Adatelemző állások pályakezdőknek: Amit tudnia kell

Frissen végzett az egyetemen, és adatelemző karriert szeretne kezdeni. hol kezded?

Ahhoz, hogy friss diplomásként beindíthassa karrierjét, elengedhetetlen, hogy először megfelelő technikai és soft készségekre, valamint gyakorlati tapasztalatokra tegyen szert, amelyek segítségével erős portfóliót építhet fel, és folytathatja képességeinek bemutatását.

Miután kifejlesztette alapismereteit, keressen gyakornoki helyeket, szabadúszó projekteket vagy önkéntes lehetőségeket, és lépjen kapcsolatba a terület szakembereivel, hogy azonosítsa a lehetőségeket az iparágban.

Ez az útmutató mindent tartalmaz, amit tudnod kell ahhoz, hogy frissen kezdhess, ideértve azt is, hogy milyen készségek és végzettség szükséges, a gyakorlati tapasztalatszerzés módjai és az álláskeresési stratégiák, amelyek segíthetnek az első teljes munkaidős állásodban.

Kezdjük, vagy mondjuk: „merüljünk bele az adatokba”!

Tartalomjegyzék

• Adatelemzői állásokhoz szükséges készségek
  • Az adatelemző léthez elengedhetetlen technikai készségek
  • Alapvető készségek adatelemzőként
• Alapvető oktatási képesítések adatelemzők számára
• Gyakorlati tapasztalat szerzése
  • Szakmai gyakorlatok
  • Szabadúszó projektek
  • Online tanfolyamok és bizonyítványok
• Legjobb álláskeresési stratégiák kezdő adatelemzőknek
  • Online állástáblázatok
  • Hálózatépítés
  • Közösségi média
• Hatékony önéletrajz készítése
  • A releváns készségek kiemelése
  • Akadémiai projektek bemutatása
• Az interjú leszögezése
  • Közös adatelemzői állásinterjúkérdések
  • Interjúk bevált gyakorlatai
• Végső gondolatok

Adatelemzői állásokhoz szükséges készségek

Az adatelemzők olyan eszközöket használnak, mint a LuckyTemplates és a Tableau, hogy megjelenítsék az adatokat és betekintést nyerjenek

Az adatelemzés elemző eszközök és technikák használatát foglalja magában, hogy összetett adatkészletekből nyerjenek betekintést.

Ahhoz, hogy adatelemzőként sikeres legyen, olyan technikai és puha készségekre van szüksége, amelyek lehetővé teszik a betekintések hatékony összegyűjtését, feldolgozását, elemzését és közlését.

Ebben a részben az adatelemzői munkákhoz szükséges alapvető technikai és puha készségeket tárgyalunk.

Az adatelemző léthez elengedhetetlen technikai készségek

Az alapkezelő társaság kulcsfontosságú mérőszámainak statisztikai megjelenítése LuckyTemplates használatával.

A technikai készségek az iparághoz kapcsolódó képességek és ismeretek meghatározott összességét jelentik, amelyek a műszaki feladatok elvégzéséhez szükségesek. Ezek a készségek számszerűsíthetők, és gyakorlással elsajátíthatók.

Az adatelemzői munkákhoz szükséges alapvető műszaki ismeretek a következők:

• Microsoft Excel: Az Excel az egyik legszélesebb körben használt és legsokoldalúbb adatelemző program. Ez egy hatékony eszköz az adatmodellek kezelésére, amely számos funkciót biztosít az adatfeldolgozáshoz, elemzéshez és megjelenítéshez. Az adattudományban elengedhetetlen a szakértő vagy legalább középfokú jártasság.
• Programozás : Legalább egy programozási nyelvben, például Pythonban, R-ben vagy SQL-ben való jártasság kritikus követelmény a legtöbb adatelemzői szerepkör számára. Még a belépő szintű elemzőktől is elvárható, hogy hatékony kódot írjanak, amely képes manipulálni és elemezni az adatokat.
• Adatbázis-kezelés: Ha az a célja, hogy olyan iparágakban dolgozzon, amelyek nagy mennyiségű adatot kezelnek (egészségügy, pénzügy, kiskereskedelem stb.), akkor kényelmesen kell tudnia használni az adatbázis-kezelő rendszereket adatgyűjtésre, adatkezelésre és -feldolgozásra. Néhány népszerű rendszer a MySQL, a PostgreSQL, az Oracle Database, a MongoDB és a Microsoft SQL Server.
• Statisztikai megjelenítés : Az adatok kezelésén túl az elemzőktől olyan diagramokat és grafikonokat is kell készíteniük, amelyek segítségével betekintést nyerhetnek az adatokból. Az olyan eszközök ismerete, mint például a vagy lehetővé teszi, hogy vizuálisan tetszetős és könnyen érthető ábrázolásokat készítsen az adatleletekről.
• Gépi tanulás : A gépi tanulási algoritmusok és technikák ismerete, valamint a gépi tanulási eszközök használatának ismerete segít az elemzőknek feltárni a rejtett mintákat, és adatok alapján előrejelzéseket készíteni. Néhány népszerű gépi tanulási eszköz az IBM Watson Studio, az Apache Spark és a Microsoft Azure Machine Learning.

A fenti listának pillanatképet kell adnia az adatelemzőknek szükséges műszaki készségekről. Lehet, hogy soknak tűnik, de ne hagyd, hogy túlterheljen!

Senki sem várja el Öntől, hogy minden felsorolt ​​technológiát ismerjen, különösen egy belépő szintű pozíció esetében; azonban törekednie kell arra, hogy legalább e készségek alapjait ismerje.

Most pedig nézzük meg a gyakran figyelmen kívül hagyott soft skilleket.

Alapvető készségek adatelemzőként

A puha készségek olyan interperszonális képességekre utalnak, amelyeket a munkahelyi sikerhez szükségesnek tartanak, mert lehetővé teszik, hogy jól együttműködjön másokkal, megfelelően reagáljon a kihívásokra és kezelje a konfliktusokat.

A technikai készségekkel ellentétben a puha készségeket nehezebb megtanítani és számszerűsíteni, de fontosak a pozitív munkakörnyezet kialakításához.

Az alapvető puha készségek adatelemzőinek a következőket kell tartalmazniuk:

• Kommunikáció: Nem kell képzett szónoknak lenni, de képesnek kell lennie arra, hogy kényelmesen kommunikáljon összetett adatelemzésekkel mind a műszaki, mind a nem műszaki érdekelt felekkel, és javaslatokat tegyen a betekintések alapján.
• Problémamegoldás: Az adatokkal kapcsolatos problémákat szisztematikusan kell megközelíteni. Képesnek kell lennie arra, hogy kisebb részekre bontsa őket, és használja technikai és elemző képességeit a jó megoldások megtalálásához.
• Kritikus gondolkodás: Az adatelemzés nagy része nagy mennyiségű adaton megy keresztül a trendek és minták azonosítása érdekében, és elemzőként erős kritikai gondolkodási készségekkel kell rendelkeznie hipotézisek kidolgozásához és teszteléséhez, többféle nézőpont figyelembevételéhez és adatközpontúvá tételéhez. ajánlásokat.
• Figyelem a részletekre: A nyers adatokban sok részlet található, és az adatelemzőknek nagy figyelmet kell fordítaniuk a részletekre, hogy biztosítsák az adatok pontosságát és hibamentességét. Még az apró hibák vagy pontatlanságok is nagy hatással lehetnek az adatok minőségére.
• Időgazdálkodás: Még junior adatelemzőként is gyakran előfordulhat, hogy egyszerre több projekten dolgozik. A feladatok fontossági sorrendbe állítása és az idő hatékony kezelése kulcsfontosságú a projekt határidőinek betartása és a munka időben történő teljesítése érdekében.

Míg a technikai készségek fontosak az adatelemzők számára, az erős soft készségek fejlesztése ugyanilyen fontos a sikerhez ezen a területen. Ha a technikai és a soft készségek együttes fejlesztésére összpontosítasz, akkor az első munkahelyedre való felkészülés frissebbé válik!

Ezt nem tudjuk elégszer kifejezni, a soft skillek kulcsfontosságúak a mai munkahelyeken, nem számítanak adatelemzőnek, üzleti elemzőnek vagy akár postásnak!

Ha a szoftveres készségeket az adatkezelési készségekkel együtt gyakorolja, előnyt jelent!

Alapvető oktatási képesítések adatelemzők számára

Kezdő adatelemzőknek készült tanfolyamok, amelyeket a .

Friss diplomás vagy, szóval végre van diplomád. De vajon ez a megfelelő az adatelemző karrierhez?

Vannak bizonyos végzettségek, amelyek megkönnyíthetik a belépő szintű pozíció megszerzését.

Néhány alapvető képesítés, amelyet figyelembe kell venni:

1. Alapképzés vagy mesterképzés egy releváns területen, például matematika, statisztika, közgazdaságtan vagy számítástechnika. Felsőfokú végzettségre lehet szükség, ha vezető adatelemző, adattudós vagy adatmérnök szerepét kívánja elvállalni néhány éves tapasztalat birtokában.
2. Programozási nyelvek, például R vagy Python ismerete statisztikai elemzéshez és adatkezeléshez.
3. Különféle adatelemző eszközök és szoftverek, például SQL, Tableau vagy Excel ismerete az üzleti adatok elemzéséhez, megjelenítéséhez és bemutatásához.
4. Kvantitatív és kvalitatív kutatási módszerek alkalmazásában való jártasság nyers adatokból való betekintéshez.

Ha nem kapcsolódó területen szerzett diplomát, de továbbra is adatelemzői állást szeretne végezni, ne essen pánikba! Továbbra is lehetséges, hogy az iparban dolgozzon egy nem kapcsolódó területen szerzett végzettséggel, vagy akár diploma nélkül is.

Míg a releváns vagy kapcsolódó területeken szerzett szilárd alapok versenyelőnyt jelentenek, számos más módszer is létezik a szükséges készségek megszerzésére.

Jelentkezhet például online tanfolyamokra, szerezhet szakmai bizonyítványokat, vagy részt vehet olyan speciális bootcamp-okon, amelyek segítségével megszerezheti az adatelemzésben való munkához szükséges technikai know-how-t.

Ezenkívül még megfelelő végzettséggel is tovább kell fejlesztenie domain szakértelmét, hogy lépést tudjon tartani az új trendekkel, és jobb betekintést nyerjen az adatokból.

Végső soron az Ön iskolai végzettsége, valamint készségei és szakterületi ismeretei jelentős szerepet fognak játszani adatelemzői sikerében.

A következő részben áttekintünk néhány stratégiát, amelyek segítségével munkát találhat az adatmezőben, és hogyan növelheti az elhelyezkedési esélyeit.

Gyakorlati tapasztalat szerzése

Példa egyszerű adatkezelésre LuckyTemplates használatával.

Mint frissebb, aki gyakorlati tapasztalatot szeretne szerezni az adatelemzésben, számos lehetőség áll rendelkezésére készségek megszerzésére és képességeinek bemutatására a potenciális munkaadók előtt.

Vessen egy pillantást az alábbi lehetőségek közül:

Szakmai gyakorlatok

A szakmai gyakorlatok nagyszerű módja annak, hogy valós tapasztalatokat szerezzenek iparági szakemberek irányítása alatt. Sok szervezet kifejezetten friss diplomások vagy az adatelemzés területére áttérni vágyók számára kínál szakmai gyakorlatokat.

Az érdeklődési körének és készségeinek megfelelő gyakornoki helyekre való jelentkezés lehetőséget nyújthat valódi adatelemzési projekteken való munkavégzésre.

Mi a helyzet a szabadúszó?

Szabadúszó projektek

Példa a LuckyTemplates irányítópultjára, amelyet egy adatelemző készített

A gyakorlati tapasztalatszerzés másik módja az, ha szabadúszó projekteket vállalunk az adatelemzés terén. Használjon olyan platformokat, mint az Upwork, hogy kapcsolatba lépjen az adatelemzési szolgáltatásokra szoruló ügyfelekkel.

Ne harapjon le többet, mint amennyit el tud rágni; próbáljon ki egyszerű feladatokat, például adatbevitelt az üzleti elemzéshez, mielőtt bonyolultabb munkákra jelentkezne.

Ha szabadúszóként dolgozik, tudását különféle projektekben alkalmazhatja, és tapasztalatokat szerezhet részmunkaidőben több iparágban.

A szabadúszó projektek befejezése pozitív értékelésekhez és ajánlásokhoz is vezethet, ami segíthet kitűnni a potenciális munkáltatók előtt.

Mi a helyzet az online tanulással?

Online tanfolyamok és bizonyítványok

Adattranszformációs és modellező tanfolyam által kínált .

Számos olyan létezik, amely mélyreható oktatást kínál az adatelemzési koncepciókról és eszközökről. Ezek a tanfolyamok gyakran tartalmaznak gyakorlati gyakorlatokat, projekteket és értékeléseket, amelyek segítenek a gyakorlati készségek fejlesztésében.

Az elismert intézményektől származó tanúsítványok megszerzése a tanulás iránti elkötelezettségét is bizonyítja, és igazolja adatelemzési képességeit.

Szánjon rá időt néhány online tanfolyam elvégzésére, és szerezzen bizonyítványokat, amelyek vonzóbbá teszik önéletrajzát a potenciális munkaadók számára.

Legjobb álláskeresési stratégiák kezdő adatelemzőknek

Az álláskeresési folyamat minden iparágban kihívást jelent, különösen a frissen végzett, nulla munkatapasztalattal rendelkezők számára.

Az sem segít, hogy az adatelemzés versenyterület, éppen ezért fontos, hogy legyen stratégiánk, ha álmai állását szeretnénk megszerezni!

A megfelelő stratégia segíthet hatékonyan eligazodni a munkaerőpiacon, azonosítani a lehetséges munkalehetőségeket, és kitűnni a munkáltatók előtt.

Ebben a részben megvizsgálunk néhány hatékony álláskeresési stratégiát adatelemzők számára, beleértve a hálózatépítéshez és az erős online jelenlét kiépítéséhez szükséges tippeket.

Online állástáblázatok

A DataJobs egy online álláshirdetés, amely kifejezetten az adatelemzőket szolgálja ki.

Az egyik leghatékonyabb módja annak, hogy a pályakezdőknek adatelemzői állásokat találjanak, az online állástáblázatokon keresztül. Ezek a platformok állásriasztásokat biztosíthatnak a belépő szintű pozíciókhoz olyan szűrőkkel, amelyek lehetővé teszik a keresés személyre szabását a hely, a munka típusa és a tapasztalati szint alapján.

Az olyan fontosabb állástáblázatok, mint az Indeed , remek hely az adatelemzés belépő szintű lehetőségeinek kereséséhez. Ha adatelemzői szerepkört keres, érdemes meglátogatnia az iparág-specifikus állástáblázatokat is, mint például a DataJobs .

Hálózatépítés

A hálózatépítés jó stratégia az adatelemzési iparágba való betöréshez. Vegyen részt iparági rendezvényeken online és offline egyaránt, és vegyen részt konferenciákon, találkozókon és workshopokon, hogy találkozzon a szakemberekkel és bővítse hálózatát.

Dolgozzon az adott területen dolgozó szakemberekkel való kapcsolatok kiépítésén, ami értékes ajánlásokhoz és izgalmas kezdeményezésekhez való hozzáféréshez vezethet. Próbáljon őszinte lenni interakciójában, és mutasson lelkesedést az adatelemzés iránt.

Érdemes megfontolni az online fórumokhoz, adatelemző közösségekhez és LinkedIn- csoportokhoz való csatlakozást is, hogy kapcsolatba léphessen hasonló gondolkodású emberekkel, és tájékozódjon az iparági trendekről.

Az ezeken a platformokon folytatott megbeszélések és releváns tartalmak megosztása is bizonyíthatja szakértelmét és a terület iránti szenvedélyét.

És ha bemutatja a munkáját, lehetősége lesz arra, hogy felfigyeljen potenciális munkáltatójára, a LinkedIn hatalmas adatközösséggel rendelkezik.

Közösségi média

Ne becsülje alá a közösségi média erejét álláskeresési folyamatában! Az olyan platformok, mint a LinkedIn és a Twitter, hatékony eszközök lehetnek adatelemzői álláslehetőségek felkutatására és az iparág befolyásolóival való kapcsolatfelvételre.

Optimalizálja közösségi média fiókjait azáltal, hogy bemutatja készségeit, tapasztalatait és az adatelemzéssel kapcsolatos projektjeit. Kövesse a területen működő cégeket és szakembereket, hogy naprakész legyen tevékenységeikről és együttműködési lehetőségeikről. A láthatóság érdekében vegyen részt a kapcsolódó hashtagekben vagy vitaszálakban.

A közösségi média platformokon való professzionális részvétel jelentősen növelheti online jelenlétét, és ez teljes munkaidős álláslehetőségekhez vezethet az adatelemzés területén.

Ismét visszatérve a LinkedInhez, határozottan ez a mi kedvenc társalgónk a közösségi média adattípusaihoz.

Mielőtt azonban elkezdhetne állásra jelentkezni, tökéletesítenie kell az önéletrajzát, és erről a következő részben fogunk beszélni.

Hatékony önéletrajz készítése

A lenyűgöző és jól felépített önéletrajz létfontosságú szerepet játszik abban, hogy a pályakezdők állást szerezzenek. Ebben a részben megvitatjuk, hogyan lehet kiemelni a releváns készségeket és bemutatni a tudományos projekteket, hogy lenyűgöző önéletrajzot hozzon létre.

A releváns készségek kiemelése

Példa arra, hogyan lehet kiemelni a releváns készségeket az önéletrajzban

Frissként hangsúlyoznia kell azokat a készségeket, amelyek megmutatják adatelemzői potenciálját. Ezeket a készségeket tanfolyamok, szakmai gyakorlatok és tanórán kívüli tevékenységek során sajátíthatták el.

Íme néhány tipp, amellyel hatékonyan emelheti ki releváns készségeit az önéletrajzában:

1. Azonosítsa a releváns készségeket : Először tekintse át a munkaköri leírást, és határozza meg azokat a kulcskészségeket, amelyeket a munkáltató keres. Ezek magukban foglalhatják az olyan technikai készségeket, mint az adatelemzés, az adatbázis-kezelés és a programozási nyelvek, valamint az olyan puha készségeket, mint a kommunikáció, a csapatmunka és a problémamegoldás.
2. Tegye személyre önéletrajzát : Alakítsa át önéletrajzát, hogy kiemelje azokat a készségeket, amelyek a leginkább relevánsak a megpályázott állás szempontjából. Használja a munkaköri leírásban szereplő kulcsszavakat és kifejezéseket, hogy az önéletrajz túljusson a kezdeti szűrési folyamaton.
3. Számszerűsíthető adatok használata: Ha lehetséges, használjon számszerűsíthető adatokat, hogy kiemelje készségei hatását. Ha olyasmit tett, amivel pénzt vagy időt takarított meg egy projektnek vagy cégnek, akkor ezeket a mutatókat konkrét számokkal adja meg.

Ha hatékonyan kiemeli releváns készségeit, növelheti annak esélyét, hogy lenyűgözze a potenciális munkaadókat és állást biztosítson.

Akadémiai projektek bemutatása

Példa egy akadémiai projektre az önéletrajzban

Friss diplomásként az akadémiai projektek szilárd bizonyítékot nyújtanak a valós adatokkal kapcsolatos kihívások kezelésében szerzett tapasztalataira. Íme néhány kulcsfontosságú stratégia, amelyek segíthetnek kiemelkedni:

1. Válassza ki a releváns projekteket: Válassza ki azokat a tudományos projekteket, amelyek a leginkább relevánsak a megpályázott állás szempontjából. Ez segíthet bemutatni készségeit és tapasztalatait az adatelemzés egy bizonyos területén.
2. Emelje ki szerepét: Világosan vázolja fel szerepét és konkrét hozzájárulásait. Ez segít bemutatni technikai készségeit, problémamegoldó képességeit és csapatmunka készségeit.
3. Mutatók szerepeltetése : Amikor csak lehetséges, adjon meg olyan mérőszámokat vagy eredményeket, amelyek bemutatják a projekt hatását. Például, ha olyan projekten dolgozott, amely segített javítani az üzleti folyamatokat, akkor adjon meg konkrét részleteket ezekről a fejlesztésekről.
4. Hatékony formázás : A tudományos projektek listázásakor használjon következetes formátumot, amely könnyen olvasható és tetszetős. Tartalmazza a projekt címét, időtartamát és egy rövid munkaleírást. A projektre mutató hivatkozást is megadhat a GitHubon vagy bármely más olyan tárhelyen, ahol a potenciális munkaadók hozzáférhetnek az Ön munkájához.

Az akadémiai projektek portfóliójának felvétele tovább erősítheti önéletrajzát, és bemutathatja az adatelemzés terén szerzett gyakorlati tapasztalatait.

Nézze meg az alábbi videónkat, hogy az interjú előtt felvázolja az adatok megjelenítésére vonatkozó példákat.

Egy nagyszerű önéletrajz kiveszi a lábát az ajtón, de ez csak az első lépés. A következő az elkerülhetetlen állásinterjúra való felkészülés.

Most pedig nézzünk meg néhány stratégiát az állásinterjúk elkészítéséhez a következő részben.

Az interjú leszögezése

Az állásinterjú a felvételi folyamat kritikus szakasza. Itt mutathatja be készségeit, tapasztalatát és személyiségét, valamint alkalmasságát a szerepre.

Az interjú elkészítése alapos felkészülést igényel, a vállalat és a szerepkör kutatásától a gyakori interjúkérdések gyakorlásáig és a megfelelő öltözködésig.

Ebben a részben megvizsgálunk néhány hatékony stratégiát az interjú adatelemzőként való leküzdésére, beleértve a gyakori interjúkérdések megválaszolására és az interjúra való felkészülésre vonatkozó tippeket.

Közös adatelemzői állásinterjúkérdések

Az adatelemzői állásokra frissen pályázóként elengedhetetlen a gyakori interjúkérdésekre való felkészülés. Íme néhány példa:

• Meg tudod magyarázni a különbséget a felügyelt és a nem felügyelt tanulás között?
• Hogyan kezeli az adatkészlet hiányzó vagy inkonzisztens adatait?
• Milyen tapasztalataid vannak az SQL-el és az adatbázis-kezeléssel kapcsolatban?
• Hogyan biztosítod az elemzésed pontosságát?
• Meg tudná magyarázni azt a helyzetet, amikor kihívásokkal kellett szembenéznie az adatok elemzése során, és hogyan tudta legyőzni azokat?

Feltétlenül tekintse át a lehetséges adatelemzőkkel kapcsolatos interjúkérdéseket, és gyakorolja a válaszait.

Sok fontos interjúkérdés van, és senki sem mutatja be jobban, mint ez a könyv.

Készen állsz az interjúra? Beszéljünk meg néhány bevált gyakorlatot a megoldáshoz!

Interjúk bevált gyakorlatai

Ha frissebb adatelemzőként szeretné növelni a siker esélyeit, vegye figyelembe a következő bevált módszereket az interjúkhoz:

1. Kutassa fel a vállalatot : Az interjú előtt ismerje meg a vállalat iparágát, termékeit és az adatokkal kapcsolatos kihívásokat.
2. Összpontosítson erősségeire : Emelje ki készségeit adatelemzés, programozási nyelvek (pl. Python vagy R), adatbáziskezelés és adatvizualizációs eszközök terén.
3. Mutassa be projektjeit : Mutasson be tudományos vagy személyes tapasztalataiból származó projekteket képességeinek bemutatására. Mutassa meg az Ön által készített irányítópultot, jelenítse meg az általa készített jelentést, és tűnjön ki a tömegből.
4. Magyarázza el gondolkodási folyamatát : Amikor technikai kérdésekre válaszol, világosan magyarázza el érvelését és gondolkodási folyamatát, hogy bemutassa elemző készségeit.
5. Készüljön fel a viselkedési kérdésekre : Várjon kérdéseket a csapatmunkával, a kommunikációval és a problémamegoldó készségekkel kapcsolatban. Készüljön fel konkrét példákkal.
6. Tegyen fel átgondolt kérdéseket : Készítsen releváns, éleslátást igénylő kérdéseket a vállalat üzleti intelligencia stratégiájáról és a pozíció konkrét felelősségeiről.

Ha alaposan felkészül az interjúra, és követi ezeket a bevált gyakorlatokat, növelheti a siker esélyeit.

Végső gondolatok

Az adatelemzés egy gyorsan növekvő terület, amely nagy lehetőségeket rejt magában a karrier növekedésében és a munkalehetőségekben. Ám friss vagy friss diplomásként betörni erre a területre kihívást jelenthet világos terv és hatékony álláskeresési stratégiák nélkül.

A megfelelő technikai és soft készségek fejlesztésével, az iparág-specifikus állástáblázatok és hálózati lehetőségek kihasználásával, valamint erős önéletrajz felépítésével a frissen végzettek növelhetik esélyeiket arra, hogy adatelemzőként elhelyezkedjenek.

Ezenkívül az állásinterjúra való felkészülés, valamint a releváns készségek és tudományos projektek hatékony bemutatása az önéletrajzában segíthet megkülönböztetni a többi jelentkezőtől.

Ha követi ezeket a stratégiákat, amelyeken keresztülmentünk, és elkötelezett marad karriercéljaink mellett, garantáltan sikeresen beindítja karrierjét az adatelemzés terén!

Ha szeretne többet megtudni az adatelemzők által használt adatvizualizációs technikákról, tekintse meg a