По мере того, как количество компаний увеличивается, а потребности в области коммуникационных технологий растут, потребность компании в аналитиках данных также возрастает. Если вы увлечены операционными числами, решением проблем и передачей своих знаний другим, то карьера аналитика данных может показаться идеальным выбором! Раньше вам сначала нужно было получить степень бакалавра в соответствующей области. После этого найдите время, чтобы изучить различные соответствующие аналитические навыки и обогатить опыт в области анализа данных. Кто знает, в ближайшие несколько лет вы добьетесь успеха как профессиональный аналитик данных!
Шаг
Часть 1 из 4: Повышение академических способностей
Шаг 1. Получите степень бакалавра
Большинство вакансий для начинающих предназначены только для соискателей, которые закончили бакалавриат и получили степень бакалавра. Чтобы стать аналитиком данных, обычно требуется степень бакалавра в области математики, статистики, экономики, финансов или информатики.
Шаг 2. Определите, нужен ли вам уровень S2 или S3
Чем выше должность аналитика данных, тем выше уровень образования должен иметь соискатель. Как правило, высокая должность прямо пропорциональна полученной зарплате, понимаете! Если вы заинтересованы в серьезной карьере аналитика данных, попробуйте оценить, насколько важна академическая степень для достижения этой цели.
Например, вы можете получить степень магистра в области науки о данных или бизнес-аналитики
Шаг 3. Пройдите курс по определенной теме
Если вы хотите улучшить свое понимание вычислений или программирования, подумайте о посещении онлайн- или офлайн-классов, которые предлагают множество конкретных и актуальных предметов, которые необходимо понимать аналитику данных.
Если возможно, также посещайте семинары или тренинги, связанные со сферой деятельности, проводимые университетами или другими местными образовательными учреждениями
Часть 2 из 4: Изучение необходимых способностей
Шаг 1. Осваивайте алгебру в университете
Каждый день аналитики данных работают с сотнями чисел. Поэтому убедитесь, что у вас хорошие математические навыки. Как минимум, вы должны овладеть алгеброй на уровне университета, уметь интерпретировать различные функции и графически представлять их, а также решать проблемы, возникающие в повседневной реальности.
Также убедитесь, что вы понимаете концепции многомерного исчисления и линейной алгебры
Шаг 2. Изучите статистику
Чтобы стать экспертом в области анализа данных, вы должны понимать статистику, чтобы хорошо интерпретировать данные. Начните с изучения основных статистических концепций, предназначенных для старшеклассников или студентов университетов, а затем переходите к более сложным и интересным концепциям, имеющим отношение к работе, на которую вы претендуете.
- Среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение - вот некоторые примеры основных статистических концепций, которые вы, вероятно, усвоили в средней школе или университете.
- Также будет очень полезно иметь твердое понимание описательной статистики и статистических выводов.
Шаг 3. Совершенствуйте свои навыки программирования
Чтобы стать сильным кандидатом в аналитики данных, необходимо хотя бы освоить базовые концепции программирования и понять некоторые распространенные языки программирования, такие как Python, R и Java, прежде чем переходить к более сложным концепциям и языкам программирования.
- Язык программирования SQL также довольно популярен среди аналитиков данных.
- Если хотите, возьмите различные онлайн-классы, чтобы улучшить свое понимание программирования данных.
Шаг 4. Совершенствуйте свои презентации и коммуникативные навыки
После анализа данных следующий шаг, который вам нужно сделать, - это передать данные другим. Поэтому научитесь объяснять сложную информацию, чтобы ее было легче понять даже непрофессионалам, и научитесь использовать программы, которые могут визуально проиллюстрировать полученные данные, чтобы сделать их более интересными и легкими для понимания.
Эксперт-аналитик данных должен уметь передавать данные визуально и устно. Поэтому изучите такие инструменты, как ggplot и matplotlib, чтобы проиллюстрировать различные данные, которые вы можете найти
Шаг 5. Освойте Microsoft Excel
Поскольку аналитик данных должен уметь группировать данные и вычислять числа, одним из приложений, которые необходимо освоить, является Excel. Не волнуйтесь, в киберпространстве есть сотни видеоуроков и бесплатных веб-сайтов, которые могут научить вас основным концепциям Excel.
Шаг 6. Разберитесь в концепции машинного обучения
Одним из важных понятий в процессе анализа данных является машинное обучение, которое относится к способности компьютеров делать прогнозы или решения независимо после просмотра всех доступных данных. Чтобы изучить эту концепцию, попробуйте посетить онлайн-классы, некоторые из которых можно даже получить бесплатно.
- Чтобы понять эти концепции, вам необходимо сначала освоить базовые концепции программирования и статистики.
- Существует три типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение отображению ситуаций для получения максимальных результатов (обучение с подкреплением).
- Примером контролируемого обучения является способность электронной почты фильтровать ваш почтовый ящик и группировать спам в отдельных папках. Между тем, примером обучения без учителя является то, что Netflix рекомендует телесериал или фильм, который соответствует вашим вкусам, а примером обучения с подкреплением является автомобиль без водителя, который может наблюдать и адаптироваться к своему окружению.
Часть 3 из 4: В поисках опыта
Шаг 1. Найдите отрасль, в которой нужен аналитик данных
Сосредоточьте свой поиск на отраслях, в которых, скорее всего, потребуются аналитики данных. Например, маркетинговые фирмы, технологические компании и финансовые учреждения, как правило, нуждаются в аналитиках данных, чтобы переводить данные компании и расшифровывать их в более понятных терминах.
Найдите на веб-сайте компании возможности карьерного роста, которые они в настоящее время предлагают, или выполните поиск на страницах Google, если вы не ищете конкретную компанию. Если у вас есть друзья или родственники, которые работают в этих отраслях, спросите, есть ли возможности карьерного роста, которые вы можете попробовать
Шаг 2. Попробуйте стажировку в качестве аналитика данных
Стажировка - это очень мощный мост к тому, чтобы стать постоянным сотрудником в компании своей мечты. Большинство программ стажировки открыты только для людей, имеющих ученую степень (например, D3 или степень бакалавра). Хотя это действительно зависит от выбранной вами отрасли, вам, скорее всего, потребуется хорошо владеть таким языком программирования, как Python, R или SQL. Конечно, будет намного лучше, если вы овладеете всеми тремя!
Как правило, стажеры не получают зарплату и нанимаются только на несколько месяцев. Поэтому перед подачей заявки проверьте все детали, указанные компанией
Шаг 3. Присоединяйтесь к торговой организации
Это очень эффективный способ расширить возможности, укрепить отношения, расширить знания, посещая различные семинары или отвечая на любые ваши вопросы относительно профессии аналитика данных. На международном уровне существуют организации, которые занимаются аналитикой данных, такие как TechAmerica или The Association for Computing Machinery. Поищите в Интернете информацию об организациях, которые вас интересуют!
Перейдите на веб-сайт организации и найдите информацию о регистрации участников. Некоторые организации даже предоставляют бесплатное членство и предоставляют каждому члену полный доступ для загрузки всей доступной информации на свой веб-сайт. Но, как правило, вам все равно нужно платить определенную плату, чтобы получить доступ к дополнительной информации премиум-класса
Шаг 4. Подайте заявку на работу для новичков
Не бойтесь начинать свою карьеру с нуля, потому что это обогатит вас знаниями и опытом, необходимыми для достижения более высокой должности. Ведь зарплата, предлагаемая новичку в анализе данных, уже довольно большая. Кроме того, большинство компаний всегда ищут новых людей на должность аналитика статистических данных или бизнес-аналитика.
Как правило, вам нужна только степень бакалавра, чтобы подать заявку на работу в качестве начинающего аналитика данных
Часть 4 из 4: Проведение собеседования
Шаг 1. Составьте профессиональное сопроводительное письмо и биографию
Помните, что это первая информация о вас, которую увидят компании. Поэтому потратьте как можно больше времени на то, чтобы вложить свои навыки и опыт в оба из них, и показать, что вы действительно достойны той работы, которую они предлагают. Убедитесь, что вы также нашли время, чтобы отредактировать оба, прежде чем отправлять их целевой компании.
Шаг 2. Перед собеседованием изучите компанию, в которую вы претендуете
Это повысит вашу готовность к серьезному обсуждению работы с интервьюером. Поэтому попробуйте посетить веб-сайт компании, чтобы узнать обо всех проектах, над которыми они работают, и / или программах, которые они используют.
Если компания, в которую вы подаете заявку, имеет учетную запись в социальной сети, следите за ее учетной записью, чтобы следить за последними обновлениями, которые они загружают
Шаг 3. Потренируйтесь отвечать на различные вопросы, которые могут задаваться
Поищите в Интернете примеры вопросов, которые могут быть заданы во время собеседования. После этого смоделируйте свои ответы перед самыми близкими людьми или попробуйте записать свои ответы и оценить их.
Вот некоторые из часто задаваемых вопросов: «Как вы думаете, что такое большие данные?» или «Как вы думаете, с какими проблемами обычно сталкиваются аналитики при анализе данных?»
Шаг 4. Будьте готовы представить свои технические навыки
Хотя это будет во многом зависеть от вакансии, на которую вы претендуете, вас, скорее всего, попросят продемонстрировать технические навыки, относящиеся к работе. Поэтому найдите время, чтобы узнать типы программ, используемых компанией, прежде чем проводить собеседование, и будьте готовы продемонстрировать свои способности в использовании этих программ.
Некоторыми примерами технических навыков, которые обычно необходимо продемонстрировать, являются навыки программирования (перевод логики на языки программирования), программирование или анализ данных с использованием различных ресурсов
Шаг 5. Задайте вопросы интервьюеру
В конце собеседования задайте такие вопросы, как: «Над каким проектом я, скорее всего, буду работать?» Или «Какую программу использует компания для создания визуализаций данных?». Это еще раз подтвердит ваш интерес к работа, а также сделает вас лучшим кандидатом.
