Kuinka tulla data-analyytikoksi ilman kokemusta: Aloitetaan!

Tietojen analysoinnin alalle murtautuminen saattaa tuntua pelottavalta, varsinkin jos sinulla ei ole kokemusta. Mutta älä pelkää! On olemassa polkuja ja strategioita, jotka voivat auttaa sinua aloittamaan urapolkusi dataanalyytikkona.

Ryhtyäksesi data-analyytikko, jolla ei ole kokemusta, keskity tarvittavien taitojen kehittämiseen portfolioosi lisäämistä varten ja ala oppia hyväksi havaittuja, todellisia tekniikoita jaettavaksi potentiaalisten työnantajien kanssa.

Data-analyysiin kuuluu yleensä arvokkaiden oivallusten kerääminen, tulkitseminen ja poimiminen isosta datasta, jonka avulla organisaatiot voivat tehdä tietoisempia päätöksiä. Oikeilla kohdistetuilla koulutusresursseilla ja käytännön kokemuksilla sinäkin voit vaikuttaa tällä nopeasti kasvavalla alalla.

Tämä artikkeli opastaa sinua toimivien vaiheiden läpi, jotta pääset alkutason data-analyytikkotyöhön, samalla kun esittelet, kuinka erilaiset resurssit voivat auttaa sinua kehittämään tarvittavia taitoja ja tietoja.

Sisällysluettelo

• Rakenna tarvittavia taitoja
  • Keskeiset taidot dataanalyytikoille
  • Hyödynnä verkkokursseja ja sertifikaatteja
  • Kokeile joitain käytännön projekteja
  • Verkostoi ja liity yhteisöihin
• Vahvan portfolion luominen
• Data-analyytikon työtehtävät
  • Aloitustason data-analyytikon työtehtävät
  • Tietoanalyytikkojen käyttämät työkalut
• Työnhakustrategiat
  • Online-työympäristöjen hyödyntäminen
  • Ansioluettelosi ja saatekirjeesi räätälöinti
  • Verkostoitumisvinkkejä
• Acing the haastattelu
  • Valmistautuminen yleisiin kysymyksiin
  • Ongelmanratkaisukykyjen esittely
  • Keskimääräiset palkkaodotukset aloitustason tehtävissä
• Jatkuva ammatillinen kehitys
  • Pysy ajan tasalla alan trendeistä
  • Edistyneiden sertifikaattien hakeminen

Rakenna tarvittavia taitoja

Jos sinulla ei ole aikaisempaa kokemusta alalta, sinun on kehitettävä tarvittavat data-analytiikan taidot ja tiedot.

Tämä osio kattaa joitain tehokkaita tapoja kehittää asianmukaisia ​​taitoja, jotka tarjoavat sinulle vahvan perustan menestyksekkäälle uralle data-analyysin parissa.

Keskeiset taidot dataanalyytikoille

Jotta menestyisit dataanalyytikon roolissasi, on tärkeää, että sinulla on tärkeitä data-analyytikkotaitoja:

• Tiedonhallinta: Data-analyytikoilla on oltava vahvat taidot tiedonhallinnassa, mukaan lukien tietojen puhdistaminen, integrointi ja organisointi. Tämä edellyttää kykyä työskennellä suurten tietojoukkojen, eri tiedostomuotojen ja tietojen tallennusjärjestelmien kanssa.
• Tilastollinen analyysi: Dataanalyytikoilla on oltava vankka käsitys tilastollisista menetelmistä ja tekniikoista tietojen analysoimiseksi ja merkityksellisten oivallusten saamiseksi. Tämä sisältää kyvyn soveltaa tilastollisia malleja, regressioanalyysiä, hypoteesien testausta ja tietojen visualisointia.
• Ohjelmointitaidot : Sinun ei tarvitse olla tietojenkäsittelytieteilijä, mutta data-analyytikoilla on oltava vahva ohjelmointiperusta ja vähintään yksi ohjelmointikieli, kuten Python tai R. Heidän pitäisi pystyä kirjoittamaan tehokkaasti ja selkeästi. koodi tietojen käsittelyä ja analysointia varten.
• Liiketoimintakyky : Liiketoimintaanalyytikoiden on kyettävä ymmärtämään analyysinsä liiketoimintakonteksti ja kuinka se vaikuttaa organisaatioon. Heidän on kyettävä muuttamaan datasta saadut oivallukset sidosryhmille toimitettaviksi suosituiksi.
• Viestintätaidot : Hyvä kommunikointikyky on loistava pehmeä taito. Tietoanalyytikkojen on kyettävä ilmoittamaan havainnoistaan ​​selkeästi sekä teknisille että ei-teknisille sidosryhmille. Heidän tulee pystyä esittämään monimutkaista tietoa ytimekkäästi ja ymmärrettävästi.
• Datan visualisointi: Dataanalyytikoilla on oltava vahvat datan visualisointitaidot luodakseen vakuuttavia visuaalisia esityksiä löydöstään. Tämä sisältää mahdollisuuden käyttää työkaluja, kuten Tableau, LuckyTemplates tai Excel kaavioiden, kaavioiden ja kojelaudoiden luomiseen.
• Ongelmanratkaisu : Dataanalyytikoilla on oltava vahvat ongelmanratkaisutaidot, jotta he pystyvät tunnistamaan datan malleja ja trendejä ja kehittämään ratkaisuja monimutkaisiin tietoongelmiin.

Hyödynnä verkkokursseja ja sertifikaatteja

Verkkokurssit ja ammattitodistukset ovat hyvä ensimmäinen askel tiedon analysointiin tarvittavien taitojen hankkimisessa. On olemassa lukuisia verkkokursseja, käynnistysleirejä, opetusohjelmia ja sertifikaatteja data-analytiikan alalla verkkosivustoilla, kuten Udemy, Coursera ja LuckyTemplates.

Nämä kurssit tarjoavat jäsenneltyä ja projektipohjaista oppimista, joiden avulla voit hioa taitojasi ja hankkia käytännön kokemusta.

Esimerkkejä kursseista, joihin kannattaa ilmoittautua, ovat :

• Courseran Data Analysis and Visualization Foundations -erikoistuminen: Tämä IBM:n tarjoama erikoisala koostuu viidestä kurssista, jotka kattavat tietojen analysoinnin ja visualisoinnin perusteet käyttämällä työkaluja, kuten Excel, Tableau ja R. Aiheita ovat tietojen käsittely, regressioanalyysi ja tietopohjainen visualisointi.
• DataCamp's Data Analyst with Python -raita: Tämä raita on suunniteltu opettamaan sinulle perustaidot, joita tarvitaan Python-tietoanalyytikkoa varten. Rata kattaa aiheita, kuten tietojen käsittelyn, datan visualisoinnin ja tilastollisen analyysin Python-kirjastoilla, kuten pandas, Matplotlib ja seaborn.
• LinkedInin Become a Data Analytics Specialist: Tämä kurssi kattaa data-analyysiin tarvittavien tilastojen perusteet. Aiheita ovat todennäköisyys, hypoteesien testaus, viitekehykset ja regressioanalyysi.
• HackerRankin tietorakenteiden käytäntö: Tämä resurssi tarjoaa joukon koodaushaasteita, jotka auttavat sinua parantamaan tietorakenteiden taitojasi. Haasteet kattavat useita aiheita, kuten algoritmeja, tietorakenteita ja matematiikkaa.
• . Tämä on kokeiltu ja todistettu opetusmalli, joka rakentaa laajan valikoiman taitoja, jotka ovat välttämättömiä PL-300:n läpäisemiseksi itsevarmasti.

Kokeile joitain käytännön projekteja

Portfolion luominen on ratkaisevan tärkeää, jotta voit esitellä teknisiä taitojasi, luovuuttasi ja kykyäsi saada oivalluksia tiedoista.

Työskentely tosielämän projekteissa antaa sinun osoittaa osaamisesi mahdollisille työnantajille ja auttaa kuromaan umpeen teoreettisen tiedon ja käytännön soveltamisen välistä kuilua. Jos haluat luoda vaikuttavan portfolion, harkitse:

• Tietojen visualisointi : Valitse kiinnostava tietojoukko ja luo joukko visualisointeja, jotka auttavat kertomaan tarinaa. Käytä työkaluja, kuten Tableau , , tai Matplotlib luodaksesi kaavioita, kaavioita ja koontinäyttöjä, jotka tuovat esiin tärkeimmät oivallukset.
• Tekstianalyysi: Valitse tekstikokonaisuus, kuten asiakasarvostelut tai sosiaalisen median viestit, ja käytä tekstin analysointiin luonnollisen kielen käsittelytekniikoita. Tämä voi sisältää mielipideanalyysin, aiheen mallintamisen ja tekstin luokittelun.
• Tietojen puhdistus ja esikäsittely: Valitse sotkuinen tietojoukko, jossa on puuttuvia arvoja, päällekkäisiä tietueita tai epäjohdonmukaisia ​​tietotyyppejä, ja puhdista ja esikäsittele tiedot. Tämä sisältää tekniikoita, kuten imputoinnin, normalisoinnin ja kategoristen muuttujien koodauksen.
• Web-kaappaus: Valitse kiinnostava verkkosivusto ja kerää tietoja sivustosta käyttämällä verkon kaavintatekniikoita. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi BeautifulSoupin tai Scrapyn kaltaisten työkalujen käyttöä tietojen poimimiseen HTML-tageista tai sovellusliittymien käyttöä tietojen keräämiseen verkkopalveluista.
• Tietojen tarinankerronta: Valitse kiinnostava tietojoukko ja luo tiedon ympärille kerronta. Käytä datan visualisointeja, tekstiä ja multimediaelementtejä kertoaksesi vaikuttava tarina tiedoista ja sen vaikutuksista.

Suorittamalla nämä projektit tavoitteelliset data-analyytikot voivat osoittaa tekniset taitonsa, luovuutensa ja kykynsä käsitellä dataa mielekkäällä tavalla.

Lisäksi nämä projektit voidaan sisällyttää data-analyytikkoportfolioon sekä yksityiskohtaisia ​​kuvauksia käytetyistä menetelmistä ja tiedoista johdettuja oivalluksia.

Verkostoi ja liity yhteisöihin

Verkostoituminen ja ammatilliset yhteisöt voivat tarjota arvokkaita yhteyksiä, resursseja ja mahdollisuuksia data-analyysin alalla.

Joitakin tapoja kehittää verkostoasi ja saada näkyvyyttä:

• Osallistu alan konferensseihin, seminaareihin tai työpajoihin . Tämä on loistava tapa verkostoitua muiden data-analyytikkojen kanssa ja oppia alan uusimmista trendeistä ja tekniikoista. Joitakin suosittuja datatieteen konferensseja ovat Data Science Summit , Strata Data Conference ja Predictive Analytics World .
• Liity online-foorumeihin tai keskusteluryhmiin . Esimerkiksi Discordilla ja Redditillä on lukuisia datatieteelle omistettuja yhteisöjä. Ne ovat mahtavia paikkoja pysyä ajan tasalla alan uutisista ja tavata muita aloittelevia dataanalyytikoita ja datatieteilijöitä.
• Ota yhteyttä alan ammattilaisiin LinkedInin , Meetupin ja Kagglen kaltaisten alustojen kautta . Rakentamalla suhteita muihin alan ammattilaisiin saat tietoa työmahdollisuuksista, saada uusia oivalluksia ja tietoja sekä vakiinnuttaa itsesi alan asiantuntijaksi.

Nyt on aika luoda portfoliosi!

Vahvan portfolion luominen

Kun aloitat tietoanalyytikona ilman kokemusta, vahvan portfolion rakentaminen on välttämätöntä, jotta voit esitellä taitojasi, luovuuttasi ja kykyäsi saada oivalluksia tiedoista.

Se auttaa sinua luomaan uskottavuuden ja esittelemään projekteja, joiden parissa olet aiemmin työskennellyt, vaikka ne olisivat henkilökohtaisia ​​tai oma-aloitteisia projekteja. Portfoliosi tulee korostaa:

1. Suorittamasi projektit: sisällytä portfolioosi useita projekteja näyttääksesi käytännön kokemuksesi ja asiantuntemuksesi erityyppisistä analyyseistä. Sen ei tarvitse olla mitään liian monimutkaista. Esimerkkejä perusprojekteista, joita voit esitellä, ovat tietojen kaapiminen verkkosivustoilta ja puhdistustiedot. Varmista, että annat kullekin projektille kontekstin, kuten ongelman, jota yritit ratkaista, noudattamasi prosessin ja analyysistäsi saamistasi oivalluksista.
2. Siirrettävät taidot : Nämä ovat taitoja, joita olet hankkinut aikaisemmista kokemuksistasi, vaikka ne eivät liity suoraan data-analyysiin. Esimerkkejä siirrettävistä taidoista ovat kokemus Microsoft Excelistä, tilastollinen analyysi tai ohjelmointikielet, kuten R tai Python.

Kun sisällytät nämä elementit portfolioosi, pystyt tehokkaasti esittelemään taitojasi, luovuuttasi ja kykyäsi työskennellä tietojen kanssa, vaikka sinulla ei olisi aikaisempaa kokemusta data-analyytikkona.

Data-analyytikon työtehtävät

Ennen kuin aloitat data-analyytikkotehtävien hakemisen, sinun tulee tutustua data-analyytikon päivittäisiin tehtäviin sekä kaupan työkaluihin.

Tässä osiossa aiomme eritellä aloitustason data-analyytikkoroolin työvelvollisuudet, tärkeimmät taidot, jotka sinun pitäisi tietää, ja joitain suosittuja data-ammattilaisten käyttämiä työkaluja.

Aloitustason data-analyytikon työtehtävät

Aloittajatasolla aloittavana tehtäväsi on todennäköisesti tarjota arvokkaita oivalluksia päätöksentekoon keräämällä, puhdistamalla ja analysoimalla tietoja.

Työnkuvat vaihtelevat, mutta muutamia tärkeimpiä vastuita ovat:

• Tietojen kerääminen ja järjestäminen : Tähän kuuluu asiaankuuluvien tietojen kerääminen eri lähteistä ja niiden järjestäminen jäsenneltyyn muotoon analysointia varten.
• Tietojen puhdistus ja esikäsittely : Sinun on puhdistettava ja esikäsiteltävä tiedot poistamalla epäjohdonmukaisuudet, virheet ja kaksoiskappaleet varmistaaksesi, että tiedot ovat tarkkoja ja valmiita analysoitavaksi.
• Tietojen analysointi: Sinun on käytettävä tilastollisia tekniikoita ja ohjelmistotyökaluja tietojen analysointiin ja oivallusten poimimiseen.
• Raporttien ja visualisointien luominen: Sinun on esitettävä näkemykset ja havainnot kaavioiden, kaavioiden ja muiden visuaalisten apuvälineiden avulla.
• Havainnoista tiedottaminen: Sinun tulee viestiä havainnoistasi sidosryhmille ja tehdä oivallusten perusteella suosituksia.
• Yhteistyö tiimin jäsenten kanssa: Sinun on työskenneltävä muiden tiimin jäsenten kanssa varmistaaksesi, että projektit valmistuvat ajallaan ja korkeatasoisesti.
• Jatkuva oppiminen: Sinun on pysyttävä ajan tasalla uusista tekniikoista, teknologioista ja trendeistä data-analyysin alalla varmistaaksesi, että taitosi pysyvät merkityksellisinä ja tehokkaina.

Tietoanalyytikkojen käyttämät työkalut

On olemassa useita suosittuja työkaluja, joita kokopäiväiset data-analyytikot käyttävät. Näihin työkaluihin tutustuminen lisää tehokkuuttasi ja vaikuttavuuttasi:

Ok, miten saat data-analyytikkotyön ilman kokemusta?

Työnhakustrategiat

Kun olet rakentanut taitosi ja luonut vahvan portfolion data-analyytikkona, todellinen hauskuus alkaa – on aika alkaa etsiä työmahdollisuuksia! Mutta miten löytää työtä, kun sinulla ei ole kokemusta?

Tässä osiossa tutkimme joitain hakustrategioita, jotka voivat auttaa sinua saamaan ensimmäisen työpaikkasi dataanalyytikkona. Useat strategiat voivat auttaa sinua erottumaan kilpailluilla työmarkkinoilla online-työpaikkailmoitusten hyödyntämisestä verkostoitumiseen alan ammattilaisten kanssa.

Online-työympäristöjen hyödyntäminen

Online-työalustat voivat olla mahdollisuuksien aarreaitta pyrkiville data-analyytikoille, ja ne ovat loistava paikka olla yhteydessä alan rekrytoijiin. Aloita luomalla profiileja suosituille työnhakusivustoille, kuten Indeed , LinkedIn ja Glassdoor .

Käytä sopivia avainsanoja, kuten "aloitustason dataanalyytikko" ja "dataanalyytikkoharjoittelu", löytääksesi sopivia työpaikkoja. Määritä työpaikkahälytykset näitä hakuja varten saadaksesi ilmoituksia uusista mahdollisuuksista.

Harkitse lisäksi liittymistä erityisiin data-analytiikkaan liittyviin työpankkeihin, kuten Kaggle Jobs ja iCrunchData . Nämä alustat palvelevat datatiedeyhteisöä ja lisäävät mahdollisuuksiasi löytää sopivia työpaikkoja.

Entä CV:si tai ansioluettelosi?

Ansioluettelosi ja saatekirjeesi räätälöinti

Älä pelkää räätälöidä ansioluetteloasi ja saatekirjettäsi tiettyihin töihin. Muista korostaa siirrettäviä taitoja, , ja kaikkia asiaankuuluvia projekteja hakemusmateriaaleissasi.

Tässä on muutama olennainen seikka, jotka on sisällytettävä ansioluetteloosi:

• Pätevyydet : painota voimakkaasti asianmukaisia ​​kursseja ja alan sertifiointeja, jotka olet suorittanut menestyksekkäästi. Tekniikan kandidaatin tai korkeamman tutkinnon suorittamisesta on suuri apu, mutta minkä tahansa tutkinnon pitäisi ainakin saada jalkasi ovesta.
• Data-analytiikkaprojektit tai vapaaehtoiskokemukset : Varsinaisen työkokemuksen sijaan korosta hankkeita tai vapaaehtoistyömahdollisuuksia, joista olet erityisen ylpeä. Näiden hankkeiden tulee olla merkityksellisiä data-analyysin kannalta.
• Taidot : Korosta kaikkia teknisiä taitojasi. Tämä sisältää kokemusta ohjelmointikielistä, tietojen visualisointityökaluista ja tilastoista

Saatekirjeesi tulee myös osoittaa innostuksesi data-analytiikka-alaa kohtaan ja korostaa merkittävimpiä saavutuksiasi tai projektejasi. Vahvan ymmärryksen osoittaminen siitä, miten yritys käyttää analytiikkaa, voi esitellä tietosi ja kunnianhimoasi.

Verkostoitumisvinkkejä

Verkostoitumisella on keskeinen rooli työmahdollisuuksien löytämisessä ja arvokkaan alan oivalluksen saamisessa. Osallistu konferensseihin, työpajoihin, tapaamisiin ja webinaareihin pitääksesi yhteyttä alan ammattilaisiin. Esittele itsesi ja pyydä neuvoja tai suosituksia, jotka voivat johtaa mahdollisiin työnhakuun.

Lisäksi voit laajentaa yhteyksiäsi verkkoverkkoympäristöjen avulla, kuten LinkedIn ja Meetup . Liity asiaankuuluviin ryhmiin, osallistu keskusteluihin ja jaa artikkeleita tai oivalluksia esitelläksesi tietosi ja innostuksesi data-analytiikkaan.

Acing the haastattelu

Onnittelut! Olet päässyt data-analyytikkotyönhaussasi työhaastatteluvaiheeseen!

Tämä on jännittävä tilaisuus esitellä osaamistasi, kokemustasi ja intohimoasi alaa kohtaan. Työhaastattelut voivat kuitenkin olla hermoja raastava, varsinkin jos et ole varma mitä odottaa; ymmärrämme, tiedämme!

Tässä osiossa tutkimme joitain strategioita, jotka auttavat sinua selviytymään data-analyytikkotyöhaastatteluistasi.

Yrityksen ja roolin tutkimisesta yleisiin haastattelukysymyksiin valmistautumiseen ja ongelmanratkaisutaitosi osoittamiseen, nämä vinkit auttavat sinua tuntemaan olosi varmaksi ja valmistautumaan seuraavaan data-analyytikkotyöhaastatteluusi.

Valmistautuminen yleisiin kysymyksiin

Yksi avaimista data-analyytikkohaastatteluun on valmistautua yleisiin kysymyksiin. Aloita tutkimalla yritystä ja ymmärtämällä sen tarpeita ja toimialaa, jolla se toimii.

Tämä auttaa sinua räätälöimään vastauksesi työhaastatteluun ja osoittamaan innostuksesi tehtävään.

Joitakin yleisiä data-analyytikkohaastattelukysymyksiä, joita saatat kohdata palkkaamisjohtajilta, ovat:

• Millaisia ​​kokemuksia sinulla on data-analyysi- ja visualisointityökaluista?
• Voitko kuvailla haastavaa projektia, jonka parissa olet työskennellyt, ja miten lähestyit sitä?
• Miten käsittelet suuria tietojoukkoja ja varmistat tiedon laadun?

Harjoittele vastauksiasi näihin kysymyksiin ja mieti, kuinka voit korostaa taitojasi ja kokemustasi, vaikka sinulla ei olisikaan suoraa kokemusta data-analyysistä.

Keskity myös siirrettäviin taitoihin, kuten viestintään, ongelmanratkaisukykyyn ja oppimishalukkuuteen.

Ongelmanratkaisukykyjen esittely

Dataanalyytikona ongelmanratkaisu on tärkeä taito. Haastattelun aikana sinua voidaan pyytää ratkaisemaan ongelma tai analysoimaan aineistoa paikan päällä. Voit esitellä ongelmanratkaisukykysi seuraavasti:

1. Ymmärrä kysymys : Käytä aikaa lukeaksesi ja ymmärtääksesi ongelman. Jos olet epävarma, kysy haastattelijalta selvennystä.
2. Pura se: Jaa ongelma pienempiin, hallittavissa oleviin tehtäviin. Tämä auttaa sinua pysymään järjestyksessä ja osoittamaan järjestelmällistä lähestymistapaasi.
3. Suunnitelman luominen: Kehitä suunnitelma kunkin tehtävän käsittelemiseksi käyttämällä tietosi analysointitekniikoita valitaksesi sopivimman lähestymistavan.
4. Toteuta ja mukauta: Kun toteutat suunnitelmaa, ole valmis mukauttamaan sitä saamiesi tulosten perusteella. Tämä osoittaa joustavuutta ja sopeutumiskykyä.
5. Esittele havaintosi : Kerro havaintosi ja näkemyksesi selkeästi haastattelijalle. Käytä visuaalisia kuvia, jos mahdollista, jotta tulokset ovat helposti ymmärrettäviä.

Noudattamalla näitä ohjeita voit luottavaisesti esitellä ongelmanratkaisutaitosi ja erottua joukosta data-analyytikkohaastattelussa.

Keskimääräiset palkkaodotukset aloitustason tehtävissä

Siitä voi olla epämukavaa puhua, mutta se on tärkeä osa haastatteluprosessia – kuinka paljon rahaa organisaatio on valmis maksamaan sinulle? Aloitustason data-analyytikon palkkaluokka Amerikassa voi vaihdella sijainnin, osaamisesi ja tietyn yrityksen mukaan.

Glassdoorin mukaan lähtötason data-analyytikon keskipalkka Yhdysvalloissa on 62 453 dollaria vuodessa maaliskuusta 2023 lähtien. Keskimääräinen palkka vaihtelee kuitenkin 43 000 - 89 000 dollaria vuodessa edellä mainituista tekijöistä riippuen.

Indeed raportoi myös samanlaisia ​​lukuja, joiden keskimääräinen peruspalkka oli 60 679 dollaria vuodessa lähtötason data-analyytikoille Yhdysvalloissa maaliskuusta 2023 lähtien.

On tärkeää huomata, että nämä luvut ovat vain keskiarvoja ja voivat vaihdella aseman erityisolosuhteiden mukaan. Mutta niiden pitäisi antaa sinulle hyvä lähtökohta, jonka kanssa voit työskennellä, kun aloitat data-analyytikon uran.

Lisäksi nämä luvut eivät välttämättä ota huomioon muita tekijöitä, kuten bonuksia, etuja ja osakeoptioita, joita tietyt yritykset voivat tarjota.

Jatkuva ammatillinen kehitys

Jatkuva ammatillinen kehittyminen on olennainen osa menestyväksi data-analyytikkoksi tulemista kokemuksesi tasosta riippumatta.

Tässä viimeisessä osiossa keskustelemme pysymisestä ajan tasalla alan trendeistä ja edistyneiden sertifikaattien hankkimisesta.

Pysy ajan tasalla alan trendeistä

Tietoanalytiikan viimeisimpien trendien ja kehityksen pysyminen on välttämätöntä kilpailuetusi säilyttämiseksi työmarkkinoilla. Tässä on muutamia tapoja pysyä ajan tasalla:

• Seuraa aiheeseen liittyviä blogeja ja verkkosivustoja, jotka keskittyvät data-analytiikkaan, jotta pysyt ajan tasalla uusista työkaluista, tekniikoista ja parhaista käytännöistä. Esimerkkejä ovat Github, Towards Data Science , KDnuggets ja tietysti
• Osallistu online-foorumeihin ja -yhteisöihin, joissa dataanalyytikot keskustelevat ja jakavat näkemyksiä, tekniikoita ja ratkaisuja. Alustat, kuten Reddit , Discord , Twitter ja DataTau ja meidän
• Tilaa asiaankuuluvat uutiskirjeet, podcastit ja YouTube-kanavat pysyäksesi ajan tasalla viimeisimmistä uutisista ja data-analytiikan kehityksestä. Podcasteja varten katso Data Skeptic , DataFramed ja . Joitakin hyviä seurattavia YouTube-kanavia ovat senddex ja Two Minute Papers .

Edistyneiden sertifikaattien hakeminen

Aloittelija- ja keskitason dataanalytiikan sertifioinneilla ja kursseilla hankittujen perustaitojen lisäksi voit harkita edistyneiden sertifikaattien hankkimista vahvistaaksesi edelleen pätevyyttäsi ja asiantuntemustasi.

Kuten he sanovat, harjoittelu tekee mestarin, minkä vuoksi kehitimme "Treenit". Datataitoharjoittelumme ovat sinulle uskomaton tapa harjoitella taitojasi, kommunikoida muiden kanssa ja saada palautetta työstäsi.

Lue alta harjoituksistamme:

Yhteenvetona voidaan todeta, että työn löytäminen data-analyytikkona ilman kokemusta voi olla haastavaa, mutta se ei ole mahdotonta.

Rakentamalla vahvan portfolion, kehittämällä kysyttyjä taitoja, verkostoitumalla muiden ammattilaisten kanssa ja hyödyntämällä verkkoresursseja tavoitteelliset data-analyytikot voivat lisätä mahdollisuuksiaan saada ensimmäinen työpaikka alalla.

Se voi viedä aikaa ja vaivaa, mutta sinnikkyyden ja oppimiseen sitoutumisen ansiosta kuka tahansa (jopa sinä!) voi aloittaa uran dataanalyytikkona.