Sadržaj

• faze
• 1. dio diplomski studij
• Drugi dio Stjecanje potrebnih vještina
• Treći dio Stjecanje profesionalnog iskustva
• Dio 4 Uspješno zapošljavanje

U ovom članku: Diplomirano obrazovanje stjecanje potrebnih vještina pružanje profesionalnog iskustvarekovanje zapošljavanja19 Reference

S razvojem i mnoštvom poduzeća raste potreba za sustavima podataka. Ako ste strastveni u brojkama, ako volite rješavati probleme i prenijeti svoje znanje drugima, karijera analitičara podataka bila bi savršen izbor za vas. Sveučilišna diploma, dobre analitičke vještine i vrijedno profesionalno iskustvo čine zbroj zahtjeva da biste započeli svoju karijeru kao analitičar podataka i uspjeli.

faze

1. dio diplomski studij

1. 
   

   
   Nabavite licencu. Većina osnovnih poslova za analitičare podataka zahtijeva najmanje diplomu iz područja kao što su matematika, statistika, ekonomija, marketing, financije ili IT.

2. 
   

   
   Odlučite je li prikladno magisterij ili doktorat. Pozicije analitičara podataka na visokoj razini mogu zahtijevati magisterij ili doktorat, iako također jamče veću plaću. Ako vas zanima, razmislite o dodatnim sveučilišnim diplomama koje bi vam najbolje mogle napredovati u karijeri.
   • Kao odgovarajuće akademske stupnjeve možda biste trebali razmotriti magisterij iz znanosti o podacima ili marketinga i analize marketinških podataka.

3. 
   

   
   
   
   Registrirajte se za privatne časove. Ako mislite da vam je potrebna pomoć u infinitezimalnom računu ili želite saznati više o kodiranju, prijavite se na tečajeve, osobno ili putem interneta, koji će vam pružiti vještine koje trebate da biste postali analitičar podataka.
   • Kada tražite tečajeve, provjerite je li škola ili sveučilište u vašoj zajednici domaćin seminara ili nudi tečajeve na području po vašem izboru. Možda postoje i radionice za obuku u vašem području koje biste mogli pohađati.

Drugi dio Stjecanje potrebnih vještina

1. 
   

   
   Savladajte algebru na sveučilišnoj razini. Analitičari podataka stalno rade s brojevima. Stoga se morate pobrinuti da vam odgovara matematika. Važno je dobro razumijevanje algebre na sveučilišnoj razini: morat ćete moći interpretirati i grafički predstavljati različite funkcije. Trebat će vam i mogućnost rješavanja stvarnih problema.
   • Također bi bilo korisno savladati infinitezimalni račun s nekoliko varijabli i linearnom algebrom.

2. 
   

   
   
   
   Dobro razumjeti statistiku. Da biste postali analitičar podataka, morat ćete ih moći interpretirati i tamo dolazi statistika. Započnite sa srednjoškolskom ili sveučilišnom statistikom prije nego što dođete do složenijih informacija potrebnih za posao.
   • Srednja vrijednost, srednja vrijednost, standardna devijacija i način (dominantna vrijednost) primjeri su pojmova u statistikama koje biste trebali učiti u srednjoj školi ili na sveučilištu.
   • Također će biti korisno dobro poznavanje opisne i inferencijalne statistike.

3. 
   

   
   Oštri svoje vještine kodiranja i programiranja. Čak i ako vam ne treba stručnost kodiranja ili programiranja da biste započeli kao analitičar podataka, trebali biste imati uvid u ta područja. Započnite s učenjem upotrebe programa poput Python, R i Java prije nego što prijeđete na druge složenije alate.
   • SQL računalni jezik također prilično dobro koriste analitičari podataka.
   • Možete pohađati internetske tečajeve kodiranja i programiranja.

4. 
   

   
   Razviti komunikacijske i prezentacijske vještine. Nakon što se analiziraju vaši podaci, morat ćete moći razgovarati s drugim ljudima. Pripremite se da biste mogli objasniti složene informacije iz svog istraživanja ljudima koji nisu na terenu i učinit ćete razumjenim. Također vježbajte predstaviti svoje podatke vizualno i praktično.
   • Trebali biste biti u mogućnosti komunicirati svoje podatke i vizualno i usmeno. Shvatite kako alati poput ggplota i matplotliba djeluju na ilustraciju vaših otkrića.

5. 
   

   
   Upoznajte se s Microsoft Excel-om. Budući da je organiziranje podataka i izrađivanje proračuna dio vaše vještine kao analitičar podataka, trebali biste svladati Excel. Postoji puno video tutorijala na mreži, kao i besplatna web mjesta koja će vam pomoći da naučite sve o najboljoj upotrebi Excela.

6. 
   

   
   Saznajte više o automatskom učenju. U području analize podataka važno je moći naučiti računalo kako koristiti skup podataka za donošenje predviđanja ili donošenje odluka. Potražite online tečajeve koji mogu naučiti sve o automatskom učenju. Nadamo se da će neki od tih tečaja biti besplatni.
   • Razumijevanje automatskog učenja zahtijeva osnovno znanje programiranja i statistike.
   • Postoje tri vrste automatskog učenja: učenje pod nadzorom, učenje s pojačanjima i učenje bez nadzora.
   • Kao primjer nadziranog učenja koristimo filtar u pristigloj pošti za blokiranje neželjene pošte koja je identificirana kao neželjena pošta. Kad Netflix predloži serije ili filmove koji bi vas mogli zanimati, govorimo o učenju bez nadzora. Automatski automobil koji je sposoban vizualizirati i prilagoditi se svojoj okolini djelovao bi u okviru učvršćenog sustava učenja.

Treći dio Stjecanje profesionalnog iskustva

1. 
   

   
   Potražite tvrtke kojima je potrebna analiza podataka. Usredotočite traženje posla na tvrtke koje imaju veću potrebu za analitičarima podataka od ostalih. Marketinške agencije, tehnološke tvrtke i financijske institucije teže zaposliti analitičare podataka koji će imati zadatak interpretirati podatke i objasniti ih jednostavnijim riječima.
   • Pogledajte web stranice tvrtki koje vas zanimaju da li ima slobodnih radnih mjesta ili globalno pretražite na mreži. Ako poznajete nekoga tko radi na terenu, pitajte ih da li znaju za slobodno mjesto.

2. 
   

   
   Prijavite se za staž Stažiranje je odskočna daska za pronalaženje posla u velikoj tvrtki. Većinu vremena, da biste dobili pripravnički staž u ovom području, morate se prijaviti u program koji vodi do diplome prije prijave. Ovisno o sektoru aktivnosti, morat ćete savladati Python, R ili SQL programiranje. Savladavanje ova tri jezika pravo je bogatstvo.
   • Većina ovih radnih mjesta su neplatna ili ljetna stažiranja. Dakle, pokušajte se raspitati prije prijave kako biste znali sve detalje.

3. 
   

   
   Pridružite se trgovačkoj organizaciji. Trgovačke organizacije nude jedinstvene resurse za rad, poput radionica za obuku, mogućnosti umrežavanja ili mrežnih centara za pomoć. Postoji nekoliko organizacija specijaliziranih za analizu podataka poput Francuskog statističkog društva (SFdS). Pretražite na mreži kako biste vidjeli želite li se pridružiti nekom od njih.
   • Da biste se pridružili trgovinskoj organizaciji, idite na web stranicu njihove udruge da biste saznali više o zahtjevima za članstvo. Možda se možete pretplatiti besplatno i imati ograničen pristup dostupnim resursima. Obično postoje različite razine članstva koje vam nude pogodnosti ovisno o visini vaše pretplate.

4. 
   

   
   Cilj je osnovnih poslova. Temeljni poslovi pružit će vam znanje i dragocjeno iskustvo koje će vam trebati za posao na visokoj razini. Također, mora se priznati da čak i osnovni poslovi nude dobru plaću, a tvrtke neprestano traže statističke analitičare i poslovne analitičare.
   • Temeljni poslovi obično zahtijevaju stupanj prvostupnika, umjesto magistarskog ili doktorskog studija.

Dio 4 Uspješno zapošljavanje

1. 
   

   
   Napišite a životopis stručno i popratno pismo. Vaš životopis i propratno pismo prvi su dojam koji ostavljate na poslodavce. Odvojite vrijeme da istaknete svoje vještine i iskustva da pokažete da ste prava osoba za posao. Kad završite, obavezno pročitajte svoj životopis kako ne bi sadržavao pogreške.

2. 
   

   
   Istražite tvrtku prije intervjua. Unaprijed se raspitujući o tvrtki, sigurno ste došli u ured spremni za ozbiljnu raspravu o radu. Posjetite web stranicu tvrtke da biste saznali više o projektima na kojima radi i programima koje koristi.
   • Ako je tvrtka na društvenoj mreži, posjetite njihov profil i pročitajte njihove najnovije publikacije.

3. 
   

   
   Vježbajte odgovarati na potencijalna pitanja. Pretražite putem interneta pitanja koja se obično postavljaju na intervjuu. Zatim vježbajte s prijateljem ili zabilježite svoje odgovore da biste vidjeli možete li se poboljšati.
   • Evo nekih potencijalnih pitanja: "Kakva je vaša koncepcija velikih podataka? Ili "opisati probleme s kojima se analitičari podataka često susreću u svom radu. "

4. 
   

   
   Pripremite se za demonstriranje svojih tehničkih vještina. Ovisno o položaju, od vas će se možda tražiti da pokažete svoje tehničke sposobnosti. Saznajte koje vrste programa tvrtka koristi prije dana intervjua i budite spremni pokazati anketaru da vam je vrlo ugodno s ovim alatima.
   • Ovdje su neke tehničke vještine koje možete imati: kodiranje, programiranje ili analiza podataka pomoću različitih resursa.

5. 
   

   
   Razmislite o pitanjima koja biste mogli postaviti sugovorniku. Na kraju intervjua postavite pitanja poput: "Kakvim bih projektom općenito trebao upravljati? Koji program volite koristiti za vizualizaciju podataka? Pitanja pokazuju vaše zanimanje za posao i mogu vam pomoći da se istaknete od ostalih kandidata.