Hvordan bli en dataanalytiker uten erfaring: La oss gå!

Å bryte inn i feltet for dataanalyse kan virke skremmende, spesielt hvis du mangler erfaring. Men frykt ikke! Det er veier og strategier som kan hjelpe deg å kickstarte din karrierevei som dataanalytiker.

For å bli en dataanalytiker uten erfaring, fokusere på å bygge relevante ferdigheter for å legge til porteføljen din, og begynne å lære utprøvde, virkelige teknikker for å dele med potensielle arbeidsgivere.

Dataanalyse innebærer vanligvis å samle inn, tolke og trekke ut verdifull innsikt fra stordata som kan gjøre organisasjoner i stand til å ta bedre informerte beslutninger. Med de riktige målrettede utdanningsressursene og praktiske erfaringer kan du også gjøre inntrykk i dette raskt voksende feltet.

Denne artikkelen vil veilede deg gjennom handlingsrettede trinn for å få en dataanalytikerjobb på inngangsnivå samtidig som den viser hvordan ulike ressurser kan hjelpe deg med å bygge de nødvendige ferdighetene og kunnskapene.

Innholdsfortegnelse

• Bygge relevante ferdigheter
  • Nøkkelferdigheter for dataanalytikere
  • Benytt deg av nettbaserte kurs og sertifiseringer
  • Prøv noen praktiske prosjekter
  • Nettverk og bli med i fellesskap
• Opprette en sterk portefølje
• Jobbansvar for dataanalytiker
  • Arbeidsansvar for dataanalytiker på inngangsnivå
  • Verktøy Dataanalytikere bruker
• Strategier for jobbsøk
  • Utnytte jobbplattformer på nett
  • Skreddersy din CV og følgebrev
  • Nettverkstips
• Acing intervjuet
  • Forbereder seg på vanlige spørsmål
  • Vise problemløsningsevner
  • Gjennomsnittlige lønnsforventninger for stillinger på startnivå
• Fortsatt faglig utvikling
  • Hold deg oppdatert med bransjetrender
  • Forfølge avanserte sertifiseringer

Bygge relevante ferdigheter

Hvis du ikke har noen tidligere erfaring innen feltet, må du utvikle de nødvendige dataanalyseferdighetene og kunnskapene.

Denne delen dekker noen effektive måter å bygge relevante ferdigheter på, og gir deg et sterkt grunnlag for en vellykket karriere innen dataanalyse.

Nøkkelferdigheter for dataanalytikere

For å utmerke seg i rollen din som dataanalytiker, er det viktig å ha noen grunnleggende dataanalytikerferdigheter:

• Databehandling: Dataanalytikere må ha sterke ferdigheter innen datahåndtering, inkludert datarensing, integrasjon og organisering. Dette innebærer å kunne jobbe med store datasett, forskjellige filformater og datalagringssystemer.
• Statistisk analyse: Dataanalytikere må ha en solid forståelse av statistiske metoder og teknikker for å analysere data og trekke meningsfull innsikt. Dette inkluderer å kunne anvende statistiske modeller, regresjonsanalyse, hypotesetesting og datavisualisering.
• Programmeringsferdigheter : Du trenger ikke å være informatiker, men dataanalytikere må ha et sterkt programmeringsgrunnlag og være dyktige i minst ett programmeringsspråk, for eksempel Python eller R. De bør kunne skrive effektivt og rent kode for å manipulere og analysere data.
• Forretningssans : Forretningsanalytikere må være i stand til å forstå forretningskonteksten til analysen deres og hvordan den påvirker organisasjonen. De må være i stand til å oversette datainnsikt til praktiske anbefalinger for interessenter.
• Kommunikasjonsevner : God kommunikasjonsevne er en god myk ferdighet å ha. Dataanalytikere må tydelig kunne kommunisere sine funn til både tekniske og ikke-tekniske interessenter. De skal kunne presentere kompleks informasjon på en kortfattet og forståelig måte.
• Datavisualisering: Dataanalytikere må ha sterke datavisualiseringsferdigheter for å lage overbevisende visuelle representasjoner av funnene deres. Dette inkluderer å kunne bruke verktøy som Tableau, LuckyTemplates eller Excel for å lage diagrammer, grafer og dashbord.
• Problemløsning : Dataanalytikere må ha sterke problemløsningsferdigheter for å kunne identifisere mønstre og trender i data, og utvikle løsninger på komplekse dataproblemer.

Benytt deg av nettbaserte kurs og sertifiseringer

Nettkurs og fagsertifikater er et godt første skritt for å tilegne seg ferdighetene som kreves for dataanalyse. Det er mange nettkurs, bootcamps, opplæringsprogrammer og sertifiseringer tilgjengelig innen dataanalyse på nettsteder som Udemy, Coursera og LuckyTemplates.

Disse kursene tilbyr strukturert og prosjektbasert læring, slik at du kan finpusse ferdighetene dine og få praktisk erfaring.

Eksempler på noen kurs det er verdt å melde seg på inkluderer :

• Courseras Data Analysis and Visualization Foundations Specialization: Denne spesialiseringen, som tilbys av IBM, består av fem kurs som dekker det grunnleggende innen dataanalyse og visualisering ved bruk av verktøy som Excel, Tableau og R. Emner inkluderer datamanipulering, regresjonsanalyse og datadrevet visualisering.
• DataCamps dataanalytiker med Python-spor: Dette sporet er designet for å lære deg de grunnleggende ferdighetene som trengs for å bli dataanalytiker med Python. Sporet dekker emner som datamanipulering, datavisualisering og statistisk analyse ved bruk av Python-biblioteker som pandaer, Matplotlib og seaborn.
• LinkedIn's Become a Data Analytics Specialist: Dette kurset dekker det grunnleggende om statistikk som trengs for dataanalyse. Emner inkluderer sannsynlighet, hypotesetesting, rammeverk og regresjonsanalyse.
• HackerRanks datastrukturpraksis: Denne ressursen gir en rekke kodingsutfordringer for å hjelpe deg med å forbedre ferdighetene dine med datastrukturer. Utfordringene dekker en rekke emner, inkludert algoritmer, datastrukturer og matematikk.
• . Dette er en velprøvd undervisningsmodell som vil bygge et bredt spekter av ferdigheter som er avgjørende for at du trygt skal kunne bestå PL-300.

Prøv noen praktiske prosjekter

Å bygge en portefølje av er avgjørende for å vise frem dine tekniske ferdigheter, kreativitet og evne til å hente innsikt fra data.

Å jobbe med virkelige prosjekter gjør det mulig for deg å demonstrere kompetansen din til potensielle arbeidsgivere og bidrar til å bygge bro mellom teoretisk kunnskap og praktisk anvendelse. For å lage en imponerende portefølje, vurder:

• Datavisualisering : Velg et datasett av interesse og lag et sett med visualiseringer som hjelper deg med å fortelle en historie. Bruk verktøy som Tableau , , eller Matplotlib for å lage diagrammer, grafer og dashbord som fremhever viktig innsikt.
• Tekstanalyse: Velg et korpus av tekst, for eksempel kundeanmeldelser eller innlegg på sosiale medier, og bruk naturlige språkbehandlingsteknikker for å analysere teksten. Dette kan inkludere sentimentanalyse, emnemodellering og tekstklassifisering.
• Datarensing og forhåndsbehandling: Velg et rotete datasett med manglende verdier, dupliserte poster eller inkonsekvente datatyper, og rengjør og forhåndsbehandler dataene. Dette involverer teknikker som imputasjon, normalisering og koding av kategoriske variabler.
• Nettskraping: Velg et nettsted av interesse og bruk nettskrapingsteknikker for å samle inn data fra nettstedet. Dette kan innebære å bruke verktøy som BeautifulSoup eller Scrapy for å trekke ut data fra HTML-tagger, eller bruke API-er for å samle inn data fra nettjenester.
• Datahistoriefortelling: Velg et datasett av interesse og lag en fortelling rundt dataene. Bruk datavisualiseringer, tekst og multimedieelementer for å fortelle en overbevisende historie om dataene og deres implikasjoner.

Ved å fullføre disse prosjektene kan ambisiøse dataanalytikere demonstrere sine tekniske ferdigheter, kreativitet og evne til å jobbe med data på en meningsfull måte.

Videre kan disse prosjektene inkluderes i en dataanalytikerportefølje, sammen med detaljerte beskrivelser av metodene som brukes og innsikten som er hentet fra dataene.

Nettverk og bli med i fellesskap

Å engasjere seg i nettverk og profesjonelle miljøer kan gi verdifulle forbindelser, ressurser og muligheter innen dataanalysefeltet.

Noen måter å utvikle nettverket og få eksponering på inkluderer:

• Delta på industrikonferanser, seminarer eller workshops . Dette er en fin måte å nettverke med andre dataanalytikere og lære om de siste trendene og teknikkene på området. Noen populære datavitenskapskonferanser inkluderer Data Science Summit , Strata Data Conference og Predictive Analytics World .
• Bli med på nettfora eller diskusjonsgrupper . For eksempel har Discord og Reddit mange fellesskap dedikert til datavitenskap. De er gode steder å holde tritt med bransjenyheter og møte andre ambisiøse dataanalytikere og dataforskere.
• Få kontakt med fagfolk på feltet gjennom plattformer som LinkedIn , Meetup og Kaggle . Ved å bygge relasjoner med andre fagpersoner på feltet kan du lære om jobbmuligheter, få ny innsikt og kunnskap og etablere deg som en ekspert i bransjen.

Nå er det på tide å lage din portefølje!

Opprette en sterk portefølje

Når du starter som dataanalytiker uten erfaring, er det viktig å bygge en sterk portefølje for å vise frem ferdighetene dine, kreativiteten og evnen til å hente innsikt fra data.

Det vil hjelpe deg med å etablere troverdighet og demonstrere prosjektene du tidligere har jobbet med, selv om de er personlige eller selvinitierte prosjekter. Porteføljen din bør fremheve:

1. Prosjekter du har fullført: Inkluder en rekke prosjekter i porteføljen din for å vise din praktiske erfaring og ekspertise innen ulike typer analyser. Det trenger ikke være noe for komplisert. Noen eksempler på grunnleggende prosjekter du kan vise frem inkluderer skraping av data fra nettsteder og rengjøringsdata. Sørg for å gi kontekst for hvert prosjekt, for eksempel problemet du prøvde å løse, prosessen du fulgte og innsikten du fikk fra analysen din.
2. Overførbare ferdigheter : Dette er ferdigheter du har fått fra dine tidligere erfaringer, selv om de ikke er direkte relatert til dataanalyse. Noen eksempler på overførbare ferdigheter inkluderer erfaring med Microsoft Excel, statistisk analyse eller programmeringsspråk som R eller Python.

Ved å inkorporere disse elementene i porteføljen din, vil du effektivt kunne vise frem dine ferdigheter, kreativitet og evne til å jobbe med data, selv uten tidligere erfaring som dataanalytiker.

Jobbansvar for dataanalytiker

Før du begynner å søke på stillinger som dataanalytiker, bør du gjøre deg kjent med det daglige ansvaret til dataanalytikere samt verktøyene i handelen.

I denne delen skal vi bryte ned jobbansvaret for en dataanalytikerrolle på inngangsnivå, nøkkelferdigheter du bør kjenne til, og noen populære verktøy som brukes av datafagfolk.

Arbeidsansvar for dataanalytiker på inngangsnivå

Som en som starter på et inngangsnivå, vil din primære rolle sannsynligvis være å gi verdifull innsikt for beslutningstaking ved å samle inn, rense og analysere data.

Stillingsbeskrivelsene vil variere, men noen få hovedoppgaver inkluderer:

• Innsamling og organisering av data : Dette innebærer å samle inn relevante data fra ulike kilder og organisere dem i et strukturert format for analyse.
• Datarensing og forhåndsbehandling : Du må rense og forhåndsbehandle dataene ved å fjerne inkonsekvenser, feil og duplikater for å sikre at dataene er nøyaktige og klare for analyse.
• Analysere data: Du må bruke statistiske teknikker og programvareverktøy for å analysere dataene og trekke ut innsikt.
• Opprette rapporter og visualiseringer: Du må presentere innsikten og funnene ved hjelp av diagrammer, grafer og andre visuelle hjelpemidler.
• Kommunisere funn: Du må kommunisere funnene til interessenter og komme med anbefalinger basert på innsikten.
• Samarbeide med teammedlemmer: Du må samarbeide med andre medlemmer av teamet for å sikre at prosjekter fullføres til rett tid og til en høy standard.
• Kontinuerlig læring: Du må holde deg oppdatert med nye teknikker, teknologier og trender innen dataanalyse for å sikre at ferdighetene dine forblir relevante og effektive.

Verktøy Dataanalytikere bruker

Det finnes flere populære verktøy som brukes av heltidsansatte dataanalytikere. Å gjøre deg kjent med disse verktøyene vil øke din effektivitet og effektivitet:

Ok, så hvordan får du en dataanalytikerjobb uten erfaring?

Strategier for jobbsøk

Når du har bygget ferdighetene dine og skapt en sterk portefølje som dataanalytiker, begynner den faktiske moroa – det er på tide å begynne å se etter jobbmuligheter! Men hvordan finner du jobb når du ikke har noen erfaring?

I denne delen skal vi utforske noen søkestrategier som kan hjelpe deg med å få din første jobb som dataanalytiker. Fra å utnytte nettbaserte jobbtavler til nettverk med bransjefolk, flere strategier kan hjelpe deg med å skille deg ut i et konkurransedyktig arbeidsmarked.

Utnytte jobbplattformer på nett

Online jobbplattformer kan være en skattekiste av muligheter for ambisiøse dataanalytikere, og de er et flott sted å komme i kontakt med rekrutterere i bransjen. Start med å lage profiler på populære jobbsøkenettsteder som Indeed , LinkedIn og Glassdoor .

Bruk relevante søkeord som "dataanalytiker på inngangsnivå" og "dataanalytikerpraktikk" for å finne passende stillingsannonser. Sett opp jobbvarsler for disse søkene for å motta varsler om nye muligheter.

Vurder i tillegg å bli med i nisjejobbtavler som er spesifikke for dataanalyse, for eksempel Kaggle Jobs og iCrunchData . Disse plattformene henvender seg til datavitenskapsfellesskapet, og øker sjansene dine for å finne relevante stillinger.

Hva med din CV eller CV?

Skreddersy din CV og følgebrev

Ikke vær redd for å skreddersy din CV og følgebrev til spesifikke jobber. Sørg for å legge vekt på overførbare ferdigheter, og eventuelle relevante prosjekter i søknadsmaterialet ditt.

Her er noen viktige elementer å inkludere i CV-en din:

• Kvalifikasjoner : Legg stor vekt på relevante kurs og bransjesertifiseringer du har fullført. Å ha en bachelorgrad eller høyere i teknologi er en stor hjelp, men enhver grad bør i det minste få foten gjennom døren.
• Dataanalyseprosjekter eller frivillige erfaringer : I stedet for faktisk arbeidserfaring, fremhev prosjekter eller frivillighetsmuligheter som du er spesielt stolt av. Disse prosjektene bør være relevante for dataanalyse.
• Ferdigheter : Fremhev eventuelle tekniske ferdigheter du har. Dette inkluderer erfaring med programmeringsspråk, datavisualiseringsverktøy og statistikk

Følgebrevet ditt bør også vise frem din entusiasme for dataanalysefeltet og fremheve dine viktigste prestasjoner eller prosjekter. Å demonstrere en sterk forståelse av hvordan selskapet bruker analyser kan vise frem din kunnskap og ambisjon.

Nettverkstips

Nettverk spiller en viktig rolle for å finne jobbmuligheter og få verdifull bransjeinnsikt. Delta på konferanser, workshops, møter og webinarer for å komme i kontakt med fagfolk på feltet. Introduser deg selv og be om råd eller anbefalinger, noe som kan føre til potensielle jobbhenvisninger.

I tillegg kan du bruke nettbaserte nettverksplattformer som LinkedIn og Meetup for å utvide forbindelsene dine. Bli med i relevante grupper, delta i diskusjoner og del artikler eller innsikt for å vise frem din kunnskap og entusiasme for dataanalyse.

Acing intervjuet

Gratulerer! Du har kommet deg til jobbintervjustadiet av jobbsøket for dataanalytiker!

Dette er en spennende mulighet til å vise frem dine ferdigheter, erfaring og lidenskap for feltet. Men jobbintervjuer kan være nervepirrende, spesielt hvis du ikke er sikker på hva du kan forvente; vi skjønner det, vi vet!

I denne delen vil vi utforske noen strategier for å hjelpe deg med å klare jobbintervjuene dine med dataanalytiker.

Fra å undersøke selskapet og rollen til å forberede vanlige intervjuspørsmål og demonstrere dine problemløsningsferdigheter, vil disse tipsene hjelpe deg med å føle deg trygg og forberedt på ditt neste jobbintervju med dataanalytiker.

Forbereder seg på vanlige spørsmål

En av nøklene til å klare et dataanalytikerintervju er å forberede seg på vanlige spørsmål. Start med å undersøke selskapet og forstå dets behov og bransjen det opererer i.

Dette vil hjelpe deg med å skreddersy svarene på jobbintervjuspørsmål og demonstrere din entusiasme for rollen.

Noen vanlige dataanalytikerintervjuspørsmål du kan støte på fra ansettelsesledere inkluderer:

• Hva er din erfaring med dataanalyse og visualiseringsverktøy?
• Kan du beskrive et utfordrende prosjekt du har jobbet med og hvordan du grep det?
• Hvordan håndterer du store datasett og sikrer datakvalitet?

Øv på svarene dine på disse spørsmålene og vurder hvordan du kan fremheve dine ferdigheter og erfaring, selv om du mangler direkte erfaring med dataanalyse.

Fokuser også på overførbare ferdigheter, som kommunikasjon, problemløsning og vilje til å lære.

Vise problemløsningsevner

Som dataanalytiker er problemløsning en avgjørende ferdighet. Under intervjuet kan du bli bedt om å løse et problem eller analysere et datasett på stedet. Følg disse trinnene for å vise frem dine problemløsningsevner:

1. Forstå spørsmålet : Ta deg tid til å lese og forstå problemformuleringen. Hvis du er usikker, spør intervjueren om avklaring.
2. Bryt det ned: Del problemet ned i mindre, håndterbare oppgaver. Dette vil hjelpe deg å holde deg organisert og demonstrere din systematiske tilnærming.
3. Lag en plan: Lag en plan for å takle hver oppgave, bruk kunnskapen din om dataanalyseteknikker for å velge den mest passende tilnærmingen.
4. Utfør og tilpass: Mens du utfører planen, vær forberedt på å tilpasse den basert på resultatene du oppnår. Dette viser fleksibilitet og tilpasningsevne.
5. Presenter funnene dine : Formidl tydelig funnene og innsiktene dine til intervjueren. Bruk visuelle elementer hvis mulig, for å gjøre resultatene dine enkle å forstå.

Ved å følge disse trinnene kan du trygt vise frem dine problemløsningsferdigheter og skille deg ut i dataanalytikerintervjuet.

Gjennomsnittlige lønnsforventninger for stillinger på startnivå

Det kan være ubehagelig å snakke om, men det er en viktig del av intervjuprosessen – hvor mye penger er en organisasjon villig til å betale deg? Lønnsområdet for en dataanalytiker på inngangsnivå i Amerika kan variere avhengig av plasseringen, ferdighetene dine og det spesifikke selskapet.

I følge Glassdoor er gjennomsnittslønnen for en dataanalytiker på inngangsnivå i USA $62 453 per år , per mars 2023. Imidlertid kan gjennomsnittlig lønnsintervall variere fra $43 000 til $89 000 per år, avhengig av faktorene nevnt ovenfor.

Faktisk rapporterer også lignende tall, med en gjennomsnittlig grunnlønn på $60 679 per år for dataanalytikere på inngangsnivå i USA , per mars 2023.

Det er viktig å merke seg at disse tallene bare er gjennomsnitt og kan variere avhengig av de spesifikke omstendighetene i stillingen. Men de bør gi deg en god baseline å jobbe med når du starter en dataanalytikerkarriere.

I tillegg kan det hende at disse tallene ikke tar hensyn til andre faktorer, for eksempel bonuser, fordeler og aksjeopsjoner som kan tilbys av enkelte selskaper.

Fortsatt faglig utvikling

Fortsatt faglig utvikling er en avgjørende del av å bli en vellykket dataanalytiker, uavhengig av ditt erfaringsnivå.

I denne siste delen vil vi diskutere å holde deg oppdatert med bransjetrender og forfølge avanserte sertifiseringer.

Hold deg oppdatert med bransjetrender

Å følge med på de siste trendene og utviklingen innen dataanalyse er avgjørende for å opprettholde konkurransefortrinnet på arbeidsmarkedet. Her er noen måter å holde seg oppdatert:

• Følg relevante blogger og nettsteder med fokus på dataanalyse for å holde deg informert om nye verktøy, teknikker og beste praksis. Eksempler inkluderer Github, Towards Data Science , KDnuggets , og selvfølgelig,
• Delta i nettfora og fellesskap der dataanalytikere diskuterer og deler innsikt, teknikker og løsninger. Plattformer som Reddit , Discord , Twitter og DataTau og vår
• Abonner på relevante nyhetsbrev, podcaster og YouTube-kanaler for å holde deg oppdatert på de siste nyhetene og utviklingen innen dataanalyse. For podcaster, sjekk ut Data Skeptic , DataFramed og . Noen gode YouTube-kanaler å følge inkluderer sentdex og Two Minute Papers .

Forfølge avanserte sertifiseringer

I tillegg til de grunnleggende ferdighetene du oppnår gjennom sertifiseringer og kurs for nybegynnere og middels dataanalyse, kan du vurdere å satse på avanserte sertifiseringer for å forbedre din legitimasjon og ekspertise ytterligere.

Som de sier, øvelse gjør mester, og det er derfor vi utviklet "treningsøkter." Dataferdighetstreningene våre er en utrolig måte for deg å øve på ferdighetene dine, kommunisere med andre og få tilbakemelding på arbeidet ditt.

Lær om våre treningsøkter nedenfor:

For å oppsummere kan det være utfordrende å finne arbeid som dataanalytiker uten erfaring, men det er ikke umulig.

Ved å bygge en sterk portefølje, utvikle etterspurte ferdigheter, nettverk med andre fagfolk og dra nytte av nettbaserte ressurser, kan ambisiøse dataanalytikere øke sjansene for å få sin første jobb i feltet.

Det kan ta tid og krefter, men med utholdenhet og en forpliktelse til å lære, kan hvem som helst (selv du!) starte en karriere som dataanalytiker.