Dataanalytikerjobb för nybörjare: Vad du behöver veta

Du är nybörjare från college och du vill börja en karriär inom dataanalys. Var börjar du?

För att kickstarta en karriär som nyutexaminerad är det viktigt att först få relevanta tekniska och mjuka färdigheter samt praktisk erfarenhet som du kan använda för att bygga en stark portfölj och återuppta visa upp din förmåga.

När du har utvecklat dina grundläggande kunskaper, leta efter praktikplatser, frilansprojekt eller volontärmöjligheter och nätverka med proffs inom området för att identifiera möjligheter i branschen.

Den här guiden täcker allt du behöver veta för att komma igång som en fräschare, inklusive vilka färdigheter och utbildningskvalifikationer som krävs, sätt att få praktisk erfarenhet och jobbsökningsstrategier som kan hjälpa dig att få ditt första heltidsjobb.

Låt oss börja, eller ska vi säga, "dyka in i data"!

Innehållsförteckning

• Kunskaper som krävs för jobb som dataanalytiker
  • Tekniska färdigheter som är nödvändiga för att vara en dataanalytiker
  • Mjuka färdigheter som är väsentliga för att vara en dataanalytiker
• Viktiga utbildningskvalifikationer för dataanalytiker
• Skaffa praktisk erfarenhet
  • Praktikplatser
  • Frilansprojekt
  • Onlinekurser och certifieringar
• Bästa jobbsökningsstrategier för blivande dataanalytiker
  • Online Job Boards
  • Nätverk
  • Sociala media
• Förbereder ett effektivt CV
  • Att lyfta fram relevanta färdigheter
  • Visa upp akademiska projekt
• Spikar intervjun
  • Vanliga dataanalytiker jobbintervjufrågor
  • Bästa praxis för intervjuer
• Slutgiltiga tankar

Kunskaper som krävs för jobb som dataanalytiker

Dataanalytiker använder verktyg som LuckyTemplates och Tableau för att visualisera data och få insikter

Dataanalys innebär användning av analytiska verktyg och tekniker för att extrahera insikter från komplexa datamängder.

För att lyckas som dataanalytiker behöver du en kombination av tekniska och mjuka färdigheter som gör att du effektivt kan samla in, bearbeta, analysera och kommunicera insikter.

I det här avsnittet diskuterar vi några av de väsentliga tekniska och mjuka färdigheter som krävs för dataanalytikerjobb.

Tekniska färdigheter som är nödvändiga för att vara en dataanalytiker

Statistisk visualisering av nyckelmått för förvaltningsbolag gjord med hjälp av LuckyTemplates.

Tekniska färdigheter avser en specifik uppsättning förmågor och kunskaper relaterade till branschen som är nödvändiga för att utföra tekniska uppgifter. Dessa färdigheter är kvantifierbara och kan läras med övning.

Viktiga tekniska färdigheter för dataanalytikerjobb inkluderar:

• Microsoft Excel: Excel är ett av de mest använda och mångsidiga programmen för dataanalys. Det är ett kraftfullt verktyg för att hantera datamodeller som tillhandahåller en rad funktioner för databearbetning, analys och visualisering. Expertkunskaper eller åtminstone medelhög kompetens är avgörande inom datavetenskap.
• Programmering : Kunskaper i minst ett programmeringsspråk, såsom Python, R eller SQL, är ett kritiskt krav för de flesta dataanalytikerroller. Även analytiker i nybörjarroller förväntas skriva effektiv kod som kan manipulera och analysera data.
• Databashantering: Om ditt mål är att arbeta i branscher som hanterar stora mängder data (sjukvård, finans, detaljhandel, etc.), måste du vara bekväm med att använda databashanteringssystem för datainsamling, datahantering och bearbetning. Några populära system inkluderar MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB och Microsoft SQL Server.
• Statistisk visualisering : Förutom att hantera data förväntas analytiker skapa diagram och grafer som kan användas för att dra insikter från data. Förtrogenhet med verktyg som eller kommer att göra det möjligt för dig att skapa visuellt tilltalande och lättförståeliga representationer av datafynd.
• Maskininlärning : Kunskap om maskininlärningsalgoritmer och -tekniker och hur man använder verktyg för maskininlärning hjälper analytiker att upptäcka dolda mönster och göra förutsägelser baserat på data. Några populära verktyg för maskininlärning inkluderar IBM Watson Studio, Apache Spark och Microsoft Azure Machine Learning.

Listan ovan bör ge dig en ögonblicksbild av de tekniska färdigheter som dataanalytiker måste ha. Det kan se ut som mycket, men låt det inte överväldiga dig!

Ingen kommer att förvänta sig att du är bekant med alla listade tekniker, särskilt för en nybörjarposition; dock bör du anstränga dig för att åtminstone vara bekant med grunderna för dessa färdigheter.

Låt oss nu kolla in de ofta förbisedda mjuka färdigheterna.

Mjuka färdigheter som är väsentliga för att vara en dataanalytiker

Mjuka färdigheter hänvisar till interpersonella förmågor som anses nödvändiga för att lyckas på en arbetsplats eftersom de gör att du kan arbeta bra med andra, reagera på lämpligt sätt på utmaningar och hantera konflikter.

Till skillnad från tekniska färdigheter är mjuka färdigheter svårare att lära ut och kvantifiera, men de är viktiga för att främja en positiv arbetsmiljö.

Dataanalytiker med mjuka kunskaper bör ha:

• Kommunikation: Du behöver inte vara en skicklig talare, men du bör bekvämt kunna kommunicera komplexa datainsikter till både tekniska och icke-tekniska intressenter och ge rekommendationer utifrån insikterna.
• Problemlösning: Problem som involverar data måste hanteras systematiskt. Du ska kunna bryta ner dem i mindre delar och använda din tekniska och analytiska kompetens för att hitta bra lösningar.
• Kritiskt tänkande: En stor del av dataanalys går igenom stora mängder data för att identifiera trender och mönster, och som analytiker måste du ha starka kritiskt tänkande färdigheter för att utveckla och testa hypoteser, överväga flera perspektiv och göra datadrivna rekommendationer.
• Uppmärksamhet på detaljer: Det finns många detaljer i rådata, och dataanalytiker måste ha stor uppmärksamhet på detaljer för att säkerställa att data är korrekta och felfria. Även små fel eller felaktigheter kan ha stor inverkan på datakvaliteten.
• Tidshantering: Även som junior dataanalytiker kan du ofta hitta på att du arbetar med flera projekt samtidigt. Att kunna prioritera uppgifter och hantera tid effektivt är avgörande för att möta projektdeadlines och säkerställa att arbetet levereras i tid.

Även om tekniska färdigheter är viktiga för dataanalytiker, är utveckling av starka mjuka färdigheter lika avgörande för framgång inom detta område. Fokus på att utveckla både tekniska och mjuka färdigheter tillsammans kommer att ge dig ett försprång som en fräschare som förbereder dig för ditt första jobb!

Vi kan inte uttrycka detta tillräckligt, mjuka färdigheter är avgörande på dagens arbetsplats idag, irrelevant om du är en dataanalytiker, en affärsanalytiker eller till och med en brevbärare!

Att öva på dina mjuka färdigheter tillsammans med dina datakunskaper kommer att ge dig ett försprång!

Viktiga utbildningskvalifikationer för dataanalytiker

Kurser designade för nybörjare dataanalytiker som erbjuds av .

Du är nyutexaminerad, så du har äntligen en examen. Men är det rätt för en karriär inom dataanalys?

Det finns vissa utbildningskvalifikationer som kan göra det lättare att få en nybörjartjänst.

Några av de väsentliga kvalifikationerna att överväga är:

1. Kandidatexamen eller magisterexamen inom ett relevant område som matematik, statistik, ekonomi eller datavetenskap. En avancerad examen kan vara nödvändig om du tänker ta rollen som senior dataanalytiker, datavetare eller dataingenjör när du har några års erfarenhet.
2. Kunskaper i programmeringsspråk som R eller Python för statistisk analys och datamanipulation.
3. Förståelse för olika dataanalysverktyg och programvara, såsom SQL, Tableau eller Excel, för att analysera, visualisera och presentera affärsdata.
4. Färdighet i att använda kvantitativa och kvalitativa forskningsmetoder för att få insikter från rådata.

Om du har en examen inom ett icke-relaterat område men fortfarande vill utöva ett dataanalytikerjobb, få inte panik! Det är fortfarande möjligt för dig att arbeta i branschen med en examen inom ett orelaterade område eller till och med ingen examen alls.

Även om en stark grund inom relevanta eller relaterade områden ger en konkurrensfördel, finns det många andra sätt att skaffa sig nödvändig kompetens.

Du kan till exempel anmäla dig till onlinekurser, få yrkescertifikat eller delta i specialiserade bootcamps som kan hjälpa dig att skaffa dig det tekniska kunnande som behövs för att arbeta med dataanalys.

Även med en relevant examen måste du fortfarande fortsätta att utveckla din domänexpertis för att hänga med i nya trender och få bättre insikter från data.

I slutändan kommer dina utbildningskvalifikationer, i kombination med dina färdigheter och domänkunskaper, att spela en viktig roll för din framgång som dataanalytiker.

I nästa avsnitt tar vi en titt på några strategier du kan använda för att hitta arbete inom datafältet och hur du kan öka dina chanser att få anställning.

Skaffa praktisk erfarenhet

Ett exempel på enkel datahantering med hjälp av LuckyTemplates.

Som en fräschare som vill få praktisk erfarenhet av dataanalys, har du många möjligheter att skaffa dig färdigheter och visa dina förmågor för potentiella arbetsgivare.

Låt oss ta en titt på några av dessa alternativ:

Praktikplatser

Praktikplatser är ett utmärkt sätt att få verklig erfarenhet under ledning av branschfolk. Många organisationer erbjuder praktikplatser speciellt utformade för nyutexaminerade eller de som vill övergå till området dataanalys.

Att ansöka om praktikplatser som passar dina intressen och kompetenser kan ge dig möjligheten att arbeta med riktiga dataanalysprojekt.

Hur är det med frilansande?

Frilansprojekt

Exempel på LuckyTemplates instrumentpanel gjort av en dataanalytiker

Ett annat sätt att skaffa sig praktisk erfarenhet är att ta sig an frilansprojekt inom dataanalys. Använd plattformar som Upwork för att få kontakt med kunder som behöver dataanalystjänster.

Bit inte av mer än du kan tugga; prova enkla uppgifter som datainmatning för affärsanalys innan du ansöker om mer komplexa jobb.

Genom att arbeta som frilansare kan du tillämpa dina kunskaper på en mängd olika projekt och få erfarenhet av att arbeta deltid i flera branscher.

Att slutföra frilansprojekt kan också leda till positiva recensioner och rekommendationer, vilket kan hjälpa dig att sticka ut för potentiella arbetsgivare.

Hur är det med onlineinlärning?

Onlinekurser och certifieringar

Datatransformation och modelleringskurs som erbjuds av .

Det finns en mängd olika som erbjuder fördjupad utbildning om koncept och verktyg för dataanalys. Dessa kurser innehåller ofta praktiska övningar, projekt och bedömningar för att hjälpa dig att utveckla praktiska färdigheter.

Att erhålla certifieringar från erkända institutioner visar också ditt engagemang för lärande och ger validering av dina dataanalysförmågor.

Ta dig tid att genomföra några onlinekurser och få certifieringar som kommer att göra ditt CV mer attraktivt för potentiella arbetsgivare.

Bästa jobbsökningsstrategier för blivande dataanalytiker

Jobbsökningsprocessen är utmanande i alla branscher, särskilt för nyutexaminerade med noll arbetslivserfarenhet.

Det hjälper inte heller att dataanalys är ett konkurrensutsatt område, varför det är viktigt att ha en strategi om du vill landa ditt drömjobb!

Rätt strategi kan hjälpa dig att effektivt navigera på arbetsmarknaden, identifiera potentiella jobbmöjligheter och sticka ut för arbetsgivare.

I det här avsnittet utforskar vi några effektiva jobbsökningsstrategier för dataanalytiker, inklusive tips för nätverkande och att bygga en stark onlinenärvaro.

Online Job Boards

DataJobs är en jobbbräda online som riktar sig specifikt till dataanalytiker.

Ett av de mest effektiva sätten att hitta jobb som dataanalytiker för nybörjare är genom jobbanslag online. Dessa plattformar kan tillhandahålla jobbvarningar för befattningar på nybörjarnivå med filter som gör att du kan anpassa din sökning baserat på plats, jobbtyp och erfarenhetsnivå.

Stora jobbbrädor som Indeed är ett bra ställe att börja leta efter möjligheter på nybörjarnivå inom dataanalys. Du bör också kolla in branschspecifika jobbbrädor som DataJobs för en mer skräddarsydd jobbsökningsupplevelse när du letar efter roller som dataanalytiker.

Nätverk

Nätverk är en bra strategi för att ta sig in i dataanalysbranschen. Delta i branschevenemang, både online och offline, och delta i konferenser, möten och workshops för att träffa proffs och utöka ditt nätverk.

Arbeta med att bygga relationer med professionella inom området, vilket kan leda till värdefulla remisser och tillgång till spännande initiativ. Försök att vara äkta i dina interaktioner och visa entusiasm för dataanalys.

Du bör också överväga att gå med i onlineforum, dataanalysgrupper och LinkedIn- grupper för att få kontakt med likasinnade och hålla dig informerad om branschtrender.

Att delta i diskussioner och dela relevant innehåll på dessa plattformar kan också visa din expertis och passion för området.

Och om du visar upp ditt arbete kommer du att ha möjlighet att bli uppmärksammad på din potentiella arbetsgivare, LinkedIn har en enorm datagemenskap.

Sociala media

Underskatta inte kraften i sociala medier i din jobbsökningsprocess! Plattformar som LinkedIn och Twitter kan vara effektiva verktyg för att hitta lediga jobb för dataanalytiker och få kontakt med influencers i branschen.

Optimera dina sociala mediekonton genom att visa upp dina kunskaper, erfarenheter och projekt relaterade till dataanalys. Följ företag och yrkesverksamma inom området för att hålla dig uppdaterad om deras aktiviteter och möjligheter att samarbeta. Delta i relaterade hashtags eller diskussionstrådar för att få synlighet.

Att engagera sig professionellt på sociala medieplattformar kan avsevärt förbättra din onlinenärvaro, och det kan leda till heltidsjobb inom dataanalysdomänen.

Återigen, tillbaka till LinkedIn, detta är definitivt vår föredragna hangout för datatyper för sociala medier.

Innan du kan börja söka jobb måste du dock perfektionera ditt CV, och det är vad vi ska prata om i nästa avsnitt.

Förbereder ett effektivt CV

Ett imponerande och välstrukturerat CV spelar en avgörande roll för att hjälpa nybörjare att få ett jobb. I det här avsnittet kommer vi att diskutera hur man lyfter fram relevanta färdigheter och visar upp akademiska projekt för att skapa ett övertygande CV.

Att lyfta fram relevanta färdigheter

Ett exempel på hur man lyfter fram relevant kompetens i ett CV

Som fräschare måste du betona de färdigheter som visar din potential som dataanalytiker. Dessa färdigheter kan ha förvärvats genom kurser, praktik och fritidsaktiviteter.

Här är några tips för att effektivt lyfta fram dina relevanta färdigheter i ditt CV:

1. Identifiera relevanta färdigheter : Gå först igenom arbetsbeskrivningen och identifiera nyckelfärdigheterna som arbetsgivaren letar efter. Dessa kan inkludera tekniska färdigheter som dataanalys, databashantering och programmeringsspråk, såväl som mjuka färdigheter som kommunikation, lagarbete och problemlösning.
2. Anpassa ditt CV : Skräddarsy ditt CV för att lyfta fram de färdigheter som är mest relevanta för jobbet du söker. Använd nyckelord och fraser från jobbbeskrivningen för att hjälpa ditt CV att komma förbi den första screeningprocessen.
3. Använd kvantifierbar data: Om möjligt, använd kvantifierbar data för att belysa effekten av dina färdigheter. Om du gjorde något som sparade ett projekt eller företag pengar eller tid, inkludera dessa mätvärden med konkreta siffror.

Att effektivt lyfta fram dina relevanta färdigheter kan öka dina chanser att imponera på potentiella arbetsgivare och säkra ett jobb.

Visa upp akademiska projekt

Ett exempel på ett akademiskt projekt i ett CV

Som nyutexaminerad erbjuder akademiska projekt solida bevis på din erfarenhet av att hantera verkliga datautmaningar. Här är några nyckelstrategier som kan hjälpa dig att sticka ut:

1. Välj relevanta projekt: Välj akademiska projekt som är mest relevanta för jobbet du söker. Detta kan hjälpa till att visa dina färdigheter och erfarenheter inom ett visst område av dataanalys.
2. Markera din roll: Beskriv tydligt din roll och de specifika bidrag du gjort. Detta hjälper till att visa dina tekniska färdigheter, problemlösningsförmåga och lagarbete.
3. Inkludera mätvärden : Inkludera mätvärden eller resultat som visar effekten av projektet när det är möjligt. Om du till exempel arbetade med ett projekt som hjälpte till att förbättra affärsprocesserna, inkludera sedan specifika detaljer om dessa förbättringar.
4. Formatera effektivt : När du listar akademiska projekt, använd ett konsekvent format som är lätt att läsa och visuellt tilltalande. Innehåller en projekttitel, tidsperiod och en kort arbetsbeskrivning. Du kan också inkludera en länk till projektet på GitHub eller något annat arkiv där potentiella arbetsgivare kan komma åt ditt arbete.

Att inkludera en portfölj med akademiska projekt kan ytterligare stärka ditt CV och visa upp din praktiska erfarenhet av dataanalys.

Kolla vår video nedan för att spika upp dina datavisualiseringsexempel innan intervjun.

Ett bra CV kommer att få din fot genom dörren, men det är bara det första steget. Nästa är att förbereda sig för den oundvikliga anställningsintervjun.

Låt oss nu ta en titt på några strategier för framgångsrika jobbintervjuer i nästa avsnitt.

Spikar intervjun

Anställningsintervjun är ett kritiskt steg i anställningsprocessen. Det är här du får visa upp din kompetens, erfarenhet och personlighet och visa att du är lämplig för rollen.

Att spika intervjun kräver noggrann förberedelse, från att undersöka företaget och rollen till att öva på vanliga intervjufrågor och klä sig på rätt sätt.

I det här avsnittet kommer vi att utforska några effektiva strategier för att spika intervjun som dataanalytiker, inklusive tips för att svara på vanliga intervjufrågor och förbereda för intervjun.

Vanliga dataanalytiker jobbintervjufrågor

Som en fräschare som söker dataanalytikerpositioner är det viktigt att förbereda sig för vanliga intervjufrågor. Här är några exempel:

• Kan du förklara skillnaden mellan övervakat och oövervakat lärande?
• Hur hanterar du saknade eller inkonsekventa data i en datauppsättning?
• Vad är din erfarenhet av SQL och databashantering?
• Hur säkerställer du att din analys är korrekt?
• Kan du förklara en situation där du mötte utmaningar med att analysera data och hur du övervann dem?

Se till att granska andra möjliga dataanalytikerintervjufrågor och öva på dina svar.

Det finns många viktiga intervjufrågor där ute, och ingen visar upp dem bättre än den här boken.

Redo för intervjun? Låt oss diskutera några bästa metoder för att spika det!

Bästa praxis för intervjuer

För att öka dina chanser att lyckas som dataanalytiker, överväg följande bästa praxis för intervjuer:

1. Undersök företaget : Förstå företagets bransch, produkter och datarelaterade utmaningar innan intervjun.
2. Fokusera på dina styrkor : Lyft fram dina färdigheter i dataanalys, programmeringsspråk (t.ex. Python eller R), databashantering och verktyg för datavisualisering.
3. Visa upp dina projekt : Presentera projekt från din akademiska eller personliga erfarenhet för att visa dina förmågor. Visa en instrumentpanel du har skapat, visa en rapport du har skapat och stick ut från mängden.
4. Förklara din tankeprocess : När du svarar på tekniska frågor, förklara tydligt ditt resonemang och tankeprocess för att visa upp dina analytiska färdigheter.
5. Förbered dig på beteendefrågor : Förvänta dig frågor om ditt lagarbete, kommunikation och problemlösningsförmåga. Var redo med konkreta exempel.
6. Ställ genomtänkta frågor : Förbered relevanta, insiktsfulla frågor om företagets affärsinformationsstrategi och befattningens specifika ansvar.

Genom att noggrant förbereda dig för intervjun och följa dessa bästa praxis kan du öka dina chanser att lyckas.

Slutgiltiga tankar

Dataanalys är ett snabbt växande område med stor potential för karriärtillväxt och jobbmöjligheter. Men att bryta sig in på detta område som en fräschare eller nyutexaminerad kan vara utmanande utan en tydlig plan och effektiva jobbsökningsstrategier.

Genom att utveckla rätt tekniska och mjuka färdigheter, använda branschspecifika jobbbrädor och nätverksmöjligheter och bygga ett starkt CV, kan nyutexaminerade öka sina chanser att säkra ett jobb som dataanalytiker.

Dessutom kan förberedelser för anställningsintervjun och effektivt visa upp dina relevanta färdigheter och akademiska projekt på ditt CV hjälpa dig att skilja dig från andra sökande.

Genom att följa dessa strategier som vi har gått igenom och hålla fast vid våra karriärmål, är du garanterad att framgångsrikt kickstarta din karriär inom dataanalys!

Om du vill lära dig mer om datavisualiseringstekniker som dataanalytiker använder, kolla in