Dataanalytikerjob for nybegyndere: Hvad du behøver at vide

Du er frisk på universitetet, og du vil begynde en karriere inden for dataanalyse. Hvor begynder du?

For at kickstarte en karriere som nyuddannet, er det vigtigt først at få relevante tekniske og bløde færdigheder samt praktisk erfaring, som du kan bruge til at opbygge en stærk portefølje og genoptage at vise dine evner.

Når du har udviklet din grundlæggende viden, opsøg praktikpladser, freelanceprojekter eller frivillige muligheder og netværk med fagfolk på området for at identificere muligheder i branchen.

Denne guide dækker alt, hvad du behøver at vide for at komme i gang som en frisker, herunder hvilke færdigheder og uddannelseskvalifikationer, der kræves, måder at få praktisk erfaring på og jobsøgningsstrategier, der kan hjælpe dig med at få dit første fuldtidsjob.

Lad os komme i gang, eller skal vi sige, "dykke ned i data"!

Indholdsfortegnelse

• Kompetencer påkrævet for dataanalytikerjob
  • Tekniske færdigheder afgørende for at være dataanalytiker
  • Bløde færdigheder er afgørende for at være dataanalytiker
• Væsentlige uddannelseskvalifikationer for dataanalytikere
• Få praktisk erfaring
  • Praktikpladser
  • Freelance projekter
  • Online kurser og certificeringer
• Top jobsøgningsstrategier for spirende dataanalytikere
  • Online jobtavler
  • Netværk
  • Sociale medier
• Udarbejdelse af et effektivt CV
  • Fremhævelse af relevante færdigheder
  • Fremvisning af akademiske projekter
• Klarer interviewet
  • Almindelige dataanalytiker jobsamtalespørgsmål
  • Bedste praksis for interviews
• Afsluttende tanker

Kompetencer påkrævet for dataanalytikerjob

Dataanalytikere bruger værktøjer som LuckyTemplates og Tableau til at visualisere data og få indsigt

Dataanalyse involverer brug af analytiske værktøjer og teknikker til at udtrække indsigt fra komplekse datasæt.

For at få succes som dataanalytiker har du brug for en kombination af tekniske og bløde færdigheder, der gør dig i stand til effektivt at indsamle, behandle, analysere og kommunikere indsigt.

I dette afsnit diskuterer vi nogle af de væsentlige tekniske og bløde færdigheder, der kræves til dataanalytikerjob.

Tekniske færdigheder afgørende for at være dataanalytiker

Statistisk visualisering af nøglemålinger for administrationsselskab lavet ved hjælp af LuckyTemplates.

Tekniske færdigheder refererer til et specifikt sæt af evner og viden relateret til industrien, som er nødvendige for at udføre tekniske opgaver. Disse færdigheder er kvantificerbare og kan læres med øvelse.

Væsentlige tekniske færdigheder til dataanalytikerjob omfatter:

• Microsoft Excel: Excel er et af de mest udbredte og alsidige programmer til dataanalyse. Det er et kraftfuldt værktøj til håndtering af datamodeller, der giver en række funktioner til databehandling, analyse og visualisering. Ekspert- eller i det mindste middelfærdighed er afgørende inden for datavidenskab.
• Programmering : Færdighed i mindst ét ​​programmeringssprog, såsom Python, R eller SQL, er et kritisk krav for de fleste dataanalytikerroller. Selv analytikere i entry-level roller forventes at skrive effektiv kode, der kan manipulere og analysere data.
• Databasestyring: Hvis dit mål er at arbejde i brancher, der håndterer store mængder data (sundhed, finans, detailhandel osv.), så skal du være fortrolig med at bruge databasestyringssystemer til dataindsamling, datahåndtering og behandling. Nogle populære systemer inkluderer MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB og Microsoft SQL Server.
• Statistisk visualisering : Ud over at håndtere data forventes analytikere at skabe diagrammer og grafer, der kan bruges til at tegne indsigt fra data. Kendskab til værktøjer som eller vil gøre dig i stand til at skabe visuelt tiltalende og letforståelige repræsentationer af datafund.
• Machine learning : Viden om maskinlæringsalgoritmer og -teknikker og hvordan man bruger maskinlæringsværktøjer hjælper analytikere med at afdække skjulte mønstre og lave forudsigelser baseret på data. Nogle populære maskinlæringsværktøjer omfatter IBM Watson Studio, Apache Spark og Microsoft Azure Machine Learning.

Ovenstående liste skulle give dig et øjebliksbillede af de tekniske færdigheder, som dataanalytikere skal have. Det kan ligne meget, men lad det ikke overvælde dig!

Ingen vil forvente, at du er bekendt med alle de nævnte teknologier, især for en start-level stilling; du bør dog gøre en indsats for i det mindste at være fortrolig med de grundlæggende elementer i disse færdigheder.

Lad os nu tjekke de ofte oversete bløde færdigheder.

Bløde færdigheder er afgørende for at være dataanalytiker

Bløde færdigheder refererer til interpersonelle evner, der anses for nødvendige for succes på en arbejdsplads, fordi de gør dig i stand til at arbejde godt sammen med andre, reagere passende på udfordringer og håndtere konflikter.

I modsætning til tekniske færdigheder er bløde færdigheder sværere at lære og kvantificere, men de er vigtige for at fremme et positivt arbejdsmiljø.

Kernebløde færdigheder dataanalytikere bør have:

• Kommunikation: Du behøver ikke at være en dygtig taler, men du skal være i stand til komfortabelt at kommunikere kompleks dataindsigt til både tekniske og ikke-tekniske interessenter og komme med anbefalinger baseret på indsigterne.
• Problemløsning: Problemer, der involverer data, skal tilgås systematisk. Du skal kunne opdele dem i mindre dele og bruge dine tekniske og analytiske evner til at finde gode løsninger.
• Kritisk tænkning: En stor del af dataanalysen går gennem store mængder data for at identificere trends og mønstre, og som analytiker skal du have stærke kritiske evner til at udvikle og teste hypoteser, overveje flere perspektiver og gøre datadrevet anbefalinger.
• Opmærksomhed på detaljer: Der er mange detaljer i rådata, og dataanalytikere skal have stor opmærksomhed på detaljer for at sikre, at data er nøjagtige og fejlfrie. Selv små fejl eller unøjagtigheder kan have stor indflydelse på datakvaliteten.
• Tidsstyring: Selv som junior dataanalytiker kan du ofte finde på at arbejde på flere projekter samtidigt. At kunne prioritere opgaver og styre tid effektivt er afgørende for at overholde projektdeadlines og sikre, at arbejdet bliver leveret til tiden.

Mens tekniske færdigheder er vigtige for dataanalytikere, er udvikling af stærke bløde færdigheder lige så afgørende for succes på dette felt. Fokus på at udvikle både tekniske og bløde færdigheder sammen vil give dig et forspring som en friskere igangværende forberedelse til dit første job!

Vi kan ikke udtrykke dette nok, bløde færdigheder er afgørende på dagens arbejdsplads i dag, irrelevante, hvis du er dataanalytiker, forretningsanalytiker eller endda postbud!

At øve dine bløde færdigheder sammen med dine datafærdigheder vil give dig en fordel!

Væsentlige uddannelseskvalifikationer for dataanalytikere

Kurser designet til begyndere dataanalytikere udbudt af .

Du er nyuddannet, så du har endelig en uddannelse. Men er det den rigtige til en karriere inden for dataanalyse?

Der er visse uddannelsesmæssige kvalifikationer, der kan gøre det nemmere at få en entry-level position.

Nogle af de væsentlige kvalifikationer at overveje er:

1. Bachelorgrad eller kandidatgrad inden for et relevant område som matematik, statistik, økonomi eller datalogi. En avanceret grad kan være nødvendig, hvis du har til hensigt at påtage dig rollen som senior dataanalytiker, dataforsker eller dataingeniør, når du har nogle års erfaring.
2. Kendskab til programmeringssprog som R eller Python til statistisk analyse og datamanipulation.
3. Forståelse af forskellige dataanalyseværktøjer og -software, såsom SQL, Tableau eller Excel, til at analysere, visualisere og præsentere forretningsdata.
4. Færdighed i at bruge kvantitative og kvalitative forskningsmetoder til at udlede indsigt fra rådata.

Hvis du har en uddannelse inden for et ikke-relateret område, men stadig ønsker at forfølge et dataanalytikerjob, skal du ikke gå i panik! Det er stadig muligt for dig at arbejde i branchen med en grad inden for et ikke-relateret område eller endda ingen grad overhovedet.

Mens et stærkt fundament inden for relevante eller beslægtede områder giver en konkurrencefordel, er der mange andre måder at opnå de nødvendige færdigheder på.

For eksempel kan du tilmelde dig onlinekurser, opnå professionelle certifikater eller deltage i specialiserede bootcamps, der kan hjælpe dig med at tilegne dig den nødvendige tekniske knowhow til at arbejde med dataanalyse.

Også selv med en relevant grad, skal du stadig fortsætte med at udvikle din domæneekspertise for at følge med i nye trends og få bedre indsigt fra dataene.

I sidste ende vil dine uddannelsesmæssige kvalifikationer, kombineret med dine færdigheder og domæneviden, spille en væsentlig rolle i din succes som dataanalytiker.

I næste afsnit tager vi et kig på nogle strategier, du kan bruge til at finde arbejde i datafeltet, og hvordan du kan øge dine chancer for at få beskæftigelse.

Få praktisk erfaring

Et eksempel på simpel datahåndtering ved hjælp af LuckyTemplates.

Som en friskere, der ønsker at få praktisk erfaring med dataanalyse, har du mange muligheder for at opnå færdigheder og demonstrere dine evner til potentielle arbejdsgivere.

Lad os tage et kig på nogle af disse muligheder:

Praktikpladser

Praktikpladser er en fantastisk måde at få erfaringer fra den virkelige verden under vejledning af branchefolk. Mange organisationer tilbyder praktikophold, der er specielt designet til nyuddannede eller dem, der ønsker at gå over til dataanalyseområdet.

At ansøge om praktikpladser, der stemmer overens med dine interesser og færdigheder, kan give dig mulighed for at arbejde på rigtige dataanalyseprojekter.

Hvad med freelance?

Freelance projekter

Eksempel på LuckyTemplates-dashboard lavet af en dataanalytiker

En anden måde at få praktisk erfaring på er ved at påtage sig freelanceprojekter inden for dataanalyse. Brug platforme som Upwork til at forbinde med kunder, der har behov for dataanalysetjenester.

Bid ikke mere af, end du kan tygge; prøv simple opgaver som dataindtastning til virksomhedsanalyse, før du søger mere komplekse job.

Ved at arbejde som freelancer kan du anvende dine færdigheder til en række forskellige projekter og få erfaring med at arbejde deltid i flere brancher.

At gennemføre freelanceprojekter kan også føre til positive anmeldelser og anbefalinger, som kan hjælpe dig med at skille dig ud for potentielle arbejdsgivere.

Hvad med online læring?

Online kurser og certificeringer

Datatransformation og modelleringskursus udbudt af .

Der er en række af, der tilbyder dybdegående uddannelse i dataanalysekoncepter og værktøjer. Disse kurser inkluderer ofte praktiske øvelser, projekter og vurderinger for at hjælpe dig med at udvikle praktiske færdigheder.

At opnå certificeringer fra anerkendte institutioner viser også dit engagement i at lære og giver validering af dine dataanalyseevner.

Tag dig tid til at gennemføre nogle onlinekurser og opnå certificeringer, der vil gøre dit CV mere attraktivt for potentielle arbejdsgivere.

Top jobsøgningsstrategier for spirende dataanalytikere

Jobsøgningsprocessen er udfordrende i alle brancher, især for nyuddannede uden erhvervserfaring.

Det hjælper heller ikke, at dataanalyse er et konkurrenceområde, hvorfor det er vigtigt at have en strategi, hvis du vil lande dit drømmejob!

Den rigtige strategi kan hjælpe dig med at navigere effektivt på arbejdsmarkedet, identificere potentielle jobmuligheder og skille dig ud for arbejdsgiverne.

I dette afsnit udforsker vi nogle effektive jobsøgningsstrategier for dataanalytikere, herunder tips til netværk og opbygning af en stærk online tilstedeværelse.

Online jobtavler

DataJobs er et online jobboard, der specifikt henvender sig til dataanalytikere.

En af de mest effektive måder at finde dataanalytikerjob til nybegyndere på er gennem online jobtavler. Disse platforme kan give jobadvarsler for stillinger på begynderniveau med filtre, der giver dig mulighed for at tilpasse din søgning baseret på placering, jobtype og erfaringsniveau.

Større jobtavler som Indeed er et godt sted at begynde at lede efter muligheder på begynderniveau inden for dataanalyse. Du bør også tjekke branchespecifikke jobtavler som DataJobs for en mere skræddersyet jobsøgningsoplevelse, når du leder efter roller som dataanalytiker.

Netværk

Netværk er en god strategi til at bryde ind i dataanalyseindustrien. Deltag i branchebegivenheder, både online og offline, og deltag i konferencer, møder og workshops for at møde fagfolk og udvide dit netværk.

Arbejd med at opbygge relationer til fagfolk på området, hvilket kan føre til værdifulde henvisninger og adgang til spændende tiltag. Prøv at være ægte i dine interaktioner og vis entusiasme for dataanalyse.

Du bør også overveje at deltage i onlinefora, dataanalysefællesskaber og LinkedIn- grupper for at få forbindelse til ligesindede og holde dig informeret om branchetendenser.

At engagere sig i diskussioner og dele relevant indhold på disse platforme kan også demonstrere din ekspertise og passion for feltet.

Og hvis du fremviser dit arbejde, vil du have mulighed for at blive bemærket som din potentielle arbejdsgiver, LinkedIn har et enormt datafællesskab.

Sociale medier

Undervurder ikke styrken af ​​sociale medier i din jobsøgningsproces! Platforme som LinkedIn og Twitter kan være effektive værktøjer til at finde jobåbninger for dataanalytikere og komme i kontakt med influencers i branchen.

Optimer dine sociale mediekonti ved at vise dine færdigheder, erfaring og projekter relateret til dataanalyse. Følg virksomheder og fagfolk på området for at holde dig opdateret om deres aktiviteter og muligheder for at samarbejde. Deltag i relaterede hashtags eller diskussionstråde for at få synlighed.

At engagere sig professionelt på sociale medieplatforme kan forbedre din online tilstedeværelse betydeligt, og det kan føre til fuldtidsjobmuligheder inden for dataanalysedomænet.

Igen, tilbage til LinkedIn, dette er bestemt vores foretrukne hangout for sociale medier datatyper.

Før du kan begynde at søge job, skal du dog perfektionere dit CV, og det er det, vi skal tale om i næste afsnit.

Udarbejdelse af et effektivt CV

Et imponerende og velstruktureret CV spiller en afgørende rolle i at hjælpe friske elever med at få et job. I dette afsnit vil vi diskutere, hvordan man fremhæver relevante færdigheder og fremviser akademiske projekter for at skabe et overbevisende CV.

Fremhævelse af relevante færdigheder

Et eksempel på, hvordan man fremhæver relevante kompetencer i et CV

Som frisker skal du understrege de færdigheder, der demonstrerer dit potentiale som dataanalytiker. Disse færdigheder kan være erhvervet gennem kurser, praktikophold og fritidsaktiviteter.

Her er nogle tips til effektivt at fremhæve dine relevante færdigheder i dit CV:

1. Identificer relevante færdigheder : Gennemgå først jobbeskrivelsen og identificer de nøglefærdigheder, som arbejdsgiveren leder efter. Disse kan omfatte tekniske færdigheder såsom dataanalyse, databasestyring og programmeringssprog, såvel som bløde færdigheder såsom kommunikation, teamwork og problemløsning.
2. Tilpas dit CV : Skræddersy dit CV for at fremhæve de færdigheder, der er mest relevante for det job, du søger. Brug søgeord og sætninger fra jobbeskrivelsen til at hjælpe dit CV med at komme forbi den indledende screeningsproces.
3. Brug kvantificerbare data: Hvis det er muligt, brug kvantificerbare data til at fremhæve virkningen af ​​dine færdigheder. Hvis du gjorde noget, der sparede et projekt eller en virksomhed penge eller tid, så inkluder disse målinger med konkrete tal.

Effektivt at fremhæve dine relevante færdigheder kan øge dine chancer for at imponere potentielle arbejdsgivere og sikre et job.

Fremvisning af akademiske projekter

Et eksempel på et akademisk projekt i et CV

Som nyuddannet tilbyder akademiske projekter solide beviser på din erfaring med at håndtere dataudfordringer fra den virkelige verden. Her er et par nøglestrategier, der kan hjælpe dig med at skille dig ud:

1. Vælg relevante projekter: Vælg akademiske projekter, der er mest relevante for det job, du søger. Dette kan hjælpe med at demonstrere dine færdigheder og erfaring inden for et bestemt område af dataanalyse.
2. Fremhæv din rolle: Angiv tydeligt din rolle og de specifikke bidrag, du har givet. Dette hjælper med at demonstrere dine tekniske færdigheder, problemløsningsevner og teamwork færdigheder.
3. Inkluder målinger : Medtag målinger eller resultater, når det er muligt, der viser projektets virkning. Hvis du f.eks. arbejdede på et projekt, der hjalp med at forbedre forretningsprocesser, skal du inkludere specifikke detaljer om disse forbedringer.
4. Formater effektivt : Når du oplister akademiske projekter, skal du bruge et ensartet format, der er let at læse og visuelt tiltalende. Indeholder en projekttitel, tidsperiode og en kort jobbeskrivelse. Du kan også inkludere et link til projektet på GitHub eller ethvert andet lager, hvor potentielle arbejdsgivere kan få adgang til dit arbejde.

At inkludere en portefølje af akademiske projekter kan yderligere styrke dit CV og vise din praktiske erfaring med dataanalyse.

Tjek vores video nedenfor for at se dine datavisualiseringseksempler forud for interviewet.

Et godt CV vil få din fod igennem døren, men det er kun det første skridt. Den næste er at forberede sig til den uundgåelige jobsamtale.

Lad os nu tage et kig på nogle strategier til at klare jobsamtaler i næste afsnit.

Klarer interviewet

Jobsamtalen er en kritisk fase i ansættelsesprocessen. Det er her, du får vist dine færdigheder, erfaring og personlighed og demonstrerer din egnethed til rollen.

At klare interviewet kræver omhyggelig forberedelse, fra at undersøge virksomheden og rollen til at øve almindelige interviewspørgsmål og klæde sig passende.

I dette afsnit vil vi udforske nogle effektive strategier til at klare interviewet som dataanalytiker, herunder tips til besvarelse af almindelige interviewspørgsmål og forberedelse til interviewet.

Almindelige dataanalytiker jobsamtalespørgsmål

Som en friskere ansøger om dataanalytikerstillinger er det vigtigt at forberede sig på almindelige interviewspørgsmål. Her er et par eksempler:

• Kan du forklare forskellen mellem superviseret og uovervåget læring?
• Hvordan håndterer man manglende eller inkonsistente data i et datasæt?
• Hvad er din erfaring med SQL og databasestyring?
• Hvordan sikrer du nøjagtigheden af ​​din analyse?
• Kan du forklare en situation, hvor du stod over for udfordringer med at analysere data, og hvordan du overvandt dem?

Sørg for at gennemgå andre mulige dataanalytikerinterviewspørgsmål og øv dig i dine svar.

Der er mange vigtige interviewspørgsmål derude, og ingen viser dem bedre end denne bog.

Klar til interviewet? Lad os diskutere nogle bedste fremgangsmåder til at nå det!

Bedste praksis for interviews

For at øge dine chancer for succes som dataanalytiker, skal du overveje følgende bedste praksis for interviews:

1. Undersøg virksomheden : Forstå virksomhedens branche, produkter og datarelaterede udfordringer før interviewet.
2. Fokuser på dine styrker : Fremhæv dine færdigheder inden for dataanalyse, programmeringssprog (f.eks. Python eller R), databasestyring og datavisualiseringsværktøjer.
3. Vis dine projekter frem : Præsenter projekter fra din akademiske eller personlige erfaring for at demonstrere dine evner. Vis et dashboard, du har lavet, vis en rapport, du har oprettet, og skille dig ud fra mængden.
4. Forklar din tankeproces : Når du besvarer tekniske spørgsmål, skal du tydeligt forklare din begrundelse og tankeproces for at vise dine analytiske evner.
5. Forbered dig på adfærdsspørgsmål : Forvent spørgsmål om dine teamwork, kommunikation og problemløsningsevner. Vær klar med konkrete eksempler.
6. Stil gennemtænkte spørgsmål : Forbered relevante, indsigtsfulde spørgsmål om virksomhedens business intelligence-strategi og stillingens specifikke ansvar.

Ved at forberede dig grundigt til interviewet og følge disse bedste praksisser kan du øge dine chancer for succes.

Afsluttende tanker

Dataanalyse er et hurtigt voksende felt med stort potentiale for karrierevækst og jobmuligheder. Men at bryde ind i dette felt som en friskere eller nyuddannet kan være udfordrende uden en klar plan og effektive jobsøgningsstrategier.

Ved at udvikle de rigtige tekniske og bløde færdigheder, udnytte branchespecifikke jobtavler og netværksmuligheder og opbygge et stærkt CV, kan nyuddannede øge deres chancer for at sikre sig et job som dataanalytiker.

Desuden kan forberedelse til jobsamtalen og effektivt fremvise dine relevante færdigheder og akademiske projekter på dit CV hjælpe med at adskille dig fra andre ansøgere.

Ved at følge disse strategier, vi har gennemgået, og forblive forpligtet til vores karrieremål, er du garanteret en succesrig kickstart af din karriere inden for dataanalyse!

Hvis du gerne vil lære om datavisualiseringsteknikker dataanalytikere bruger, så tjek den