S povećanjem broja kompanija i povećanjem zahtjeva u području komunikacijske tehnologije, povećava se i potreba kompanije za analitičarima podataka. Ako imate strast prema operativnim brojevima, rješavanju problema i prenošenju znanja drugima, bavljenje karijerom analitičara podataka može izgledati kao savršen izbor! Ranije biste prvo morali steći diplomu iz odgovarajuće oblasti. Nakon toga, odvojite vrijeme za učenje različitih relevantnih analitičkih vještina i obogaćivanje iskustva u području analize podataka. Tko zna, u sljedećih nekoliko godina uspjet ćete kao profesionalni analitičar podataka!
Korak
Dio 1 od 4: Poboljšanje akademskih sposobnosti
Korak 1. Steknite diplomu prvostupnika
Većina konkursa za početnike namijenjena je samo kandidatima koji su završili osnovno obrazovanje i stekli diplomu prvostupnika. Da biste postali analitičar podataka, općenito morate imati diplomu iz matematike, statistike, ekonomije, finansija ili računarstva.
Korak 2. Odredite da li trebate položiti nivo S2 ili S3
Što je viši položaj analitičara podataka, viši nivo obrazovanja kandidat mora imati. Općenito, visoka pozicija je također direktno proporcionalna iznosu primljene plaće, znate! Ako ste zainteresirani za ozbiljnu karijeru analitičara podataka, pokušajte procijeniti koliko je akademska diploma važna za postizanje tog cilja.
Na primjer, mogli biste magistrirati iz područja znanosti o podacima ili poslovne analitike
Korak 3. Idite na čas o određenoj temi
Ako želite poboljšati razumijevanje računa ili programiranja, razmislite o polaganju internetskih ili offline časova koji nude niz specifičnih i relevantnih tema koje analitičar podataka mora razumjeti.
Ako je moguće, pohađajte i seminare ili radionice vezane za tu oblast koje drže univerziteti ili druge lokalne obrazovne institucije
Dio 2 od 4: Učenje potrebnih sposobnosti
Korak 1. Savladajte algebru na univerzitetskom nivou
Analitičari podataka svakodnevno rade sa stotinama brojeva. Stoga, pobrinite se da imate pristojne matematičke vještine. U najmanju ruku, trebali biste ovladati algebrom na univerzitetskom nivou, moći tumačiti različite funkcije i grafički ih predstavljati, te se baviti problemima koji se javljaju u svakodnevnoj stvarnosti.
Također, pobrinite se da razumijete koncepte multivarijabilnog računa i linearne algebre
Korak 2. Shvatite statistiku
Da biste postali stručni analitičar podataka, morate razumjeti statistiku kako biste podatke dobro tumačili. Počnite s učenjem osnovnih statističkih pojmova namijenjenih srednjoškolcima ili studentima, a zatim prijeđite na složenije i izazovne koncepte koji su relevantni za posao za koji se prijavljujete.
- Srednja vrijednost, srednja vrijednost, način rada i standardna devijacija su neki primjeri osnovnih statističkih koncepata koje ste vjerovatno naučili u srednjoj školi ili na univerzitetu.
- Dobro razumijevanje deskriptivne statistike i inferencijalne statistike također će biti od velike pomoći.
Korak 3. Poboljšajte svoje vještine programiranja
Da biste postali snažan kandidat za analitičara podataka, barem ovladajte osnovnim konceptima programiranja i razumijejte neke uobičajene programske jezike kao što su Python, R i Java prije nego prijeđete na složenije koncepte i programske jezike.
- Programski jezik SQL također je prilično popularan među analitičarima podataka.
- Ako želite, pohađajte razne online časove kako biste poboljšali razumijevanje programiranja podataka.
Korak 4. Poboljšajte svoje prezentacijske i komunikacijske vještine
Nakon analize podataka, sljedeći korak koji trebate učiniti je prenijeti podatke drugima. Stoga naučite objašnjavati složene informacije tako da ih lakše razumiju čak i vrlo laici, te naučite koristiti programe koji mogu vizualno ilustrirati nalaze podataka kako bi bili zanimljiviji i lakši za razumijevanje.
Stručni analitičar podataka mora biti dobar u prenošenju podataka vizuelno i verbalno. Stoga proučite alate kao što su ggplot i matplotlib kako biste ilustrirali različite podatke koje možete pronaći
Korak 5. Savladajte Microsoft Excel
Budući da analitičar podataka mora biti dobar u grupiranju podataka i izračunavanju brojeva, jedna od aplikacija koje se moraju savladati je Excel. Ne brinite, cyberspace nudi stotine video vodiča i besplatnih web stranica koje vas mogu naučiti osnovnim Excel konceptima.
Korak 6. Shvatite koncept mašinskog učenja
Jedan od važnih koncepata u procesu analize podataka je mašinsko učenje, koje se odnosi na sposobnost računara da samostalno donose predviđanja ili odluke nakon pregleda svih dostupnih podataka. Da biste naučili koncept, pokušajte pohađati internetske časove, nekima od njih se čak može pristupiti besplatno.
- Da biste razumjeli ove koncepte, morate prvo ovladati osnovnim pojmovima programiranja i statistike.
- Postoje tri vrste mašinskog učenja, i to nadzirano učenje, učenje bez nadzora i učenje mapiranja situacija kako bi se postigli maksimalni rezultati (dodatno učenje).
- Primjer nadziranog učenja je mogućnost e -pošte da filtrira vašu pristiglu poštu i grupira neželjenu poštu u zasebne mape. U međuvremenu, primjer učenja bez nadzora je kada Netflix preporučuje televizijsku seriju ili film koji odgovara vašem ukusu, a primjer pojačanog učenja je automobil bez vozača koji ima sposobnost promatranja i prilagođavanja okolini.
3. dio od 4: Traženje iskustva
Korak 1. Pronađite industriju kojoj je potreban analitičar podataka
Usredotočite svoje pretraživanje na industrije za koje će najvjerojatnije biti potrebni analitičari podataka. Na primjer, marketinškim firmama, tehnološkim kompanijama i finansijskim institucijama obično su potrebni analitičari podataka da prevode podatke o kompanijama i dešifruju ih na lakše razumljiv način.
Pretražite web lokaciju kompanije za mogućnosti karijere koje trenutno nude ili pretražite Google stranice ako ne tražite određenu kompaniju. Ako imate prijatelje ili rođake koji rade u ovim industrijama, pitajte postoje li mogućnosti za karijeru koje možete isprobati
Korak 2. Pokušajte stažirati kao analitičar podataka
Stažiranje je vrlo moćan most da postanete stalni zaposlenik u kompaniji iz snova. Većina programa stažiranja otvorena je samo za osobe koje imaju akademsku diplomu (poput D3 ili prvostupnika). Iako to uistinu ovisi o industriji koju odaberete, najvjerojatnije ćete morati poznavati programski jezik kao što su Python, R ili SQL. Naravno da će biti mnogo bolje ako savladate sve tri!
U pravilu, pripravnici nisu plaćeni i zapošljavaju se samo na nekoliko mjeseci. Stoga prije prijave provjerite sve detalje koje je navela kompanija
Korak 3. Pridružite se trgovačkoj organizaciji
Ovo je vrlo moćan način za proširenje mogućnosti, povećanje odnosa, povećanje znanja pohađanjem različitih seminara ili odgovaranjem na sva vaša pitanja u vezi s zanimanjem analitičara podataka. Na međunarodnom nivou postoje organizacije koje se bave analitičarima podataka, poput TechAmerica ili The Association for Computing Machinery. Pretražite na internetu informacije o organizacijama koje vas zanimaju!
Idite na web stranicu organizacije i potražite informacije o registraciji članova. Neke organizacije čak pružaju besplatno članstvo i daju svakom članu potpuni pristup za postavljanje svih dostupnih informacija na svoju web stranicu. Ali općenito, ipak morate platiti određenu naknadu za pristup većim premium podacima
Korak 4. Prijavite se za poslove za početnike
Nemojte se bojati započeti svoju karijeru iz temelja jer ćete na taj način obogatiti znanje i iskustvo potrebno za dolazak na višu poziciju. Uostalom, plaća ponuđena za analizu podataka početnika već je prilično velika. Osim toga, većina kompanija uvijek traži nove ljude koji će se postaviti na poziciju analitičara statističkih podataka ili poslovnog analitičara.
Općenito, za prijavu na posao analitičara podataka za početnike potrebna vam je samo diploma
4. dio od 4: Vođenje razgovora za posao
Korak 1. Napravite profesionalno propratno pismo i životopis
Upamtite, ovo su prvi podaci o vama koje će kompanije vidjeti. Stoga, odvojite što je moguće više vremena da svoje vještine i iskustvo stavite u oboje i pokažete da ste zaista vrijedni posla koji nude. Odvojite vrijeme za uređivanje oba prije slanja ciljanoj kompaniji.
Korak 2. Istražite kompaniju za koju se prijavljujete prije intervjua
To može povećati vašu spremnost za ozbiljnu raspravu o poslu sa anketarom. Stoga pokušajte posjetiti web stranicu kompanije kako biste saznali sve projekte na kojima rade i/ili programe koje koriste.
Ako kompanija u koju se prijavljujete ima račun na društvenim medijima, pratite njihov račun za najnovija ažuriranja koja postavljaju
Korak 3. Vježbajte odgovaranje na različita pitanja koja se mogu postaviti
Pretražite internet kako biste pronašli primjere pitanja koja bi se mogla postaviti tokom intervjua. Nakon toga simulirajte svoje odgovore pred najbližima ili pokušajte snimiti svoje odgovore i ocijeniti ih.
Neka od često postavljanih pitanja su: "Šta mislite da je definicija velikih podataka?" ili "Šta mislite s kojim se problemima analitičari obično suočavaju pri analizi podataka?"
Korak 4. Spremite se da predstavite svoje tehničke vještine
Iako će to uvelike ovisiti o poslu za koji se prijavljujete, od vas će se vjerojatno tražiti da pokažete tehničke vještine relevantne za posao. Stoga odvojite vrijeme da saznate vrste programa koje kompanija koristi prije provođenja procesa intervjua i budite spremni prezentirati svoje sposobnosti u korištenju ovih programa.
Neki primjeri tehničkih vještina koje općenito treba pokazati su vještine kodiranja (prevođenje logike u programske jezike), programiranje ili analiza podataka pomoću različitih resursa
Korak 5. Postavite pitanja ispitivaču
Na kraju procesa intervjua postavite pitanja poput: „Na kakvom bih projektu najvjerojatnije radio?“Ili „Koji program kompanija koristi za izradu vizualizacija podataka?“Time ćete dodatno potvrditi svoje zanimanje za posao, kao i da postanete bolji kandidat. lako se pamti.
