Indhold

• etaper
• Del 1 Graduate Studies
• Del 2 Erhverv de nødvendige færdigheder
• Del 3 At få erhvervserfaring
• Del 4 Vellykket rekruttering

I denne artikel: Uddannelse på kandidatuddannelse Brug af de nødvendige kvalifikationerBring en professionel oplevelse Gendannelse af rekruttering19 Referencer

Med udviklingen og mangfoldigheden af ​​virksomheder er der et voksende behov for datasystemer. Hvis du brænder for tal, hvis du kan lide at løse problemer og videregive din viden til andre, ville en karriere som dataanalytiker være et perfekt valg for dig. En universitetsgrad, gode analytiske evner og værdifuld erhvervserfaring danner summen af ​​kravene for at starte din karriere som dataanalytiker og lykkes.

etaper

Del 1 Graduate Studies

1. 
   

   
   Få en licens. De fleste basale job for dataanalytikere kræver mindst en bachelorgrad inden for områder som matematik, statistik, økonomi, marketing, finans eller IT.

2. 
   

   
   Beslut om det er passende at have en kandidatgrad eller en doktorgrad. Dataanalytikerstillinger på højt niveau kan kræve en kandidatgrad eller doktorgrad, selvom de også garanterer en højere løn. Hvis du er interesseret, skal du tænke på de yderligere universitetsgrader, der ville være bedst for dig at fremme din karriere.
   • Som passende akademiske grader kan du overveje en kandidatgrad i datavidenskab eller marketing og marketing dataanalyse.

3. 
   

   
   
   
   Tilmeld dig privatundervisning. Hvis du tror, ​​du har brug for hjælp til den uendelige beregning, eller hvis du vil lære mere om kodning, kan du tilmelde dig kurser, personligt eller online, der vil udstyre dig med de færdigheder, du har brug for for at blive en dataanalytiker.
   • Når du leder efter kurser, skal du kontrollere, om en skole eller et universitet i dit samfund er vært for et seminar eller tilbyder kurser inden for det valgte felt. Der kan også være træningsworkshops i dit område, som du kan deltage i.

Del 2 Erhverv de nødvendige færdigheder

1. 
   

   
   Mestre algebraen på universitetsniveau. Dataanalytikere arbejder konstant med tal. Du skal derfor sørge for, at du er tilpas med matematik. En god forståelse af algebra på universitetsniveau er vigtig: Du skal være i stand til at fortolke og grafisk repræsentere forskellige funktioner. Du skal også være i stand til at løse problemer i den virkelige verden.
   • Det ville også være nyttigt at mestre den infinitesimale beregning med flere variabler og den lineære algebra.

2. 
   

   
   
   
   Har en god forståelse af statistikker. For at blive en dataanalytiker skal du være i stand til at fortolke dataene, og det er her statistikken kommer ind. Start med high school- eller universitetsstatistikker, før du kommer til de mere komplekse oplysninger, der er nødvendige for jobbet.
   • Middelværdien, medianen, standardafvigelsen og tilstanden (den dominerende værdi) er eksempler på begreber i statistikker, som du skal lære i gymnasiet eller på universitetet.
   • Et godt kendskab til beskrivende og inferentiel statistik vil også være nyttigt.

3. 
   

   
   Skærp dine kodnings- og programmeringsevner. Selv hvis du ikke har brug for kodning eller programmeringskompetence for at komme i gang som en dataanalytiker, bør du have en vis indsigt i disse områder. Start med at lære at bruge programmer som Python, R og Java, før du går videre til andre mere komplekse værktøjer.
   • SQL computersprog bruges også meget af dataanalytikere.
   • Du kan tage onlinekurser i kodning og programmering.

4. 
   

   
   Udvikle kommunikations- og præsentationsevner. Når dine data er analyseret, skal du være i stand til at chatte med andre mennesker. Forbered dig på at være i stand til at forklare komplekse oplysninger fra din forskning til folk, der ikke er i marken og få dig til at forstå. Øv også på at præsentere dine data visuelt og praktisk.
   • Du skal være i stand til at kommunikere dine data både visuelt og verbalt. Forstå, hvordan værktøjer som ggplot og matplotlib fungerer for at illustrere dine opdagelser.

5. 
   

   
   Gør dig selv bekendt med Microsoft Excel. Da organisering af data og foretagelse af beregninger er en del af dine evner som dataanalytiker, skal du mestre Excel. Der er masser af videotutorials online såvel som gratis websteder, der hjælper dig med at lære alt om den bedste brug af Excel.

6. 
   

   
   Lær mere om automatisk læring. Inden for dataanalyse er det vigtigt at være i stand til at lære en computer, hvordan man bruger et datasæt til at tage forudsigelser eller træffe beslutninger. Kig efter onlinekurser, der kan lære dig alt om automatisk læring. Forhåbentlig er nogle af disse kurser gratis.
   • At forstå automatisk læring kræver en grundlæggende viden om programmering og statistik.
   • Der er tre typer automatisk læring: overvåget læring, forstærkningslæring og uovervåget læring.
   • Som et eksempel på overvåget læring bruger vi filteret i indbakken til at blokere spam identificeret som spam. Når Netflix fremsætter et forslag til serier eller film, der kan interessere dig, taler vi om uovervåget læring. En automatisk bil, der er i stand til at visualisere og tilpasse sig dens omgivelser, ville fungere under et forstærkningslæringssystem.

Del 3 At få erhvervserfaring

1. 
   

   
   Se efter virksomheder, der har brug for dataanalyse. Fokuser din jobsøgning på virksomheder, der har et større behov for dataanalytikere end andre. Marketingbureauer, teknologivirksomheder og finansielle institutioner har en tendens til at rekruttere dataanalytikere, der får til opgave at tolke dataene og forklare dem på enklere vilkår.
   • Tjek virksomhedernes websteder, der interesserer dig for at se, om de har ledige stillinger, eller foretage en global søgning online. Hvis du kender en der arbejder i marken, så spørg dem, om de kender til en ledig stilling.

2. 
   

   
   Ansøg om praktikplads Praktikpladser er et springbræt for at finde et job i et stort firma. Det meste af tiden, for at få en praktikplads inden for dette felt, skal du være tilmeldt et program, der fører til et eksamensbevis, før du ansøger. Afhængig af aktivitetssektoren skal du mestre Python-, R- eller SQL-programmering. Mestring af disse tre sprog er et reelt aktiv.
   • De fleste af disse jobmuligheder er praktikophold, der ikke betaler eller om sommeren. Så prøv at forhøre dig, før du ansøger om at kende alle detaljerne.

3. 
   

   
   Deltag i en handelsorganisation. Handelsorganisationer tilbyder unikke ressourcer til drift, såsom træningsworkshops, netværksmuligheder eller online hjælpecentre. Der er flere organisationer, der specialiserer sig i dataanalyse, såsom det franske statistiske samfund (SFdS). Foretag en online-søgning for at se, om du vil være med i en af ​​dem.
   • For at tilmelde dig en handelsorganisation skal du gå til deres foreningswebsted for at lære mere om krav til medlemskab. Du kan muligvis abonnere gratis og have begrænset adgang til tilgængelige ressourcer. Der er normalt forskellige niveauer af medlemskab, der giver dig fordele afhængigt af mængden af ​​dit abonnement.

4. 
   

   
   Formålet med basale job. Kernejob giver dig den viden og den værdifulde erfaring, du har brug for for at få job på højt niveau. Det må også erkendes, at selv basale job tilbyder god løn, og virksomheder konstant leder efter statistiske analytikere og forretningsanalytikere.
   • Kernejob kræver normalt en bachelorgrad i stedet for en kandidat- eller doktorgrad.

Del 4 Vellykket rekruttering

1. 
   

   
   Skriv en CV professionel og et følgebrev. Dit CV og følgebrev er det allerførste indtryk, du giver arbejdsgivere. Tag dig tid til at fremhæve dine evner og oplevelser for at vise, at du er den rigtige person til jobbet. Når du er færdig, skal du huske at genlæse dit CV igen, så det ikke indeholder nogen fejl.

2. 
   

   
   Undersøg virksomheden inden interviewet. Ved at stille forespørgsler om virksomheden på forhånd, er du sikker på at komme til kontoret klar til at have en seriøs diskussion om arbejdet. Besøg virksomhedens websted for at lære mere om de projekter, det fungerer på, og de programmer, det bruger.
   • Hvis virksomheden er på et socialt netværk, kan du besøge deres profil for at læse deres seneste publikationer.

3. 
   

   
   Øv på at besvare potentielle spørgsmål. Foretag en online søgning på spørgsmål, der normalt stilles i en samtale. Øv derefter med en ven, eller registrer dine svar for at se, om du kan forbedre dig.
   • Her er nogle potentielle spørgsmål: "Hvad er din opfattelse af big data? Eller "beskriv problemer, som dataanalytikere ofte støder på i deres arbejde. "

4. 
   

   
   Forbered dig på at demonstrere dine tekniske færdigheder. Afhængig af positionen kan du blive bedt om at demonstrere dine tekniske færdigheder. Find ud af, hvilke typer programmer virksomheden bruger inden interviewdagen, og vær klar til at vise intervieweren, at du er meget tilpas med disse værktøjer.
   • Her er nogle tekniske færdigheder, du måtte have: kodning, programmering eller analyse af data ved hjælp af forskellige ressourcer.

5. 
   

   
   Tænk på de spørgsmål, du kunne stille intervieweren. I slutningen af ​​interviewet skal du stille spørgsmål som: "Hvilken type projekt skal jeg have for at administrere generelt? Hvilket program foretrækker du at bruge til at visualisere dataene? Spørgsmålene viser din interesse i jobbet og kan hjælpe dig med at skille sig ud fra andre kandidater.