם זהים. למרות שהם שייכים לאותו ענף, מדעי הנתונים הם לרוב מתקדמים יותר ועוסקים, בין השאר, בתכנות, ביצירת אלגוריתמים חדשים או בבניית מודלים חזויים.
תהליך ניתוח נתונים כולל:
- הגדרת השאלה או המטרה שמאחורי הניתוח: מה למעשה אתם מנסים לגלות?
- איסוף הנתונים הנכונים כדי שאפשר יהיה לתת מענה לשאלה זו.
- ביצוע ניקוי נתונים מיותרים ותיקון נתונים שגויים, כדי לשפר את איכות הנתונים ולהכין אותם לניתוח ולפרשנות, כלומר:
- הכנסת נתונים לפורמט הנכון
- היפטרות מנתונים מיותרים
- תיקון שגיאות כתיב
- טיפול בנתונים באמצעות תוכנה כמו אקסל או Google sheet. שלב זה עשוי לכלול תכנון הנתונים, יצירת טבלאות ציר וכן הלאה.
- ניתוח ופירוש הנתונים באמצעות כלים סטטיסטיים (המשמעות היא מציאה של מתאמים, מגמות, חריגים וכו׳).
- הצגת הנתונים בדרכים שונות כמו: גרפים, תרשימים או טבלאות.
מנתחי נתונים מדווחים בדרך כלל למנהל הפרויקט, למנהל המחלקה או למנהל העסקי הבכיר, כדי שיוכלו לזהות דפוסים ומגמות ולקבל החלטות מושכלות.
ניתוח נתונים הוא תפקיד ברמת ההתחלה. כלומר, בעזרת הידע והטכניקות שרכשתם במהלך הלימודים תוכלו להשתלב בעבודה מיד בתום הלימודים שלכם. למעשה, ככול שתצברו יותר ניסיון בעבודה, וככל שתמשיכו ללמוד, ניתוח נתונים הוא מקצוע שיכול לפתוח דלתות לקריירה רווחית יותר כמדעי נתונים או כמהנדסי נתונים.
כמה מילים על סוגי ניתוח נתונים
תחום ניתוח נתונים כולל 5 סוגים של ניתוח, כשכל אחד מהם תלוי בשיטת ניתוח הנתונים שבה נעשה שימוש:
- ניתוח תיאורי – ניתוח זה נועד לענות על השאלה: ׳מה קרה?׳. מטרתו של הניתוח התיאורי אינה ביצוע תחזויות, אלא סיכום הנתונים בצורה משמעותית ותיאורית. למשל, דוח הכנסות חודשיים או דשבורד של KPI (Key Performance Indicator).
- ניתוח חוקר – ניתוח זה נכנס יותר לעומק ומחפש אחר דפוסים ומגמות שניתנות לזיהוי בנתונים.
- ניתוח מאבחן – ניתוח שלוקח את התובנות שהעלו הניתוח התיאורי והחוקר, כדי למצוא את הסיבות.
- ניתוח לצרכי חיזוי – סוג של ניתוח המשמש יותר את מדעני הנתונים ולאו דווקא את מנתחי הנתונים. סוג זה של ניתוח משתמש בנתונים, בסטטיסטיקות ובאלגוריתמים וטכניקות של למידת מכונה, כך שעל סמך הנתונים ניתן יהיה להבין את הסבירות לקבלת תוצאות עתידיות.
- ניתוח פרספקטיבי – לוקח תובנות שנמצאו בכול סוגי הניתוח האחרים, כדי לקבוע מה תהיה דרך הפעולה הטובה ביותר.
