Ako sa stať dátovým analytikom bez skúseností: Poďme!

Preniknúť do oblasti analýzy údajov sa môže zdať zastrašujúce, najmä ak vám chýbajú skúsenosti. Ale nebojte sa! Existujú cesty a stratégie, ktoré vám môžu pomôcť naštartovať vašu kariéru ako dátový analytik.

Ak sa chcete stať dátovým analytikom bez skúseností, zamerajte sa na budovanie relevantných zručností, ktoré pridáte do svojho portfólia, a začnite sa učiť osvedčené techniky v reálnom svete, ktoré môžete zdieľať s potenciálnymi zamestnávateľmi.

Analýza údajov zvyčajne zahŕňa zhromažďovanie, interpretáciu a extrakciu cenných poznatkov z veľkých údajov, ktoré môžu organizáciám umožniť prijímať informovanejšie rozhodnutia. So správne cielenými vzdelávacími zdrojmi a praktickými skúsenosťami môžete aj vy ovplyvniť túto rýchlo rastúcu oblasť.

Tento článok vás prevedie praktickými krokmi na získanie úlohy analytika údajov základnej úrovne a zároveň vám ukáže, ako vám rôzne zdroje môžu pomôcť pri budovaní potrebných zručností a znalostí.

Obsah

• Budovanie relevantných zručností
  • Kľúčové zručnosti pre dátových analytikov
  • Využite online kurzy a certifikácie
  • Vyskúšajte niekoľko praktických projektov
  • Sieť a pripojiť sa ku komunitám
• Vytvorenie silného portfólia
• Pracovné povinnosti analytika údajov
  • Pracovné povinnosti analytika údajov na základnej úrovni
  • Nástroje, ktoré používajú analytici údajov
• Stratégie hľadania zamestnania
  • Využitie online pracovných platforiem
  • Prispôsobenie životopisu a sprievodného listu
  • Tipy na vytváranie sietí
• Úspešný rozhovor
  • Príprava na bežné otázky
  • Ukážka schopností riešiť problémy
  • Priemerné platové očakávania na pozíciách na vstupnej úrovni
• Neustály profesionálny rozvoj
  • Zostaňte v súvislosti s odvetvovými trendmi
  • Sledovanie pokročilých certifikácií

Budovanie relevantných zručností

Ak nemáte žiadne predchádzajúce skúsenosti v tejto oblasti, musíte si rozvinúť potrebné zručnosti a znalosti v oblasti analýzy údajov.

Táto časť obsahuje niekoľko efektívnych spôsobov budovania relevantných zručností, ktoré vám poskytnú pevný základ pre úspešnú kariéru v oblasti analýzy údajov.

Kľúčové zručnosti pre dátových analytikov

Ak chcete vyniknúť vo svojej úlohe analytika údajov, je dôležité mať niekoľko základných zručností analytika údajov:

• Správa údajov: Analytici údajov musia mať silné zručnosti v oblasti správy údajov vrátane čistenia, integrácie a organizácie údajov. To zahŕňa schopnosť pracovať s veľkými súbormi údajov, rôznymi formátmi súborov a systémami na ukladanie údajov.
• Štatistická analýza: Analytici údajov musia dobre rozumieť štatistickým metódam a technikám na analýzu údajov a získavanie zmysluplných poznatkov. To zahŕňa schopnosť aplikovať štatistické modely, regresnú analýzu, testovanie hypotéz a vizualizáciu údajov.
• Programovacie zručnosti : Nemusíte byť počítačovým vedcom, ale dátoví analytici musia mať silné programátorské základy a ovládať aspoň jeden programovací jazyk, ako je Python alebo R. Mali by vedieť písať efektívne a čisto kód na manipuláciu a analýzu údajov.
• Obchodný talent : Obchodní analytici musia byť schopní porozumieť obchodnému kontextu svojej analýzy a tomu, ako to ovplyvňuje organizáciu. Musia byť schopní premeniť poznatky z údajov na použiteľné odporúčania pre zainteresované strany.
• Komunikačné zručnosti : Dobrá komunikačná schopnosť je skvelá mäkká zručnosť. Analytici údajov musia byť schopní jasne oznámiť svoje zistenia technickým aj netechnickým zainteresovaným stranám. Mali by byť schopní prezentovať komplexné informácie stručným a zrozumiteľným spôsobom.
• Vizualizácia údajov: Analytici údajov musia mať silné zručnosti v oblasti vizualizácie údajov, aby vytvorili presvedčivé vizuálne reprezentácie svojich zistení. To zahŕňa možnosť používať nástroje ako Tableau, LuckyTemplates alebo Excel na vytváranie tabuliek, grafov a tabúľ.
• Riešenie problémov : Analytici údajov musia mať silné zručnosti na riešenie problémov, aby boli schopní identifikovať vzory a trendy v údajoch a vyvíjať riešenia zložitých problémov s údajmi.

Využite online kurzy a certifikácie

Online kurzy a odborné certifikáty sú dobrým prvým krokom k získaniu zručností potrebných na analýzu údajov. Na webových stránkach ako Udemy, Coursera a LuckyTemplates je k dispozícii množstvo online kurzov, bootcampov, tutoriálov a certifikácií v oblasti analýzy údajov.

Tieto kurzy ponúkajú štruktúrované a projektové vzdelávanie, ktoré vám umožní zdokonaliť svoje zručnosti a získať praktické skúsenosti.

Príklady niektorých kurzov, do ktorých sa oplatí prihlásiť, zahŕňajú :

• Špecializácia základov analýzy a vizualizácie údajov Coursera: Táto špecializácia, ktorú ponúka IBM, pozostáva z piatich kurzov, ktoré pokrývajú základy analýzy a vizualizácie údajov pomocou nástrojov ako Excel, Tableau a R. Témy zahŕňajú manipuláciu s údajmi, regresnú analýzu a vizualizácia založená na údajoch.
• DataCamp's Data Analyst with Python track: Tento track je navrhnutý tak, aby vás naučil základné zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali analytikom údajov pomocou Pythonu. Skladba pokrýva témy ako manipulácia s údajmi, vizualizácia údajov a štatistická analýza pomocou knižníc Python, ako sú pandy, Matplotlib a seaborn.
• LinkedIn's Staňte sa špecialistom na analýzu údajov: Tento kurz pokrýva základy štatistiky potrebnej na analýzu údajov. Témy zahŕňajú pravdepodobnosť, testovanie hypotéz, rámce a regresnú analýzu.
• Prax údajových štruktúr HackerRank: Tento zdroj poskytuje sériu problémov s kódovaním, ktoré vám pomôžu zlepšiť vaše zručnosti s údajovými štruktúrami. Výzvy pokrývajú celý rad tém vrátane algoritmov, dátových štruktúr a matematiky.
• . Toto je odskúšaný a overený model výučby, ktorý vybuduje širokú škálu zručností nevyhnutných na to, aby ste s istotou absolvovali PL-300.

Vyskúšajte niekoľko praktických projektov

Vytvorenie portfólia je rozhodujúce pre predvedenie vašich technických zručností, kreativity a schopnosti čerpať poznatky z údajov.

Práca na projektoch z reálneho sveta vám umožňuje preukázať svoje schopnosti potenciálnym zamestnávateľom a pomáha preklenúť priepasť medzi teoretickými znalosťami a praktickou aplikáciou. Ak chcete vytvoriť pôsobivé portfólio, zvážte:

• Vizualizácia údajov : Vyberte si množinu údajov, ktorá vás zaujíma, a vytvorte sadu vizualizácií, ktoré vám pomôžu rozprávať príbeh. Použite nástroje ako Tableau , alebo Matplotlib na vytváranie tabuliek, grafov a tabúľ, ktoré zvýrazňujú kľúčové poznatky.
• Analýza textu: Vyberte si korpus textu, ako sú recenzie zákazníkov alebo príspevky na sociálnych sieťach, a na analýzu textu použite techniky spracovania prirodzeného jazyka. To môže zahŕňať analýzu sentimentu, modelovanie tém a klasifikáciu textu.
• Čistenie a predspracovanie údajov: Vyberte si chaotický súbor údajov s chýbajúcimi hodnotami, duplicitnými záznamami alebo nekonzistentnými typmi údajov a vyčistite a predspracujte údaje. To zahŕňa techniky ako imputácia, normalizácia a kódovanie kategorických premenných.
• Zoškrabovanie webu: Vyberte si webovú stránku, ktorá vás zaujíma, a použite techniky zoškrabovania webu na zhromažďovanie údajov z lokality. Môže to zahŕňať použitie nástrojov ako BeautifulSoup alebo Scrapy na extrahovanie údajov zo značiek HTML alebo použitie rozhraní API na zhromažďovanie údajov z webových služieb.
• Rozprávanie dát: Vyberte si požadovaný súbor údajov a vytvorte príbeh okolo údajov. Použite vizualizácie údajov, textové a multimediálne prvky na rozprávanie pútavého príbehu o údajoch a ich dôsledkoch.

Dokončením týchto projektov môžu ašpirujúci dátoví analytici preukázať svoje technické zručnosti, kreativitu a schopnosť zmysluplne pracovať s dátami.

Okrem toho môžu byť tieto projekty zahrnuté do portfólia dátových analytikov spolu s podrobným popisom použitých metodík a poznatkov odvodených z dát.

Sieť a pripojiť sa ku komunitám

Zapojenie sa do sietí a odborných komunít môže poskytnúť cenné spojenia, zdroje a príležitosti v oblasti analýzy údajov.

Niektoré spôsoby rozvoja siete a získania expozície zahŕňajú:

• Navštevujte priemyselné konferencie, semináre alebo workshopy . Je to skvelý spôsob, ako sa spojiť s inými dátovými analytikmi a dozvedieť sa o najnovších trendoch a technikách v tejto oblasti. Niektoré populárne konferencie o vede o údajoch zahŕňajú Data Science Summit , Strata Data Conference a Predictive Analytics World .
• Pripojte sa k online fóram alebo diskusným skupinám . Napríklad Discord a Reddit majú početné komunity venované vede o údajoch. Sú skvelými miestami, kde môžete držať krok s novinkami z odvetvia a stretnúť sa s ďalšími ctižiadostivými dátovými analytikmi a dátovými vedcami.
• Spojte sa s profesionálmi v tejto oblasti prostredníctvom platforiem ako LinkedIn , Meetup a Kaggle . Budovaním vzťahov s inými odborníkmi v tejto oblasti sa môžete dozvedieť o pracovných príležitostiach, získať nové poznatky a znalosti a etablovať sa ako odborník v tomto odvetví.

Teraz je čas vytvoriť si portfólio!

Vytvorenie silného portfólia

Keď začínate ako dátový analytik bez skúseností, vybudovanie silného portfólia je nevyhnutné na predvedenie vašich schopností, kreativity a schopnosti čerpať poznatky z dát.

Pomôže vám to vybudovať si dôveryhodnosť a ukázať projekty, na ktorých ste predtým pracovali, aj keď ide o osobné projekty alebo projekty, ktoré ste sami iniciovali. Vaše portfólio by malo zdôrazniť:

1. Projekty, ktoré ste dokončili: Zahrňte do svojho portfólia rôzne projekty, aby ste ukázali svoje praktické skúsenosti a odborné znalosti v rôznych typoch analýz. Nemusí to byť nič prehnane zložité. Niektoré príklady základných projektov, ktoré môžete predviesť, zahŕňajú zoškrabovanie údajov z webových stránok a údaje o čistení. Nezabudnite poskytnúť kontext pre každý projekt, napríklad problém, ktorý ste sa pokúšali vyriešiť, postup, ktorý ste sledovali, a poznatky, ktoré ste odvodili z vašej analýzy.
2. Prenosné zručnosti : Sú to zručnosti, ktoré ste získali z predchádzajúcich skúseností, aj keď priamo nesúvisia s analýzou údajov. Niektoré príklady prenosných zručností zahŕňajú skúsenosti s programom Microsoft Excel, štatistické analýzy alebo programovacie jazyky ako R alebo Python.

Začlenením týchto prvkov do svojho portfólia budete môcť efektívne predviesť svoje zručnosti, kreativitu a schopnosť pracovať s údajmi, a to aj bez predchádzajúcich skúseností ako dátový analytik.

Pracovné povinnosti analytika údajov

Predtým, ako sa začnete uchádzať o pozície analytikov údajov, mali by ste sa oboznámiť s každodennými povinnosťami analytikov údajov, ako aj s nástrojmi obchodu.

V tejto časti si rozoberieme pracovné povinnosti pre rolu analytika údajov na základnej úrovni, kľúčové zručnosti, ktoré by ste mali poznať, a niektoré obľúbené nástroje používané odborníkmi na údaje.

Pracovné povinnosti analytika údajov na základnej úrovni

Ako niekto, kto začína na základnej úrovni, vašou hlavnou úlohou bude pravdepodobne poskytovať cenné poznatky pre rozhodovanie prostredníctvom zhromažďovania, čistenia a analýzy údajov.

Popisy práce sa budú líšiť, ale medzi niekoľko hlavných povinností patrí:

• Zhromažďovanie a organizovanie údajov : Ide o zhromažďovanie relevantných údajov z rôznych zdrojov a ich usporiadanie v štruktúrovanom formáte na analýzu.
• Čistenie a predspracovanie údajov : Údaje budete musieť vyčistiť a predspracovať odstránením nezrovnalostí, chýb a duplikátov, aby ste sa uistili, že údaje sú presné a pripravené na analýzu.
• Analýza údajov: Na analýzu údajov a extrahovanie prehľadov budete musieť použiť štatistické techniky a softvérové ​​nástroje.
• Vytváranie správ a vizualizácií: Budete musieť prezentovať poznatky a zistenia pomocou tabuliek, grafov a iných vizuálnych pomôcok.
• Oznamovanie zistení: Budete musieť oznámiť zistenia zainteresovaným stranám a vydávať odporúčania na základe poznatkov.
• Spolupráca s členmi tímu: Budete musieť spolupracovať s ostatnými členmi tímu, aby ste zabezpečili, že projekty budú dokončené včas a na vysokej úrovni.
• Nepretržité vzdelávanie: Budete musieť držať krok s novými technikami, technológiami a trendmi v oblasti analýzy údajov, aby ste zaistili, že vaše zručnosti zostanú relevantné a efektívne.

Nástroje, ktoré používajú analytici údajov

Existuje niekoľko populárnych nástrojov, ktoré používajú analytici údajov na plný úväzok. Zoznámenie sa s týmito nástrojmi zvýši vašu efektivitu a efektivitu:

Dobre, ako teda získate prácu analytika údajov bez skúseností?

Stratégie hľadania zamestnania

Keď si vybudujete svoje zručnosti a vytvoríte si silné portfólio ako dátový analytik, skutočná zábava začína – je čas začať hľadať pracovné príležitosti! Ale ako si nájsť prácu, keď nemáte žiadne skúsenosti?

V tejto časti preskúmame niektoré stratégie vyhľadávania, ktoré vám môžu pomôcť získať vašu prvú prácu ako analytik údajov. Niekoľko stratégií vám môže pomôcť vyniknúť na konkurenčnom trhu práce, od využívania online pracovných tabuliek až po vytváranie sietí s profesionálmi z odvetvia.

Využitie online pracovných platforiem

Online pracovné platformy môžu byť pokladnicou príležitostí pre začínajúcich analytikov údajov a sú skvelým miestom na spojenie s náborovými pracovníkmi v tomto odvetví. Začnite vytvorením profilov na obľúbených webových stránkach na hľadanie zamestnania, ako sú Indeed , LinkedIn a Glassdoor .

Na nájdenie vhodných pracovných ponúk použite relevantné kľúčové slová, ako napríklad „údajový analytik na základnej úrovni“ a „stáž analytikov údajov“. Nastavte si upozornenia na prácu pre tieto vyhľadávania, aby ste dostávali upozornenia na nové príležitosti.

Okrem toho zvážte pripojenie k špecializovaným pracovným radám špecifickým pre analýzu údajov, ako sú Kaggle Jobs a iCrunchData . Tieto platformy sa starajú o komunitu vedy o údajoch a zvyšujú vaše šance na nájdenie relevantných pozícií.

A čo váš životopis alebo životopis?

Prispôsobenie životopisu a sprievodného listu

Nebojte sa prispôsobiť svoj životopis a motivačný list konkrétnym pracovným miestam. Vo svojich aplikačných materiáloch nezabudnite zdôrazniť prenosné zručnosti a všetky relevantné projekty.

Tu je niekoľko základných prvkov, ktoré by ste mali zahrnúť do svojho životopisu:

• Kvalifikácia : Veľký dôraz klaďte na príslušné kurzy a priemyselné certifikácie, ktoré ste úspešne absolvovali. Mať bakalársky alebo vyšší titul v technike je skvelá pomoc, ale každý titul by mal prinajmenšom dostať vašu nohu cez dvere.
• Projekty analýzy údajov alebo dobrovoľnícke skúsenosti : Namiesto skutočných pracovných skúseností zdôraznite projekty alebo dobrovoľnícke príležitosti, na ktoré ste obzvlášť hrdí. Tieto projekty by mali byť relevantné pre analýzu údajov.
• Zručnosti : Zvýraznite všetky technické zručnosti, ktoré máte. To zahŕňa skúsenosti s programovacími jazykmi, nástrojmi na vizualizáciu údajov a štatistikami

Váš sprievodný list by mal tiež ukázať vaše nadšenie pre oblasť analýzy údajov a zdôrazniť vaše najvýznamnejšie úspechy alebo projekty. Preukázanie silného pochopenia toho, ako spoločnosť používa analytiku, môže ukázať svoje znalosti a ambície.

Tipy na vytváranie sietí

Vytváranie sietí zohráva dôležitú úlohu pri hľadaní pracovných príležitostí a získavaní cenných poznatkov o odvetví. Zúčastnite sa konferencií, workshopov, stretnutí a webinárov a spojte sa s profesionálmi v tejto oblasti. Predstavte sa a požiadajte o radu alebo odporúčania, ktoré môžu viesť k potenciálnym odporúčaniam na prácu.

Okrem toho využite online sieťové platformy ako LinkedIn a Meetup na rozšírenie svojich spojení. Pripojte sa k relevantným skupinám, zapájajte sa do diskusií a zdieľajte články alebo poznatky, aby ste ukázali svoje znalosti a nadšenie pre analýzu údajov.

Úspešný rozhovor

Gratulujem! Dostali ste sa do fázy pracovného pohovoru pri hľadaní práce vášho dátového analytika!

Je to vzrušujúca príležitosť ukázať svoje schopnosti, skúsenosti a vášeň pre túto oblasť. Pracovné pohovory však môžu byť nervy drásajúce, najmä ak si nie ste istí, čo môžete očakávať; chápeme, vieme!

V tejto časti preskúmame niektoré stratégie, ktoré vám pomôžu zvládnuť pracovné pohovory s analytikmi údajov.

Od prieskumu spoločnosti a roly až po prípravu na bežné otázky na pohovor a demonštrovanie vašich zručností pri riešení problémov vám tieto tipy pomôžu cítiť sa sebaisto a pripraviť sa na váš ďalší pracovný pohovor s analytikom údajov.

Príprava na bežné otázky

Jedným z kľúčov k úspešnému zvládnutiu rozhovoru s dátovým analytikom je pripraviť sa na bežné otázky. Začnite prieskumom spoločnosti a pochopením jej potrieb a odvetvia, v ktorom pôsobí.

Pomôže vám to prispôsobiť odpovede na otázky na pracovnom pohovore a preukázať svoje nadšenie pre danú rolu.

Niektoré bežné otázky na pohovore s analytikom údajov, s ktorými sa môžete stretnúť od manažérov zamestnávania, zahŕňajú:

• Aké sú vaše skúsenosti s nástrojmi na analýzu a vizualizáciu údajov?
• Môžete opísať náročný projekt, na ktorom ste pracovali a ako ste k nemu pristupovali?
• Ako spracovávate veľké súbory údajov a zabezpečujete kvalitu údajov?

Precvičte si odpovede na tieto otázky a zvážte, ako môžete zdôrazniť svoje schopnosti a skúsenosti, aj keď vám chýbajú priame skúsenosti s analýzou údajov.

Zamerajte sa aj na prenosné zručnosti, ako je komunikácia, riešenie problémov a ochota učiť sa.

Ukážka schopností riešiť problémy

Ako dátový analytik je riešenie problémov kľúčovou zručnosťou. Počas pohovoru môžete byť požiadaní o vyriešenie problému alebo analýzu súboru údajov na mieste. Ak chcete ukázať svoje schopnosti riešiť problémy, postupujte podľa týchto krokov:

1. Pochopte otázku : Nájdite si čas na prečítanie a pochopenie problému. Ak si nie ste istí, požiadajte anketára o vysvetlenie.
2. Break it down: Rozdeľte problém na menšie, zvládnuteľné úlohy. Pomôže vám to udržať si poriadok a preukázať svoj systematický prístup.
3. Vytvorte plán: Vypracujte plán na zvládnutie každej úlohy pomocou svojich znalostí techník analýzy údajov na výber najvhodnejšieho prístupu.
4. Vykonajte a prispôsobte sa: Pri vykonávaní plánu buďte pripravení ho prispôsobiť na základe výsledkov, ktoré získate. To dokazuje flexibilitu a prispôsobivosť.
5. Prezentujte svoje zistenia : Jasne komunikujte svoje zistenia a postrehy osobe, ktorá vedie pohovor. Ak je to možné, použite vizuálne prvky, aby boli vaše výsledky ľahko pochopiteľné.

Dodržiavaním týchto krokov môžete s istotou predviesť svoje zručnosti pri riešení problémov a vyniknúť v rozhovore s analytikom údajov.

Priemerné platové očakávania na pozíciách na vstupnej úrovni

Môže byť nepríjemné o tom hovoriť, ale je to dôležitá súčasť procesu pohovoru – koľko peňazí je vám organizácia ochotná zaplatiť? Rozsah platov pre analytika údajov základnej úrovne v Amerike sa môže líšiť v závislosti od lokality, vašich zručností a konkrétnej spoločnosti.

Podľa Glassdoor je priemerný plat pre analytika údajov na základnej úrovni v Spojených štátoch od marca 2023 62 453 USD ročne. Priemerný plat sa však môže pohybovať od 43 000 do 89 000 USD ročne, v závislosti od vyššie uvedených faktorov.

Spoločnosť Indeed tiež uvádza podobné čísla s priemernou základnou mzdou 60 679 USD ročne pre analytikov údajov na základnej úrovni v Spojených štátoch od marca 2023.

Je dôležité poznamenať, že tieto čísla sú len priemery a môžu sa líšiť v závislosti od konkrétnych okolností danej pozície. Mali by vám však poskytnúť dobrý základ, s ktorým môžete pracovať, keď začínate kariéru analytika údajov.

Okrem toho tieto čísla nemusia zohľadňovať ďalšie faktory, ako sú bonusy, výhody a akciové opcie, ktoré môžu ponúkať určité spoločnosti.

Neustály profesionálny rozvoj

Neustály profesionálny rozvoj je kľúčovou súčasťou toho, aby ste sa stali úspešným dátovým analytikom, bez ohľadu na úroveň vašich skúseností.

V tejto záverečnej časti budeme diskutovať o aktuálnosti trendov v odvetví a sledovaní pokročilých certifikácií.

Zostaňte v súvislosti s odvetvovými trendmi

Držať krok s najnovšími trendmi a vývojom v oblasti dátovej analýzy je nevyhnutné pre udržanie vašej konkurenčnej výhody na trhu práce. Tu je niekoľko spôsobov, ako zostať aktuálny:

• Sledujte relevantné blogy a webové stránky zamerané na analýzu údajov, aby ste boli informovaní o nových nástrojoch, technikách a osvedčených postupoch. Príklady zahŕňajú Github, Towards Data Science , KDnuggets a samozrejme,
• Zúčastnite sa online fór a komunít, kde analytici údajov diskutujú a zdieľajú poznatky, techniky a riešenia. Platformy ako Reddit , Discord , Twitter a DataTau a naše
• Prihláste sa na odber príslušných bulletinov, podcastov a kanálov YouTube, aby ste mali prehľad o najnovších správach a vývoji v oblasti analýzy údajov. Pre podcasty si pozrite Data Skeptic , DataFramed a . Niektoré dobré kanály YouTube, ktoré treba sledovať, zahŕňajú senddex a Two Minute Papers .

Sledovanie pokročilých certifikácií

Okrem základných zručností získaných prostredníctvom certifikácií a kurzov v oblasti analytiky údajov pre začiatočníkov a stredne pokročilých môžete zvážiť absolvovanie pokročilých certifikácií, aby ste si ďalej posilnili svoje poverenia a odbornosť.

Ako sa hovorí, cvičenie robí majstra, a preto sme vyvinuli „cvičenia“. Naše tréningy dátových zručností sú neuveriteľným spôsobom, ako si precvičiť svoje zručnosti, komunikovať s ostatnými a získať spätnú väzbu o svojej práci.

Prečítajte si o našich cvičeniach nižšie:

Aby som to zhrnul, nájsť si prácu ako dátový analytik bez skúseností môže byť náročné, ale nie nemožné.

Vybudovaním silného portfólia, rozvíjaním požadovaných zručností, nadväzovaním kontaktov s inými odborníkmi a využívaním online zdrojov môžu ctižiadostiví analytici údajov zvýšiť svoje šance na získanie prvého zamestnania v tejto oblasti.

Môže to vyžadovať čas a úsilie, ale s vytrvalosťou a odhodlaním učiť sa môže ktokoľvek (dokonca aj vy!) začať kariéru ako dátový analytik.