S povećanjem broja tvrtki i povećanjem zahtjeva u području komunikacijske tehnologije, povećava se i potreba tvrtke za analitičarima podataka. Ako volite raditi s brojevima, rješavati probleme i prenositi svoje znanje drugima, karijera analitičara podataka može se činiti savršenim izborom! Prije biste morali steći diplomu iz odgovarajućeg područja. Nakon toga odvojite vrijeme za učenje različitih relevantnih analitičkih vještina i obogaćivanje iskustva na području analize podataka. Tko zna, u sljedećih nekoliko godina uspjet ćete kao profesionalni analitičar podataka!
Korak
1. dio od 4: Poboljšanje akademskih sposobnosti
Korak 1. Steknite diplomu prvostupnika
Većina radnih mjesta za početnike namijenjena je samo kandidatima koji su završili dodiplomsko obrazovanje i stekli diplomu prvostupnika. Da biste postali analitičar podataka, općenito morate imati diplomu iz matematike, statistike, ekonomije, financija ili računarstva.
Korak 2. Odredite trebate li položiti razinu S2 ili S3
Što je viši položaj analitičara podataka, viši stupanj obrazovanja kandidat mora imati. Općenito, visoka pozicija je također izravno 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 podatkovne znanosti ili poslovne analitike
Korak 3. Idite na sat o određenoj temi
Ako želite poboljšati razumijevanje računa i programiranja, razmislite o polaganju internetskih ili izvanmrežnih satova 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 sveučilišta ili druge lokalne obrazovne ustanove
Dio 2 od 4: Učenje potrebnih sposobnosti
Korak 1. Ovladajte algebrom na sveučilišnoj razini
Analitičari podataka svakodnevno rade sa stotinama brojeva. Stoga provjerite imate li pristojne matematičke vještine. U najmanju ruku, trebali biste savladati algebru na sveučilišnoj razini, moći interpretirati različite funkcije i grafički ih prikazati te se baviti problemima koji se pojavljuju u svakodnevnoj stvarnosti.
Također, pobrinite se da razumijete pojmove multivarijabilnog računa i linearne algebre
Korak 2. Shvatite statistiku
Da biste postali stručni analitičar podataka, morate razumjeti statistiku kako biste dobro tumačili podatke. 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 neki su primjeri osnovnih statističkih pojmova koje ste vjerojatno naučili u srednjoj školi ili na sveučilištu.
- 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 vrlo popularan među analitičarima podataka.
- Ako želite, pohađajte razne internetske tečajeve 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 su sposobni vizualno ilustrirati nalaze podataka kako bi bili zanimljiviji i lakši za razumijevanje.
Stručni analitičar podataka mora biti dobar u prenošenju podataka vizualno i verbalno. Stoga proučite alate kao što su ggplot i matplotlib kako biste ilustrirali različite podatke koje možete pronaći
Korak 5. Svladajte 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 konceptima programa Excel.
Korak 6. Shvatite pojam strojnog učenja
Jedan od važnih koncepata u procesu analize podataka je strojno učenje, koje se odnosi na sposobnost računala da neovisno donose predviđanja ili odluke nakon pregleda svih dostupnih podataka. Da biste naučili koncept, pokušajte pohađati internetske tečajeve, nekima od njih se čak može pristupiti besplatno.
- Da biste razumjeli te pojmove, morate prvo ovladati osnovnim pojmovima programiranja i statistike.
- Postoje tri vrste strojnog učenja, a to su nadzirano učenje, učenje bez nadzora i učenje mapiranja situacija kako bi se postigli maksimalni rezultati (pojačanje učenja).
- 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 učenja za pojačanje je automobil bez vozača koji ima sposobnost promatranja i prilagođavanja okolini.
3. dio od 4: Traženje iskustva
Korak 1. Pronađite djelatnost kojoj je potreban analitičar podataka
Usredotočite svoje pretraživanje na industrije koje će najvjerojatnije zahtijevati analitičare podataka. Na primjer, marketinškim tvrtkama, tehnološkim tvrtkama i financijskim institucijama obično su potrebni analitičari podataka za prevođenje podataka tvrtke i njihovo dešifriranje u razumljivijem smislu.
Pretražite web stranice tvrtke za mogućnosti karijere koje trenutno nude ili pretražite Google stranice ako ne tražite određenu tvrtku. Ako imate prijatelje ili rodbinu 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 tvrtki iz snova. Većina programa stažiranja otvorena je samo za osobe koje imaju akademsku diplomu (poput D3 ili prvostupnika). Iako to doista ovisi o industriji koju odaberete, najvjerojatnije ćete morati poznavati programski jezik kao što su Python, R ili SQL. Naravno da će biti puno bolje ako savladate sva tri!
U pravilu, pripravnici nisu plaćeni i zapošljavaju se samo na nekoliko mjeseci. Stoga prije podnošenja zahtjeva provjerite sve detalje koje je tvrtka navela
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 međunarodnoj razini postoje organizacije koje se bave analitičarima podataka, poput TechAmerica ili The Association for Computing Machinery. Pretražite na internetu informacije o organizacijama koje vas zanimaju!
Posjetite 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. No 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 tvrtki uvijek traži nove ljude koji će se postaviti na poziciju analitičara statističkih podataka ili poslovnog analitičara.
Općenito, za prijavu na posao analitičara podataka početnika trebate samo diplomu prvostupnika
4. dio od 4: Vođenje razgovora za posao
Korak 1. Izradite profesionalno popratno pismo i životopis
Upamtite, ovo su prvi podaci o vama koje će tvrtke 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. Također odvojite vrijeme za uređivanje oba prije nego što ih pošaljete ciljanoj tvrtki.
Korak 2. Prije intervjua istražite tvrtku za koju se prijavljujete
Time možete povećati svoju spremnost za ozbiljnu raspravu o poslu s ispitivačem. Stoga pokušajte posjetiti web stranicu tvrtke kako biste saznali sve projekte na kojima rade i/ili programe koje koriste.
Ako tvrtka u koju se prijavljujete ima račun na društvenim medijima, pratite njihov račun za najnovija ažuriranja koja prenose
Korak 3. Vježbajte odgovarati na različita pitanja koja se mogu postaviti
Pretražite internet kako biste pronašli primjere pitanja koja bi se mogla postaviti tijekom intervjua. Nakon toga simulirajte svoje odgovore pred najbližima ili pokušajte snimiti svoje odgovore i ocijeniti ih.
Neka od često postavljanih pitanja su: "Što mislite, što je definicija velikih podataka?" ili "Što mislite s kakvim se problemima analitičari obično susreću pri analizi podataka?"
Korak 4. Spremite se predstaviti 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 tvrtka koristi prije provođenja procesa intervjua i budite spremni prezentirati svoje sposobnosti u korištenju ovih programa.
Neki primjeri tehničkih vještina koje se općenito trebaju 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 tvrtka koristi za izradu vizualizacija podataka?" Time ćete dodatno potvrditi svoj interes za posao, te vas učiniti boljim kandidatom. lako zapamtiti.
