Kako postati analitik podatkov

Ko se podjetja širijo in množijo, potreba po analitikih podatkov še nikoli ni bila večja. Če ste nekdo, ki obožuje številke, reševanje problemov in sporoča svoje znanje z drugimi, potem bi bila lahko kariera kot analitik podatkov odlična izbira. S pridobitvijo univerzitetne diplome, učenje pomembnih analitičnih veščin in pridobitvijo dragocenih delovnih izkušenj boste na poti do uspešnega analitika podatkov.

Izboljšanje izobraževanja

Izboljšanje izobraževanja
Zaslužite diplomo. Večina delovnih mest analitika podatkov na ravni podatkov zahteva vsaj diplomo. Če želite postati analitik podatkov, boste želeli pridobiti diplomo iz predmeta, kot so matematika, statistika, ekonomija, marketing, finance ali računalništvo. [1]
Izboljšanje izobraževanja
Odločite se, ali želite pridobiti magisterij ali doktorat. Zaposlitve analitikov na višjih ravneh lahko zahtevajo magistrski ali doktorski študij in običajno zagotavljajo višjo plačo. Če je to nekaj, kar mislite, da vas morda zanima, razmislite, katera dodatna stopnja bi lahko bila najboljša za vas in vaše karierne cilje. [2]
  • Primeri višjih stopenj bi bili zasluženi za magistrsko nalogo Data Science ali Business Analytics.
Izboljšanje izobraževanja
Prijavite se na tečaje, ki ciljajo na določen predmet. Če menite, da potrebujete nekaj pomoči pri izračunu ali želite izvedeti kodiranje, se prijavite v razred, ki vas bo naučil spretnosti, potrebnih, da postanete podatkovni analitik. Ti razredi so lahko osebni ali na spletu. [3]
  • Ko iščete pouk, preverite, ali katera koli lokalna šola ali univerza ponuja seminar ali tečaj iz želenega predmeta. V vaši bližini lahko potekajo tudi delavnice, ki se jih lahko udeležite.

Učenje potrebnih veščin

Učenje potrebnih veščin
Master algebra na visoki šoli. Številke so tisto, kar podatkovni analitik dela vsak dan, zato se želite prepričati, ali ste zadovoljni z matematiko. Pomembno je razumevanje algebre na fakulteti; morate vedeti, kako narediti stvari, kot so razlagati in graficirati različne funkcije, ter delati skozi težave z besedami v resničnem življenju. [4]
  • Prav tako bo pomagalo poznavanje multivarijabilnega računanja in linearne algebre.
Učenje potrebnih veščin
Razumevanje statistike. Če želite postati analitik podatkov, boste morali imeti možnost razlage podatkov, kamor prihaja statistika. Začnite s temeljem statistike na srednji šoli ali na višji šoli in nato nadaljujte z zahtevnejšimi informacijami, ki bodo morda potrebne za službo. [5]
  • Povprečna srednja vrednost in način ter standardni odklon so primeri statističnih konceptov, ki bi se jih naučili v srednji šoli ali na fakulteti.
  • Koristno bo tudi dobro razumevanje opisne in infekcijske statistike.
Učenje potrebnih veščin
Delajte na sposobnostih kodiranja in programiranja, da postanete privlačnejši kandidat. Čeprav vam ni treba biti strokovnjak za kodiranje ali programiranje, če želite začeti kot podatkovni analitik, morate biti udobni, če to počnete na majhni ravni. Začnite tako, da se najprej naučite, kako uporabljati programe, kot so Python, R in Java, in se nato potrudite do drugih. [6]
  • Programiranje SQL je drugo, kar je pogosto med analitiki podatkov.
  • Lahko se udeležite tečajev prek spleta, če se želite naučiti kodiranja in programiranja.
Učenje potrebnih veščin
Razviti močne komunikacijske in predstavitvene spretnosti. Ko boste analizirali svoje podatke, se boste morali o njih pogovoriti z drugimi. Delajte na tem, da lahko zapletene informacije razložite tako, da analitiki, ki ne uporabljajo podatkov, razumejo vaše ugotovitve, in prakticirajte z uporabo programov, ki podatke nazorno prikazujejo. [7]
  • Podatke bi morali imeti sposobni komunicirati vizualno in tudi ustno. Razumite, kako za ponazoritev svojih ugotovitev uporabite orodja, kot sta ggplot in matplotlib.
Učenje potrebnih veščin
Seznanite se z Microsoft Excel. Organizirali boste podatke in izračunavali številke kot analitik podatkov, zato morate biti v udobju z Excelom. Na spletu je veliko video vadnic in brezplačnih spletnih mest, ki vam bodo pomagala naučiti vse, kar morate vedeti o uporabi Excela v celoti. [8]
Učenje potrebnih veščin
Spoznajte strojno učenje. Če se ukvarjamo z analizo podatkov, je pomembno, da računalnik sam pripravi napovedi ali odločitve po preučevanju podatkov ali strojnem učenju. Poiščite v spletu in poiščite tečaje, ki jih boste lahko naučili o vsem, kar morate vedeti o strojnem učenju, nekateri pa so celo brezplačni. [9]
  • Če želite razumeti strojno učenje, morate imeti temelje v programiranju in statistiki.
  • Obstajajo tri vrste strojnega učenja: nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in okrepljeno učenje.
  • Primer nadzorovanega učenja je vaš e-poštni naslov filtriral mapo »Prejeto« in pošiljanje neželene pošte v svojo mapo. Nadzorovano učenje bi bilo, ko Netflix predlaga televizijske oddaje ali filme, ki bi vam bili morda všeč, primer okrepljenega učenja pa je samovozeči avtomobil in njegova sposobnost videnja in prilagajanja okolici.

Pridobivanje delovnih izkušenj

Pridobivanje delovnih izkušenj
Poiščite panoge, ki potrebujejo analitike podatkov. Iščite zaposlitev v panogah, za katere analitiki podatkov potrebujejo več kot drugi. Tržna podjetja, tehnološka podjetja in finančne ustanove ponavadi najamejo analitike podatkov, ki jim pomagajo razlagati podatke in jih razložiti na razumljiv način. [10]
  • Oglejte si spletna mesta podjetij, ki vas zanimajo, in preverite, ali jih najemajo, ali poiščite splošno iskanje po spletu. Če že poznate nekoga, ki dela na enem od teh področij, ga vprašajte, če pozna koga, ki ga najame.
Pridobivanje delovnih izkušenj
Prijavite se za pripravništvo kot analitik podatkov. Stažiranje je odličen način, da stopite v vrata pri velikih podjetjih. Številni pripravniki analitikov bodo pred prijavo zahtevali, da si prizadevate za pridobitev diplome. Glede na panogo boste morali biti seznanjeni s programiranjem Python, R ali SQL - poznavanje vseh treh je še boljše. [11]
  • Mnoge od teh praks so neplačane ali samo za poletje, zato pred prijavo preverite, ali veste vse podrobnosti.
Pridobivanje delovnih izkušenj
Pridružite se trgovinski organizaciji. Trgovinske organizacije so odličen način, kako izkoristiti vire, kot so delavnice, možnosti mreženja ali spletni centri za pomoč. Obstaja več organizacij, povezanih z analizo podatkov, na primer TechAmerica ali Združenje za računalniške stroje. Opravite nekaj spletnih raziskav, da preverite, ali se želite pridružiti. [12]
  • Če se želite pridružiti trgovinski organizaciji, pojdite po spletu na njihovo spletno mesto in poiščite podatke o članstvu. Morda se boste lahko prijavili za brezplačno članstvo, ki vam omogoča dostop do omejenega števila virov. Običajno obstajajo različne stopnje članstva, ki vam dajejo različne ugodnosti, odvisno od tega, koliko plačate.
Pridobivanje delovnih izkušenj
Cilj za delovna mesta začetnega nivoja. Naloge na ravni vpisa vam bodo omogočile pridobitev dragocenega znanja in izkušenj, ki jih boste potrebovali za opravila analitika podatkov na višji ravni. Delovna mesta na vpisu še vedno zelo dobro plačujejo, podjetja pa vedno iščejo ljudi, ki zasedajo delovna mesta, kot sta statistični analitik podatkov ali poslovni analitik. [13]
  • Za delovna mesta na vpisni stopnji bo najverjetneje potrebna pridobitev diplome, ne pa tudi magistrske ali doktorske.

Intervju za delo

Intervju za delo
Napišite strokovni življenjepis in spremno pismo. Vaš življenjepis in spremno pismo sta prva spoznanja, da vas bo potencialni delodajalec videl. Porabite čas, da izrazite svoj nabor spretnosti in delovne izkušnje, da pokažete, da ste pravi za to delo. Ko končate, preverite življenjepis in spremno pismo, da ne bo napak. [14]
Intervju za delo
Raziščite podjetje pred intervjujem. Predhodne raziskave o podjetju vam omogočajo, da se udeležite intervjuja, pripravljenega za resnično razpravo o delu. Pojdite na spletno stran podjetja in preberite o projektih, ki so jih delali, ali programih, ki jih uporabljajo. [15]
  • Če ima podjetje socialne medije, si oglejte njihov račun, če želite prebrati morebitne posodobitve, ki so jih objavili.
Intervju za delo
Vadite z odgovarjanjem na morebitna vprašanja. Poiščite splet in poiščite vprašanja o intervjuju, ki bi vam jih lahko zastavili. Odgovarjajte pri prijateljih s svojimi odzivi ali pa si zabeležite, kako nanje odgovarjate, če želite izboljšati. [16]
  • Potencialna vprašanja bi lahko bila "Kako določite velike podatke?" ali "Pogovorite se o težavah, ki jih analitiki včasih naletijo na analizo."
Intervju za delo
Pripravite se, da pokažete svoje tehnične sposobnosti. Odvisno od delovnega mesta boste morda morali pokazati svoje tehnične sposobnosti. Ugotovite, katere vrste programov uporablja podjetje pred intervjujem in bodite pripravljeni pokazati, da lahko te programe uporabljate poglobljeno. [17]
  • Tehnične veščine lahko vključujejo znanje, kako kodirati, programirati ali analizirati podatke z uporabo različnih virov.
Intervju za delo
Pomislite na vprašanja, ki jih imate za anketarja. Na koncu intervjuja postavite vprašalniku vprašanja, na primer "Katere vrste projektov bom običajno dodeljen?" Ali "Kateri program najraje uporabljate za vizualizacijo podatkov?" Če postavljanje vprašanj kaže, da vas zanima službo in lahko postane kandidat za vas bolj nepozaben.
Naučite se osnove vsakega koncepta, preden se lotite naprednejšega gradiva. Če začnete s koncepti, ki jih močno razumete in nato nadgradite na njih, se boste izognili pretiravanju ali frustraciji vseh novih informacij. Na primer, če ste že prej uporabljali Excel, preglejte, kar že poznate, in nato pojdite na spletni tečaj ali preberite knjigo o naprednejših tehnikah, ki jih lahko uporabite. [18]
gfotu.org © 2020