Hur man blir en dataanalytiker utan erfarenhet: låt oss gå!

Att bryta sig in i området för dataanalys kan verka skrämmande, särskilt om du saknar erfarenhet. Men frukta inte! Det finns vägar och strategier som kan hjälpa dig att kickstarta din karriärväg som dataanalytiker.

För att bli en dataanalytiker utan erfarenhet, fokusera på att bygga relevanta färdigheter för att lägga till din portfölj och börja lära dig beprövade, verkliga tekniker att dela med potentiella arbetsgivare.

Dataanalys innebär vanligtvis att man samlar in, tolkar och extraherar värdefulla insikter från big data som kan göra det möjligt för organisationer att fatta bättre välgrundade beslut. Med rätt riktade utbildningsresurser och praktiska erfarenheter kan du också göra ett inflytande inom detta snabbt växande område.

Den här artikeln guidar dig genom praktiska steg för att få ett dataanalytikerjobb på nybörjarnivå samtidigt som du visar hur olika resurser kan hjälpa dig att bygga upp nödvändiga färdigheter och kunskaper.

Innehållsförteckning

• Bygga upp relevanta färdigheter
  • Nyckelfärdigheter för dataanalytiker
  • Använd dig av onlinekurser och certifieringar
  • Prova några praktiska projekt
  • Nätverk och gå med i gemenskaper
• Skapa en stark portfölj
• Arbetsuppgifter för dataanalytiker
  • Arbetsansvar för dataanalytiker på nybörjarnivå
  • Verktyg Dataanalytiker använder
• Strategier för jobbsökning
  • Utnyttja jobbplattformar online
  • Skräddarsy ditt CV och personligt brev
  • Nätverkstips
• Acing intervjun
  • Förbereder sig för vanliga frågor
  • Visa upp problemlösningsförmåga
  • Genomsnittliga löneförväntningar för befattningar på nybörjarnivå
• Fortlöpande yrkesutveckling
  • Håll dig uppdaterad med branschtrender
  • Utöva avancerade certifieringar

Bygga upp relevanta färdigheter

Om du inte har någon tidigare erfarenhet inom området måste du utveckla nödvändiga dataanalysfärdigheter och kunskaper.

Det här avsnittet täcker några effektiva sätt att bygga relevanta färdigheter, vilket ger dig en stark grund för en framgångsrik karriär inom dataanalys.

Nyckelfärdigheter för dataanalytiker

För att briljera i din roll som dataanalytiker är det viktigt att ha några viktiga dataanalytikerkunskaper:

• Datahantering: Dataanalytiker måste ha starka kunskaper inom datahantering, inklusive datarensning, integration och organisation. Detta innebär att kunna arbeta med stora datamängder, olika filformat och datalagringssystem.
• Statistisk analys: Dataanalytiker måste ha en gedigen förståelse för statistiska metoder och tekniker för att analysera data och dra meningsfulla insikter. Detta inkluderar att kunna tillämpa statistiska modeller, regressionsanalys, hypotestestning och datavisualisering.
• Programmeringskunskaper : Du behöver inte vara datavetare, men dataanalytiker behöver ha en stark programmeringsgrund och vara skicklig i minst ett programmeringsspråk, som Python eller R. De bör kunna skriva effektivt och rent kod för att manipulera och analysera data.
• Affärsmannaskap : Affärsanalytiker måste kunna förstå affärssammanhanget för sin analys och hur det påverkar organisationen. De måste kunna översätta datainsikter till praktiska rekommendationer för intressenter.
• Kommunikationsförmåga : God kommunikationsförmåga är en stor mjuk färdighet att ha. Dataanalytiker måste tydligt kunna kommunicera sina resultat till både tekniska och icke-tekniska intressenter. De ska kunna presentera komplex information på ett kortfattat och begripligt sätt.
• Datavisualisering: Dataanalytiker måste ha starka datavisualiseringsfärdigheter för att skapa övertygande visuella representationer av sina resultat. Detta inkluderar att kunna använda verktyg som Tableau, LuckyTemplates eller Excel för att skapa diagram, grafer och instrumentpaneler.
• Problemlösning : Dataanalytiker behöver ha starka problemlösningsförmåga för att kunna identifiera mönster och trender i data och utveckla lösningar på komplexa dataproblem.

Använd dig av onlinekurser och certifieringar

Onlinekurser och yrkescertifikat är ett bra första steg för att skaffa de färdigheter som krävs för dataanalys. Det finns många onlinekurser, bootcamps, handledningar och certifieringar tillgängliga inom dataanalys på webbplatser som Udemy, Coursera och LuckyTemplates.

Dessa kurser erbjuder strukturerat och projektbaserat lärande, så att du kan finslipa dina färdigheter och få praktisk erfarenhet.

Exempel på några kurser värda att anmäla sig till inkluderar :

• Courseras grunder för dataanalys och visualisering: Denna specialisering, som erbjuds av IBM, består av fem kurser som täcker grunderna för dataanalys och visualisering med hjälp av verktyg som Excel, Tableau och R. Ämnen inkluderar datamanipulation, regressionsanalys och datadriven visualisering.
• DataCamps dataanalytiker med Python-spår: Det här spåret är designat för att lära dig de grundläggande färdigheter som behövs för att bli dataanalytiker med Python. Spåret täcker ämnen som datamanipulation, datavisualisering och statistisk analys med Python-bibliotek som pandor, Matplotlib och seaborn.
• LinkedIn's Become a Data Analytics Specialist: Den här kursen täcker grunderna i statistik som behövs för dataanalys. Ämnen inkluderar sannolikhet, hypotestestning, ramverk och regressionsanalys.
• HackerRanks datastrukturer: Denna resurs tillhandahåller en rad kodningsutmaningar som hjälper dig att förbättra dina kunskaper med datastrukturer. Utmaningarna täcker en rad ämnen, inklusive algoritmer, datastrukturer och matematik.
• . Detta är en beprövad och beprövad undervisningsmodell som kommer att bygga ett brett utbud av färdigheter som är nödvändiga för att du med säkerhet ska klara PL-300.

Prova några praktiska projekt

Att bygga en portfölj av är avgörande för att visa upp dina tekniska färdigheter, kreativitet och förmåga att dra insikter från data.

Att arbeta med verkliga projekt gör det möjligt för dig att visa dina kompetenser för potentiella arbetsgivare och hjälper till att överbrygga klyftan mellan teoretisk kunskap och praktisk tillämpning. För att skapa en imponerande portfölj, överväg:

• Datavisualisering : Välj en datauppsättning av intresse och skapa en uppsättning visualiseringar som hjälper till att berätta en historia. Använd verktyg som Tableau , , eller Matplotlib för att skapa diagram, grafer och instrumentpaneler som framhäver viktiga insikter.
• Textanalys: Välj en korpus av text, som kundrecensioner eller inlägg på sociala medier, och använd naturliga språkbehandlingstekniker för att analysera texten. Detta kan inkludera sentimentanalys, ämnesmodellering och textklassificering.
• Datarensning och förbearbetning: Välj en rörig datauppsättning med saknade värden, dubbletter av poster eller inkonsekventa datatyper, och rensa och förbearbeta data. Detta involverar tekniker som imputering, normalisering och kodning av kategoriska variabler.
• Webbskrapning: Välj en webbplats av intresse och använd webbskrapningstekniker för att samla in data från webbplatsen. Det kan handla om att använda verktyg som BeautifulSoup eller Scrapy för att extrahera data från HTML-taggar, eller använda API:er för att samla in data från webbtjänster.
• Databerättelse: Välj en datauppsättning av intresse och skapa en berättelse kring datan. Använd datavisualiseringar, text och multimediaelement för att berätta en fängslande historia om data och dess implikationer.

Genom att slutföra dessa projekt kan blivande dataanalytiker visa sina tekniska färdigheter, kreativitet och förmåga att arbeta med data på ett meningsfullt sätt.

Dessutom kan dessa projekt inkluderas i en dataanalytikerportfölj, tillsammans med detaljerade beskrivningar av de metoder som används och de insikter som härrör från data.

Nätverk och gå med i gemenskaper

Att engagera sig i nätverk och professionella gemenskaper kan ge värdefulla kopplingar, resurser och möjligheter inom dataanalysområdet.

Några sätt att utveckla ditt nätverk och få exponering är:

• Delta i industrikonferenser, seminarier eller workshops . Det här är ett bra sätt att nätverka med andra dataanalytiker och lära sig om de senaste trenderna och teknikerna inom området. Några populära datavetenskapskonferenser inkluderar Data Science Summit , Strata Data Conference och Predictive Analytics World .
• Gå med i onlineforum eller diskussionsgrupper . Till exempel har Discord och Reddit många gemenskaper dedikerade till datavetenskap. De är fantastiska ställen att hålla sig uppdaterad med branschnyheter och träffa andra blivande dataanalytiker och datavetare.
• Få kontakt med proffs på området genom plattformar som LinkedIn , Meetup och Kaggle . Genom att bygga relationer med andra yrkesverksamma inom området kan du lära dig om jobbmöjligheter, få nya insikter och kunskaper och etablera dig som expert i branschen.

Nu är det dags att skapa din portfölj!

Skapa en stark portfölj

När du börjar som dataanalytiker utan erfarenhet är det viktigt att bygga en stark portfölj för att visa upp dina färdigheter, kreativitet och förmåga att dra insikter från data.

Det hjälper dig att skapa trovärdighet och visa de projekt du tidigare har arbetat med, även om de är personliga eller självinitierade projekt. Din portfölj bör belysa:

1. Projekt du har slutfört: Inkludera en mängd olika projekt i din portfölj för att visa din praktiska erfarenhet och expertis inom olika typer av analyser. Det behöver inte vara något alltför komplicerat. Några exempel på grundläggande projekt som du kan visa upp är att skrapa data från webbplatser och städa data. Se till att ge sammanhang för varje projekt, till exempel problemet du försökte lösa, processen du följde och de insikter du fick från din analys.
2. Överförbara färdigheter : Dessa är färdigheter du har fått från dina tidigare erfarenheter, även om de inte är direkt relaterade till dataanalys. Några exempel på överförbara färdigheter inkluderar erfarenhet av Microsoft Excel, statistisk analys eller programmeringsspråk som R eller Python.

Genom att införliva dessa element i din portfölj kommer du att effektivt kunna visa upp dina färdigheter, kreativitet och förmåga att arbeta med data, även utan tidigare erfarenhet som dataanalytiker.

Arbetsuppgifter för dataanalytiker

Innan du börjar ansöka om positioner som dataanalytiker bör du bekanta dig med dataanalytikers dagliga ansvar och branschens verktyg.

I det här avsnittet kommer vi att bryta ner jobbansvaret för en dataanalytiker på ingångsnivå, nyckelfärdigheter du bör känna till och några populära verktyg som används av dataproffs.

Arbetsansvar för dataanalytiker på nybörjarnivå

Som någon som börjar på en instegsnivå kommer din primära roll troligen att vara att ge värdefulla insikter för beslutsfattande genom att samla in, rensa och analysera data.

Arbetsbeskrivningarna kommer att variera, men några huvudansvar inkluderar:

• Samla in och organisera data : Detta innebär att man samlar in relevant data från olika källor och organiserar den i ett strukturerat format för analys.
• Datarensning och förbearbetning : Du måste rensa och förbehandla data genom att ta bort inkonsekvenser, fel och dubbletter för att säkerställa att data är korrekta och redo för analys.
• Analysera data: Du kommer att behöva använda statistiska tekniker och mjukvaruverktyg för att analysera data och extrahera insikter.
• Skapa rapporter och visualiseringar: Du måste presentera insikterna och resultaten med hjälp av diagram, grafer och andra visuella hjälpmedel.
• Kommunicera resultat: Du kommer att behöva kommunicera resultaten till intressenter och ge rekommendationer baserat på insikterna.
• Samarbeta med teammedlemmar: Du kommer att behöva arbeta med andra medlemmar i teamet för att säkerställa att projekt slutförs i tid och till en hög standard.
• Kontinuerligt lärande: Du måste hålla dig uppdaterad med nya tekniker, teknologier och trender inom området dataanalys för att säkerställa att dina färdigheter förblir relevanta och effektiva.

Verktyg Dataanalytiker använder

Det finns flera populära verktyg som används av heltidsanställda dataanalytiker. Att bekanta dig med dessa verktyg kommer att öka din effektivitet och effektivitet:

Ok, så hur får man ett dataanalytikerjobb utan erfarenhet?

Strategier för jobbsökning

När du har byggt upp dina kunskaper och skapat en stark portfölj som dataanalytiker börjar det roliga – det är dags att börja leta efter jobbmöjligheter! Men hur hittar man jobb när man inte har någon erfarenhet?

I det här avsnittet kommer vi att utforska några sökstrategier som kan hjälpa dig att få ditt första jobb som dataanalytiker. Flera strategier kan hjälpa dig att sticka ut på en konkurrensutsatt arbetsmarknad, från att utnyttja jobbforum online till nätverkande med branschfolk.

Utnyttja jobbplattformar online

Online jobbplattformar kan vara en skattkammare av möjligheter för blivande dataanalytiker och de är ett bra ställe att få kontakt med rekryterare i branschen. Börja med att skapa profiler på populära jobbsökningswebbplatser som Indeed , LinkedIn och Glassdoor .

Använd relevanta nyckelord som "dataanalytiker på nybörjarnivå" och "dataanalytikerpraktik" för att hitta lämpliga jobbannonser. Ställ in jobbvarningar för dessa sökningar för att få aviseringar om nya möjligheter.

Överväg dessutom att gå med i nischade jobbbrädor som är specifika för dataanalys, som Kaggle Jobs och iCrunchData . Dessa plattformar vänder sig till datavetenskapsgemenskapen, vilket ökar dina chanser att hitta relevanta positioner.

Hur är det med ditt CV eller CV?

Skräddarsy ditt CV och personligt brev

Var inte rädd för att skräddarsy ditt CV och personliga brev till specifika jobb. Var noga med att betona överförbara färdigheter, och alla relevanta projekt i ditt ansökningsmaterial.

Här är några viktiga element att inkludera i ditt CV:

• Kvalifikationer : Lägg stor tonvikt på relevanta kurser och branschcertifieringar som du har genomfört framgångsrikt. Att ha en kandidatexamen eller högre i teknik är en stor hjälp, men varje examen bör åtminstone få foten genom dörren.
• Dataanalysprojekt eller volontärerfarenheter : I stället för faktisk arbetslivserfarenhet, lyft fram projekt eller volontärmöjligheter som du är särskilt stolt över. Dessa projekt bör vara relevanta för dataanalys.
• Färdigheter : Markera alla tekniska färdigheter du har. Detta inkluderar erfarenhet av programmeringsspråk, verktyg för datavisualisering och statistik

Ditt följebrev bör också visa upp din entusiasm för dataanalysområdet och lyfta fram dina viktigaste prestationer eller projekt. Att visa en stark förståelse för hur företaget använder analyser kan visa upp din kunskap och ambition.

Nätverkstips

Nätverk spelar en viktig roll för att hitta jobbmöjligheter och få värdefulla branschinsikter. Delta i konferenser, workshops, möten och webbseminarier för att få kontakt med proffs på området. Presentera dig själv och be om råd eller rekommendationer, vilket kan leda till potentiella jobbremisser.

Använd dessutom nätverksplattformar online som LinkedIn och Meetup för att utöka dina kontakter. Gå med i relevanta grupper, delta i diskussioner och dela artiklar eller insikter för att visa upp din kunskap och entusiasm för dataanalys.

Acing intervjun

Grattis! Du har tagit dig till arbetsintervjustadiet i ditt jobbsökande för dataanalytiker!

Detta är ett spännande tillfälle att visa upp din kompetens, erfarenhet och passion för området. Men anställningsintervjuer kan vara nervpirrande, speciellt om du inte är säker på vad du kan förvänta dig; vi förstår, vi vet!

I det här avsnittet kommer vi att utforska några strategier för att hjälpa dig att klara dina anställningsintervjuer med dataanalytiker.

Från att undersöka företaget och rollen till att förbereda dig för vanliga intervjufrågor och visa dina problemlösningsförmåga, dessa tips hjälper dig att känna dig säker och förberedd för din nästa anställningsintervju för dataanalytiker.

Förbereder sig för vanliga frågor

En av nycklarna för att klara en dataanalytikerintervju är att förbereda sig på vanliga frågor. Börja med att undersöka företaget och förstå dess behov och branschen det verkar i.

Detta kommer att hjälpa dig att skräddarsy dina svar på anställningsintervjufrågor och visa din entusiasm för rollen.

Några vanliga dataanalytikerintervjufrågor du kan stöta på från rekryteringschefer inkluderar:

• Vad är din erfarenhet av dataanalys och visualiseringsverktyg?
• Kan du beskriva ett utmanande projekt du har arbetat med och hur du tog dig an det?
• Hur hanterar du stora datamängder och säkerställer datakvalitet?

Öva på dina svar på dessa frågor och fundera över hur du kan lyfta fram din kompetens och erfarenhet, även om du saknar direkt erfarenhet av dataanalys.

Fokusera också på överförbara färdigheter, såsom kommunikation, problemlösning och vilja att lära.

Visa upp problemlösningsförmåga

Som dataanalytiker är problemlösning en avgörande färdighet. Under intervjun kan du bli ombedd att lösa ett problem eller analysera en datauppsättning på plats. Följ dessa steg för att visa upp dina problemlösningsförmåga:

1. Förstå frågan : Ta dig tid att läsa och förstå problemformuleringen. Om du är osäker, be intervjuaren om ett förtydligande.
2. Bryt ner det: Dela upp problemet i mindre, hanterbara uppgifter. Detta hjälper dig att hålla ordning och visa ditt systematiska tillvägagångssätt.
3. Skapa en plan: Utveckla en plan för att ta itu med varje uppgift, använd dina kunskaper om dataanalystekniker för att välja den mest lämpliga metoden.
4. Exekvera och anpassa: Var beredd att anpassa den utifrån de resultat du får när du utför planen. Detta visar på flexibilitet och anpassningsförmåga.
5. Presentera dina resultat : Kommunicera tydligt dina resultat och insikter till intervjuaren. Använd bilder om möjligt för att göra dina resultat lätta att förstå.

Genom att följa dessa steg kan du med säkerhet visa upp dina problemlösningsförmåga och sticka ut i dataanalytikerintervjun.

Genomsnittliga löneförväntningar för befattningar på nybörjarnivå

Det kan vara obehagligt att prata om, men det är en viktig del av intervjuprocessen – hur mycket pengar är en organisation villig att betala dig? Löneintervallet för en dataanalytiker på nybörjarnivå i Amerika kan variera beroende på platsen, din kompetens och det specifika företaget.

Enligt Glassdoor är den genomsnittliga lönen för en dataanalytiker på ingångsnivå i USA $62 453 per år , från och med mars 2023. Det genomsnittliga löneintervallet kan dock variera från $43 000 till $89 000 per år, beroende på faktorerna som nämns ovan.

Indeed rapporterar också liknande siffror, med en genomsnittlig grundlön på $60 679 per år för dataanalytiker på nybörjarnivå i USA, från och med mars 2023.

Det är viktigt att notera att dessa siffror bara är medelvärden och kan variera beroende på de specifika omständigheterna för positionen. Men de borde ge dig en bra baslinje att arbeta med när du börjar en dataanalytikerkarriär.

Dessutom kanske dessa siffror inte tar hänsyn till andra faktorer, såsom bonusar, förmåner och aktieoptioner som kan erbjudas av vissa företag.

Fortlöpande yrkesutveckling

Fortsatt professionell utveckling är en avgörande del av att bli en framgångsrik dataanalytiker, oavsett din erfarenhetsnivå.

I det här sista avsnittet kommer vi att diskutera hur vi håller oss uppdaterade med branschtrender och eftersträvar avancerade certifieringar.

Håll dig uppdaterad med branschtrender

Att hänga med i de senaste trenderna och utvecklingen inom området dataanalys är avgörande för att behålla din konkurrensfördel på arbetsmarknaden. Här är några sätt att hålla sig uppdaterad:

• Följ relevanta bloggar och webbplatser fokuserade på dataanalys för att hålla dig informerad om nya verktyg, tekniker och bästa praxis. Exempel inkluderar Github, Towards Data Science , KDnuggets och naturligtvis,
• Delta i onlineforum och gemenskaper där dataanalytiker diskuterar och delar insikter, tekniker och lösningar. Plattformar som Reddit , Discord , Twitter och DataTau och vår
• Prenumerera på relevanta nyhetsbrev, poddsändningar och YouTube-kanaler för att hålla dig uppdaterad om de senaste nyheterna och utvecklingen inom dataanalys. För podcasts, kolla in Data Skeptic , DataFramed och . Några bra YouTube-kanaler att följa inkluderar sentdex och Two Minute Papers .

Utöva avancerade certifieringar

Utöver de grundläggande färdigheter som förvärvats genom nybörjar- och mellanliggande dataanalyscertifieringar och kurser, kan du överväga att ta avancerade certifieringar för att ytterligare förbättra dina referenser och expertis.

Som de säger, övning ger färdighet, och det är därför vi utvecklade "Träningspass." Våra träningspass för datafärdigheter är ett otroligt sätt för dig att öva på dina färdigheter, kommunicera med andra och få feedback på ditt arbete.

Läs mer om våra träningspass nedan:

Sammanfattningsvis kan det vara svårt att hitta arbete som dataanalytiker utan erfarenhet, men det är inte omöjligt.

Genom att bygga en stark portfölj, utveckla efterfrågade färdigheter, nätverka med andra proffs och dra fördel av onlineresurser kan blivande dataanalytiker öka sina chanser att få sitt första jobb inom området.

Det kan ta tid och ansträngning, men med envishet och ett engagemang för att lära sig kan vem som helst (även du!) börja en karriär som dataanalytiker.