S rastúcim počtom spoločností a rastúcimi požiadavkami v oblasti komunikačných technológií sa zvyšuje aj potreba dátových analytikov spoločnosti. Ak máte vášeň pre prácu s číslami, riešenie problémov a zdieľanie svojich znalostí s ostatnými, môže sa zdať, že kariéra dátového analytika je perfektnou voľbou! Predtým ste najskôr potrebovali získať bakalársky titul v príslušnom odbore. Potom si urobte čas na získanie rôznych relevantných analytických schopností a obohacte skúsenosti v oblasti analýzy údajov. Kto vie, v nasledujúcich rokoch budete úspešní ako profesionálni analytici dát!
Krok
Časť 1 zo 4: Zlepšenie akademických schopností
Krok 1. Získajte bakalársky titul
Väčšina voľných pracovných miest pre začiatočníkov je len pre uchádzačov, ktorí ukončili bakalárske štúdium a získali bakalársky titul. Ak sa chcete stať analytikom údajov, spravidla potrebujete bakalársky titul z matematiky, štatistiky, ekonómie, financií alebo počítačovej vedy.
Krok 2. Zistite, či potrebujete alebo nechcete mať úroveň S2 alebo S3
Čím vyššie je postavenie analytika údajov, tým vyššie vzdelanie musí žiadateľ mať. Viete, vysoká pozícia je tiež priamo úmerná výške prijatého platu! Ak máte záujem o serióznu kariéru analytika údajov, skúste vyhodnotiť, aký dôležitý je akademický titul na dosiahnutie tohto cieľa.
Môžete napríklad získať magisterský titul z dátovej vedy alebo obchodnej analytiky
Krok 3. Absolvujte hodinu na konkrétny predmet
Ak chcete lepšie porozumieť kalkulu alebo programovaniu, zvážte absolvovanie online alebo offline kurzov, ktoré ponúkajú množstvo konkrétnych a relevantných predmetov, ktorým musí dátový analytik porozumieť.
Ak je to možné, navštevujte tiež semináre alebo workshopy súvisiace s touto oblasťou, ktoré organizujú univerzity alebo iné miestne vzdelávacie inštitúcie
Časť 2 zo 4: Naučenie sa požadovaných schopností
Krok 1. Ovládajte algebru na úrovni univerzity
Analytici údajov každý deň pracujú so stovkami čísel. Uistite sa preto, že máte slušné matematické schopnosti. Minimálne by ste mali ovládať algebru na úrovni univerzity, byť schopní interpretovať rôzne funkcie a graficky ich znázorniť a vysporiadať sa s problémami, ktoré sa vyskytujú v každodennej realite.
Uistite sa tiež, že rozumiete pojmom viac premenného počtu a lineárnej algebry
Krok 2. Pochopte štatistiky
Ak sa chcete stať odborným analytikom údajov, musíte dobre porozumieť štatistikám, aby ste ich mohli dobre interpretovať. Začnite tým, že sa naučíte základné štatistické pojmy zamerané na študentov stredných alebo vysokých škôl, potom prejdite na komplexnejšie a náročnejšie koncepty, ktoré sú relevantné pre prácu, o ktorú sa uchádzate.
- Priemer, medián, režim a štandardná odchýlka sú niektoré príklady základných štatistických pojmov, ktoré ste sa pravdepodobne naučili na strednej škole alebo univerzite.
- Veľmi pomôže aj dobré porozumenie popisnej štatistike a inferenčnej štatistike.
Krok 3. Zlepšite svoje programátorské schopnosti
Ak sa chcete stať silným kandidátom na analytiku údajov, zvládnite aspoň základné pojmy programovania a porozumiete niektorým bežným programovacím jazykom, ako je Python, R a Java, a potom sa presuňte na komplexnejšie koncepty a programovacie jazyky.
- Programovací jazyk SQL je tiež veľmi populárny medzi analytikmi údajov.
- Ak chcete, urobte si rôzne online kurzy, ktoré vám pomôžu lepšie porozumieť programovaniu údajov.
Krok 4. Zlepšite svoje prezentačné a komunikačné schopnosti
Po analýze údajov je ďalším krokom, ktorý musíte urobiť, oznámiť ich ostatným. Naučte sa preto vysvetľovať komplexné informácie tak, aby ich ľahšie pochopili aj veľmi laici, a naučte sa používať programy, ktoré sú schopné vizuálne ilustrovať zistené údaje, aby boli zaujímavejšie a zrozumiteľnejšie.
Expertný analytik údajov musí byť schopný komunikovať údaje vizuálne aj verbálne. Preto si na ilustráciu rôznych údajov, ktoré môžete nájsť, preštudujte nástroje ako ggplot a matplotlib
Krok 5. Ovládajte Microsoft Excel
Pretože dátový analytik musí byť dobrý v zoskupovaní údajov a výpočtoch čísel, jednou z aplikácií, ktoré musíte zvládnuť, je Excel. Nebojte sa, kyberpriestor ponúka stovky videonávodov a bezplatných webových stránok, ktoré vás môžu naučiť základné koncepty programu Excel.
Krok 6. Pochopte koncept strojového učenia
Jedným z dôležitých konceptov v procese analýzy údajov je strojové učenie, ktoré sa týka schopnosti počítačov nezávisle predpovedať alebo rozhodovať po preskúmaní všetkých dostupných údajov. Ak sa chcete dozvedieť viac o tomto koncepte, vyskúšajte si online hodiny, do niektorých sa dostanete dokonca bezplatne.
- Aby ste pochopili tieto pojmy, musíte si najskôr osvojiť základné pojmy z programovania a štatistiky.
- Existujú tri typy strojového učenia, a to učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a učenie sa mapovať situácie s cieľom dosiahnuť maximálne výsledky (posilňujúce učenie).
- Príkladom učenia pod dohľadom je schopnosť e -mailu filtrovať vašu doručenú poštu a skupinový spam v oddelených priečinkoch. Medzitým je príkladom učenia bez dozoru, keď Netflix odporúča televízny seriál alebo film, ktorý vyhovuje vášmu vkusu, a príkladom posilňujúceho učenia je auto bez vodiča, ktoré dokáže pozorovať a prispôsobovať sa svojmu okoliu.
Časť 3 zo 4: Hľadanie skúseností
Krok 1. Nájdite odvetvie, ktoré potrebuje analytika údajov
Zamerajte svoje vyhľadávanie na odvetvia, ktoré s najväčšou pravdepodobnosťou budú potrebovať analytikov údajov. Napríklad marketingové firmy, technologické spoločnosti a finančné inštitúcie spravidla potrebujú analytikov údajov na preklad údajov spoločnosti a ich dešifrovanie zrozumiteľnejšie.
Na webe spoločnosti vyhľadajte pracovné príležitosti, ktoré v súčasnosti ponúka, alebo vyhľadajte stránky Google, ak nesledujete konkrétnu spoločnosť. Ak máte priateľov alebo príbuzných, ktorí pracujú v týchto odvetviach, opýtajte sa, či existujú alebo nie sú kariérne príležitosti, ktoré môžete vyskúšať
Krok 2. Skúste stáž ako dátový analytik
Stáž je veľmi silným mostom k tomu, aby ste sa stali stálym zamestnancom vo vašej vysnívanej spoločnosti. Väčšina stáží je otvorená len pre ľudí, ktorí majú akademický titul (napríklad D3 alebo bakalársky titul). Aj keď to skutočne závisí od odvetvia, ktoré si vyberiete, s najväčšou pravdepodobnosťou budete musieť ovládať programovací jazyk, ako je Python, R alebo SQL. Samozrejme, bude oveľa lepšie, ak zvládnete všetky tri!
Stážisti spravidla nie sú platení a sú zamestnaní iba na niekoľko mesiacov. Pred podaním žiadosti si preto skontrolujte všetky údaje uvedené spoločnosťou
Krok 3. Pripojte sa k obchodnej organizácii
Je to veľmi účinný spôsob, ako rozšíriť príležitosti, rozšíriť vzťahy, rozšíriť znalosti účasťou na rôznych seminároch alebo zodpovedaním akýchkoľvek otázok týkajúcich sa profesie analytika údajov. Na medzinárodnej úrovni existujú organizácie, ktoré sa zaoberajú dátovými analytikmi, ako napríklad TechAmerica alebo The Association for Computing Machinery. Vyhľadajte na internete informácie o organizáciách, ktoré vás zaujímajú!
Prejdite na webovú stránku organizácie a vyhľadajte informácie o registrácii člena. Niektoré organizácie dokonca poskytujú bezplatné členstvo a poskytujú každému členovi plný prístup k nahraniu všetkých dostupných informácií na svoj web. Vo všeobecnosti však za prístup k ďalším prémiovým informáciám stále musíte zaplatiť určitý poplatok
Krok 4. Požiadajte o prácu pre začiatočníkov
Nebojte sa začať svoju kariéru od základov, pretože tým sa obohatíte o znalosti a skúsenosti potrebné na to, aby ste sa dostali na vyššiu pozíciu. Koniec koncov, plat ponúkaný za analýzu údajov nováčikov je už dosť veľký. Väčšina spoločností navyše vždy hľadá nových ľudí, ktorí by boli umiestnení na pozíciu analytika štatistických údajov alebo obchodného analytika.
Na to, aby ste sa mohli uchádzať o prácu začínajúceho analytika údajov, vám spravidla stačí bakalársky titul
Časť 4 zo 4: Vedenie pracovného pohovoru
Krok 1. Vytvorte profesionálny motivačný list a životopis
Nezabudnite, že toto sú prvé informácie o vás, ktoré spoločnosti uvidia. Nájdite si preto čo najviac času, aby ste do oboch vložili svoje schopnosti a skúsenosti, a ukážte, že ste skutočne hodní práce, ktorú ponúkajú. Nezabudnite si tiež nájsť čas na úpravu oboch a až potom ich odoslať cieľovej spoločnosti.
Krok 2. Pred pohovorom si urobte prieskum spoločnosti, o ktorú sa uchádzate
Mohlo by to zvýšiť vašu pripravenosť na serióznu pracovnú diskusiu s anketárom. Skúste preto navštíviť webovú stránku spoločnosti a zistiť všetky projekty, na ktorých pracuje a/alebo programy, ktoré používajú.
Ak má spoločnosť, o ktorú sa uchádzate, účet v sociálnych médiách, sledujte jeho účet a získajte najnovšie aktualizácie, ktoré nahrajú
Krok 3. Precvičte si zodpovedanie rôznych otázok, ktoré si môžete položiť
Na internete nájdete príklady otázok, ktoré by ste si mohli položiť počas pohovoru. Potom simulujte svoje odpovede pred svojimi najbližšími, alebo skúste svoje odpovede zaznamenať a vyhodnotiť.
Niektoré z často kladených otázok sú: „Čo je podľa vás definícia veľkých dát?“alebo „S akými problémami sa podľa vás analytici bežne stretávajú pri analýze údajov?“
Krok 4. Pripravte sa predviesť svoje technické schopnosti
Aj keď to bude do značnej miery závisieť od zamestnania, o ktoré sa uchádzate, pravdepodobne budete požiadaní, aby ste preukázali technické znalosti súvisiace s prácou. Pred pohovorom si preto urobte čas na zistenie typov programov, ktoré spoločnosť používa, a buďte pripravení predviesť svoje schopnosti v používaní týchto programov.
Niektoré príklady technických zručností, ktoré je spravidla potrebné preukázať, sú kódovacie schopnosti (preklad logiky do programovacích jazykov), programovanie alebo analýza údajov pomocou rôznych zdrojov
Krok 5. Opýtajte sa anketára na otázky
Na konci pohovoru položte otázky ako: „Na akom projekte by som s najväčšou pravdepodobnosťou pracoval?“Alebo „Aký program spoločnosť používa na vytváranie vizualizácií údajov?“Tým sa ďalej potvrdí váš záujem o prácu, a tiež z vás urobí lepšieho kandidáta. ľahko zapamätateľné.
