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
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:
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 :
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:
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:
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:
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:
Az adatelemzők által használt eszközök
A főállású adatelemzők számos népszerű eszközt használnak. Ha megismeri ezeket az eszközöket, növeli hatékonyságát és eredményességét:
| Eszközök | Leírás |
|---|---|
| Excel vagy Google Táblázatok | Az adatelemzők széles körben használják a táblázatokat olyan alapvető adatelemzési feladatok elvégzésére, mint az adatok rendezése, szűrése és összesítése. Ezeket az adatok diagramok és grafikonok használatával történő megjelenítésére is használják. |
| Piton | A Python egy népszerű programozási nyelv, amelyet adatelemzésre és adattudományra használnak. Számos kifejezetten adatelemzésre tervezett könyvtárral és eszközzel rendelkezik, mint például a NumPy, a pandák és a Matplotlib. |
| R | Az R egy programozási nyelv és környezet, amelyet statisztikai számításokhoz és grafikákhoz használnak. Csomagok széles skálájával rendelkezik, amelyeket kifejezetten az adatok elemzésére és megjelenítésére terveztek. |
| Csoportkép | A Tableau egy adatvizualizációs szoftver, amelyet adatelemzők használnak interaktív és tetszetős irányítópultok és jelentések létrehozására. Lehetővé teszi az adatelemzők számára, hogy diagramokat, grafikonokat és térképeket készítsenek az adatok egyértelmű megjelenítéséhez. |
| LuckyTemplates | A LuckyTemplates egy üzleti analitikai szolgáltatás, amely interaktív vizualizációkat és üzleti intelligencia képességeket biztosít olyan egyszerű felülettel, amely a végfelhasználók számára saját jelentéseket és irányítópultokat készíthet. |
| SQL | A Structured Query Language (SQL) egy programozási nyelv, amelyet relációs adatbázisok kezelésére és manipulálására használnak. Az adatelemzők az SQL-t használják az adatok adatbázisokból való kinyerésére, adattisztításra és adatkezelésre, valamint alapvető statisztikai elemzésekre. |
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:
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:
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:
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:
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.
Ismerje meg, hogyan töltheti le és telepítheti a DAX Studio és a Tabular Editor 3 alkalmazást, és hogyan konfigurálhatja őket a LuckyTemplates és az Excel programban való használatra.
Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.
Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.
Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.
Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.
A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.
A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.
Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.
Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.
Ebben a blogban megmutatom, hogyan hozhat létre LuckyTemplates táblázatokat olyan képlet segítségével, amely egyesíti az UNION és a ROW függvényt.
