Bankın məlumat aktivləri üzrə riskləri idarə edir və data governance biliklərinə malikdir.
Data Modeling
Məlumat modelləşdirmə — verilənlərin necə saxlanacağını, əlaqələndiriləcəyini və emal olunacağını təsvir edən struktur qurmaq bacarığıdır. Buraya cədvəllərin, açarların və münasibətlərin dizaynı, normallaşdırma və biznes tələblərinin verilənlər bazasının strukturuna çevrilməsi daxildir.
Data Modeling bazarda indi
bu gün yenilənibData Modeling bacarığının bazarı — Azərbaycan
Məlumat aktual bazar vakansiyalarını əks etdirir və hər gün yenilənir. Həftəlik dinamika və kabinet analitikası HRX-dədir.
Data Modeling üzrə kim işə götürür
Top rollar və median əməkhaqqı.
- Data mühəndisi6 vakansiya · 2 000 ₼
- Data analitik4 vakansiya
- Texniki rəhbər3 vakansiya
- Risk analitiki2 vakansiya
- Data analitika üzrə təlimçi1 vakansiya
Data Modeling ilə nə birləşdirilir
Yanaşı rast gəlinən bacarıqlar.
Data Modeling harada lazımdır
Sahələr üzrə tələb.
Data Modeling bacarığı tələb olunan vakansiyalar
Bank üzrə data risk idarəetməsini həyata keçirir və Data Governance biliklərinə malikdir
Databricks platformasında data pipeline-ların qurulması və idarə olunması üçün 3 il təcrübə tələb olunur.
Məlumatların təhlili və BI sahəsində işləyir, SQL və analitik bacarıqlara malikdir.
Omnichannel məhsulu üzrə data idarəetməsini həyata keçirir və data keyfiyyəti üzrə nəzarət edir
HR məlumatlarının təhlili və hesabatların hazırlanması üzrə iş, yüksək səviyyədə Excel və Power BI bilikləri tələb olunur.
Bankın əsas biznes göstəricilərinin data əsasında təhlilini aparır və SQL, Power BI bilikləri tələb olunur
Bankın məlumat aktivləri üzrə risklərin idarə olunmasını və Data Risk Management funksiyasını inkişaf etdirir.
Verilənlər analitikası üzrə təlim keçir və Python, SQL, Power BI bilikləri tələb olunur.
Böyük həcmli data platformalarının texniki rəhbərliyini edir və Data Engineering sahəsində təcrübəsi var.
Data mühəndisliyi komandasına rəhbərlik edir və T-SQL, Power BI bilikləri tələb olunur.
Bankın data strategiyasına rəhbərlik edir və data mühəndisliyi sahəsində ən azı 6 il təcrübəsi var.
Satış və müştəri məlumatlarını təhlil edir, Excel və Power BI bacarığı tələb olunur.
Data mühəndisliyi komandalarına rəhbərlik edir və texniki liderlik bacarıqları tələb olunur
Biznes tələblərini başa düşüb, məlumat modelləri və BI həlləri hazırlayır, SQL və ETL bilikləri tələb olunur.
Məlumatların emalı və inteqrasiyası üzrə işləyir, Python və SQL bilikləri tələb olunur.
Data mühəndisi kimi data anbarlarını dizayn edir və ETL proseslərini idarə edir, Python biliyi tələb olunur.
Qısa müddətli kirayə biznesləri üçün avtomatlaşdırma və AI əsaslı proqram təminatı hazırlamaq.
Məlumat modellərinin inkişafı və ETL pipeline-ların qurulması üçün Data Engineer axtarılır.
Məlumat modellərinin inkişafı və ETL pipeline-ların qurulması üçün Data Engineer axtarılır.
Maliyyə və əməliyyat hesabatlarını hazırlayır, Power BI və Python bilikləri tələb olunur.
Data Modeling Azərbaycanda niyə tələb olunur
Məlumat modelləşdirmə — verilənlərin necə saxlanacağını, əlaqələndiriləcəyini və emal olunacağını təsvir edən struktur qurmaq bacarığıdır. Buraya cədvəllərin, açarların və münasibətlərin dizaynı, normallaşdırma və biznes tələblərinin verilənlər bazasının strukturuna çevrilməsi daxildir.
Bacarıq haqqında qısa
- Kateqoriya
- Verilənlər və analitika
- Giriş səviyyəsi
- yüksək
- Yaxın rollar
- Data Engineer, Database Administrator, Data Analyst, Backend Developer
Data Modeling — tez-tez verilən suallar
Data Modeling (məlumatların modelləşdirilməsi) — verilənlərin strukturunun, yəni obyektlərin (entity), onların atributlarının və aralarındakı əlaqələrin layihələndirilməsi prosesidir. Nəticə çox vaxt ER-diaqram şəklində təsvir olunur və verilənlər bazasının, analitik anbarların qurulmasının əsasını təşkil edir. İş elanında bu bacarıq altında işəgötürən adətən cədvəl strukturu, normallaşdırma və sxem dizaynı qura bilməyi nəzərdə tutur.
Konseptual model biznes anlayışlarını və onların əlaqələrini yüksək səviyyədə göstərir, texniki detala girmir. Məntiqi model atributları, açarları və əlaqə növlərini dəqiqləşdirir, fiziki model isə artıq konkret verilənlər bazası üçün cədvəl, indeks və məlumat tiplərini təyin edir. Bu üç səviyyə eyni layihənin getdikcə detallaşan mərhələləridir.
Başlanğıc üçün relyasion nəzəriyyəni və normallaşdırma qaydalarını (1NF–3NF) mənimsəmək, sonra ER-diaqram qurmağı praktikada məşq etmək lazımdır. dbdiagram.io, draw.io və ya erwin kimi alətlərlə real biznes ssenarisi üçün sxem çəkin. SQL bilikləri modeli praktikada yoxlamağa kömək edir, ona görə bu ikisini paralel öyrənmək faydalıdır.
Bu bacarıq ən çox Data mühəndisi, Data analitik, Texniki rəhbər, Risk analitiki, Data analitika üzrə təlimçi elanlarında rast gəlinir, xüsusən Data mühəndisi üçün əsas tələblərdən biridir. Ümumilikdə onu 17 işəgötürən axtarır və çox vaxt Microsoft Power BI (64%), SQL (59%), Data Analysis (55%), Python (55%), Microsoft Excel (41%), Analytical Thinking (41%) kimi bacarıqlarla birlikdə istənilir.
Praktikada data modeli təkbaşına işləmir: elanlarda ən çox onunla birlikdə Microsoft Power BI (64%), SQL (59%), Data Analysis (55%), Python (55%), Microsoft Excel (41%), Analytical Thinking (41%) tələb olunur. Xüsusən Microsoft Power BI modeli real verilənlər bazasında qurmaq və sorğularla yoxlamaq üçün vacibdir.
Data Modeling tələb olunan rollar
Data Modeling ən çox hansı rol və vəzifələrin vakansiyalarında tələb olunur.













