Hogyan válhat adatelemzővé tapasztalat nélkül: Menjünk!

Az adatelemzés területére való betörés ijesztőnek tűnhet, különösen, ha nincs tapasztalata. De ne félj! Vannak olyan utak és stratégiák, amelyek segíthetnek adatelemzői karrierjének beindításában.

Ha tapasztalat nélküli adatelemzővé szeretne válni, összpontosítson a megfelelő készségek kialakítására, amelyekkel kiegészítheti portfólióját, és kezdjen el megtanulni bevált, valós technikákat, amelyeket megoszthat a potenciális munkáltatókkal.

Az adatelemzés jellemzően olyan értékes betekintést gyűjt, értelmez és nyer ki a nagy adatokból, amelyek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak. A megfelelő célzott oktatási forrásokkal és gyakorlati tapasztalatokkal Ön is hatást gyakorolhat ezen a gyorsan növekvő területen.

Ez a cikk végigvezeti Önt a belépő szintű adatelemzői állás megszerzésének gyakorlati lépésein, miközben bemutatja, hogyan segíthetnek a különböző erőforrások a szükséges készségek és ismeretek kialakításában.

Tartalomjegyzék

• Releváns készségek kialakítása
  • Kulcsfontosságú készségek adatelemzők számára
  • Használja ki az online tanfolyamokat és minősítéseket
  • Próbáljon ki néhány gyakorlati projektet
  • Hálózatépítés és csatlakozás a közösségekhez
• Erős portfólió létrehozása
• Adatelemző munkaköri kötelezettségek
  • Belépő szintű adatelemző munkaköri kötelezettségek
  • Az adatelemzők által használt eszközök
• Álláskeresési stratégiák
  • Online állásplatformok kihasználása
  • Az önéletrajz és a motivációs levél személyre szabása
  • Hálózati tippek
• Acing az interjú
  • Felkészülés a gyakori kérdésekre
  • Problémamegoldó képességek bemutatása
  • Átlagos fizetési elvárások a belépő szintű pozícióknál
• Folyamatos szakmai fejlődés
  • Maradjon naprakész az iparági trendekkel
  • Haladó minősítések megszerzése

Releváns készségek kialakítása

Ha nincs előzetes tapasztalata a területen, akkor fejlesztenie kell a szükséges adatelemzési készségeket és ismereteket.

Ez a rész néhány hatékony módszert mutat be a releváns készségek fejlesztésére, amelyek szilárd alapot biztosítanak az adatelemzésben végzett sikeres karrierhez.

Kulcsfontosságú készségek adatelemzők számára

Ahhoz, hogy adatelemzőként kitűnjön, fontos, hogy rendelkezzen néhány alapvető adatelemzői képességgel:

• Adatkezelés: Az adatelemzőknek erős adatkezelési készségekkel kell rendelkezniük, beleértve az adattisztítást, az integrációt és a szervezést. Ez azt jelenti, hogy nagy adatkészletekkel, különböző fájlformátumokkal és adattároló rendszerekkel dolgozhatunk.
• Statisztikai elemzés: Az adatelemzőknek alapos ismeretekkel kell rendelkezniük a statisztikai módszerekről és technikákról az adatok elemzéséhez és az értelmes meglátások levonásához. Ez magában foglalja a statisztikai modellek alkalmazásának lehetőségét, a regressziós elemzést, a hipotézisek tesztelését és az adatok megjelenítését.
• Programozási ismeretek : Nem kell informatikusnak lenned, de az adatelemzőknek erős programozási alapokkal kell rendelkezniük, és jártasnak kell lenniük legalább egy programozási nyelvben, például a Pythonban vagy az R-ben. Képesnek kell lenniük hatékony és tiszta írásra. kód az adatok manipulálásához és elemzéséhez.
• Üzleti érzék : Az üzleti elemzőknek képesnek kell lenniük arra, hogy megértsék elemzésük üzleti kontextusát, és azt, hogy az hogyan hat a szervezetre. Képesnek kell lenniük arra, hogy az adatbetekintést az érdekelt felek számára megvalósítható ajánlásokká alakítsák át.
• Kommunikációs készségek : A jó kommunikációs képesség egy nagyszerű puha készség. Az adatelemzőknek képesnek kell lenniük arra, hogy eredményeiket egyértelműen közöljék mind a műszaki, mind a nem műszaki érdekelt felekkel. Képesnek kell lenniük az összetett információk tömör és érthető bemutatására.
• Adatvizualizáció: Az adatelemzőknek erős adatvizualizációs készségekkel kell rendelkezniük ahhoz, hogy meggyőző vizuális reprezentációkat hozzanak létre megállapításaikról. Ez magában foglalja az olyan eszközök használatát, mint a Tableau, a LuckyTemplates vagy az Excel diagramok, grafikonok és irányítópultok létrehozásához.
• Problémamegoldás : Az adatelemzőknek erős problémamegoldó készségekkel kell rendelkezniük ahhoz, hogy képesek legyenek azonosítani az adatok mintáit és trendjeit, és megoldásokat kidolgozni az összetett adatproblémákra.

Használja ki az online tanfolyamokat és minősítéseket

Az online tanfolyamok és a szakmai bizonyítványok jó első lépést jelentenek az adatelemzéshez szükséges készségek megszerzéséhez. Számos online tanfolyam, bootcamp, oktatóprogram és tanúsítvány érhető el az adatelemzés területén olyan webhelyeken, mint az Udemy, a Coursera és a LuckyTemplates.

Ezek a kurzusok strukturált és projektalapú tanulást kínálnak, lehetővé téve készségei fejlesztését és gyakorlati tapasztalatok megszerzését.

Példák néhány olyan kurzusra, amelyre érdemes beiratkozni :

• A Coursera adatelemzési és vizualizációs alapjainak specializációja: Ez az IBM által kínált specializáció öt kurzusból áll, amelyek lefedik az adatelemzés és -vizualizáció alapjait olyan eszközök használatával, mint az Excel, a Tableau és az R. A témák közé tartozik az adatmanipuláció, a regressziós elemzés és adatvezérelt vizualizáció.
• A DataCamp adatelemzője Python pályával: Ez a pálya arra szolgál, hogy megtanítsa azokat az alapvető készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy Python használatával adatelemzővé válhasson. A pálya olyan témákat fed le, mint az adatmanipuláció, az adatvizualizáció és a statisztikai elemzés Python-könyvtárak használatával, mint például a pandas, a Matplotlib és a seaborn.
• A LinkedIn Legyen adatelemzési szakértője: Ez a tanfolyam az adatelemzéshez szükséges statisztikák alapjait ismerteti. A témák közé tartozik a valószínűségszámítás, a hipotézisek tesztelése, a keretrendszerek és a regressziós elemzés.
• A HackerRank adatszerkezeti gyakorlata: Ez az erőforrás egy sor kódolási kihívást kínál, amelyek segítenek az adatszerkezetekkel kapcsolatos készségeinek fejlesztésében. A kihívások számos témát érintenek, beleértve az algoritmusokat, az adatstruktúrákat és a matematikát.
• . Ez egy kipróbált és bevált oktatási modell, amely a PL-300 magabiztos letételéhez nélkülözhetetlen készségek széles skáláját építi ki.

Próbáljon ki néhány gyakorlati projektet

A portfólió felépítése kulcsfontosságú ahhoz, hogy bemutassa technikai készségeit, kreativitását, valamint azt, hogy képes betekintést nyerni az adatokból.

A valós projekteken való munka lehetővé teszi, hogy bemutassa kompetenciáit a potenciális munkaadóknak, és segít áthidalni az elméleti tudás és a gyakorlati alkalmazás közötti szakadékot. Lenyűgöző portfólió létrehozásához vegye figyelembe:

• Adatvizualizáció : Válasszon ki egy érdeklődésre számot tartó adatkészletet, és hozzon létre egy sor vizualizációt, amely segít elmesélni egy történetet. Használjon olyan eszközöket, mint a Tableau , , vagy a Matplotlib diagramok, grafikonok és irányítópultok létrehozásához, amelyek kiemelik a legfontosabb információkat.
• Szövegelemzés: Válasszon szövegtömböt, például vásárlói véleményeket vagy közösségi média bejegyzéseket, és használjon természetes nyelvi feldolgozási technikákat a szöveg elemzéséhez. Ez magában foglalhatja a hangulatelemzést, a téma modellezését és a szöveges osztályozást.
• Adatok tisztítása és előfeldolgozása: Válasszon egy rendetlen adatkészletet hiányzó értékekkel, ismétlődő rekordokkal vagy inkonzisztens adattípusokkal, majd tisztítsa meg és dolgozza fel az adatokat. Ez olyan technikákat foglal magában, mint az imputálás, a normalizálás és a kategorikus változók kódolása.
• Webkaparás: válasszon egy érdekes webhelyet, és használjon webkaparási technikákat az adatok gyűjtésére a webhelyről. Ez magában foglalhatja az olyan eszközök használatát, mint a BeautifulSoup vagy a Scrapy a HTML-címkékből való adatok kinyerésére, vagy az API-k használata a webszolgáltatásokból származó adatok gyűjtésére.
• Adattörténet: Válasszon ki egy érdekes adatkészletet, és hozzon létre narratívát az adatok körül. Használjon adatvizualizációkat, szöveget és multimédiás elemeket, hogy lenyűgöző történetet meséljen el az adatokról és azok következményeiről.

E projektek befejezésével a törekvő adatelemzők bemutathatják technikai készségeiket, kreativitásukat és képességeiket az adatokkal való értelmes munkavégzésre.

Ezen túlmenően ezek a projektek egy adatelemzői portfólióba is beépíthetők, az alkalmazott módszerek részletes leírásával és az adatokból származó betekintésekkel együtt.

Hálózatépítés és csatlakozás a közösségekhez

A hálózatépítés és a szakmai közösségek bevonása értékes kapcsolatokat, erőforrásokat és lehetőségeket biztosíthat az adatelemzés területén.

Néhány módszer a hálózat fejlesztésére és az ismertség megszerzésére:

• Vegyen részt iparági konferenciákon, szemináriumokon vagy workshopokon . Ez egy nagyszerű módja annak, hogy kapcsolatot teremtsen más adatelemzőkkel, és megismerje a terület legújabb trendjeit és technikáit. Néhány népszerű adattudományi konferencia közé tartozik a Data Science Summit , a Strata Data Conference és a Predictive Analytics World .
• Csatlakozzon online fórumokhoz vagy vitacsoportokhoz . Például a Discord és a Reddit számos adattudományi közösséggel rendelkezik. Remek helyek, ahol lépést tarthat az iparági hírekkel, és találkozhat más törekvő adatelemzőkkel és adattudósokkal.
• Lépjen kapcsolatba a terület szakembereivel olyan platformokon, mint a LinkedIn , a Meetup és a Kaggle . A szakterület más szakembereivel való kapcsolatok kiépítésével megismerheti a munkalehetőségeket, új meglátásokra és ismeretekre tehet szert, és az iparág szakértőjeként megalapozhatja magát.

Most itt az ideje, hogy elkészítse portfólióját!

Erős portfólió létrehozása

Ha tapasztalatlan adatelemzőként kezdi a munkát, egy erős portfólió felépítése elengedhetetlen ahhoz, hogy bemutassa készségeit, kreativitását és képességét, hogy betekintést nyerjen az adatokból.

Segít a hitelesség megteremtésében, és bemutatja azokat a projekteket, amelyeken korábban dolgozott, még akkor is, ha személyes vagy saját kezdeményezésű projektekről van szó. A portfóliójának kiemelnie kell:

1. Elvégzett projektek: Vegyen fel különféle projekteket portfóliójába, hogy megmutassa gyakorlati tapasztalatát és szakértelmét a különböző típusú elemzések terén. Nem kell, hogy valami túl bonyolult legyen. Néhány példa az alapvető projektekre, amelyeket bemutathat, például a webhelyekről származó adatok kaparása és a tisztítási adatok. Ügyeljen arra, hogy minden projekthez adjon kontextust, például a megoldani kívánt problémát, a követett folyamatot és az elemzésből származó betekintést.
2. Átvihető készségek : Ezek olyan készségek, amelyeket korábbi tapasztalataiból szerzett, még akkor is, ha nem kapcsolódnak közvetlenül az adatelemzéshez. Néhány példa az átadható készségekre: Microsoft Excel, statisztikai elemzés vagy programozási nyelvek, például R vagy Python.

Ha ezeket az elemeket beépíti portfóliójába, akkor még előzetes adatelemzői tapasztalat nélkül is hatékonyan tudja bemutatni készségeit, kreativitását és adatkezelési képességét.

Adatelemző munkaköri kötelezettségek

Mielőtt elkezdené pályázni az adatelemzői pozíciókra, ismerkedjen meg az adatelemzők mindennapi feladataival, valamint a szakma eszközeivel.

Ebben a részben lebontjuk a belépő szintű adatelemzői szerepkör munkaköri feladatait, a kulcsfontosságú készségeket, amelyeket ismernie kell, és néhány népszerű, adatszakértők által használt eszközt.

Belépő szintű adatelemző munkaköri kötelezettségek

Belépő szinten kezdőként az Ön elsődleges feladata valószínűleg az lesz, hogy értékes betekintést nyújtson a döntéshozatalhoz az adatok gyűjtése, tisztítása és elemzése révén.

A munkaköri leírások eltérőek lehetnek, de néhány fő felelősség a következőket tartalmazza:

• Adatok gyűjtése és rendszerezése : Ez magában foglalja a releváns adatok összegyűjtését különböző forrásokból, és strukturált formátumba rendszerezését elemzés céljából.
• Adatok tisztítása és előfeldolgozása : Az adatok pontosságát és elemzésre kész állapotának biztosítása érdekében meg kell tisztítania és elő kell feldolgoznia az adatokat az inkonzisztenciák, hibák és ismétlődések eltávolításával.
• Adatok elemzése: Statisztikai technikákat és szoftvereszközöket kell használnia az adatok elemzéséhez és a betekintések kinyeréséhez.
• Jelentések és vizualizációk készítése: A betekintést és az eredményeket diagramok, grafikonok és egyéb vizuális segédeszközök segítségével kell bemutatnia.
• Az eredmények közlése: A megállapításokat közölnie kell az érdekelt felekkel, és a betekintések alapján ajánlásokat kell tennie.
• Együttműködés a csapattagokkal: Együtt kell működnie a csapat többi tagjával annak biztosítása érdekében, hogy a projektek időben és magas színvonalon készüljenek el.
• Folyamatos tanulás: Naprakésznek kell lennie az új technikákkal, technológiákkal és trendekkel az adatelemzés területén, hogy készségei relevánsak és hatékonyak maradjanak.

Az adatelemzők által használt eszközök

A főállású adatelemzők számos népszerű eszközt használnak. Ha megismeri ezeket az eszközöket, növeli hatékonyságát és eredményességét:

Ok, akkor hogyan szerezhetsz adatelemzői állást tapasztalat nélkül?

Álláskeresési stratégiák

Miután felépítette készségeit és erős portfóliót hozott létre adatelemzőként, kezdődik az igazi móka – ideje elkezdeni álláslehetőségeket keresni! De hogyan találsz munkát, ha nincs tapasztalatod?

Ebben a részben megvizsgálunk néhány keresési stratégiát, amelyek segíthetnek első adatelemzői állásában. Az online álláshirdetések kihasználásától az iparági szakemberekkel való hálózatépítésig számos stratégia segíthet abban, hogy kitűnjön a versenyképes munkaerőpiacon.

Online állásplatformok kihasználása

Az online állásplatformok lehetőségek tárházát jelenthetik a feltörekvő adatelemzők számára, és remek hely az iparági toborzókkal való kapcsolattartásra. Kezdje profilok létrehozásával olyan népszerű álláskereső webhelyeken, mint az Indeed , a LinkedIn és a Glassdoor .

Használjon releváns kulcsszavakat, például „belépő szintű adatelemző” és „adatelemzői gyakorlatok”, hogy megfelelő állásajánlatokat találjon. Állítson be állásértesítéseket ezekhez a keresésekhez, hogy értesítéseket kapjon az új lehetőségekről.

Ezenkívül fontolja meg, hogy csatlakozzon az adatelemzésre jellemző niche-jobtáblákhoz, mint például a Kaggle Jobs és az iCrunchData . Ezek a platformok az adattudományi közösséget szolgálják ki, növelve az esélyét, hogy megfelelő pozíciókat találjon.

Mi a helyzet az önéletrajzoddal vagy önéletrajzoddal?

Az önéletrajz és a motivációs levél személyre szabása

Ne féljen önéletrajzát és motivációs levelét konkrét munkákhoz igazítani. Ügyeljen arra, hogy a pályázati anyagokban hangsúlyozzák az átadható készségeket, és minden releváns projektet.

Íme néhány lényeges elem, amelyet az önéletrajzába bele kell foglalni:

• Képesítések : Nagy hangsúlyt fektet a sikeresen elvégzett releváns kurzusokra és iparági bizonyítványokra. A műszaki alapképzés vagy felsőfokú végzettség megszerzése nagy segítség, de minden diplomának legalább be kell lépnie az ajtón.
• Adatelemzési projektek vagy önkéntes tapasztalatok : A tényleges munkatapasztalat helyett emeljen ki olyan projekteket vagy önkéntes lehetőségeket, amelyekre különösen büszke. Ezeknek a projekteknek relevánsaknak kell lenniük az adatelemzés szempontjából.
• Készségek : Emelje ki a technikai ismereteit. Ez magában foglalja a programozási nyelvek, az adatvizualizációs eszközök és a statisztikák terén szerzett tapasztalatokat

A kísérőlevelének ezenkívül ki kell mutatnia az adatelemzési terület iránti lelkesedését, és kiemelnie kell legjelentősebb eredményeit vagy projektjeit. Ha jól ismeri azt, hogy a vállalat hogyan használja az analitikát, megmutathatja tudását és ambícióit.

Hálózati tippek

A hálózatépítés létfontosságú szerepet játszik a munkalehetőségek megtalálásában és az értékes iparági ismeretek megszerzésében. Vegyen részt konferenciákon, workshopokon, találkozókon és webináriumokon, hogy kapcsolatba lépjen a terület szakembereivel. Mutassa be magát, és kérjen tanácsot vagy ajánlást, ami potenciális állásbeutaláshoz vezethet.

Ezenkívül használja az olyan online hálózati platformokat, mint a LinkedIn és a Meetup , hogy bővítse kapcsolatait. Csatlakozzon releváns csoportokhoz, vegyen részt vitákban, és osszon meg cikkeket vagy betekintést, hogy bemutassa tudását és az adatelemzés iránti lelkesedését.

Acing az interjú

Gratulálunk! Eljutottál adatelemzői álláskeresésed állásinterjú szakaszába!

Ez egy izgalmas lehetőség, hogy bemutassa képességeit, tapasztalatát és szenvedélyét a terület iránt. Az állásinterjúk azonban idegtépőek lehetnek, különösen, ha nem tudod, mire számíts; értjük, tudjuk!

Ebben a részben megvizsgálunk néhány stratégiát, amelyek segítenek az adatelemzői állásinterjúkon.

A vállalat és a szerepkör kutatásától a gyakori interjúkérdésekre való felkészülésig és problémamegoldó képességeinek bemutatásáig ezek a tippek segítenek abban, hogy magabiztosnak érezze magát és felkészült legyen a következő adatelemzői állásinterjúra.

Felkészülés a gyakori kérdésekre

Az adatelemzői interjú elkészítésének egyik kulcsa a gyakori kérdésekre való felkészülés. Kezdje azzal, hogy feltérképezi a vállalatot, és megérti igényeit és az iparágat, amelyben működik.

Ez segít az állásinterjú kérdéseire adott válaszainak testreszabásában, és megmutatja a szerep iránti lelkesedését.

Néhány gyakori adatelemző-interjú kérdés, amellyel a munkaerő-felvételi vezetőktől találkozhat:

• Milyen tapasztalatai vannak az adatelemző és vizualizációs eszközökkel kapcsolatban?
• Leírna egy kihívást jelentő projektet, amelyen dolgozott, és hogyan állt hozzá?
• Hogyan kezeli a nagy adatkészleteket és biztosítja az adatok minőségét?

Gyakorolja a válaszokat ezekre a kérdésekre, és fontolja meg, hogyan emelheti ki készségeit és tapasztalatait, még akkor is, ha nincs közvetlen tapasztalata az adatelemzésben.

Ezenkívül összpontosítson az átadható készségekre, például a kommunikációra, a problémamegoldásra és a tanulási hajlandóságra.

Problémamegoldó képességek bemutatása

Adatelemzőként a problémamegoldás kulcsfontosságú készség. Az interjú során felkérhetik, hogy oldjon meg egy problémát vagy elemezzen egy adatkészletet a helyszínen. Problémamegoldó képességeinek bemutatásához kövesse az alábbi lépéseket:

1. Értse meg a kérdést : Szánjon időt a problémafelvetés elolvasására és megértésére. Ha bizonytalan, kérje meg a kérdezőt a pontosításért.
2. Bontsa fel: Bontsa fel a problémát kisebb, kezelhető feladatokra. Ez segít abban, hogy szervezett maradjon, és bemutassa szisztematikus megközelítését.
3. Készítsen tervet: Készítsen tervet az egyes feladatok megoldására, felhasználva az adatelemzési technikák ismereteit a legmegfelelőbb megközelítés kiválasztásához.
4. Végrehajtás és alkalmazkodás: A terv végrehajtása során készüljön fel arra, hogy a kapott eredmények alapján adaptálja azt. Ez rugalmasságot és alkalmazkodóképességet mutat.
5. Mutassa be megállapításait : Egyértelműen közölje megállapításait és meglátásait az interjúztatóval. Ha lehetséges, használjon vizuális eszközöket, hogy az eredmények könnyen érthetőek legyenek.

Ha követi ezeket a lépéseket, magabiztosan bemutathatja problémamegoldó készségeit, és kitűnhet az adatelemzői interjún.

Átlagos fizetési elvárások a belépő szintű pozícióknál

Lehet, hogy kellemetlen beszélni róla, de ez az interjúfolyamat fontos része – mennyi pénzt hajlandó egy szervezet fizetni Önnek? Amerikában egy belépő szintű adatelemző fizetési tartománya a helytől, a szaktudástól és az adott cégtől függően változhat.

A Glassdoor szerint egy belépő szintű adatelemző átlagos fizetése az Egyesült Államokban 2023 márciusában évi 62 453 dollár. Az átlagos fizetési tartomány azonban évi 43 000 és 89 000 dollár között mozoghat, a fent említett tényezőktől függően.

Az Indeed is hasonló számokról számol be, 2023 márciusában az Egyesült Államokban a belépő szintű adatelemzők évi 60 679 dolláros átlagos alapbére .

Fontos megjegyezni, hogy ezek a számok csak átlagok, és a pozíció konkrét körülményeitől függően változhatnak. De jó kiindulópontot kell adniuk az adatelemzői karrier megkezdésekor.

Ezenkívül előfordulhat, hogy ezek a számok nem vesznek figyelembe más tényezőket, például bónuszokat, juttatásokat és részvényopciókat, amelyeket bizonyos vállalatok kínálnak.

Folyamatos szakmai fejlődés

A folyamatos szakmai fejlődés elengedhetetlen része ahhoz, hogy sikeres adatelemzővé váljon, függetlenül a tapasztalati szintjétől.

Ebben az utolsó részben arról lesz szó, hogy naprakész maradjunk az iparági trendekkel, és hogyan kívánunk haladó minősítéseket szerezni.

Maradjon naprakész az iparági trendekkel

Az adatelemzés területén a legújabb trendekkel és fejlesztésekkel való lépéstartás elengedhetetlen ahhoz, hogy megőrizze versenyelőnyét a munkaerőpiacon. Íme néhány módja annak, hogy naprakész maradjon:

• Kövesse az adatelemzésre összpontosító blogokat és webhelyeket, hogy tájékozódjon az új eszközökről, technikákról és bevált gyakorlatokról. Ilyen például a Github, a Towards Data Science , a KDnuggets és természetesen
• Vegyen részt online fórumokon és közösségekben, ahol az adatelemzők megvitatják és megosztják meglátásaikat, technikákat és megoldásokat. Olyan platformok, mint a Reddit , a Discord , a Twitter , valamint a DataTau és a miénk
• Iratkozzon fel a releváns hírlevelekre, podcastokra és YouTube-csatornákra, hogy naprakész legyen az adatelemzés legfrissebb híreivel és fejleményeivel. Podcastok esetén nézze meg a Data Skeptic , a DataFramed és a . Néhány jó YouTube-csatorna, amelyet követhet, a senddex és a Two Minute Papers .

Haladó minősítések megszerzése

A kezdő és középhaladó adatelemzési minősítéseken és tanfolyamokon megszerzett alapkészségeken túlmenően fontolóra veheti a haladó minősítések megszerzését, hogy tovább erősítse bizonyítványait és szakértelmét.

Ahogy mondani szokás, a gyakorlat teszi a mestert, ezért fejlesztettük ki az „edzéseket”. Adatkészség-edzéseink hihetetlen módon gyakorolhatják készségeiket, kommunikálhatnak másokkal, és visszajelzést kaphatnak a munkájukról.

Tudjon meg többet edzéseinkről az alábbiakban:

Összefoglalva, tapasztalat nélkül nehéz lehet adatelemzőként munkát találni, de nem lehetetlen.

Erős portfólió felépítésével, igényes készségek fejlesztésével, hálózatépítéssel más szakemberekkel és az online források kihasználásával a törekvő adatelemzők növelhetik esélyeiket arra, hogy megszerezzék első állásukat ezen a területen.

Időbe és erőfeszítésbe kerülhet, de kitartással és a tanulás iránti elkötelezettséggel bárki (még Ön is!) elkezdheti adatelemzői karrierjét.