Innehåll

• stadier
• Del 1 Graduate Studies
• Del 2 Förvärva nödvändiga färdigheter
• Del 3 Få professionell erfarenhet
• Del 4 Framgångsrik rekrytering

I den här artikeln: Graduate Education Att ta de kunskaper som behövsBringa en professionell erfarenhet Återställa rekrytering19 Referenser

Med utvecklingen och mångfalden av företag finns det ett växande behov av datasystem. Om du brinner för siffror, om du gillar att lösa problem och vidarebefordra dina kunskaper till andra, skulle en karriär som dataanalytiker vara ett perfekt val för dig. En universitetsgrad, bra analytiska färdigheter och värdefull yrkeserfarenhet utgör summan av kraven för att starta din karriär som dataanalytiker och lyckas.

stadier

Del 1 Graduate Studies

1. 
   

   
   Få en licens. De flesta grundläggande jobb för dataanalytiker kräver minst en kandidatexamen inom områden som matematik, statistik, ekonomi, marknadsföring, ekonomi eller IT.

2. 
   

   
   Bestäm om det är lämpligt att ha en magisterexamen eller en doktorsexamen. Dataanalytiker på hög nivå kan kräva en magisterexamen eller doktorsexamen, även om de också garanterar en högre lön. Om du är intresserad kan du tänka på de ytterligare universitetsgraderna som är bäst för dig att främja din karriär.
   • Som lämpliga akademiska examina, kanske du vill överväga en magisterexamen i datavetenskap eller marknadsförings- och marknadsföringsdataanalys.

3. 
   

   
   
   
   Registrera dig för privata lektioner. Om du tror att du behöver hjälp i infinitesimal kalkyl eller om du vill lära dig mer om kodning kan du registrera dig för kurser, personligen eller online, som kommer att utrusta dig med de färdigheter du behöver för att bli dataanalytiker.
   • När du letar efter kurser, kolla om en skola eller universitet i ditt samhälle är värd för ett seminarium eller erbjuder kurser inom det valda området. Det kan också finnas utbildningsworkshops i ditt område som du kan delta på.

Del 2 Förvärva nödvändiga färdigheter

1. 
   

   
   Behärska algebra på universitetsnivå. Dataanalytiker arbetar ständigt med siffror. Du måste därför se till att du är bekväm med matematik. En god förståelse för algebra på universitetsnivå är viktigt: du måste kunna tolka och grafiskt representera olika funktioner. Du måste också kunna lösa problem i den verkliga världen.
   • Det skulle också vara användbart att behärska den infinitesimala beräkningen med flera variabler och den linjära algebra.

2. 
   

   
   
   
   Ha god förståelse för statistik. För att bli dataanalytiker måste du kunna tolka uppgifterna och det är där statistiken kommer in. Börja med statistik över gymnasiet eller universitetet innan du kommer till mer komplex information som behövs för jobbet.
   • Medel, median, standardavvikelse och läge (det dominerande värdet) är exempel på begrepp i statistik som du bör lära dig på gymnasiet eller på universitetet.
   • En god kunskap om beskrivande och inferentiell statistik kommer också att vara användbar.

3. 
   

   
   Skärpa dina kodnings- och programmeringsfärdigheter. Även om du inte behöver kodning eller programmeringskompetens för att komma igång som dataanalytiker bör du ha lite insikt i dessa områden. Börja med att lära dig att använda program som Python, R och Java innan du går vidare till andra mer komplexa verktyg.
   • SQL-datorspråk används också ganska av dataanalytiker.
   • Du kan ta onlinekurser i kodning och programmering.

4. 
   

   
   Utveckla färdigheter i kommunikation och presentation. När dina data har analyserats måste du kunna chatta med andra människor. Förbered dig för att kunna förklara komplex information från din forskning till personer som inte är i fältet och få dig att förstå. Öva också på att presentera dina data visuellt och praktiskt.
   • Du bör kunna kommunicera dina data både visuellt och verbalt. Förstå hur verktyg som ggplot och matplotlib fungerar för att illustrera dina upptäckter.

5. 
   

   
   Bekanta dig med Microsoft Excel. Eftersom att organisera data och göra beräkningar är en del av dina färdigheter som dataanalytiker, bör du behärska Excel. Det finns massor av videohandledning online, liksom gratis webbplatser som hjälper dig att lära dig allt om bästa användning av Excel.

6. 
   

   
   Läs mer om automatisk inlärning. Inom dataanalysen är det viktigt att kunna lära en dator hur man använder en uppsättning data för att göra förutsägelser eller fatta beslut. Leta efter onlinekurser som kan lära dig allt om automatiskt lärande. Förhoppningsvis är några av dessa kurser gratis.
   • Förståelse av automatiskt lärande kräver en grundläggande kunskap om programmering och statistik.
   • Det finns tre typer av automatiskt lärande: övervakat lärande, förstärkningsinlärning och utan övervakat lärande.
   • Som ett exempel på övervakad inlärning använder vi filtret i inkorgen för att blockera skräppost som identifieras som skräppost. När Netflix föreslår serier eller filmer som kan intressera dig, pratar vi om undervisning utan tillsyn. En automatisk bil som kan visualisera och anpassa sig till omgivningen skulle fungera under ett förstärkningssystem.

Del 3 Få professionell erfarenhet

1. 
   

   
   Leta efter företag som behöver dataanalys. Fokusera din jobbsökning på företag som tenderar att ha ett större behov av dataanalytiker än andra. Marknadsbyråer, teknikföretag och finansinstitut tenderar att rekrytera dataanalytiker som kommer att få i uppdrag att tolka uppgifterna och förklara dem i enklare termer.
   • Kolla in företagens webbplatser som intresserar dig för att se om de har några lediga platser, eller gör en global sökning online. Om du känner någon som arbetar i fältet, fråga dem om de känner till en ledig tjänst.

2. 
   

   
   Ansök om praktik Praktikplatser är ett steg för att hitta ett jobb i ett stort företag. För det mesta, för att få en praktik inom detta område, måste du vara registrerad i ett program som leder till ett examensbevis innan du ansöker. Beroende på aktivitetssektor måste du behärska Python-, R- eller SQL-programmering. Att behärska dessa tre språk är en riktig tillgång.
   • De flesta av dessa jobbmöjligheter är praktik som inte betalar eller sommar. Så försök att fråga innan du ansöker om att veta alla detaljer.

3. 
   

   
   Gå med i en branschorganisation. Branschorganisationer erbjuder unika resurser för att fungera som utbildningsverkstäder, nätverksmöjligheter eller online-hjälpcenter. Det finns flera organisationer som specialiserat sig på dataanalys, till exempel French Statistical Society (SFdS). Gör en online-sökning för att se om du vill gå med i en av dem.
   • Gå till en branschorganisation genom att gå till deras föreningswebbplats för att lära dig mer om medlemskrav. Du kanske kan prenumerera gratis och har begränsad tillgång till tillgängliga resurser. Det finns vanligtvis olika nivåer av medlemskap som ger dig fördelar beroende på ditt prenumerationsbelopp.

4. 
   

   
   Målet för grundläggande jobb. Kärnjobb ger dig den kunskap och värdefulla erfarenhet du behöver för att få hög nivå jobb. Det måste också erkännas att även grundläggande jobb erbjuder goda löner och företagen letar ständigt efter statistiska analytiker och affärsanalytiker.
   • Kärnjobb kräver vanligtvis en kandidatexamen istället för en magisterexamen eller doktorsexamen.

Del 4 Framgångsrik rekrytering

1. 
   

   
   Skriv en CV professionell och en följebrev. Ditt CV och brev är det första intrycket du ger till arbetsgivarna. Ta dig tid att lyfta fram dina färdigheter och erfarenheter för att visa att du är rätt person för jobbet. När du är klar, se till att läsa igen din CV så att den inte innehåller några misstag.

2. 
   

   
   Undersök företaget före intervjun. Genom att göra förfrågningar om företaget i förväg, är du säker på att komma till kontoret redo för en seriös diskussion om arbetet. Besök företagets webbplats för att lära dig mer om de projekt det arbetar med och programmen det använder.
   • Om företaget är på ett socialt nätverk, besök deras profil för att läsa deras senaste publikationer.

3. 
   

   
   Öva på att svara på potentiella frågor. Gör en online-sökning på frågor som vanligtvis ställs vid en intervju. Öva sedan med en vän eller registrera dina svar för att se om du kan förbättra.
   • Här är några potentiella frågor: "Vad är din uppfattning av big data? Eller "beskriv problem som dataanalytiker ofta stöter på i sitt arbete. "

4. 
   

   
   Förbered dig för att visa dina tekniska färdigheter. Beroende på position kan du bli ombedd att visa dina tekniska färdigheter. Ta reda på vilka typer av program som företaget använder före intervjudagen och var redo att visa intervjuaren att du är mycket bekväm med dessa verktyg.
   • Här är några tekniska färdigheter du kan ha: kodning, programmering eller analys av data med olika resurser.

5. 
   

   
   Tänk på de frågor du kan ställa intervjuaren. I slutet av intervjun ställer du frågor som: "Vilket slags projekt kommer jag att behöva förvalta i allmänhet? Vilket program föredrar du att använda för att visualisera data? Frågorna visar ditt intresse för jobbet och kan hjälpa dig att sticker ut från andra kandidater.