Práce datového analytika pro osvěžovače: Co potřebujete vědět

Jste čerstvě po vysoké škole a chcete začít kariéru v oblasti analýzy dat. kde začít?

Chcete-li nastartovat kariéru čerstvého absolventa, je nezbytné nejprve získat příslušné technické a měkké dovednosti a také praktické zkušenosti, které můžete využít k vybudování silného portfolia a pokračovat v předvádění svých schopností.

Jakmile rozvinete své základní znalosti, vyhledejte stáže, projekty na volné noze nebo dobrovolnické příležitosti a propojte se s profesionály v oboru, abyste zjistili příležitosti v oboru.

Tato příručka obsahuje vše, co potřebujete vědět, abyste mohli začít jako nováčci, včetně toho, jaké dovednosti a vzdělání jsou vyžadovány, způsoby, jak získat praktické zkušenosti, a strategie hledání zaměstnání, které vám mohou pomoci získat první zaměstnání na plný úvazek.

Začněme, nebo řekněme „ponořte se do dat“!

Obsah

• Dovednosti požadované pro práci datového analytika
  • Technické dovednosti nezbytné pro práci datového analytika
  • Měkké dovednosti nezbytné pro práci datového analytika
• Základní vzdělávací kvalifikace pro datové analytiky
• Získání praktických zkušeností
  • Stáže
  • Projekty na volné noze
  • Online kurzy a certifikace
• Nejlepší strategie hledání práce pro začínající datové analytiky
  • Online pracovní desky
  • vytváření sítí
  • Sociální média
• Příprava efektivního životopisu
  • Zvýraznění příslušných dovedností
  • Prezentace akademických projektů
• Přibití rozhovoru
  • Běžné otázky k pracovnímu pohovoru analytika dat
  • Nejlepší postupy pro rozhovory
• Závěrečné myšlenky

Dovednosti požadované pro práci datového analytika

Datoví analytici používají nástroje jako LuckyTemplates a Tableau k vizualizaci dat a získávání přehledů

Analýza dat zahrnuje použití analytických nástrojů a technik k extrahování náhledů z komplexních datových sad.

Abyste jako datový analytik uspěli, potřebujete kombinaci technických a měkkých dovedností, které vám umožní efektivně shromažďovat, zpracovávat, analyzovat a sdělovat poznatky.

V této části se zabýváme některými základními technickými a měkkými dovednostmi požadovanými pro práci datového analytika.

Technické dovednosti nezbytné pro práci datového analytika

Statistická vizualizace klíčových metrik pro správcovskou společnost vytvořená pomocí LuckyTemplates.

Technické dovednosti se týkají specifického souboru schopností a znalostí souvisejících s průmyslem, které jsou nezbytné pro provádění technických úkolů. Tyto dovednosti jsou kvantifikovatelné a lze se je naučit praxí.

Mezi základní technické dovednosti pro práci datového analytika patří:

• Microsoft Excel: Excel je jedním z nejpoužívanějších a nejuniverzálnějších programů pro analýzu dat. Je to výkonný nástroj pro práci s datovými modely, který poskytuje řadu funkcí pro zpracování dat, analýzu a vizualizaci. Odborná nebo alespoň středně pokročilá znalost je v datové vědě nezbytná.
• Programování : Znalost alespoň jednoho programovacího jazyka, jako je Python, R nebo SQL, je kritickým požadavkem pro většinu rolí datových analytiků. I od analytiků v rolích na základní úrovni se očekává, že budou psát efektivní kód, který dokáže manipulovat a analyzovat data.
• Správa databází: Pokud je vaším cílem pracovat v odvětvích, která zpracovávají velké množství dat (zdravotnictví, finance, maloobchod atd.), musíte být spokojeni s používáním systémů správy databází pro sběr dat, správu dat a jejich zpracování. Některé populární systémy zahrnují MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB a Microsoft SQL Server.
• Statistická vizualizace : Kromě práce s daty se od analytiků očekává, že budou vytvářet grafy a grafy, které lze použít k získání přehledů z dat. Znalost nástrojů jako nebo vám umožní vytvářet vizuálně přitažlivé a snadno srozumitelné reprezentace nálezů dat.
• Strojové učení : Znalost algoritmů a technik strojového učení a toho, jak používat nástroje strojového učení, pomáhá analytikům odhalovat skryté vzorce a vytvářet předpovědi na základě dat. Mezi oblíbené nástroje strojového učení patří IBM Watson Studio, Apache Spark a Microsoft Azure Machine Learning.

Výše uvedený seznam by vám měl poskytnout přehled technických dovedností, které musí mít datoví analytici. Může se to zdát hodně, ale nenechte se tím převálcovat!

Nikdo od vás nebude očekávat, že budete obeznámeni se všemi uvedenými technologiemi, zejména na základní pozici; měli byste se však snažit alespoň obeznámit se základy těchto dovedností.

Nyní se podívejme na často opomíjené měkké dovednosti.

Měkké dovednosti nezbytné pro práci datového analytika

Měkké dovednosti označují mezilidské schopnosti, které jsou považovány za nezbytné pro úspěch na pracovišti, protože vám umožňují dobře spolupracovat s ostatními, vhodně reagovat na výzvy a zvládat konflikty.

Na rozdíl od technických dovedností se měkké dovednosti hůře učí a kvantifikují, ale jsou důležité pro podporu pozitivního pracovního prostředí.

Základní datoví analytici měkkých dovedností by měli mít:

• Komunikace: Nemusíte být zkušeným řečníkem, ale měli byste být schopni pohodlně sdělit komplexní poznatky o datech technickým i netechnickým zainteresovaným stranám a na základě těchto poznatků dávat doporučení.
• Řešení problémů: K problémům s daty je třeba přistupovat systematicky. Měli byste být schopni je rozdělit na menší části a využít své technické a analytické schopnosti k nalezení dobrých řešení.
• Kritické myšlení: Velká část analýzy dat prochází velkým množstvím dat k identifikaci trendů a vzorců a jako analytik musíte mít silné schopnosti kritického myšlení, abyste mohli rozvíjet a testovat hypotézy, zvažovat více úhlů pohledu a vytvářet data řízená. doporučení.
• Pozornost věnovaná detailům: V nezpracovaných datech je mnoho detailů a datoví analytici musí věnovat velkou pozornost detailům, aby zajistili, že data budou přesná a bez chyb. I drobné chyby nebo nepřesnosti mohou mít velký dopad na kvalitu dat.
• Time management: I jako junior datový analytik se často může stát, že pracujete na více projektech současně. Schopnost stanovit priority úkolů a efektivně řídit čas je zásadní pro dodržení termínů projektu a zajištění včasného dodání práce.

Zatímco technické dovednosti jsou pro datové analytiky důležité, rozvoj silných měkkých dovedností je stejně důležitý pro úspěch v této oblasti. Soustředění se na společný rozvoj technických i měkkých dovedností vám poskytne výhodu jako čerstvější příprava na vaši první práci!

Nemůžeme to dostatečně vyjádřit, měkké dovednosti jsou dnes na dnešním pracovišti zásadní, bez ohledu na to, zda jste datový analytik, obchodní analytik nebo dokonce pošťák!

Procvičování vašich měkkých dovedností spolu s datovými dovednostmi vám poskytne výhodu!

Základní vzdělávací kvalifikace pro datové analytiky

Kurzy určené pro začínající datové analytiky nabízené společností .

Jsi čerstvý absolvent, takže konečně máš titul. Ale je to ten pravý pro kariéru v analýze dat?

Existují určité vzdělávací kvalifikace, které mohou usnadnit získání pozice na základní úrovni.

Některé ze základních kvalifikací, které je třeba zvážit, jsou:

1. Bakalářský nebo magisterský titul v příslušném oboru, jako je matematika, statistika, ekonomie nebo informatika. Pokročilý titul může být nezbytný, pokud máte v úmyslu převzít roli senior datového analytika, datového vědce nebo datového inženýra, jakmile budete mít několik let zkušeností.
2. Znalost programovacích jazyků jako R nebo Python pro statistickou analýzu a manipulaci s daty.
3. Pochopení různých nástrojů a softwaru pro analýzu dat, jako je SQL, Tableau nebo Excel, pro analýzu, vizualizaci a prezentaci obchodních dat.
4. Znalosti v používání kvantitativních a kvalitativních výzkumných metod k odvození poznatků z nezpracovaných dat.

Pokud máte titul v nesouvisející oblasti, ale přesto chcete vykonávat práci datového analytika, nepropadejte panice! Stále můžete pracovat v oboru s titulem v nesouvisejícím oboru nebo dokonce bez titulu.

Zatímco silné základy v příslušných nebo příbuzných oborech poskytuje konkurenční výhodu, existuje mnoho dalších způsobů, jak získat potřebné dovednosti.

Můžete se například přihlásit do online kurzů, získat profesní certifikáty nebo se zúčastnit specializovaných bootcampů, které vám pomohou získat technické know-how potřebné pro práci v analýze dat.

Také, dokonce i s příslušným titulem, stále musíte pokračovat v rozvoji své odborné znalosti domény, abyste udrželi krok s novými trendy a získali lepší poznatky z dat.

V konečném důsledku bude vaše vzdělání v kombinaci s vašimi dovednostmi a znalostmi oboru hrát významnou roli ve vašem úspěchu jako datového analytika.

V další části se podíváme na některé strategie, které můžete použít k nalezení práce v datovém poli, a na to, jak můžete zvýšit své šance na získání zaměstnání.

Získání praktických zkušeností

Příklad jednoduché správy dat pomocí LuckyTemplates.

Jako nováček, který chce získat praktické zkušenosti s analýzou dat, máte mnoho způsobů, jak získat dovednosti a předvést své schopnosti potenciálním zaměstnavatelům.

Podívejme se na některé z těchto možností:

Stáže

Stáže jsou skvělým způsobem, jak získat skutečné zkušenosti pod vedením profesionálů z oboru. Mnoho organizací nabízí stáže speciálně navržené pro čerstvé absolventy nebo ty, kteří chtějí přejít do oblasti analýzy dat.

Přihlášení na stáže, které jsou v souladu s vašimi zájmy a dovednostmi, vám může poskytnout příležitost pracovat na skutečných projektech analýzy dat.

A co freelancing?

Projekty na volné noze

Ukázka řídicího panelu LuckyTemplates vytvořená datovým analytikem

Dalším způsobem, jak získat praktické zkušenosti, je zapojit se do nezávislých projektů v oblasti analýzy dat. Pomocí platforem jako Upwork se spojte s klienty, kteří potřebují služby analýzy dat.

Nekousejte více, než můžete žvýkat; vyzkoušejte jednoduché úkoly, jako je zadávání dat pro obchodní analýzu, než se ucházíte o složitější zakázky.

Díky práci na volné noze můžete uplatnit své dovednosti v různých projektech a získat zkušenosti s prací na částečný úvazek v různých odvětvích.

Dokončení projektů na volné noze může také vést k pozitivním recenzím a doporučením, které vám mohou pomoci vyniknout před potenciálními zaměstnavateli.

A co online učení?

Online kurzy a certifikace

Kurz transformace a modelování dat, který nabízí .

Existuje celá řada, která nabízí hloubkové vzdělávání o konceptech a nástrojích analýzy dat. Tyto kurzy často zahrnují praktická cvičení, projekty a hodnocení, které vám pomohou rozvíjet praktické dovednosti.

Získání certifikací od uznávaných institucí také prokazuje váš závazek učit se a poskytuje ověření vašich schopností analýzy dat.

Udělejte si čas na dokončení některých online kurzů a získejte certifikace, díky nimž bude váš životopis atraktivnější pro potenciální zaměstnavatele.

Nejlepší strategie hledání práce pro začínající datové analytiky

Proces hledání práce je náročný v každém odvětví, zvláště pro čerstvé absolventy s nulovými pracovními zkušenostmi.

Nepomáhá ani to, že analýza dat je konkurenční obor, a proto je důležité mít strategii, pokud chcete získat svou vysněnou práci!

Správná strategie vám může pomoci efektivně se orientovat na trhu práce, identifikovat potenciální pracovní příležitosti a vyniknout před zaměstnavateli.

V této části prozkoumáme některé efektivní strategie hledání zaměstnání pro datové analytiky, včetně tipů pro vytváření sítí a budování silné online přítomnosti.

Online pracovní desky

DataJobs je online pracovní deska, která se zaměřuje konkrétně na datové analytiky.

Jedním z nejúčinnějších způsobů, jak najít práci analytiků dat pro osvěžovače, jsou online pracovní desky. Tyto platformy mohou poskytovat upozornění na pracovní místa pro pozice na základní úrovni s filtry, které vám umožňují přizpůsobit vyhledávání na základě místa, typu práce a úrovně zkušeností.

Hlavní pracovní desky, jako je Indeed, jsou skvělým místem, kde můžete začít hledat příležitosti na základní úrovni v oblasti analýzy dat. Měli byste se také podívat na pracovní desky specifické pro dané odvětví, jako je DataJobs , kde získáte více přizpůsobené možnosti hledání práce při hledání rolí analytiků dat.

vytváření sítí

Networking je dobrá strategie, jak proniknout do odvětví analýzy dat. Navštěvujte průmyslové akce, online i offline, a navštěvujte konference, setkání a workshopy, abyste se setkali s profesionály a rozšířili svou síť.

Pracujte na budování vztahů s profesionály v oboru, což by mohlo vést k cenným doporučením a přístupu k zajímavým iniciativám. Pokuste se být ve svých interakcích upřímní a projevte nadšení pro analýzu dat.

Měli byste také zvážit připojení k online fórům, komunitám pro analýzu dat a skupinám LinkedIn , abyste se spojili s podobně smýšlejícími lidmi a zůstali informováni o trendech v oboru.

Zapojení se do diskusí a sdílení relevantního obsahu na těchto platformách může také prokázat vaši odbornost a vášeň pro daný obor.

A pokud předvádíte svou práci, budete mít příležitost, abyste si všimli potenciálního zaměstnavatele, LinkedIn má obrovskou datovou komunitu.

Sociální média

Nepodceňujte sílu sociálních sítí při hledání práce! Platformy jako LinkedIn a Twitter mohou být účinnými nástroji pro hledání pracovních pozic datových analytiků a spojení s influencery v oboru.

Optimalizujte své účty na sociálních sítích předvedením svých dovedností, zkušeností a projektů souvisejících s analýzou dat. Sledujte společnosti a odborníky v oboru, abyste byli informováni o jejich aktivitách a příležitostech ke spolupráci. Zapojte se do souvisejících hashtagů nebo diskusních vláken, abyste získali viditelnost.

Profesionální zapojení na platformách sociálních médií může výrazně zlepšit vaši online přítomnost, což může vést k pracovním příležitostem na plný úvazek v doméně analýzy dat.

Opět, zpět na LinkedIn, toto je rozhodně náš preferovaný hangout pro datové typy sociálních médií.

Než se však začnete ucházet o práci, musíte svůj životopis zdokonalit, a o tom si povíme v další části.

Příprava efektivního životopisu

Působivý a dobře strukturovaný životopis hraje zásadní roli v pomoci osvěžovačům zajistit si práci. V této části probereme, jak vyzdvihnout relevantní dovednosti a předvést akademické projekty, abychom vytvořili působivý životopis.

Zvýraznění příslušných dovedností

Příklad, jak zvýraznit relevantní dovednosti v životopisu

Jako nováček musíte zdůraznit dovednosti, které demonstrují váš potenciál jako datový analytik. Tyto dovednosti mohou být získány prostřednictvím kurzů, stáží a mimoškolních aktivit.

Zde je několik tipů, jak efektivně zvýraznit své relevantní dovednosti ve svém životopisu:

1. Identifikujte relevantní dovednosti : Nejprve si projděte popis práce a identifikujte klíčové dovednosti, které zaměstnavatel hledá. Ty mohou zahrnovat technické dovednosti, jako je analýza dat, správa databází a programovací jazyky, stejně jako měkké dovednosti, jako je komunikace, týmová práce a řešení problémů.
2. Přizpůsobte svůj životopis : Upravte svůj životopis na míru tak, abyste zdůraznili dovednosti, které jsou pro práci, o kterou se ucházíte, nejrelevantnější. Použijte klíčová slova a fráze z popisu práce, které pomohou vašemu životopisu překonat úvodní prověřovací proces.
3. Používejte kvantifikovatelná data: Pokud je to možné, použijte kvantifikovatelná data ke zdůraznění dopadu vašich dovedností. Pokud jste udělali něco, co projektu nebo firmě ušetřilo peníze nebo čas, zahrňte tyto metriky s konkrétními čísly.

Efektivní zdůraznění vašich příslušných dovedností může zvýšit vaše šance zapůsobit na potenciální zaměstnavatele a zajistit si práci.

Prezentace akademických projektů

Příklad akademického projektu v životopisu

Jako čerstvému ​​absolventovi nabízejí akademické projekty solidní důkazy o vašich zkušenostech se zpracováním reálných datových problémů. Zde je několik klíčových strategií, které vám mohou pomoci vyniknout:

1. Vyberte relevantní projekty: Vyberte akademické projekty, které jsou nejrelevantnější pro práci, o kterou se ucházíte. To může pomoci prokázat své dovednosti a zkušenosti v určité oblasti analýzy dat.
2. Zvýrazněte svou roli: Jasně popište svou roli a konkrétní příspěvky, kterými jste přispěli. To pomáhá prokázat své technické dovednosti, schopnosti řešit problémy a dovednosti týmové práce.
3. Zahrnout metriky : Kdykoli je to možné, zahrňte metriky nebo výsledky, které demonstrují dopad projektu. Pokud jste například pracovali na projektu, který pomohl zlepšit obchodní procesy, uveďte konkrétní podrobnosti o těchto vylepšeních.
4. Formátujte efektivně : Při uvádění akademických projektů používejte konzistentní formát, který je snadno čitelný a vizuálně přitažlivý. Zahrnuje název projektu, časové období a stručný popis práce. Můžete také uvést odkaz na projekt na GitHubu nebo jiném úložišti, kde mají potenciální zaměstnavatelé přístup k vaší práci.

Zahrnutí portfolia akademických projektů může dále posílit váš životopis a předvést vaše praktické zkušenosti s analýzou dat.

Podívejte se na naše video níže, kde najdete příklady vizualizace dat před pohovorem.

Skvělý životopis vás dostane za dveře, ale to je jen první krok. Dalším krokem je příprava na nevyhnutelný pracovní pohovor.

Nyní se podívejme na některé strategie pro úspěšné pracovní pohovory v další části.

Přibití rozhovoru

Přijímací pohovor je kritickou fází náborového procesu. Zde můžete předvést své dovednosti, zkušenosti a osobnost a prokázat svou vhodnost pro danou roli.

Dostat se na pohovor vyžaduje pečlivou přípravu, od průzkumu společnosti a role až po nácvik běžných otázek na pohovoru a vhodného oblékání.

V této části prozkoumáme některé efektivní strategie, jak jako datový analytik zvládnout rozhovor, včetně tipů pro zodpovězení běžných otázek a přípravy na pohovor.

Běžné otázky k pracovnímu pohovoru analytika dat

Jako nováček, který se uchází o pozice datových analytiků, je nezbytné připravit se na běžné otázky pohovoru. Zde je několik příkladů:

• Můžete vysvětlit rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru?
• Jak řešíte chybějící nebo nekonzistentní data v datové sadě?
• Jaké máte zkušenosti se správou SQL a databází?
• Jak zajišťujete přesnost své analýzy?
• Můžete vysvětlit situaci, kdy jste čelili problémům při analýze dat a jak jste je překonali?

Ujistěte se, že si projdete další možné otázky z rozhovoru s datovým analytikem a procvičíte si své odpovědi.

Existuje mnoho důležitých otázek v rozhovoru a nikdo je nepředvede lépe než tato kniha.

Připraveni na pohovor? Pojďme diskutovat o některých osvědčených postupech pro přibíjení!

Nejlepší postupy pro rozhovory

Chcete-li zvýšit své šance na úspěch jako analytik dat, zvažte následující osvědčené postupy pro rozhovory:

1. Prozkoumejte společnost : Před pohovorem pochopte odvětví, produkty a problémy související s daty společnosti.
2. Zaměřte se na své silné stránky : Zdůrazněte své dovednosti v oblasti analýzy dat, programovacích jazyků (např. Python nebo R), správy databází a nástrojů pro vizualizaci dat.
3. Předveďte své projekty : Prezentujte projekty ze svých akademických nebo osobních zkušeností, abyste prokázali své schopnosti. Ukažte vytvořený řídicí panel, zobrazte sestavu, kterou jste vytvořili, a vyčnívejte z davu.
4. Vysvětlete svůj myšlenkový proces : Při odpovídání na technické otázky jasně vysvětlete své uvažování a myšlenkový proces, abyste předvedli své analytické schopnosti.
5. Připravte se na otázky týkající se chování : Očekávejte otázky týkající se vaší týmové práce, komunikace a dovedností při řešení problémů. Připravte se na konkrétní příklady.
6. Ptejte se promyšlené otázky : Připravte si relevantní, zasvěcené otázky o strategii business intelligence společnosti a konkrétní odpovědnosti dané pozice.

Důkladnou přípravou na pohovor a dodržováním těchto osvědčených postupů můžete zvýšit své šance na úspěch.

Závěrečné myšlenky

Analýza dat je rychle rostoucí obor s velkým potenciálem pro kariérní růst a pracovní příležitosti. Ale proniknout do tohoto oboru jako čerstvý nebo čerstvý absolvent může být náročné bez jasného plánu a efektivních strategií hledání zaměstnání.

Rozvíjením správných technických a měkkých dovedností, využíváním pracovních desek a příležitostí pro vytváření sítí pro konkrétní odvětví a budováním silného životopisu mohou čerství absolventi zvýšit své šance na získání práce jako datový analytik.

Kromě toho, příprava na přijímací pohovor a efektivní předvádění vašich příslušných dovedností a akademických projektů ve vašem životopisu vám může pomoci odlišit vás od ostatních uchazečů.

Budete-li se řídit těmito strategiemi, kterými jsme prošli, a zůstat oddáni našim kariérním cílům, zaručeně úspěšně nastartujete svou kariéru v analýze dat!

Pokud se chcete dozvědět o technikách vizualizace dat, které používají datoví analytici, podívejte se na