Məlumat Savadlılığı Bacarıqlarınızı Necə Təkmilləşdirə bilərsiniz

Data savadlısınız? Bunu söyləməyin asan yolu, kəmiyyət məlumatını necə əldə etməyi, təhlil etməyi və paylaşmağı bildiyinizi özünüzdən soruşmaqdır. Əgər yoxsa, necə öyrənməlisən.

Yaxşı xəbər odur ki, rəqəmlər adamı olmasanız belə, proses asandır. Data savadlılığı bacarıqlarınızı təkmilləşdirmək üçün nə etməli olduğunuz budur.

Data Savadlılığı nədir?

Məlumat savadlılığı məlumatı mənalı şəkildə şərh etmək və onlarla qarşılıqlı əlaqə qurmaq bacarığıdır. Siz onunla işləyirsiniz, əməliyyatlar yerinə yetirirsiniz və ondan fikirlər çıxarırsınız. Müntəzəm savadlılıq kimi, ibtidaidən ustaya qədər bir çox səriştə səviyyəsi var. Başqa sözlə, adekvat anlayış nümayiş etdirmək üçün bu sahədə mütəxəssis olmağa ehtiyac yoxdur.

Zəif məlumat savadlılığı nədir? Bu, məlumatı şərh etmək, qarşılıqlı əlaqə qurmaq və anlamaq qabiliyyətinin olmamasıdır. Əgər siz ofisdə və ya inzibati şəraitdə işləyirsinizsə, bu bacarıq boşluğu qrafiklərin və hesabatların deşifrə edilməsində kömək ehtiyacı kimi özünü göstərə bilər. Dəyərli fikirləri səs-küydən ayırmaqda çətinlik çəkə bilərsiniz. Ən azından analitikanı başa düşməkdə çətinlik çəkə bilərsiniz.

Qeyd edək ki, məlumat savadlılığını analitika ilə qarışdırmamalısınız. Təhlil texniki cəhətdən məlumat savadlılığı çətiri altına düşsə də, bu, bilməli olduğunuz şeylərin yalnız kiçik bir hissəsidir. Şübhəsiz ki, nümunələri və ya korrelyasiyaları aşkar etmək verilənlər bazası ilə edə biləcəyiniz ən faydalı şeydir, lakin bu, yeganə şey deyil.

Əgər siz hələ data savadlı deyilsinizsə, ruhdan düşməməlisiniz. Axı, hətta indiki yüksək səviyyəli peşəkarlar belə deyil. Yalnız C-suite rəhbərlərinin yarısı 45%-i faktlar əvəzinə bağırsaq hisslərinə əsaslanaraq qərarlar qəbul etdiklərini etiraf edərək, məlumat savadlılığı bacarıqlarına arxayındırlar.

Məlumat Savadlılığı Bacarıqları Nələrdir?

Onlarla məlumat savadlılığı bacarığı mövcud olsa da, təhsil səyahətinizə başlamaq üçün sizə yalnız bir ovuc lazımdır. Əsasları mənimsəmək möhkəm bilik təməli qurmağa kömək edir.

1. Tənqidi düşüncə

Tənqidi düşüncə, şübhəsiz ki, ən vacib bacarıqlardan biridir, çünki ətrafda sadəcə olaraq çoxlu məlumat var, onların çoxu qeyri-dəqiq, köhnəlmiş və ya əhəmiyyətsizdir. Hansı sualları soruşacağınızı bilmək sizə mənbədən istifadə etmək, vebsayta istinad etmək və ya verilənlər bazasında əməliyyatlar həyata keçirmək istəyib-istəmədiyinizi müəyyən etməyə kömək edə bilər.

2. Problemin həlli

Bəzən məlumatlar natamam və ya qarışıq olur - o, həmişə cədvəllərə səliqəli şəkildə uyğun gəlmir. Problem həll etmə bacarıqları bu ölçüləri işlək etməyə kömək edə bilər. Tez-tez riyaziyyata etibar etməli olsanız da, bu mövzuda üstün olmaq lazım deyil. Mütləq hesablamaların necə aparılacağını bilməyə ehtiyacınız yoxdur.

Daha tez-tez cavabı necə əldə edəcəyinizi bilmək kifayətdir. Deyək ki, artımı müəyyən etmək üçün bir rəqəmin zamanla nə qədər artdığını tapmağa çalışırsınız. Düsturu yadda saxlamaq əvəzinə, sadəcə olaraq faiz dəyişikliyi kalkulyatorundan istifadə edərdiniz. Problemlərə yaradıcı yanaşmaq sizə məlumatlarla mənalı şəkildə qarşılıqlı əlaqədə kömək edə bilər.

3. Ünsiyyət

Ünsiyyət öyrənmək üçün ən vacib bacarıqlardan biridir, çünki bütün dəyərli tapıntılar nəzərdən keçirilir və təkrarlanır. Bu proseslər sizə səhvləri müəyyən etməyə və imkanları aşkar etməyə kömək edə bilər. İş yerində, məlumatı paylaşılan bir mənbə kimi nəzərdən keçirin mədəniyyətinin inkişafına kömək edə bilər əməkdaşlıq və ünsiyyət.

4. Vizuallaşdırma

Vizuallaşdırma ünsiyyətə bənzəyir, çünki o, fikrinizi çatdırmağa kömək edir. Əsas fərq odur ki, siz hekayə danışmağa üstünlük verirsiniz. Qrafiklər, diaqramlar və cədvəllər sadə ölçüləri daha maraqlı edir. Onlar həmçinin mürəkkəb mövzuları dərk etməyi asanlaşdırır - məlumatlandırıcı illüstrasiyalarla müşayiət olunan rəqəmlər daha real görünür.

Nə üçün Data Savadlılığı Vacibdir

Məlumat savadlılığı gündəlik rastlaşdığınız termin deyil, ona görə də vacib görünməyə bilər. Əslində, bütün gün, hər gün məlumatla qarşılıqlı əlaqədə olduğunuz üçün bunu həyat bacarığı hesab edə bilərsiniz. Kommunal ödənişlər, xəbər hesabatları, tərkib etiketləri, dərman dozaları, onlayn sorğular və məhsul tövsiyələri yaxşı nümunələrdir. Siz hətta iş yerində hesabatları oxuya və elektron cədvəlləri işləyə bilərsiniz.

Bu bacarıqlar ola bilər dünyanı daha yaxşı anlamağa kömək edir çünki siz rəqəmsal əsrdə yaşayırsınız. Bunu dərk etməsəniz də, hər gün kəmiyyət məlumatlarını mənimsəyirsiniz. Onu necə şərh etməyi, təhlil etməyi və izah etməyi bilmək mənasız görünən rəqəmləri mənalı fikirlərə çevirməyə kömək edə bilər. Siz arqumentləri inkişaf etdirməyi, işinizi izləməyi və dezinformasiyanı daha yaxşı aşkar etməyi öyrənirsiniz.

Maraqlıdır ki, məlumat savadlılığı bacarıqlarına sahib olmaq həm də ən son texnologiya meylləri ilə ayaqlaşmağı asanlaşdırır. Süni intellekt və Əşyaların İnterneti kimi tendensiyalarda iştirak etmək üçün möhkəm anlayışa ehtiyacınız var. Mənbə, verilənlər bazasının təmizlənməsi və analitikanın vacibliyini dərk etmək uzun bir yol gedir.

Açığı, məlumat savadlı olmaq vacibdir, çünki çox məlumat var. Mütəxəssislər, yaradılan, kopyalanan və istehlak edilən ümumi məbləğin gedəcəyini təxmin edirlər 2020-ci ildə 64,2 zettabaytdan 2025-ci ildə 180 zettabayta – cəmi beş il ərzində 180% artım. Metrikləri nəyin müvafiq, dəqiq və etibarlı etdiyini bilmək vacibdir.

Data Haqqında Nəyi Anlamalısınız

Məlumat savadlılığı əldə etməzdən əvvəl anlamalı olduğunuz bir neçə əsas var.

Necə işləyir

Verilənlər dəsti, fiziki sənədlər, tədqiqatlar, verilənlər bazası və qeydlər daxil olmaqla bir çox məlumat növləri var. Ən əsası, o, iki kateqoriyaya bölünür - keyfiyyət və kəmiyyət. Rəqəmlərdən və ya təsvirlərdən istifadə etməyinizdən asılı olmayaraq, məlumatla işləyirsiniz.

Məlumat elmində məlumatlar çox vaxt strukturlaşdırılmış və ya strukturlaşdırılmamış kimi təsvir olunur. Birincisi, tez-tez nömrələr, tarixlər və ya sözlərdən ibarət elektron cədvəl cədvəllərinə səliqəli şəkildə uyğun gəlir. Sonuncu daha qarışıqdır. Bu, sosial media yazıları, audio kliplər, e-poçtlar, videolar və ya sənədlər ola bilər.

Hara gedir

Hər hansı bir mənalı nəticə çıxarmaq üçün tez-tez məlumat toplamalı olursunuz. İnternetdə tonlarla məlumat olsa da, onlar sizin üçün faydalı olacaq qədər yeni, dəqiq və ya spesifik olmaya bilər. Ümumi mənbələr sorğular, qeydlər, tədqiqatlar və analitiklərdir.

Bir neçə onilliklər əvvəl məlumatlar adətən fiziki idi - insanlar qeydləri sənəd kabinetlərində və sənədləri portfellərdə saxlayırdılar. İndi demək olar ki, hər şey rəqəmsal olaraq sabit disklərdə saxlanılır və ya uzaqdan giriş üçün buludda saxlanılır.

Nə edir

Siz emal, təhlil və məlumatların çıxarılması da daxil olmaqla bir məlumat dəstinə çox şey edə bilərsiniz. Bu istifadə halları, ehtimal ki, işəgötürəninizin məlumat toplamasının əsas səbəbidir, əgər onlar maliyyə və ya səhiyyə müəssisəsi deyillərsə və qanunla bunu etmək tələb olunmursa.

Məlumatlarla hər hansı bir iş görməzdən əvvəl onu təmizləməlisiniz, bu, kənar göstəricilərin aradan qaldırılmasını, çatışmayan sahələrin doldurulmasını və səhv yazılmış rəqəmlərin dəyişdirilməsini əhatə edir. Bu uzun bir prosesdir. Bir sorğuya görə, data elm adamları vaxtının 39%-ni sərf edirlər hazırlanması və təmizlənməsi haqqında.

Necə Data Savadlı Olmaq olar

Məlumat savadınızı artırmaq üçün hara müraciət etməlisiniz? ildən işçilərin yarısından azdır işəgötürənlərinin məlumat təhsili kursları təklif etdiyini söyləsələr, işdə çoxlu imkanlar olmaya bilər. Xoşbəxtlikdən, əsas bacarıqları inkişaf etdirmək üçün əvvəlcədən müəyyən edilmiş kurslara ehtiyacınız yoxdur. Öyrənməyin ən yaxşı yolu təcrübə etməkdir - hətta təcrübəsiz olsanız belə.

Təcrübə etmək üçün onlayn məlumat dəsti əldə etməyi düşünün. Nə istifadə edəcəyinizi bilmirsinizsə, havanı sınayın. Bu, yaxşı təcrübə üçün şərait yaradır, çünki həmişə son, dəqiq proqnozlar mövcuddur. Əvvəlcə məqsədiniz qarşınızda nə olduğunu başa düşməyinizi təmin etmək üçün xam nömrələri qiymətləndirmək olmalıdır. Sonra təmizləməyə, təhlil aparmağa və anlayışlar çıxarmağa keçə bilərsiniz.

Hansı sualları vermək istədiyinizi müəyyənləşdirin. İlk gündən sonuncuya olan dəyişiklik əhəmiyyətlidirmi? Günlərin neçə faizi buludlu idi? Əgər hər şeyi bir addım daha irəli aparmaq istəyirsənsə, eyni anda iki məlumat dəstini təhlil etməyə çalışın – biri hava, digəri isə çimərlikdə olanlar haqqında. Ultrabənövşəyi indeks çimərliyin nə qədər məşğul olduğuna təsir edirmi?

Bu nümunə həddən artıq sadə görünsə də, təhlil çox vaxt belə olur. İşçilərin saxlanması, tikinti materialının dəyəri, geri qaytarma fırıldaqçılığı və ya mənzil bazarı haqqında anlayışlar əldə etməyə çalışmağınızdan asılı olmayaraq, sadə suallar vermək və nömrələri düzgün düsturlara daxil etməklə nümunələri aça bilərsiniz.

Tapıntılarınızı hazırladığınız zaman təcrübəniz bitmir. Bu zaman vizuallaşdırmaya davam edirsiniz. Qrafik və cədvəlləri daha yaxşı oxumağın ən yaxşı yolu özünüz etməkdir. Bu yolla siz əsaslara öyrəşəcəksiniz, başqası məlumat təqdim edərkən vizualın paylaşılan xüsusiyyətlərini dərhal tanımağa imkan verəcək.

Özünüzü Data Savadlı Edin

Bir gecədə məlumat savadlılığı bacarıqlarınızı təkmilləşdirməyəcəksiniz. Bununla belə, çox güman ki, çox vaxt aparacaq olsa da, mürəkkəb olmaq lazım deyil. Prosesi daha zövqlü etmək üçün sizi maraqlandıran məlumatlarla işləyin. Hər bir sənayedə aşkar ediləcək nümunələr, tendensiyalar və anlayışlar var və pulsuz olaraq onlayn zəngin məlumat var.