Etter hvert som antallet selskaper øker og kravene innen kommunikasjonsteknologi øker, øker også selskapets behov for dataanalytikere. Hvis du har en lidenskap for å operere tall, løse problemer og kommunisere kunnskapen din til andre, kan det være et perfekt valg å jobbe som dataanalytiker! Tidligere må du først oppnå en bachelorgrad i et relevant felt. Etter det, ta deg tid til å lære ulike relevante analytiske ferdigheter og berike erfaring innen dataanalyse. Hvem vet, i de neste årene vil du lykkes som en profesjonell dataanalytiker!
Steg
Del 1 av 4: Forbedring av akademisk evne
Trinn 1. Ta en bachelorgrad
De fleste ledige stillinger for nybegynnere er bare for søkere som har fullført grunnutdanningen og har oppnådd en bachelorgrad. For å bli dataanalytiker må du vanligvis ha en bachelorgrad i matematikk, statistikk, økonomi, finans eller informatikk.
Trinn 2. Bestem om du trenger å ta S2- eller S3 -nivået
Jo høyere posisjon en dataanalytiker har, desto høyere utdanningsnivå må søkeren ha. Vanligvis er en høy stilling også direkte proporsjonal med mengden mottatt lønn, vet du! Hvis du er interessert i å ta en seriøs karriere som dataanalytiker, kan du prøve å vurdere hvor viktig en akademisk grad er for å nå det målet.
For eksempel kan du forfølge en mastergrad i datavitenskap eller forretningsanalyse
Trinn 3. Ta en time om et bestemt emne
Hvis du vil forbedre forståelsen av beregning eller programmering, bør du vurdere å ta online- eller offline -klasser som tilbyr en rekke spesifikke og relevante emner som en dataanalytiker må forstå.
Hvis det er mulig, kan du også delta på seminarer eller workshops knyttet til feltet holdt av universiteter eller andre lokale utdanningsinstitusjoner
Del 2 av 4: Lær de nødvendige evnene
Trinn 1. Mestre algebra på universitetsnivå
Hver dag jobber dataanalytikere med hundrevis av tall. Sørg derfor for å ha anstendige matematiske ferdigheter. Som et minimum bør du mestre algebra på universitetsnivå, kunne tolke forskjellige funksjoner og grafisk representere dem, og håndtere problemer som oppstår i dagligdagens virkelighet.
Sørg også for at du forstår begrepene multivariabel beregning og lineær algebra
Trinn 2. Forstå statistikk
For å bli en ekspertdataanalytiker må du forstå statistikk for å tolke data godt. Start med å lære grunnleggende statistiske konsepter rettet mot videregående eller universitetsstudenter, og gå deretter videre til mer komplekse og utfordrende konsepter som er relevante for jobben du søker på.
- Middel, median, modus og standardavvik er noen eksempler på grunnleggende statistiske konsepter som du sannsynligvis har lært på videregående eller universitet.
- Å ha en solid forståelse av beskrivende statistikk og slutningsstatistikk vil også være veldig nyttig.
Trinn 3. Forbedre programmeringskunnskapene
For å bli en sterk dataanalytiker -kandidat, må du i det minste mestre de grunnleggende begrepene programmering og forstå noen vanlige programmeringsspråk som Python, R og Java før du går videre til mer komplekse konsepter og programmeringsspråk.
- SQL -programmeringsspråk er også ganske populært blant dataanalytikere.
- Hvis du vil, kan du ta forskjellige online klasser for å forbedre din forståelse av dataprogrammering.
Trinn 4. Forbedre presentasjon og kommunikasjonsevner
Etter å ha analysert dataene, er det neste trinnet du må gjøre å kommunisere dataene til andre. Lær derfor å forklare kompleks informasjon slik at den blir lettere å forstå av selv veldig lekfolk, og lær å bruke programmer som visuelt kan illustrere funnene i dataene for å gjøre den mer interessant og lett å forstå.
En ekspertdataanalytiker må være flink til å kommunisere data visuelt og verbalt. Studer derfor verktøy som ggplot og matplotlib for å illustrere de forskjellige dataene du kan finne
Trinn 5. Mestre Microsoft Excel
Fordi en dataanalytiker må være flink til å gruppere data og beregne tall, er en av programmene som må mestres Excel. Ikke bekymre deg, cyberspace tilbyr hundrevis av videoopplæringer og gratis nettsteder som kan lære deg grunnleggende Excel -konsepter.
Trinn 6. Forstå begrepet maskinlæring
Et av de viktige begrepene i dataanalyseprosessen er maskinlæring, som refererer til datamaskiners evne til å foreta forutsigelser eller beslutninger uavhengig av hverandre etter å ha gjennomgått alle tilgjengelige data. For å lære konseptet, prøv å ta online klasser, hvorav noen til og med kan nås uten kostnad.
- For å forstå disse konseptene må du først mestre de grunnleggende begrepene programmering og statistikk.
- Det er tre typer maskinlæring, nemlig overvåket læring, læring uten tilsyn, og å lære å kartlegge situasjoner for å få maksimale resultater (forsterkningslæring).
- Et eksempel på overvåket læring er evnen til e -post til å filtrere innboksen og gruppere søppelpost i separate mapper. I mellomtiden er et eksempel på læring uten tilsyn når Netflix anbefaler en TV -serie eller film som passer din smak, og et eksempel på forsterkningslæring er en førerløs bil som har evnen til å observere og tilpasse seg omgivelsene.
Del 3 av 4: Søker erfaring
Trinn 1. Finn en bransje som trenger en dataanalytiker
Fokuser søket på bransjer som mest sannsynlig vil kreve dataanalytikere. For eksempel har markedsføringsfirmaer, teknologiselskaper og finansinstitusjoner en tendens til å trenge dataanalytikere for å oversette bedriftsdata og tyde dem på lettere forståelige vilkår.
Søk på selskapets nettsted etter karrieremulighetene de tilbyr, eller søk på Google -sider hvis du ikke er ute etter et bestemt selskap. Hvis du har venner eller slektninger som jobber i disse bransjene, kan du spørre om det er karrieremuligheter du kan prøve
Trinn 2. Prøv et internship som dataanalytiker
Internship er en veldig kraftig bro for å bli fast ansatt i drømmebedriften din. De fleste praksisprogrammene er bare åpne for personer som har en akademisk grad (for eksempel en D3- eller bachelorgrad). Selv om det virkelig avhenger av bransjen du velger, vil du mest sannsynlig trenge å være dyktig i et programmeringsspråk som Python, R eller SQL. Selvfølgelig blir det mye bedre hvis du mestrer alle tre!
Vanligvis er praktikanter ikke betalt og blir bare ansatt i noen få måneder. Sjekk derfor alle detaljene som er oppført av selskapet før du søker
Trinn 3. Bli med i en handelsorganisasjon
Dette er en veldig kraftig måte å utvide muligheter, øke relasjoner, øke kunnskap ved å delta på ulike seminarer eller svare på spørsmål du har angående dataanalytikeryrket. På internasjonalt nivå er det organisasjoner som arbeider med dataanalytikere som TechAmerica eller The Association for Computing Machinery. Søk på internett for informasjon om organisasjoner som interesserer deg!
Gå til organisasjonens nettsted, og se etter informasjon om medlemsregistrering. Noen organisasjoner tilbyr til og med gratis medlemskap og gir hvert medlem full tilgang til å laste opp all tilgjengelig informasjon på deres nettsted. Men generelt må du fortsatt betale en viss avgift for å få tilgang til mer premiuminformasjon
Trinn 4. Søk på jobber for nybegynnere
Ikke vær redd for å starte karrieren din fra bunnen av, fordi det vil berike deg med kunnskap og erfaring som trengs for å komme til en høyere stilling. Tross alt er lønnen som tilbys for nybegynner dataanalyse allerede ganske stor. I tillegg er de fleste selskaper alltid på jakt etter nye mennesker som skal plasseres i stillingen som statistisk dataanalytiker eller forretningsanalytiker.
Vanligvis trenger du bare en bachelorgrad for å søke jobb som nybegynner dataanalytiker
Del 4 av 4: Gjennomføring av et jobbintervju
Trinn 1. Lag et profesjonelt følgebrev og curriculum vitae
Husk at dette er de første opplysningene om deg som selskaper vil se. Derfor, ta så mye tid som mulig å sette dine ferdigheter og erfaring i dem begge, og vis at du virkelig er verdig det arbeidet de tilbyr. Sørg for at du også tar deg tid til å redigere begge før du sender dem til det målrettede selskapet.
Trinn 2. Undersøk firmaet du søker på før intervjuet
Dette kan øke din beredskap for en seriøs jobbdiskusjon med intervjueren. Prøv derfor å besøke selskapets nettsted for å finne ut alle prosjektene de jobber med og/eller programmene de bruker.
Hvis selskapet du søker på, har en sosial mediekonto, følger du kontoen for de siste oppdateringene de laster opp
Trinn 3. Øv på å svare på de ulike spørsmålene som kan bli stilt
Se på internett for å finne eksempler på spørsmål som kan bli stilt under et intervju. Etter det kan du simulere svarene dine foran de nærmeste, eller prøve å registrere svarene og evaluere dem.
Noen av de vanlige spørsmålene er: "Hva tror du er definisjonen av store data?" eller "Hvilke problemer tror du analytikere ofte står overfor når de analyserer data?"
Trinn 4. Gjør deg klar til å presentere dine tekniske ferdigheter
Selv om dette vil avhenge sterkt av jobben du søker på, vil du sannsynligvis bli bedt om å demonstrere tekniske ferdigheter som er relevante for jobben. Ta deg derfor tid til å finne ut hvilke typer programmer som brukes av selskapet før du gjennomfører intervjuprosessen, og vær forberedt på å presentere dine evner i å bruke disse programmene.
Noen eksempler på tekniske ferdigheter som generelt må demonstreres, er kodingskunnskaper (oversettelse av logikk til programmeringsspråk), programmering eller analyse av data ved hjelp av forskjellige ressurser
Trinn 5. Still intervjuer spørsmål
På slutten av intervjuprosessen kan du stille spørsmål som: “Hva slags prosjekt vil jeg mest sannsynlig jobbe med?” Eller “Hvilket program bruker selskapet for å lage datavisualiseringer?” Hvis du gjør det, bekrefter du din interesse ytterligere jobben, samt gjøre deg til en bedre kandidat. lett å huske.
