Dataanalytikerjobber for nybegynnere: Hva du trenger å vite

Du er fersk fra college, og du ønsker å starte en karriere innen dataanalyse. Hvor begynner du?

For å kickstarte en karriere som nyutdannet, er det viktig å først få relevante tekniske og myke ferdigheter samt praktisk erfaring som du kan bruke til å bygge en sterk portefølje og fortsette å vise frem evnene dine.

Når du har utviklet din grunnleggende kunnskap, søk etter praksisplasser, frilansprosjekter eller frivillige muligheter og nettverk med fagfolk på feltet for å identifisere muligheter i bransjen.

Denne guiden dekker alt du trenger å vite for å komme i gang som en fersker, inkludert hvilke ferdigheter og pedagogiske kvalifikasjoner som kreves, måter å få praktisk erfaring på og jobbsøkestrategier som kan hjelpe deg med å få din første heltidsjobb.

La oss komme i gang, eller skal vi si «dykke inn i data»!

Innholdsfortegnelse

• Ferdigheter som kreves for dataanalytikerjobber
  • Tekniske ferdigheter som er avgjørende for å være dataanalytiker
  • Myke ferdigheter som er avgjørende for å være dataanalytiker
• Viktige utdanningskvalifikasjoner for dataanalytikere
• Få praktisk erfaring
  • Praksisplasser
  • Frilansprosjekter
  • Online kurs og sertifiseringer
• Topp jobbsøkestrategier for spirende dataanalytikere
  • Online jobbtavler
  • Nettverk
  • Sosiale medier
• Utarbeidelse av en effektiv CV
  • Fremheve relevante ferdigheter
  • Vise akademiske prosjekter
• Klarer intervjuet
  • Vanlige dataanalytiker jobbintervjuspørsmål
  • Beste praksis for intervjuer
• Siste tanker

Ferdigheter som kreves for dataanalytikerjobber

Dataanalytikere bruker verktøy som LuckyTemplates og Tableau for å visualisere data og få innsikt

Dataanalyse innebærer bruk av analytiske verktøy og teknikker for å trekke ut innsikt fra komplekse datasett.

For å lykkes som dataanalytiker trenger du en kombinasjon av tekniske og myke ferdigheter som gjør deg i stand til effektivt å samle inn, behandle, analysere og formidle innsikt.

I denne delen diskuterer vi noen av de grunnleggende tekniske og myke ferdighetene som kreves for dataanalytikerjobber.

Tekniske ferdigheter som er avgjørende for å være dataanalytiker

Statistisk visualisering av nøkkelberegninger for forvaltningsselskap laget ved hjelp av LuckyTemplates.

Tekniske ferdigheter refererer til et spesifikt sett med ferdigheter og kunnskaper knyttet til industrien som er nødvendige for å utføre tekniske oppgaver. Disse ferdighetene er kvantifiserbare og kan læres med øvelse.

Viktige tekniske ferdigheter for dataanalytikerjobber inkluderer:

• Microsoft Excel: Excel er et av de mest brukte og allsidige programmene for dataanalyse. Det er et kraftig verktøy for håndtering av datamodeller som gir en rekke funksjoner for databehandling, analyse og visualisering. Ekspert eller i det minste middels ferdighet er avgjørende innen datavitenskap.
• Programmering : Ferdighet i minst ett programmeringsspråk, som Python, R eller SQL, er et kritisk krav for de fleste dataanalytikerroller. Selv analytikere i entry-level roller forventes å skrive effektiv kode som kan manipulere og analysere data.
• Databaseadministrasjon: Hvis målet ditt er å jobbe i bransjer som håndterer store datamengder (helsevesen, finans, detaljhandel, etc.), må du være komfortabel med å bruke databasestyringssystemer for datainnsamling, databehandling og behandling. Noen populære systemer inkluderer MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB og Microsoft SQL Server.
• Statistisk visualisering : I tillegg til å håndtere data, forventes analytikere å lage diagrammer og grafer som kan brukes til å trekke innsikt fra data. Kjennskap til verktøy som eller vil gjøre deg i stand til å lage visuelt tiltalende og lettfattelige representasjoner av datafunn.
• Maskinlæring : Kunnskap om maskinlæringsalgoritmer og -teknikker og hvordan man bruker maskinlæringsverktøy hjelper analytikere med å avdekke skjulte mønstre og lage spådommer basert på data. Noen populære maskinlæringsverktøy inkluderer IBM Watson Studio, Apache Spark og Microsoft Azure Machine Learning.

Listen ovenfor skal gi deg et øyeblikksbilde av de tekniske ferdighetene som dataanalytikere er pålagt å ha. Det kan se ut som mye, men ikke la det overvelde deg!

Ingen vil forvente at du er kjent med hver teknologi som er oppført, spesielt for en startnivåstilling; Du bør imidlertid gjøre en innsats for å i det minste være kjent med det grunnleggende i disse ferdighetene.

La oss nå sjekke ut de ofte oversett myke ferdighetene.

Myke ferdigheter som er avgjørende for å være dataanalytiker

Myke ferdigheter refererer til mellommenneskelige evner som anses som nødvendige for å lykkes på en arbeidsplass fordi de gjør deg i stand til å jobbe godt sammen med andre, svare riktig på utfordringer og håndtere konflikter.

I motsetning til tekniske ferdigheter er myke ferdigheter vanskeligere å lære bort og kvantifisere, men de er viktige for å fremme et positivt arbeidsmiljø.

Kjernemyke ferdigheter som dataanalytikere bør ha inkluderer:

• Kommunikasjon: Du trenger ikke å være en dyktig taler, men du bør komfortabelt kunne kommunisere kompleks datainnsikt til både tekniske og ikke-tekniske interessenter og komme med anbefalinger basert på innsikten.
• Problemløsning: Problemer som involverer data må tilnærmes systematisk. Du bør kunne bryte dem ned i mindre deler og bruke dine tekniske og analytiske ferdigheter til å finne gode løsninger.
• Kritisk tenkning: En stor del av dataanalyse går gjennom store mengder data for å identifisere trender og mønstre, og som analytiker må du ha sterke kritiske tenkningsferdigheter for å utvikle og teste hypoteser, vurdere flere perspektiver og gjøre datadrevet anbefalinger.
• Oppmerksomhet på detaljer: Det er mange detaljer i rådata, og dataanalytikere må ha stor oppmerksomhet på detaljer for å sikre at data er nøyaktige og feilfrie. Selv små feil eller unøyaktigheter kan ha stor innvirkning på datakvaliteten.
• Tidsstyring: Selv som junior dataanalytiker kan du ofte finne deg selv i å jobbe med flere prosjekter samtidig. Å kunne prioritere oppgaver og administrere tid effektivt er avgjørende for å overholde prosjekttidsfrister og sikre at arbeidet blir levert til rett tid.

Mens tekniske ferdigheter er viktige for dataanalytikere, er utvikling av sterke myke ferdigheter like viktig for å lykkes på dette feltet. Fokus på å utvikle både tekniske og myke ferdigheter sammen vil gi deg et forsprang som en friskere pågående forberedelse til din første jobb!

Vi kan ikke uttrykke dette nok, myke ferdigheter er avgjørende på dagens arbeidsplass i dag, irrelevant om du er en dataanalytiker, en forretningsanalytiker eller til og med et postbud!

Å trene på de myke ferdighetene dine sammen med dataferdighetene dine vil gi deg en fordel!

Viktige utdanningskvalifikasjoner for dataanalytikere

Kurs designet for nybegynnere dataanalytikere tilbudt av .

Du er nyutdannet, så du har endelig en grad. Men er det den rette for en karriere innen dataanalyse?

Det er visse pedagogiske kvalifikasjoner som kan gjøre det lettere å få en startstilling.

Noen av de essensielle kvalifikasjonene å vurdere er:

1. Bachelorgrad eller mastergrad i et relevant felt som matematikk, statistikk, økonomi eller informatikk. En avansert grad kan være nødvendig hvis du har tenkt å ta på deg rollen som senior dataanalytiker, dataforsker eller dataingeniør når du har noen års erfaring.
2. Kunnskap om programmeringsspråk som R eller Python for statistisk analyse og datamanipulering.
3. Forståelse av ulike dataanalyseverktøy og programvare, som SQL, Tableau eller Excel, for å analysere, visualisere og presentere forretningsdata.
4. Ferdighet i å bruke kvantitative og kvalitative forskningsmetoder for å utlede innsikt fra rådata.

Hvis du har en grad i et ikke-relatert felt, men fortsatt ønsker å forfølge en dataanalytikerjobb, ikke få panikk! Det er fortsatt mulig for deg å jobbe i bransjen med en grad i et ikke-relatert felt eller til og med ingen grad i det hele tatt.

Mens det å ha en sterk forankring i relevante eller relaterte felt gir et konkurransefortrinn, er det mange andre måter å få den nødvendige kompetansen på.

Du kan for eksempel melde deg på nettkurs, få faglige sertifikater eller delta på spesialiserte bootcamps som kan hjelpe deg å tilegne deg den tekniske kunnskapen som trengs for å jobbe med dataanalyse.

Også, selv med en relevant grad, må du fortsatt fortsette å utvikle domeneekspertisen din for å holde tritt med nye trender og få bedre innsikt fra dataene.

Til syvende og sist vil dine pedagogiske kvalifikasjoner, kombinert med dine ferdigheter og domenekunnskaper, spille en betydelig rolle i din suksess som dataanalytiker.

I neste avsnitt tar vi en titt på noen strategier du kan bruke for å finne arbeid i datafeltet og hvordan du kan øke sjansene dine for å få jobb.

Få praktisk erfaring

Et eksempel på enkel databehandling ved hjelp av LuckyTemplates.

Som en ferskere som ønsker å få praktisk erfaring innen dataanalyse, har du mange muligheter for å få ferdigheter og demonstrere dine evner til potensielle arbeidsgivere.

La oss ta en titt på noen av disse alternativene:

Praksisplasser

Praksisplasser er en fin måte å få erfaring fra den virkelige verden under veiledning av bransjefolk. Mange organisasjoner tilbyr praksisplasser spesielt designet for nyutdannede eller de som ønsker å gå over til feltet dataanalyse.

Å søke om praksisplasser som samsvarer med dine interesser og ferdigheter kan gi deg muligheten til å jobbe med reelle dataanalyseprosjekter.

Hva med frilansing?

Frilansprosjekter

Eksempel på LuckyTemplates-dashbord laget av en dataanalytiker

En annen måte å få praktisk erfaring på er å ta på seg frilansprosjekter innen dataanalyse. Bruk plattformer som Upwork for å få kontakt med kunder som trenger dataanalysetjenester.

Ikke bit av mer enn du kan tygge; prøv ut enkle oppgaver som dataregistrering for forretningsanalyse før du søker på mer komplekse jobber.

Ved å jobbe som frilanser kan du bruke ferdighetene dine til en rekke prosjekter og få erfaring med deltid i flere bransjer.

Å fullføre frilansprosjekter kan også føre til positive anmeldelser og anbefalinger, som kan hjelpe deg å skille deg ut for potensielle arbeidsgivere.

Hva med nettbasert læring?

Online kurs og sertifiseringer

Datatransformasjon og modelleringskurs tilbys av .

Det finnes en rekke som tilbyr dybdeutdanning om dataanalysekonsepter og -verktøy. Disse kursene inkluderer ofte praktiske øvelser, prosjekter og vurderinger for å hjelpe deg med å utvikle praktiske ferdigheter.

Å oppnå sertifiseringer fra anerkjente institusjoner viser også din forpliktelse til å lære og gir validering av dine dataanalyseevner.

Ta deg tid til å fullføre noen nettkurs og få sertifiseringer som vil gjøre CV-en din mer attraktiv for potensielle arbeidsgivere.

Topp jobbsøkestrategier for spirende dataanalytikere

Jobbsøkingsprosessen er utfordrende i alle bransjer, spesielt for nyutdannede med null arbeidserfaring.

Det hjelper heller ikke at dataanalyse er et konkurransefelt, derfor er det viktig å ha en strategi hvis du vil lande drømmejobben!

Den riktige strategien kan hjelpe deg med å navigere effektivt i arbeidsmarkedet, identifisere potensielle jobbmuligheter og skille deg ut for arbeidsgivere.

I denne delen utforsker vi noen effektive jobbsøkestrategier for dataanalytikere, inkludert tips for nettverksbygging og å bygge en sterk online tilstedeværelse.

Online jobbtavler

DataJobs er en online jobbtavle som spesifikt henvender seg til dataanalytikere.

En av de mest effektive måtene å finne dataanalytikerjobber for ferskinger på er gjennom nettbaserte jobbtavler. Disse plattformene kan gi jobbvarsler for stillinger på startnivå med filtre som lar deg tilpasse søket ditt basert på plassering, jobbtype og erfaringsnivå.

Store jobbtavler som Indeed er et flott sted å begynne å se etter muligheter på inngangsnivå innen dataanalyse. Du bør også sjekke ut bransjespesifikke jobbtavler som DataJobs for en mer skreddersydd jobbsøkeropplevelse når du ser etter roller som dataanalytiker.

Nettverk

Nettverk er en god strategi for å bryte inn i dataanalyseindustrien. Delta på bransjearrangementer, både online og offline, og delta på konferanser, møter og workshops for å møte fagfolk og utvide nettverket ditt.

Arbeid med å bygge relasjoner med fagfolk på feltet, noe som kan føre til verdifulle henvisninger og tilgang til spennende initiativer. Prøv å være ekte i interaksjonene dine og vis entusiasme for dataanalyse.

Du bør også vurdere å bli med på nettfora, dataanalysesamfunn og LinkedIn- grupper for å få kontakt med likesinnede og holde deg informert om bransjetrender.

Å engasjere seg i diskusjoner og dele relevant innhold på disse plattformene kan også demonstrere din ekspertise og lidenskap for feltet.

Og hvis du viser frem arbeidet ditt, vil du ha muligheten til å bli lagt merke til din potensielle arbeidsgiver, LinkedIn har et stort datafellesskap.

Sosiale medier

Ikke undervurder kraften til sosiale medier i jobbsøkingsprosessen din! Plattformer som LinkedIn og Twitter kan være effektive verktøy for å finne ledige stillinger for dataanalytikere og få kontakt med påvirkere i bransjen.

Optimaliser dine sosiale mediekontoer ved å vise frem ferdighetene, erfaringene og prosjektene dine knyttet til dataanalyse. Følg bedrifter og fagfolk på feltet for å holde deg oppdatert på deres aktiviteter og muligheter til å samarbeide. Delta i relaterte hashtags eller diskusjonstråder for å få synlighet.

Å engasjere seg profesjonelt på sosiale medieplattformer kan forbedre din tilstedeværelse på nettet betraktelig, og det kan føre til heltidsjobbmuligheter i dataanalysedomenet.

Igjen, tilbake til LinkedIn, dette er definitivt vårt foretrukne hangout for sosiale medier datatyper.

Men før du kan begynne å søke på jobber, må du perfeksjonere CV-en din, og det er det vi skal snakke om i neste avsnitt.

Utarbeidelse av en effektiv CV

En imponerende og godt strukturert CV spiller en viktig rolle for å hjelpe ferskinger med å sikre seg en jobb. I denne delen vil vi diskutere hvordan du kan fremheve relevante ferdigheter og vise frem akademiske prosjekter for å lage en overbevisende CV.

Fremheve relevante ferdigheter

Et eksempel på hvordan du kan fremheve relevante ferdigheter i en CV

Som ferskere må du legge vekt på ferdighetene som viser potensialet ditt som dataanalytiker. Disse ferdighetene kan ha blitt tilegnet gjennom kurs, praksisplasser og fritidsaktiviteter.

Her er noen tips for effektivt å fremheve relevante ferdigheter i CV-en din:

1. Identifiser relevante ferdigheter : Gå først gjennom stillingsbeskrivelsen og identifiser nøkkelferdighetene som arbeidsgiveren ser etter. Disse kan inkludere tekniske ferdigheter som dataanalyse, databasebehandling og programmeringsspråk, samt myke ferdigheter som kommunikasjon, teamarbeid og problemløsning.
2. Tilpass CV-en din : Skreddersy CV-en din for å fremheve ferdighetene som er mest relevante for jobben du søker på. Bruk nøkkelord og fraser fra stillingsbeskrivelsen for å hjelpe CV-en din å komme forbi den innledende screeningsprosessen.
3. Bruk kvantifiserbare data: Hvis mulig, bruk kvantifiserbare data for å fremheve effekten av ferdighetene dine. Hvis du gjorde noe som sparte et prosjekt eller en bedrift for penger eller tid, ta med disse beregningene med konkrete tall.

Effektiv fremheving av relevante ferdigheter kan øke sjansene dine for å imponere potensielle arbeidsgivere og sikre deg en jobb.

Vise akademiske prosjekter

Et eksempel på et akademisk prosjekt i en CV

Som nyutdannet tilbyr akademiske prosjekter solide bevis på din erfaring med å håndtere datautfordringer fra den virkelige verden. Her er noen viktige strategier som kan hjelpe deg å skille deg ut:

1. Velg relevante prosjekter: Velg faglige prosjekter som er mest relevante for jobben du søker på. Dette kan hjelpe deg med å demonstrere dine ferdigheter og erfaring innen et bestemt område av dataanalyse.
2. Fremhev rollen din: Beskriv tydelig rollen din og de spesifikke bidragene du har gitt. Dette bidrar til å demonstrere dine tekniske ferdigheter, problemløsningsevner og teamarbeidsevner.
3. Inkluder beregninger : Når det er mulig, inkluderer beregninger eller resultater som viser effekten av prosjektet. Hvis du for eksempel jobbet med et prosjekt som bidro til å forbedre forretningsprosessene, må du inkludere spesifikke detaljer om disse forbedringene.
4. Formater effektivt : Når du lister opp akademiske prosjekter, bruk et konsistent format som er lett å lese og visuelt tiltalende. Inkluderer en prosjekttittel, tidsperiode og en kort stillingsbeskrivelse. Du kan også inkludere en lenke til prosjektet på GitHub eller et annet depot der potensielle arbeidsgivere kan få tilgang til arbeidet ditt.

Å inkludere en portefølje av akademiske prosjekter kan styrke CV-en din ytterligere og vise frem din praktiske erfaring innen dataanalyse.

Sjekk videoen vår nedenfor for å finne eksempler på datavisualisering før intervjuet.

En flott CV vil få foten din gjennom døren, men det er bare det første trinnet. Den neste er å forberede seg til det uunngåelige jobbintervjuet.

La oss nå ta en titt på noen strategier for gode jobbintervjuer i neste avsnitt.

Klarer intervjuet

Jobbintervjuet er et kritisk stadium i ansettelsesprosessen. Det er her du får vise frem dine ferdigheter, erfaring og personlighet og demonstrere din egnethet for rollen.

Å spikre intervjuet krever nøye forberedelser, fra å undersøke selskapet og rollen til å øve på vanlige intervjuspørsmål og kle seg riktig.

I denne delen vil vi utforske noen effektive strategier for å nå intervjuet som dataanalytiker, inkludert tips for å svare på vanlige intervjuspørsmål og forberede intervjuet.

Vanlige dataanalytiker jobbintervjuspørsmål

Som en ferskere søker på dataanalytikerstillinger, er det viktig å forberede seg på vanlige intervjuspørsmål. Her er noen eksempler:

• Kan du forklare forskjellen mellom veiledet og uovervåket læring?
• Hvordan håndterer du manglende eller inkonsistente data i et datasett?
• Hva er din erfaring med SQL og databaseadministrasjon?
• Hvordan sikrer du nøyaktigheten av analysen din?
• Kan du forklare en situasjon der du møtte utfordringer med å analysere data og hvordan du overvant dem?

Sørg for å gjennomgå andre mulige dataanalytikerintervjuspørsmål og øv på svarene dine.

Det er mange viktige intervjuspørsmål der ute, og ingen viser dem bedre enn denne boken.

Klar for intervjuet? La oss diskutere noen beste fremgangsmåter for å nå det!

Beste praksis for intervjuer

For å øke sjansene for suksess som dataanalytiker, bør du vurdere følgende beste praksis for intervjuer:

1. Undersøk selskapet : Forstå selskapets bransje, produkter og datarelaterte utfordringer før intervjuet.
2. Fokuser på dine styrker : Fremhev dine ferdigheter innen dataanalyse, programmeringsspråk (f.eks. Python eller R), databaseadministrasjon og datavisualiseringsverktøy.
3. Vis frem prosjektene dine : Presenter prosjekter fra din akademiske eller personlige erfaring for å demonstrere dine evner. Vis et dashbord du har laget, vis en rapport du har laget, og skille deg ut fra mengden.
4. Forklar tankeprosessen din : Når du svarer på tekniske spørsmål, forklar resonnementet og tankeprosessen tydelig for å vise frem dine analytiske ferdigheter.
5. Forbered deg på atferdsspørsmål : Forvent spørsmål om teamarbeid, kommunikasjon og problemløsningsevner. Vær klar med konkrete eksempler.
6. Still gjennomtenkte spørsmål : Forbered relevante, innsiktsfulle spørsmål om selskapets business intelligence-strategi og det spesifikke ansvaret for stillingen.

Ved å forberede deg grundig til intervjuet og følge disse beste fremgangsmåtene, kan du øke sjansene dine for å lykkes.

Siste tanker

Dataanalyse er et raskt voksende felt med stort potensial for karrierevekst og jobbmuligheter. Men å bryte seg inn i dette feltet som en ferskere eller nyutdannet kan være utfordrende uten en klar plan og effektive jobbsøkingsstrategier.

Ved å utvikle de riktige tekniske og myke ferdighetene, bruke bransjespesifikke jobbtavler og nettverksmuligheter, og bygge en sterk CV, kan nyutdannede øke sjansene for å sikre seg en jobb som dataanalytiker.

Videre kan forberedelse til jobbintervjuet og effektivt vise frem dine relevante ferdigheter og akademiske prosjekter på CV-en din bidra til å skille deg fra andre søkere.

Ved å følge disse strategiene vi har gått gjennom og forbli forpliktet til våre karrieremål, er du garantert å lykkes med å kickstarte din karriere innen dataanalyse!

Hvis du vil lære om datavisualiseringsteknikker dataanalytikere bruker, sjekk ut