Sådan bliver du en dataanalytiker uden erfaring: Lad os gå!

At bryde ind i dataanalyseområdet kan virke skræmmende, især hvis du mangler erfaring. Men frygt ej! Der er veje og strategier, der kan hjælpe dig med at kickstarte din karrierevej som dataanalytiker.

For at blive en dataanalytiker uden erfaring skal du fokusere på at opbygge relevante færdigheder, der kan tilføjes til din portefølje, og begynde at lære gennemprøvede, virkelige verden teknikker til at dele med potentielle arbejdsgivere.

Dataanalyse involverer typisk indsamling, fortolkning og udtrækning af værdifuld indsigt fra big data, der kan sætte organisationer i stand til at træffe bedre informerede beslutninger. Med de rigtige målrettede uddannelsesressourcer og praktiske erfaringer kan du også få indflydelse på dette hastigt voksende felt.

Denne artikel vil guide dig gennem handlingsrettede trin for at få et dataanalytikerjob på startniveau, mens den viser, hvordan forskellige ressourcer kan hjælpe dig med at opbygge de nødvendige færdigheder og viden.

Indholdsfortegnelse

• Opbygning af relevante færdigheder
  • Nøglefærdigheder for dataanalytikere
  • Gør brug af online kurser og certificeringer
  • Prøv nogle praktiske projekter
  • Netværk og slutte sig til fællesskaber
• Oprettelse af en stærk portefølje
• Jobansvar for dataanalytiker
  • Jobansvar for dataanalytiker på entry-level
  • Værktøjer Dataanalytikere bruger
• Jobsøgningsstrategier
  • Udnyttelse af online jobplatforme
  • Skræddersy dit CV og følgebrev
  • Netværkstips
• Acing interviewet
  • Forberedelse til almindelige spørgsmål
  • Fremvisning af problemløsningsevner
  • Gennemsnitlige lønforventninger for entry-level stillinger
• Fortsat faglig udvikling
  • Hold dig opdateret med industritrends
  • Forfølge avancerede certificeringer

Opbygning af relevante færdigheder

Hvis du ikke har nogen tidligere erfaring inden for området, skal du udvikle de nødvendige dataanalysefærdigheder og viden.

Dette afsnit dækker nogle effektive måder at opbygge relevante færdigheder, der giver dig et stærkt grundlag for en succesfuld karriere inden for dataanalyse.

Nøglefærdigheder for dataanalytikere

For at udmærke sig i din rolle som dataanalytiker er det vigtigt at have nogle væsentlige dataanalytikerfærdigheder:

• Datastyring: Dataanalytikere skal have stærke færdigheder inden for datastyring, herunder datarensning, integration og organisering. Dette indebærer at kunne arbejde med store datasæt, forskellige filformater og datalagringssystemer.
• Statistisk analyse: Dataanalytikere skal have en solid forståelse af statistiske metoder og teknikker til at analysere data og drage meningsfuld indsigt. Dette omfatter at kunne anvende statistiske modeller, regressionsanalyse, hypotesetestning og datavisualisering.
• Programmeringsevner : Du behøver ikke at være datalog, men dataanalytikere skal have et stærkt programmeringsgrundlag og være dygtige til mindst ét ​​programmeringssprog, såsom Python eller R. De skal være i stand til at skrive effektivt og rent kode til at manipulere og analysere data.
• Forretningssans : Forretningsanalytikere skal være i stand til at forstå den forretningsmæssige kontekst af deres analyse, og hvordan den påvirker organisationen. De skal være i stand til at omsætte dataindsigt til praktiske anbefalinger til interessenter.
• Kommunikationsevner : Gode kommunikationsevner er en stor blød færdighed at have. Dataanalytikere skal klart kunne kommunikere deres resultater til både tekniske og ikke-tekniske interessenter. De skal være i stand til at præsentere kompleks information på en kortfattet og forståelig måde.
• Datavisualisering: Dataanalytikere skal have stærke datavisualiseringsfærdigheder for at skabe overbevisende visuelle repræsentationer af deres resultater. Dette inkluderer at kunne bruge værktøjer som Tableau, LuckyTemplates eller Excel til at oprette diagrammer, grafer og dashboards.
• Problemløsning : Dataanalytikere skal have stærke problemløsningsevner for at kunne identificere mønstre og tendenser i data og udvikle løsninger på komplekse dataproblemer.

Gør brug af online kurser og certificeringer

Onlinekurser og professionelle certifikater er et godt første skridt til at erhverve de færdigheder, der kræves til dataanalyse. Der er adskillige onlinekurser, bootcamps, tutorials og certificeringer tilgængelige inden for dataanalyse på websteder som Udemy, Coursera og LuckyTemplates.

Disse kurser tilbyder struktureret og projektbaseret læring, så du kan finpudse dine færdigheder og få praktisk erfaring.

Eksempler på nogle kurser det er værd at tilmelde sig inkluderer :

• Courseras Data Analysis and Visualization Foundations Specialization: Denne specialisering, som tilbydes af IBM, består af fem kurser, der dækker det grundlæggende i dataanalyse og visualisering ved hjælp af værktøjer som Excel, Tableau og R. Emner omfatter datamanipulation, regressionsanalyse og datadrevet visualisering.
• DataCamps dataanalytiker med Python-spor: Dette spor er designet til at lære dig de grundlæggende færdigheder, der er nødvendige for at blive dataanalytiker ved hjælp af Python. Sporet dækker emner som datamanipulation, datavisualisering og statistisk analyse ved hjælp af Python-biblioteker som pandaer, Matplotlib og seaborn.
• LinkedIn's Become a Data Analytics Specialist: Dette kursus dækker det grundlæggende i statistik, der er nødvendig for dataanalyse. Emnerne omfatter sandsynlighed, hypotesetestning, rammer og regressionsanalyse.
• HackerRank's Data Structures-praksis: Denne ressource giver en række kodningsudfordringer for at hjælpe dig med at forbedre dine færdigheder med datastrukturer. Udfordringerne dækker en række emner, herunder algoritmer, datastrukturer og matematik.
• . Dette er en gennemprøvet undervisningsmodel, der vil opbygge en bred vifte af færdigheder, der er afgørende for, at du trygt kan bestå PL-300.

Prøv nogle praktiske projekter

Opbygning af en portefølje af er afgørende for at vise dine tekniske færdigheder, kreativitet og evne til at trække indsigt fra data.

At arbejde på projekter i den virkelige verden giver dig mulighed for at demonstrere dine kompetencer over for potentielle arbejdsgivere og hjælper med at bygge bro mellem teoretisk viden og praktisk anvendelse. For at skabe en imponerende portefølje skal du overveje:

• Datavisualisering : Vælg et datasæt af interesse, og opret et sæt visualiseringer, der hjælper med at fortælle en historie. Brug værktøjer såsom Tableau , , eller Matplotlib til at oprette diagrammer, grafer og dashboards, der fremhæver nøgleindsigter.
• Tekstanalyse: Vælg et korpus af tekst, såsom kundeanmeldelser eller indlæg på sociale medier, og brug naturlige sprogbehandlingsteknikker til at analysere teksten. Dette kan omfatte sentimentanalyse, emnemodellering og tekstklassificering.
• Datarensning og forbehandling: Vælg et rodet datasæt med manglende værdier, dublerede poster eller inkonsistente datatyper, og rens og forbehandl dataene. Dette involverer teknikker som imputation, normalisering og kodning af kategoriske variabler.
• Web-skrabning: Vælg et websted af interesse, og brug web-skrabningsteknikker til at indsamle data fra webstedet. Dette kan involvere at bruge værktøjer som BeautifulSoup eller Scrapy til at udtrække data fra HTML-tags eller bruge API'er til at indsamle data fra webtjenester.
• Datahistoriefortælling: Vælg et datasæt af interesse, og skab en fortælling omkring dataene. Brug datavisualiseringer, tekst og multimedieelementer til at fortælle en overbevisende historie om dataene og deres implikationer.

Ved at gennemføre disse projekter kan håbefulde dataanalytikere demonstrere deres tekniske færdigheder, kreativitet og evne til at arbejde med data på en meningsfuld måde.

Desuden kan disse projekter indgå i en dataanalytikerportefølje sammen med detaljerede beskrivelser af de anvendte metoder og den indsigt, der er afledt af dataene.

Netværk og slutte sig til fællesskaber

At engagere sig i netværk og professionelle fællesskaber kan give værdifulde forbindelser, ressourcer og muligheder inden for dataanalyseområdet.

Nogle måder at udvikle dit netværk og få eksponering omfatter:

• Deltag i industrikonferencer, seminarer eller workshops . Dette er en fantastisk måde at netværke med andre dataanalytikere og lære om de nyeste trends og teknikker på området. Nogle populære datavidenskabskonferencer omfatter Data Science Summit , Strata Data Conference og Predictive Analytics World .
• Deltag i onlinefora eller diskussionsgrupper . For eksempel har Discord og Reddit adskillige fællesskaber dedikeret til datavidenskab. De er gode steder at følge med i branchenyheder og møde andre håbefulde dataanalytikere og dataforskere.
• Få forbindelse til fagfolk på området gennem platforme som LinkedIn , Meetup og Kaggle . Ved at opbygge relationer til andre fagfolk på området kan du lære om jobmuligheder, få ny indsigt og viden og etablere dig som ekspert i branchen.

Nu er det tid til at oprette din portefølje!

Oprettelse af en stærk portefølje

Når du starter som dataanalytiker uden erfaring, er det vigtigt at opbygge en stærk portefølje for at vise dine færdigheder, kreativitet og evne til at trække indsigt fra data.

Det vil hjælpe dig med at etablere troværdighed og demonstrere de projekter, du tidligere har arbejdet på, selvom de er personlige eller selv-initierede projekter. Din portefølje skal fremhæve:

1. Projekter, du har gennemført: Medtag en række projekter i din portefølje for at vise din praktiske erfaring og ekspertise inden for forskellige typer analyser. Det behøver ikke at være alt for kompliceret. Nogle eksempler på grundlæggende projekter, du måske fremviser, omfatter skrabning af data fra websteder og rengøringsdata. Sørg for at give kontekst for hvert projekt, såsom det problem, du forsøgte at løse, den proces, du fulgte, og den indsigt, du fik fra din analyse.
2. Overførbare færdigheder : Disse er færdigheder, du har fået fra dine tidligere erfaringer, selvom de ikke er direkte relateret til dataanalyse. Nogle eksempler på overførbare færdigheder omfatter erfaring med Microsoft Excel, statistisk analyse eller programmeringssprog som R eller Python.

Ved at inkorporere disse elementer i din portefølje, vil du være i stand til effektivt at fremvise dine færdigheder, kreativitet og evne til at arbejde med data, selv uden forudgående erfaring som dataanalytiker.

Jobansvar for dataanalytiker

Før du begynder at søge dataanalytikerstillinger, bør du sætte dig ind i dataanalytikeres daglige ansvar samt branchens værktøjer.

I dette afsnit vil vi opdele jobansvaret for en dataanalytikerrolle på startniveau, nøglefærdigheder, du bør kende, og nogle populære værktøjer, der bruges af dataprofessionelle.

Jobansvar for dataanalytiker på entry-level

Som en person, der starter på et entry-level, vil din primære rolle sandsynligvis være at give værdifuld indsigt til beslutningstagning ved at indsamle, rense og analysere data.

Jobbeskrivelser vil variere, men nogle få hovedansvar omfatter:

• Indsamling og organisering af data : Dette indebærer at indsamle relevante data fra forskellige kilder og organisere dem i et struktureret format til analyse.
• Datarensning og forbehandling : Du skal rense og forbehandle dataene ved at fjerne uoverensstemmelser, fejl og dubletter for at sikre, at dataene er nøjagtige og klar til analyse.
• Analyse af data: Du skal bruge statistiske teknikker og softwareværktøjer til at analysere dataene og udtrække indsigt.
• Oprettelse af rapporter og visualiseringer: Du skal præsentere indsigt og resultater ved hjælp af diagrammer, grafer og andre visuelle hjælpemidler.
• Formidling af resultater: Du bliver nødt til at kommunikere resultaterne til interessenter og komme med anbefalinger baseret på indsigten.
• Samarbejde med teammedlemmer: Du bliver nødt til at arbejde sammen med andre medlemmer af teamet for at sikre, at projekter afsluttes til tiden og til en høj standard.
• Kontinuerlig læring: Du bliver nødt til at holde dig ajour med nye teknikker, teknologier og tendenser inden for dataanalyse for at sikre, at dine færdigheder forbliver relevante og effektive.

Værktøjer Dataanalytikere bruger

Der er flere populære værktøjer, der bruges af fuldtidsdataanalytikere. At blive fortrolig med disse værktøjer vil øge din effektivitet og effektivitet:

Ok, så hvordan får du et dataanalytikerjob uden erfaring?

Jobsøgningsstrategier

Når du har opbygget dine færdigheder og skabt en stærk portefølje som dataanalytiker, begynder det faktiske sjove – det er tid til at begynde at lede efter jobmuligheder! Men hvordan finder du arbejde, når du ikke har nogen erfaring?

I dette afsnit vil vi udforske nogle søgestrategier, der kan hjælpe dig med at få dit første job som dataanalytiker. Fra at udnytte online jobtavler til netværk med branchefolk, flere strategier kan hjælpe dig med at skille dig ud på et konkurrencepræget arbejdsmarked.

Udnyttelse af online jobplatforme

Online jobplatforme kan være en skattekiste af muligheder for håbefulde dataanalytikere, og de er et godt sted at forbinde med rekrutterere i branchen. Start med at oprette profiler på populære jobsøgningswebsteder som Indeed , LinkedIn og Glassdoor .

Brug relevante søgeord såsom "dataanalytiker på entry-level" og "dataanalytikerpraktik" for at finde passende jobopslag. Konfigurer jobadvarsler for disse søgninger for at modtage meddelelser om nye muligheder.

Overvej desuden at deltage i niche-jobboards, der er specifikke for dataanalyse, såsom Kaggle Jobs og iCrunchData . Disse platforme henvender sig til datavidenskabssamfundet og øger dine chancer for at finde relevante stillinger.

Hvad med dit CV eller CV?

Skræddersy dit CV og følgebrev

Vær ikke bange for at skræddersy dit CV og følgebrev til specifikke job. Sørg for at understrege overførbare færdigheder, og eventuelle relevante projekter i dit ansøgningsmateriale.

Her er et par vigtige elementer, du skal inkludere i dit CV:

• Kvalifikationer : Læg stor vægt på relevante kurser og branchecertificeringer, du har gennemført med succes. At have en bachelorgrad eller højere i teknologi er en stor hjælp, men enhver grad bør i det mindste få foden igennem døren.
• Dataanalyseprojekter eller frivillige erfaringer : Fremhæv projekter eller frivillige muligheder i stedet for faktisk arbejdserfaring, som du er særlig stolt af. Disse projekter bør være relevante for dataanalyse.
• Færdigheder : Fremhæv eventuelle tekniske færdigheder, du har. Dette inkluderer erfaring med programmeringssprog, datavisualiseringsværktøjer og statistik

Dit følgebrev skal også vise din entusiasme for dataanalysefeltet og fremhæve dine vigtigste præstationer eller projekter. At demonstrere en stærk forståelse af, hvordan virksomheden bruger analyser, kan vise din viden og ambition.

Netværkstips

Netværk spiller en afgørende rolle for at finde jobmuligheder og opnå værdifuld industriindsigt. Deltag i konferencer, workshops, møder og webinarer for at komme i kontakt med fagfolk på området. Introducer dig selv og bed om råd eller anbefalinger, som kan føre til potentielle jobhenvisninger.

Derudover kan du bruge online netværksplatforme som LinkedIn og Meetup til at udvide dine forbindelser. Deltag i relevante grupper, deltag i diskussioner, og del artikler eller indsigt for at vise din viden og entusiasme for dataanalyse.

Acing interviewet

Tillykke! Du er nået til jobsamtalestadiet i din dataanalytikerjobsøgning!

Dette er en spændende mulighed for at vise dine færdigheder, erfaring og passion for feltet. Jobsamtaler kan dog være nervepirrende, især hvis du ikke er sikker på, hvad du kan forvente; vi forstår det, vi ved det!

I dette afsnit vil vi udforske nogle strategier til at hjælpe dig med at klare dine dataanalytikerjobsamtaler.

Fra at undersøge virksomheden og rollen til at forberede dig til almindelige interviewspørgsmål og demonstrere dine problemløsningsevner, vil disse tips hjælpe dig med at føle dig sikker og forberedt til din næste dataanalytikerjobsamtale.

Forberedelse til almindelige spørgsmål

En af nøglerne til at klare et dataanalytikerinterview er at forberede sig på almindelige spørgsmål. Start med at undersøge virksomheden og forstå dens behov og den branche, den opererer i.

Dette vil hjælpe dig med at skræddersy dine svar til jobsamtalespørgsmål og demonstrere din entusiasme for rollen.

Nogle almindelige dataanalytikerinterviewspørgsmål, du kan støde på fra ansættelsesledere, omfatter:

• Hvad er din erfaring med dataanalyse- og visualiseringsværktøjer?
• Kan du beskrive et udfordrende projekt, du har arbejdet på, og hvordan du greb det an?
• Hvordan håndterer du store datasæt og sikrer datakvaliteten?

Øv dine svar på disse spørgsmål og overvej, hvordan du kan fremhæve dine kompetencer og erfaring, selvom du mangler direkte erfaring med dataanalyse.

Fokuser også på overførbare færdigheder, såsom kommunikation, problemløsning og vilje til at lære.

Fremvisning af problemløsningsevner

Som dataanalytiker er problemløsning en afgørende færdighed. Under interviewet kan du blive bedt om at løse et problem eller analysere et datasæt på stedet. Følg disse trin for at vise dine problemløsningsevner:

1. Forstå spørgsmålet : Tag dig tid til at læse og forstå problemformuleringen. Hvis du er usikker, så spørg intervieweren om afklaring.
2. Bryd det ned: Opdel problemet i mindre, overskuelige opgaver. Dette vil hjælpe dig med at forblive organiseret og demonstrere din systematiske tilgang.
3. Lav en plan: Udvikl en plan for at tackle hver opgave, og brug din viden om dataanalyseteknikker til at vælge den mest passende tilgang.
4. Udfør og tilpas: Mens du udfører planen, skal du være forberedt på at tilpasse den baseret på de resultater, du opnår. Dette viser fleksibilitet og tilpasningsevne.
5. Præsentér dine resultater : Kommuniker tydeligt dine resultater og indsigter til intervieweren. Brug visuals, hvis det er muligt, for at gøre dine resultater nemme at forstå.

Ved at følge disse trin kan du trygt fremvise dine problemløsningsevner og skille dig ud i dataanalytikerinterviewet.

Gennemsnitlige lønforventninger for entry-level stillinger

Det kan være ubehageligt at tale om, men det er en vigtig del af interviewprocessen – hvor mange penge er en organisation villig til at betale dig? Lønintervallet for en dataanalytiker på entry-level i Amerika kan variere afhængigt af placeringen, dit kompetencesæt og den specifikke virksomhed.

Ifølge Glassdoor er gennemsnitslønnen for en dataanalytiker på entry-level i USA $62.453 pr. år pr. marts 2023. Den gennemsnitlige løninterval kan dog variere fra $43.000 til $89.000 om året, afhængigt af ovennævnte faktorer.

Faktisk rapporterer også lignende tal, med en gennemsnitlig grundløn på $60.679 pr. år for entry-level dataanalytikere i USA fra marts 2023.

Det er vigtigt at bemærke, at disse tal kun er gennemsnit og kan variere afhængigt af stillingens specifikke omstændigheder. Men de burde give dig en god baseline at arbejde med, når du starter en dataanalytikerkarriere.

Derudover tager disse tal muligvis ikke højde for andre faktorer, såsom bonusser, fordele og aktieoptioner, der kan tilbydes af visse virksomheder.

Fortsat faglig udvikling

Fortsat faglig udvikling er en afgørende del af at blive en succesfuld dataanalytiker, uanset dit erfaringsniveau.

I dette sidste afsnit vil vi diskutere at holde sig ajour med branchetendenser og forfølge avancerede certificeringer.

Hold dig opdateret med industritrends

At følge med i de seneste trends og udviklinger inden for dataanalyse er afgørende for at bevare din konkurrencefordel på arbejdsmarkedet. Her er et par måder at holde sig opdateret på:

• Følg relevante blogs og websteder med fokus på dataanalyse for at holde dig orienteret om nye værktøjer, teknikker og bedste praksis. Eksempler inkluderer Github, Towards Data Science , KDnuggets og selvfølgelig,
• Deltag i online fora og fællesskaber, hvor dataanalytikere diskuterer og deler indsigt, teknikker og løsninger. Platforme som Reddit , Discord , Twitter og DataTau og vores
• Abonner på relevante nyhedsbreve, podcasts og YouTube-kanaler for at holde dig opdateret om de seneste nyheder og udviklinger inden for dataanalyse. For podcasts, tjek Data Skeptic , DataFramed og. Nogle gode YouTube-kanaler at følge inkluderer sentdex og Two Minute Papers .

Forfølge avancerede certificeringer

Ud over de grundlæggende færdigheder erhvervet gennem begyndere og mellemliggende dataanalyse-certificeringer og kurser, kan du overveje at forfølge avancerede certificeringer for yderligere at forbedre dine legitimationsoplysninger og ekspertise.

Som de siger, øvelse gør mester, og det er derfor, vi udviklede "Workouts." Vores data færdighedstræning er en utrolig måde for dig at øve dine færdigheder på, kommunikere med andre og få feedback på dit arbejde.

Lær om vores træningsprogrammer nedenfor:

For at opsummere kan det være en udfordring at finde arbejde som dataanalytiker uden erfaring, men det er ikke umuligt.

Ved at opbygge en stærk portefølje, udvikle efterspurgte færdigheder, netværke med andre fagfolk og drage fordel af onlineressourcer, kan håbefulde dataanalytikere øge deres chancer for at lande deres første job i feltet.

Det kan tage tid og kræfter, men med vedholdenhed og en forpligtelse til at lære kan enhver (selv dig!) starte en karriere som dataanalytiker.