Jak zostać analitykiem danych

Ponieważ firmy rozwijają się i mnożą, zapotrzebowanie na analityków danych nigdy nie było większe. Jeśli jesteś kimś, kto kocha liczby, rozwiązywanie problemów i przekazywanie swojej wiedzy innym, kariera jako analityk danych może być idealnym wyborem. Zdobywając stopień uniwersytecki, ucząc się ważnych umiejętności analitycznych i zdobywając cenne doświadczenie zawodowe, będziesz na najlepszej drodze do osiągnięcia sukcesu jako analityk danych.

Rozwijanie edukacji

Rozwijanie edukacji
Zdobądź tytuł licencjata. Większość podstawowych zadań analityka danych wymaga co najmniej licencjata. Aby zostać analitykiem danych, musisz zdobyć dyplom z przedmiotu takiego jak matematyka, statystyka, ekonomia, marketing, finanse lub informatyka. [1]
Rozwijanie edukacji
Zdecyduj, czy chcesz zdobyć tytuł magistra lub doktora. Zadania analityka danych na wyższym poziomie mogą wymagać stopnia magistra lub doktora i zazwyczaj gwarantują wyższe wynagrodzenie. Jeśli uważasz, że może Cię to zainteresować, zastanów się, jaki dodatkowy stopień może być najlepszy dla Ciebie i Twoich celów zawodowych. [2]
  • Przykładami wyższych stopni mogą być zarabianie na studiach magisterskich w Data Science lub Business Analytics.
Rozwijanie edukacji
Zapisz się na zajęcia kierowane na konkretny przedmiot. Jeśli uważasz, że potrzebujesz pomocy z rachunkiem różniczkowym lub chcesz nauczyć się kodowania, zarejestruj się na zajęcia, które nauczy Cię umiejętności niezbędnych do zostania analitykiem danych. Zajęcia te mogą odbywać się osobiście lub online. [3]
  • Szukając zajęć, sprawdź, czy jakieś lokalne uczelnie oferują seminarium lub kurs z wybranego przedmiotu. Mogą również być warsztaty, w których możesz wziąć udział w Twojej okolicy.

Uczenie się niezbędnych umiejętności

Uczenie się niezbędnych umiejętności
Algebra na poziomie uniwersyteckim. Liczby są tym, z czym analityk danych pracuje na co dzień, więc chcesz mieć pewność, że nie masz problemów z matematyką. Ważne jest dokładne zrozumienie algebry akademickiej; powinieneś wiedzieć, jak robić takie rzeczy, jak interpretować i przedstawiać różne funkcje, a także rozwiązywać problemy ze słowami. [4]
  • Pomoże także znajomość rachunku różniczkowego i algebry liniowej.
Uczenie się niezbędnych umiejętności
Zrozum statystyki. Aby zostać analitykiem danych, musisz umieć interpretować dane, czyli tam, gdzie przychodzą statystyki. Zacznij od podstaw statystyki na poziomie szkoły średniej lub uczelni, a następnie przejdź do bardziej wymagających informacji, które mogą być wymagane dla pracy. [5]
  • Średnia, mediana i tryb, a także odchylenie standardowe, to przykłady koncepcji statystycznych, których nauczyłbyś się w szkole średniej lub na studiach.
  • Pomocne będzie również dobre zrozumienie statystyki opisowej i wnioskowania.
Uczenie się niezbędnych umiejętności
Pracuj nad umiejętnościami kodowania i programowania, aby być bardziej atrakcyjnym kandydatem. Chociaż nie musisz być ekspertem w kodowaniu lub programowaniu, aby zacząć jako analityk danych, powinieneś czuć się swobodnie, robiąc to na małym poziomie. Zacznij od nauczenia się, jak korzystać z programów takich jak Python, R i Java, a następnie przejdź do innych. [6]
  • Programowanie SQL jest kolejnym, powszechnym wśród analityków danych.
  • Możesz wziąć udział w kursach online, aby nauczyć się kodowania i programowania.
Uczenie się niezbędnych umiejętności
Rozwijaj silne umiejętności komunikacji i prezentacji. Po przeanalizowaniu danych będziesz mógł porozmawiać o tym z innymi. Pracuj nad umiejętnością wyjaśniania skomplikowanych informacji w taki sposób, aby analitycy niebędący danymi zrozumieli twoje ustalenia, i ćwicz stosowanie programów, które ilustrują dane w wizualnie pomocny sposób. [7]
  • Powinieneś być w stanie przekazywać dane zarówno wizualnie, jak i ustnie. Dowiedz się, jak używać narzędzi takich jak ggplot i matplotlib do zilustrowania swoich ustaleń.
Uczenie się niezbędnych umiejętności
Zapoznaj się z programem Microsoft Excel. Będziesz organizował dane i obliczał liczby jako analityk danych, więc musisz czuć się komfortowo korzystając z Excela. Istnieje wiele samouczków wideo online, a także bezpłatne witryny, które pomogą Ci nauczyć się wszystkiego, co musisz wiedzieć o korzystaniu z programu Excel w pełni. [8]
Uczenie się niezbędnych umiejętności
Dowiedz się więcej o uczeniu maszynowym. Nauczenie komputera samodzielnego przewidywania lub podejmowania decyzji po przestudiowaniu danych lub uczeniu maszynowym jest ważne przy analizie danych. Zajrzyj do Internetu, aby znaleźć kursy, które możesz wziąć na siebie, aby nauczyć Cię wszystkiego, co musisz wiedzieć o uczeniu maszynowym, a niektóre z nich są nawet bezpłatne. [9]
  • Aby zrozumieć uczenie maszynowe, musisz mieć podstawy w programowaniu i statystyce.
  • Istnieją trzy rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru i uczenie wzmacniające.
  • Przykładem nadzorowanego uczenia się jest filtrowanie wiadomości e-mail w skrzynce odbiorczej i umieszczanie spamu we własnym folderze. Nadzorowane uczenie się miałoby miejsce, gdy Netflix sugeruje programy telewizyjne lub filmy, które mogą ci się spodobać, a przykładem uczenia się przez wzmocnienie jest samodzielny samochód i jego zdolność do widzenia, a następnie dostosowania się do otoczenia.

Zdobywanie doświadczenia zawodowego

Zdobywanie doświadczenia zawodowego
Poszukaj branż, które potrzebują analityków danych. Skoncentruj swoje wyszukiwanie pracy na branżach, które zwykle potrzebują analityków danych bardziej niż inni. Firmy marketingowe, firmy technologiczne i instytucje finansowe zwykle zatrudniają analityków danych, którzy pomagają im interpretować dane i wyjaśniać je w zrozumiały sposób. [10]
  • Sprawdź witryny firm, które Cię interesują, aby sprawdzić, czy zatrudniają, lub przeszukaj ogólnie online. Jeśli znasz kogoś, kto pracuje w jednej z tych dziedzin, zapytaj go, czy zna kogoś, kto zatrudnia.
Zdobywanie doświadczenia zawodowego
Złóż wniosek o staż jako analityk danych. Staże to świetny sposób, aby dostać się do drzwi w świetnych firmach. Wiele staży analityków danych będzie wymagać pracy przed uzyskaniem stopnia naukowego. W zależności od branży musisz znać programowanie w języku Python, R lub SQL - wiedząc, że wszystkie trzy są jeszcze lepsze. [11]
  • Wiele z tych staży jest odpłatnych lub tylko na lato, więc sprawdź przed złożeniem wniosku, aby poznać wszystkie szczegóły.
Zdobywanie doświadczenia zawodowego
Dołącz do organizacji branżowej. Organizacje handlowe to świetny sposób na wykorzystanie zasobów, takich jak warsztaty, możliwości nawiązywania kontaktów lub centra pomocy online. Istnieje kilka organizacji związanych z analizą danych, takich jak TechAmerica lub Association for Computing Machinery. Przeszukaj Internet, aby sprawdzić, czy jesteś zainteresowany dołączeniem do niego. [12]
  • Aby dołączyć do organizacji branżowej, przejdź do jej witryny internetowej, aby znaleźć informacje o członkostwie. Możesz zarejestrować się w celu uzyskania bezpłatnego członkostwa, które daje dostęp do ograniczonej liczby zasobów. Zazwyczaj istnieją różne poziomy członkostwa, które dają różne korzyści w zależności od tego, ile płacisz.
Zdobywanie doświadczenia zawodowego
Cel dla zadań podstawowych. Zadania na poziomie podstawowym pozwolą ci zdobyć cenną wiedzę i doświadczenie, których będziesz potrzebować do zadań analityka danych wyższego poziomu. Oferty pracy na poziomie podstawowym nadal dobrze się opłacają, a firmy zawsze szukają osób na stanowiska, takie jak Analityk danych statystycznych lub Analityk biznesowy. [13]
  • Praca na poziomie podstawowym najprawdopodobniej będzie wymagała uzyskania tytułu licencjata, ale nie tytułu magistra lub doktora.

Wywiad dla pracy

Wywiad dla pracy
Napisz profesjonalne CV i list motywacyjny. Twoje CV i list motywacyjny są pierwszymi przebłyskami, jakie potencjalny pracodawca Cię zobaczy. Poświęć czas na artykułowanie swojego zestawu umiejętności i doświadczenia zawodowego, aby pokazać, że jesteś odpowiedni do pracy. Kiedy skończysz, koniecznie sprawdź poprawność CV i listu motywacyjnego, aby nie było żadnych błędów. [14]
Wywiad dla pracy
Zbadaj firmę przed rozmową. Wcześniejsze badanie firmy pozwala przejść do rozmowy przygotowanej na prawdziwą dyskusję na temat pracy. Wejdź na stronę firmy i przeczytaj o projektach, nad którymi pracowali lub programach, z których korzystają. [15]
  • Jeśli firma ma media społecznościowe, spójrz na jej konto, aby przeczytać wszelkie opublikowane przez siebie aktualizacje.
Wywiad dla pracy
Ćwicz odpowiadanie na potencjalne pytania. Zajrzyj do Internetu, aby znaleźć pytania, które możesz zadać. Przećwicz swoje odpowiedzi z przyjacielem lub nagraj się odpowiadając, aby sprawdzić, czy możesz poprawić. [16]
  • Potencjalne pytania mogą brzmieć: „Jak zdefiniować duże zbiory danych?” lub „Porozmawiaj o problemach, na które analitycy danych czasami napotykają podczas analizy”.
Wywiad dla pracy
Przygotuj się, aby pokazać swoje umiejętności techniczne. W zależności od pracy możesz zostać poproszony o wykazanie swoich umiejętności technicznych. Dowiedz się, jakiego rodzaju programów używa firma przed rozmową kwalifikacyjną i przygotuj się, aby pokazać, że możesz dogłębnie używać tych programów. [17]
  • Umiejętności techniczne mogą obejmować umiejętność kodowania, programowania lub analizowania danych przy użyciu różnych zasobów.
Wywiad dla pracy
Pomyśl o pytaniach, które masz do ankietera. Na koniec rozmowy zadaj pytanie ankieterowi, takie jak: „Do jakiego rodzaju projektów zazwyczaj jestem przypisany?” Lub „Do jakiego programu wolisz używać wizualizacji danych?” Zadawanie pytań pokazuje, że jesteś zainteresowany pracę i może sprawić, że będziesz bardziej niezapomnianym kandydatem.
Naucz się podstaw każdej koncepcji, zanim podejmiesz bardziej zaawansowany materiał. Zaczynając od koncepcji, które dobrze znasz, a następnie na nich budujesz, unikniesz poczucia przytłoczenia lub frustracji wszystkimi nowymi informacjami. Na przykład, jeśli wcześniej korzystałeś z programu Excel, przejrzyj to, co już wiesz, a następnie weź udział w kursie online lub przeczytaj książkę o bardziej zaawansowanych technikach, których możesz użyć. [18]
gfotu.org © 2020