Вакансії аналітика даних для першокурсників: що вам потрібно знати

Ви щойно закінчили коледж і хочете розпочати кар’єру в галузі аналізу даних. З чого почати?

Щоб розпочати кар’єру новоспеченого спеціаліста, важливо спершу отримати відповідні технічні навички та навички спілкування, а також практичний досвід, який можна використати для створення сильного портфоліо та резюме, демонструючого свої здібності.

Отримавши базові знання, шукайте стажування, позаштатні проекти або волонтерські можливості та спілкуйтеся з професіоналами в цій галузі, щоб визначити можливості в галузі.

Цей посібник охоплює все, що вам потрібно знати, щоб розпочати роботу з нового рівня, включно з тим, які навички та освітні кваліфікації потрібні, способи отримання практичного досвіду та стратегії пошуку роботи, які можуть допомогти вам отримати першу повну роботу.

Давайте почнемо, або, скажімо так, «зануримося в дані»!

Зміст

• Навички, необхідні для роботи аналітика даних
  • Технічні навички, необхідні для роботи аналітика даних
  • Навички спілкування, необхідні для роботи аналітика даних
• Основні освітні вимоги для аналітиків даних
• Набуття практичного досвіду
  • Стажування
  • Фріланс проекти
  • Онлайн-курси та сертифікати
• Найкращі стратегії пошуку роботи для початківців аналітиків даних
  • Інтернет-дошки вакансій
  • Мережа
  • Соц.медіа
• Підготовка ефективного резюме
  • Виділення відповідних навичок
  • Демонстрація академічних проектів
• Підготовка до співбесіди
  • Поширені запитання на співбесіді аналітика даних
  • Найкращі методи проведення співбесід
• Заключні думки

Навички, необхідні для роботи аналітика даних

Аналітики даних використовують такі інструменти, як LuckyTemplates і Tableau, щоб візуалізувати дані та отримати розуміння

Аналіз даних передбачає використання аналітичних інструментів і методів для отримання інформації зі складних наборів даних.

Щоб досягти успіху в якості аналітика даних, вам потрібна комбінація технічних навичок і навичок спілкування, які дозволять вам ефективно збирати, обробляти, аналізувати та передавати інформацію.

У цьому розділі ми обговорюємо деякі з основних технічних і програмних навичок, необхідних для роботи аналітика даних.

Технічні навички, необхідні для роботи аналітика даних

Статистична візуалізація ключових метрик для керуючої компанії з використанням LuckyTemplates.

Технічні навички стосуються певного набору здібностей і знань, пов’язаних із галуззю, необхідних для виконання технічних завдань. Ці навички піддаються кількісній оцінці, і їх можна навчитися на практиці.

Основні технічні навички для роботи аналітика даних включають:

• Microsoft Excel: Excel є однією з найпоширеніших і універсальних програм для аналізу даних. Це потужний інструмент для роботи з моделями даних, який надає ряд функцій для обробки, аналізу та візуалізації даних. Знання експерта або принаймні середнього рівня є важливими в науці про дані.
• Програмування : знання принаймні однієї мови програмування, як-от Python, R або SQL, є важливою вимогою для більшості ролей аналітиків даних. Навіть аналітики початкового рівня повинні писати ефективний код, який може маніпулювати та аналізувати дані.
• Управління базами даних: якщо ваша мета — працювати в галузях, які обробляють великі обсяги даних (охорона здоров’я, фінанси, роздрібна торгівля тощо), тоді ви повинні вміти використовувати системи керування базами даних для збору даних, керування ними та обробки. Деякі популярні системи включають MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB і Microsoft SQL Server.
• Статистична візуалізація : окрім обробки даних, очікується, що аналітики створюватимуть діаграми та графіки, які можна використовувати для аналізу даних. Знайомство з такими інструментами, як або, дозволить вам створювати візуально привабливі та прості для розуміння представлення даних.
• Машинне навчання : знання алгоритмів і методів машинного навчання, а також використання інструментів машинного навчання допомагає аналітикам виявляти приховані закономірності та робити прогнози на основі даних. Деякі популярні інструменти машинного навчання включають IBM Watson Studio, Apache Spark і Microsoft Azure Machine Learning.

Наведений вище список повинен дати вам короткий огляд технічних навичок, які повинні мати аналітики даних. Може здатися, що це багато, але не дозволяйте цьому приголомшити вас!

Ніхто не очікує, що ви будете знайомі з усіма перерахованими технологіями, особливо для посади початкового рівня; однак вам слід докласти зусиль, щоб принаймні бути знайомими з основами цих навичок.

Тепер давайте перевіримо навички спілкування, про які часто не звертають уваги.

Навички спілкування, необхідні для роботи аналітика даних

М’які навички стосуються міжособистісних здібностей, які вважаються необхідними для успіху на робочому місці, оскільки вони дозволяють вам добре працювати з іншими, належним чином реагувати на виклики та врегулювати конфлікти.

На відміну від технічних навичок, м’яким навичкам важче навчити й оцінити їх кількісно, ​​але вони важливі для сприяння позитивному робочому середовищу.

Основні аналітики даних з програмних навичок повинні включати:

• Комунікація. Вам не обов’язково бути вмілим оратором, але ви повинні вміти комфортно доносити складні дані до технічних і нетехнічних зацікавлених сторін і давати рекомендації на основі інформації.
• Вирішення проблем: до проблем, пов’язаних з даними, слід підходити систематично. Ви повинні вміти розбивати їх на менші частини та використовувати свої технічні й аналітичні навички, щоб знайти хороші рішення.
• Критичне мислення. Значна частина аналізу даних полягає в аналізі великих обсягів даних для виявлення тенденцій і закономірностей, і як аналітик ви повинні володіти сильними навичками критичного мислення, щоб розробляти й перевіряти гіпотези, розглядати різні точки зору та керувати даними. рекомендації.
• Увага до деталей: у необроблених даних багато деталей, і аналітики даних повинні приділяти особливу увагу деталям, щоб переконатися, що дані точні й без помилок. Навіть незначні помилки або неточності можуть мати великий вплив на якість даних.
• Управління часом: навіть будучи молодшим аналітиком даних, ви часто можете працювати над кількома проектами одночасно. Уміння розставляти пріоритети завдань і ефективно керувати часом є вирішальним для дотримання термінів проекту та забезпечення виконання роботи вчасно.

У той час як технічні навички важливі для аналітиків даних, розвиток сильних навичок спілкування є не менш важливим для успіху в цій галузі. Зосередьтеся на спільному розвитку як технічних, так і м’яких навичок, що дасть вам перевагу як свіжий підхід до вашої першої роботи!

Ми не можемо виразити це достатньо, навички спілкування є вирішальними на сьогоднішньому робочому місці, не мають значення, якщо ви аналітик даних, бізнес-аналітик або навіть листоноша!

Практика ваших навичок спілкування разом із навичками обробки даних дасть вам перевагу!

Основні освітні вимоги для аналітиків даних

Курси для початківців аналітиків даних, які пропонує .

Ви щойно закінчили навчання, тож нарешті отримали диплом. Але чи підходить він для кар’єри в галузі аналізу даних?

Існують певні освітні вимоги, які можуть полегшити отримання посади початкового рівня.

Деякі з важливих кваліфікацій, які слід враховувати, це:

1. Ступінь бакалавра або магістра у відповідній галузі, як-от математика, статистика, економіка чи інформатика. Вчений ступінь може знадобитися, якщо ви маєте намір взяти на себе роль старшого аналітика даних, спеціаліста з обробки даних або інженера з даних після того, як у вас буде кілька років досвіду.
2. Знання мов програмування, таких як R або Python, для статистичного аналізу та обробки даних.
3. Розуміння різних інструментів і програмного забезпечення для аналізу даних, таких як SQL, Tableau або Excel, для аналізу, візуалізації та представлення бізнес-даних.
4. Вміння використовувати кількісні та якісні методи дослідження для отримання розуміння з вихідних даних.

Якщо ви маєте ступінь у непов’язаній галузі, але все ще хочете працювати аналітиком даних, не панікуйте! Ви все ще можете працювати в галузі зі ступенем у неспорідненій галузі або навіть без ступеня взагалі.

Хоча міцна основа у відповідних або суміжних сферах дає конкурентну перевагу, є багато інших способів отримати необхідні навички.

Наприклад, ви можете записатися на онлайн-курси, отримати професійні сертифікати або відвідати спеціалізовані навчальні курси, які допоможуть вам отримати технічні знання, необхідні для роботи з аналізом даних.

Крім того, навіть маючи відповідний ступінь, ви все одно повинні продовжувати вдосконалювати свій досвід у галузі, щоб йти в ногу з новими тенденціями та отримувати кращу інформацію з даних.

Зрештою, ваша освітня кваліфікація в поєднанні з вашими навичками та знаннями предметної галузі відіграватиме важливу роль у вашому успіху як аналітика даних.

У наступному розділі ми розглянемо деякі стратегії, за допомогою яких ви можете знайти роботу в сфері даних, і те, як ви можете збільшити свої шанси на працевлаштування.

Набуття практичного досвіду

Приклад простого керування даними за допомогою LuckyTemplates.

Як новачка, яка прагне отримати практичний досвід аналізу даних, у вас є багато способів отримати навички та продемонструвати свої здібності потенційним роботодавцям.

Давайте розглянемо деякі з цих варіантів:

Стажування

Стажування — чудовий спосіб отримати реальний досвід під керівництвом професіоналів галузі. Багато організацій пропонують стажування, спеціально розроблені для нових випускників або тих, хто хоче перейти в сферу аналізу даних.

Подача заявки на стажування, яке відповідає вашим інтересам і набору навичок, може надати вам можливість працювати над реальними проектами аналізу даних.

А як щодо фрілансу?

Фріланс проекти

Зразок інформаційної панелі LuckyTemplates, створений аналітиком даних

Ще один спосіб отримати практичний досвід — взяти участь у позаштатних проектах з аналізу даних. Використовуйте такі платформи, як Upwork, щоб зв’язуватися з клієнтами, яким потрібні послуги аналізу даних.

Не відкушуйте більше, ніж можете розжувати; спробуйте виконати прості завдання, такі як введення даних для бізнес-аналітики, перш ніж подати заявку на складнішу роботу.

Працюючи фрілансером, ви можете застосувати свої навички до різноманітних проектів і отримати досвід роботи неповний робочий день у багатьох галузях.

Виконання фрілансерських проектів також може призвести до позитивних відгуків і рекомендацій, які допоможуть вам виділитися серед потенційних роботодавців.

А як щодо онлайн-навчання?

Онлайн-курси та сертифікати

Курс трансформації та моделювання даних, запропонований .

Є багато таких, які пропонують поглиблену освіту щодо концепцій та інструментів аналізу даних. Ці курси часто включають практичні вправи, проекти та оцінювання, які допоможуть вам розвинути практичні навички.

Отримання сертифікатів від визнаних установ також демонструє вашу відданість навчанню та забезпечує підтвердження ваших здібностей до аналізу даних.

Знайдіть час, щоб пройти онлайн-курси та отримати сертифікати, які зроблять ваше резюме привабливішим для потенційних роботодавців.

Найкращі стратегії пошуку роботи для початківців аналітиків даних

Процес пошуку роботи є складним у кожній галузі, особливо для свіжих випускників без досвіду роботи.

Також не допомагає те, що аналіз даних є конкурентним полем, тому важливо мати стратегію, якщо ви хочете отримати роботу своєї мрії!

Правильна стратегія може допомогти вам ефективно орієнтуватися на ринку праці, визначити потенційні можливості роботи та виділитися серед роботодавців.

У цьому розділі ми досліджуємо деякі ефективні стратегії пошуку роботи для аналітиків даних, включно з порадами щодо налагодження зв’язків і створення сильної присутності в Інтернеті.

Інтернет-дошки вакансій

DataJobs — це онлайн-дошка вакансій, призначена спеціально для аналітиків даних.

Один із найефективніших способів знайти роботу аналітика даних для першокурсників – це онлайн-дошки вакансій. Ці платформи можуть надавати сповіщення про вакансії для посад початкового рівня з фільтрами, які дозволяють налаштувати пошук на основі місця розташування, типу роботи та рівня досвіду.

Основні дошки вакансій, такі як Indeed , є чудовим місцем для пошуку можливостей початкового рівня в аналітиці даних. Вам також слід ознайомитися з галузевими дошками вакансій, як-от DataJobs, щоб отримати більш індивідуальний досвід пошуку роботи під час пошуку ролі аналітика даних.

Мережа

Мережа — хороша стратегія для проникнення в індустрію аналізу даних. Відвідуйте галузеві заходи, як онлайн, так і офлайн, а також відвідуйте конференції, зустрічі та семінари, щоб зустрітися з професіоналами та розширити свою мережу.

Працюйте над розбудовою відносин із професіоналами в цій галузі, що може призвести до цінних рекомендацій і доступу до захоплюючих ініціатив. Намагайтеся бути щирими у своїй взаємодії та демонструйте ентузіазм щодо аналізу даних.

Вам також слід приєднатися до онлайн-форумів, спільнот аналітики даних і груп LinkedIn , щоб спілкуватися з однодумцями та бути в курсі галузевих тенденцій.

Участь в обговореннях і обмін відповідним вмістом на цих платформах також може продемонструвати ваш досвід і пристрасть до цієї сфери.

І, якщо ви демонструєте свою роботу, у вас буде можливість помітити потенційного роботодавця, LinkedIn має величезну спільноту даних.

Соц.медіа

Не недооцінюйте силу соціальних мереж у процесі пошуку роботи! Такі платформи, як LinkedIn і Twitter, можуть бути ефективними інструментами для пошуку вакансій аналітиків даних і зв’язку з впливовими людьми в галузі.

Оптимізуйте свої облікові записи в соціальних мережах, демонструючи свої навички, досвід і проекти, пов’язані з аналізом даних. Слідкуйте за компаніями та професіоналами в галузі, щоб бути в курсі їх діяльності та можливостей співпраці. Беріть участь у пов’язаних хештегах або темах обговорень, щоб отримати видимість.

Професійна робота на платформах соціальних медіа може значно підвищити вашу присутність в Інтернеті, і це може призвести до можливостей повної зайнятості в області аналізу даних.

Знову ж таки, повернемося до LinkedIn, це, безперечно, наш улюблений чат для типів даних соціальних мереж.

Однак перш ніж ви зможете почати подавати документи на роботу, вам потрібно вдосконалити своє резюме, і саме про це ми поговоримо в наступному розділі.

Підготовка ефективного резюме

Вражаюче та добре структуроване резюме відіграє важливу роль у тому, щоб допомогти новачкам знайти роботу. У цьому розділі ми обговоримо, як виділити відповідні навички та продемонструвати академічні проекти, щоб створити переконливе резюме.

Виділення відповідних навичок

Приклад, як виділити відповідні навички в резюме

Як новачок, вам потрібно підкреслити навички, які демонструють ваш потенціал як аналітика даних. Ці навички, можливо, були набуті під час курсової роботи, стажування та позакласних заходів.

Ось кілька порад щодо ефективного підкреслення ваших відповідних навичок у вашому резюме:

1. Визначте відповідні навички : спочатку перегляньте опис роботи та визначте ключові навички, які шукає роботодавець. Вони можуть включати технічні навички, такі як аналіз даних, керування базами даних і мови програмування, а також навички м’якого спілкування, такі як спілкування, робота в команді та вирішення проблем.
2. Налаштуйте своє резюме : налаштуйте своє резюме, щоб підкреслити навички, які найбільше стосуються роботи, на яку ви претендуєте. Використовуйте ключові слова та фрази з опису вакансії, щоб допомогти вашому резюме пройти початковий процес перевірки.
3. Використовуйте дані, які піддаються кількісному вимірюванню: якщо можливо, використовуйте дані, які піддаються кількісному вимірюванню, щоб підкреслити вплив ваших навичок. Якщо ви зробили щось, що заощадило гроші чи час проекту чи компанії, додайте ці показники з конкретними цифрами.

Ефективне підкреслення ваших відповідних навичок може збільшити ваші шанси справити враження на потенційних роботодавців і отримати роботу.

Демонстрація академічних проектів

Приклад навчального проекту в резюме

Як нещодавно випускник, академічні проекти є переконливим доказом вашого досвіду вирішення проблем із реальними даними. Ось кілька ключових стратегій, які допоможуть вам виділитися:

1. Виберіть релевантні проекти: виберіть академічні проекти, які найбільше відповідають роботі, на яку ви претендуєте. Це може допомогти продемонструвати ваші навички та досвід у певній сфері аналізу даних.
2. Підкресліть свою роль: чітко окресліть свою роль і конкретний внесок, який ви зробили. Це допомагає продемонструвати свої технічні навички, здатність вирішувати проблеми та навички командної роботи.
3. Включайте показники : якщо можливо, включайте показники або результати, які демонструють вплив проекту. Наприклад, якщо ви працювали над проектом, який допоміг покращити бізнес-процеси, укажіть конкретні відомості про ці вдосконалення.
4. Ефективне форматування : перераховуючи академічні проекти, використовуйте послідовний формат, який легко читати та візуально привабливий. Містить назву проекту, період часу та короткий опис роботи. Ви також можете додати посилання на проект на GitHub або будь-якому іншому сховищі, де потенційні роботодавці можуть отримати доступ до вашої роботи.

Включення портфоліо академічних проектів може ще більше посилити ваше резюме та продемонструвати ваш практичний досвід аналізу даних.

Перегляньте наше відео нижче, щоб ознайомитися з прикладами візуалізації даних перед співбесідою.

Чудове резюме допоможе вам пройти через двері, але це лише перший крок. Наступний — підготуватися до неминучої співбесіди.

Тепер давайте розглянемо деякі стратегії успішного співбесіди в наступному розділі.

Підготовка до співбесіди

Співбесіда при прийомі на роботу є критичним етапом у процесі найму. Саме тут ви зможете продемонструвати свої навички, досвід і особистість і продемонструвати свою придатність для цієї ролі.

Підготовка до співбесіди вимагає ретельної підготовки, починаючи від вивчення компанії та посади й закінчуючи розв’язуванням типових питань для співбесіди та відповідним одягом.

У цьому розділі ми розглянемо деякі ефективні стратегії проведення інтерв’ю як аналітика даних, зокрема поради щодо відповідей на поширені запитання співбесіди та підготовки до співбесіди.

Поширені запитання на співбесіді аналітика даних

Оскільки ви подаєте нову заявку на посади аналітика даних, важливо підготуватися до типових запитань на співбесіді. Ось кілька прикладів:

• Чи можете ви пояснити різницю між навчанням під контролем і без нього?
• Як ви справляєтеся з відсутніми або суперечливими даними в наборі даних?
• Який ваш досвід роботи з SQL і керуванням базами даних?
• Як ви гарантуєте точність свого аналізу?
• Чи можете ви пояснити ситуацію, коли ви зіткнулися з проблемами під час аналізу даних, і як ви їх подолали?

Обов’язково ознайомтеся з іншими можливими запитаннями для співбесіди з аналітиком даних і відпрацюйте свої відповіді.

Є багато важливих запитань на співбесіді, і ніхто не демонструє їх краще, ніж ця книга.

Готові до співбесіди? Давайте обговоримо деякі найкращі практики, як це зробити!

Найкращі методи проведення співбесід

Щоб підвищити свої шанси на успіх як аналітик нових даних, розгляньте такі найкращі практики для співбесід:

1. Дослідіть компанію : перед співбесідою зрозумійте галузь компанії, продукти та проблеми, пов’язані з даними.
2. Зосередьтеся на своїх сильних сторонах : підкресліть свої навички аналізу даних, мов програмування (наприклад, Python або R), керування базами даних та інструментів візуалізації даних.
3. Продемонструйте свої проекти : презентуйте проекти зі свого академічного чи особистого досвіду, щоб продемонструвати свої здібності. Покажіть створену вами інформаційну панель, створений вами звіт і виділяйтеся з натовпу.
4. Поясніть свій процес мислення : відповідаючи на технічні запитання, чітко поясніть свої міркування та процес мислення, щоб продемонструвати свої аналітичні здібності.
5. Підготуйтеся до поведінкових запитань : очікуйте запитань про вашу роботу в команді, спілкування та навички вирішення проблем. Будьте готові до конкретних прикладів.
6. Ставте вдумливі запитання : підготуйте відповідні, глибокі запитання про стратегію бізнес-аналітики компанії та конкретні обов’язки посади.

Ретельно підготувавшись до співбесіди та дотримуючись цих найкращих практик, ви можете підвищити свої шанси на успіх.

Заключні думки

Аналіз даних – це галузь, яка швидко розвивається, і має великий потенціал для кар’єрного зростання та можливостей працевлаштування. Але увійти в цю сферу як свіжий або свіжий випускник може бути складно без чіткого плану та ефективних стратегій пошуку роботи.

Розвиваючи відповідні технічні навички та навички спілкування, використовуючи спеціалізовані галузеві дошки вакансій і можливості для спілкування, а також створюючи міцне резюме, нові випускники можуть підвищити свої шанси отримати роботу аналітика даних.

Крім того, підготовка до співбесіди та ефективна демонстрація ваших відповідних навичок і наукових проектів у вашому резюме можуть допомогти вам виділитися з-поміж інших претендентів.

Дотримуючись цих стратегій, які ми пройшли, і залишаючись відданими нашим кар’єрним цілям, ви гарантовано успішно почнете свою кар’єру в аналізі даних!

Якщо ви хочете дізнатися про методи візуалізації даних, якими користуються аналітики даних, перегляньте