Як стати аналітиком даних без досвіду: Давайте!

Вторгнення в сферу аналізу даних може здатися страшним, особливо якщо у вас бракує досвіду. Але не бійтеся! Існують шляхи та стратегії, які можуть допомогти вам розпочати кар’єру аналітика даних.

Щоб стати аналітиком даних без досвіду, зосередьтеся на формуванні відповідних навичок, щоб додати їх до свого портфоліо, і почніть вивчати перевірені реальні методи, щоб поділитися ними з потенційними роботодавцями.

Аналіз даних зазвичай передбачає збір, інтерпретацію та вилучення цінної інформації з великих даних, яка може допомогти організаціям приймати більш обґрунтовані рішення. Маючи правильні цільові освітні ресурси та практичний досвід, ви також можете вплинути на цю сферу, що швидко розвивається.

Ця стаття проведе вас через практичні кроки, щоб отримати роботу аналітика даних початкового рівня, а також продемонструє, як різні ресурси можуть допомогти вам розвинути необхідні навички та знання.

Зміст

• Формування відповідних навичок
  • Ключові навички для аналітиків даних
  • Скористайтеся онлайн-курсами та сертифікатами
  • Спробуйте кілька практичних проектів
  • Мережа та приєднання до спільнот
• Створення потужного портфоліо
• Посадові обов’язки аналітика даних
  • Посадові обов’язки аналітика даних початкового рівня
  • Інструменти, які використовують аналітики даних
• Стратегії пошуку роботи
  • Використання платформ онлайн-вакансії
  • Складання вашого резюме та супровідного листа
  • Поради щодо роботи в мережі
• Проведення інтерв'ю
  • Підготовка до типових запитань
  • Демонстрація здібностей до вирішення проблем
  • Очікувана середня зарплата для посад початкового рівня
• Постійний професійний розвиток
  • Будьте в курсі тенденцій галузі
  • Отримання розширених сертифікатів

Формування відповідних навичок

Якщо у вас немає попереднього досвіду в цій галузі, вам потрібно розвинути необхідні навички та знання з аналізу даних.

У цьому розділі описано кілька ефективних способів розвитку відповідних навичок, що забезпечить вам міцну основу для успішної кар’єри в галузі аналізу даних.

Ключові навички для аналітиків даних

Щоб досягти успіху в ролі аналітика даних, важливо володіти деякими основними навичками аналітика даних:

• Управління даними: аналітики даних повинні мати сильні навички в управлінні даними, включаючи очищення, інтеграцію та організацію даних. Це передбачає можливість працювати з великими наборами даних, різними форматами файлів і системами зберігання даних.
• Статистичний аналіз: аналітики даних повинні мати чітке розуміння статистичних методів і технік для аналізу даних і отримання значущої інформації. Це включає в себе можливість застосовувати статистичні моделі, регресійний аналіз, перевірку гіпотез і візуалізацію даних.
• Навички програмування : вам не обов’язково бути фахівцем з інформатики, але аналітики даних повинні мати міцну основу програмування та володіти принаймні однією мовою програмування, такою як Python або R. Вони повинні вміти писати ефективно та зрозуміло. код для обробки та аналізу даних.
• Ділова хватка : бізнес-аналітики повинні вміти розуміти бізнес-контекст свого аналізу та його вплив на організацію. Вони повинні вміти перетворювати інформацію про дані в дієві рекомендації для зацікавлених сторін.
• Комунікативні навички : хороші комунікативні здібності – це чудова навичка м’якого спілкування. Аналітики даних повинні мати можливість чітко донести свої висновки як до технічних, так і до нетехнічних зацікавлених сторін. Вони повинні вміти представити складну інформацію в стислій та зрозумілій формі.
• Візуалізація даних: аналітики даних повинні мати сильні навички візуалізації даних, щоб створювати переконливі візуальні представлення своїх висновків. Це включає в себе можливість використовувати такі інструменти, як Tableau, LuckyTemplates або Excel, для створення діаграм, графіків і інформаційних панелей.
• Вирішення проблем : аналітики даних повинні мати міцні навички вирішення проблем, щоб мати змогу визначати закономірності та тенденції в даних і розробляти рішення складних проблем із даними.

Скористайтеся онлайн-курсами та сертифікатами

Онлайн-курси та професійні сертифікати є гарним першим кроком до набуття навичок, необхідних для аналізу даних. На таких веб-сайтах, як Udemy, Coursera та LuckyTemplates, доступні численні онлайн-курси, навчальні кемпи, навчальні посібники та сертифікати в галузі аналізу даних.

Ці курси пропонують структуроване та проектне навчання, що дозволяє вам вдосконалити свої навички та отримати практичний досвід.

Приклади деяких курсів, на які варто записатися, включають :

• Спеціалізація Coursera Data Analysis and Visualization Foundations: ця спеціалізація, яку пропонує IBM, складається з п’яти курсів, які охоплюють основи аналізу та візуалізації даних за допомогою таких інструментів, як Excel, Tableau та R. Теми включають маніпулювання даними, регресійний аналіз та візуалізація на основі даних.
• Трек DataCamp Data Analyst with Python: цей трек призначений для того, щоб навчити вас основним навичкам, необхідним для того, щоб стати аналітиком даних за допомогою Python. Трек охоплює такі теми, як маніпулювання даними, візуалізація даних і статистичний аналіз за допомогою бібліотек Python, таких як pandas, Matplotlib і seaborn.
• LinkedIn «Стати спеціалістом з аналізу даних»: цей курс охоплює основи статистики, необхідні для аналізу даних. Теми включають ймовірність, перевірку гіпотез, рамки та регресійний аналіз.
• Практика HackerRank щодо структур даних: цей ресурс містить серію завдань із кодування, які допоможуть вам покращити свої навички роботи зі структурами даних. Завдання охоплюють низку тем, зокрема алгоритми, структури даних і математику.
• . Це випробувана та перевірена модель навчання, яка розвине широкий спектр навичок, необхідних для впевненої здачі PL-300.

Спробуйте кілька практичних проектів

Створення портфоліо має вирішальне значення для демонстрації ваших технічних навичок, креативності та здатності черпати ідеї з даних.

Робота над реальними проектами дає змогу продемонструвати свої компетенції потенційним роботодавцям і допомагає подолати розрив між теоретичними знаннями та практичним застосуванням. Щоб створити вражаюче портфоліо, розгляньте:

• Візуалізація даних : виберіть цікавий набір даних і створіть набір візуалізацій, які допоможуть розповісти історію. Використовуйте такі інструменти, як Tableau , або Matplotlib, щоб створювати діаграми, графіки та інформаційні панелі, які висвітлюють ключові ідеї.
• Аналіз тексту: виберіть корпус тексту, як-от відгуки клієнтів або публікації в соціальних мережах, і використовуйте методи обробки природної мови для аналізу тексту. Це може включати аналіз настроїв, моделювання теми та класифікацію тексту.
• Очищення та попередня обробка даних: виберіть безладний набір даних із відсутніми значеннями, дублікатами записів або невідповідними типами даних, очистіть і попередньо обробіть дані. Це включає такі методи, як імпутація, нормалізація та кодування категоріальних змінних.
• Веб-скопіювання: виберіть веб-сайт, який вас цікавить, і використовуйте методи веб-скопіювання, щоб зібрати дані з сайту. Це може передбачати використання таких інструментів, як BeautifulSoup або Scrapy , для отримання даних із тегів HTML або використання API для збору даних із веб-служб.
• Розповідь даних: виберіть цікавий набір даних і створіть оповідь навколо даних. Використовуйте візуалізацію даних, текст і мультимедійні елементи, щоб розповісти переконливу історію про дані та їх наслідки.

Завершивши ці проекти, початківці аналітики даних можуть продемонструвати свої технічні навички, креативність і здатність працювати з даними змістовно.

Крім того, ці проекти можна включити в портфоліо аналітиків даних разом із детальним описом використаних методологій і висновків, отриманих на основі даних.

Мережа та приєднання до спільнот

Взаємодія з мережевими та професійними спільнотами може забезпечити цінні зв’язки, ресурси та можливості в галузі аналізу даних.

Нижче наведено кілька способів розвитку вашої мережі та підвищення популярності.

• Відвідуйте галузеві конференції, семінари чи майстер-класи . Це чудовий спосіб поспілкуватися з іншими аналітиками даних і дізнатися про останні тенденції та методи в цій галузі. Серед популярних наукових конференцій Data Science Summit , Strata Data Conference та Predictive Analytics World .
• Приєднуйтеся до онлайн-форумів або дискусійних груп . Наприклад, Discord і Reddit мають численні спільноти, присвячені науці про дані. Це чудові місця, де можна бути в курсі галузевих новин і зустрічатися з іншими початківцями аналітиками та дослідниками даних.
• Спілкуйтеся з професіоналами в галузі через такі платформи, як LinkedIn , Meetup і Kaggle . Будуючи стосунки з іншими професіоналами в галузі, ви можете дізнатися про можливості працевлаштування, отримати нові ідеї та знання, а також утвердитися як експерт у галузі.

Тепер настав час створити своє портфоліо!

Створення потужного портфоліо

Якщо ви починаєте роботу як аналітик даних без досвіду, створення потужного портфоліо має важливе значення для демонстрації ваших навичок, креативності та здатності черпати ідеї з даних.

Це допоможе вам завоювати довіру та продемонструвати проекти, над якими ви працювали раніше, навіть якщо це особисті проекти чи проекти, ініційовані вами. Ваше портфоліо має виділяти:

1. Проекти, які ви завершили: додайте різноманітні проекти у своє портфоліо, щоб продемонструвати свій практичний досвід і знання в різних видах аналізу. Це не повинно бути нічого надто складного. Деякі приклади базових проектів, які ви можете продемонструвати, включають збирання даних із веб-сайтів і очищення даних. Обов’язково надайте контекст для кожного проекту, як-от проблему, яку ви намагалися вирішити, процес, який ви дотримувалися, і ідеї, які ви витягли з аналізу.
2. Навички, які можна передавати : це навички, які ви отримали з попереднього досвіду, навіть якщо вони безпосередньо не пов’язані з аналізом даних. Деякі приклади навичок, які можна передати, включають досвід роботи з Microsoft Excel, статистичним аналізом або мовами програмування, такими як R або Python.

Включивши ці елементи у своє портфоліо, ви зможете ефективно продемонструвати свої навички, креативність і вміння працювати з даними, навіть не маючи попереднього досвіду аналітика даних.

Посадові обов’язки аналітика даних

Перш ніж подавати заявку на посаду аналітика даних, вам слід ознайомитися з повсякденними обов’язками аналітиків даних, а також із інструментами професії.

У цьому розділі ми розглянемо посадові обов’язки для посади аналітика даних початкового рівня, основні навички, якими ви повинні володіти, і деякі популярні інструменти, якими користуються спеціалісти з обробки даних.

Посадові обов’язки аналітика даних початкового рівня

Як людина початкового рівня, ваша основна роль, імовірно, полягатиме в тому, щоб надати цінну інформацію для прийняття рішень шляхом збору, очищення та аналізу даних.

Посадові інструкції будуть різними, але кілька основних обов’язків включають:

• Збір і систематизація даних : це передбачає збір відповідних даних із різних джерел і впорядкування їх у структурованому форматі для аналізу.
• Очищення та попередня обробка даних : вам потрібно буде очистити та попередньо обробити дані, видаливши невідповідності, помилки та дублікати, щоб переконатися, що дані точні та готові для аналізу.
• Аналіз даних: вам потрібно буде використовувати статистичні методи та програмні інструменти, щоб проаналізувати дані та отримати інформацію.
• Створення звітів і візуалізацій: вам потрібно буде представити ідеї та висновки за допомогою діаграм, графіків та інших наочних посібників.
• Повідомлення результатів: вам потрібно буде повідомити результати зацікавленим сторонам і дати рекомендації на основі розуміння.
• Співпраця з членами команди: вам потрібно буде працювати з іншими членами команди, щоб забезпечити виконання проектів вчасно та за високими стандартами.
• Безперервне навчання: вам потрібно буде бути в курсі нових методів, технологій і тенденцій у сфері аналізу даних, щоб переконатися, що ваші навички залишаються актуальними та ефективними.

Інструменти , які використовують аналітики даних

Є кілька популярних інструментів, якими користуються штатні аналітики даних. Ознайомлення з цими інструментами підвищить ефективність і ефективність:

Отже, як отримати роботу аналітика даних без досвіду?

Стратегії пошуку роботи

Після того, як ви розвинули свої навички та створили потужне портфоліо як аналітик даних, почнеться справжнє задоволення — настав час шукати можливості для роботи! Але як знайти роботу, якщо у вас немає досвіду?

У цьому розділі ми розглянемо деякі стратегії пошуку, які допоможуть вам отримати першу роботу аналітика даних. Кілька стратегій можуть допомогти вам виділитися на конкурентному ринку праці, починаючи від використання онлайн-дошок вакансій і закінчуючи мережевим зв’язком із професіоналами галузі.

Використання платформ онлайн-вакансії

Платформи онлайн-вакансії можуть бути скарбницею можливостей для початківців аналітиків даних, і це чудове місце для зв’язку з рекрутерами в галузі. Почніть зі створення профілів на популярних веб-сайтах пошуку роботи, таких як Indeed , LinkedIn і Glassdoor .

Використовуйте відповідні ключові слова, такі як «аналітик даних початкового рівня» та «стажування аналітика даних», щоб знайти відповідні оголошення про роботу. Налаштуйте сповіщення про роботу для цих пошуків, щоб отримувати повідомлення про нові можливості.

Крім того, подумайте про те, щоб приєднатися до спеціальних дошок вакансій, присвячених аналізу даних, таких як Kaggle Jobs і iCrunchData . Ці платформи обслуговують наукову спільноту даних, збільшуючи ваші шанси знайти відповідні посади.

А як щодо вашого резюме чи резюме?

Складання вашого резюме та супровідного листа

Не бійтеся адаптувати своє резюме та супровідний лист до конкретних вакансій. Обов’язково підкреслюйте навички, які можна передати, та будь-які відповідні проекти в матеріалах заявки.

Ось кілька важливих елементів, які слід включити у своє резюме:

• Кваліфікація : зробіть сильний акцент на відповідних курсах і галузевих сертифікатах, які ви успішно пройшли. Ступінь бакалавра або вищу техніку є великою підмогою, але будь-який ступінь має принаймні завадити вам.
• Проекти аналітики даних або волонтерський досвід : замість реального досвіду роботи виділіть проекти або волонтерські можливості, якими ви особливо пишаєтеся. Ці проекти мають відповідати аналізу даних.
• Навички : виділіть будь-які технічні навички, які ви маєте. Це включає досвід роботи з мовами програмування, інструментами візуалізації даних і статистикою

Ваш супровідний лист також має демонструвати ваш ентузіазм щодо галузі аналізу даних і висвітлювати ваші найважливіші досягнення чи проекти. Демонстрація глибокого розуміння того, як компанія використовує аналітику, може продемонструвати ваші знання та амбіції.

Поради щодо роботи в мережі

Мережа відіграє життєво важливу роль у пошуку можливостей роботи та отриманні цінної інформації про галузь. Відвідуйте конференції, семінари, зустрічі та вебінари, щоб спілкуватися з професіоналами в цій галузі. Представтеся та попросіть поради або рекомендацій, які можуть призвести до потенційного направлення на роботу.

Крім того, використовуйте мережеві онлайн-платформи, такі як LinkedIn і Meetup , щоб розширити свої зв’язки. Приєднуйтеся до відповідних груп, беріть участь в обговореннях і діліться статтями чи думками, щоб продемонструвати свої знання та ентузіазм щодо аналізу даних.

Проведення інтерв'ю

Щиро вітаю! Ви дійшли до етапу співбесіди під час пошуку роботи аналітика даних!

Це захоплююча можливість продемонструвати свої навички, досвід і пристрасть до цієї сфери. Однак співбесіди можуть бути нервовими, особливо якщо ви не впевнені, чого очікувати; ми розуміємо, ми знаємо!

У цьому розділі ми розглянемо деякі стратегії, які допоможуть вам пройти співбесіду аналітика даних.

Ці поради допоможуть вам почуватися впевнено та підготуватися до наступної співбесіди на посаду аналітика даних: від дослідження компанії та посади до підготовки до типових запитань на співбесіді та демонстрації ваших навичок вирішення проблем.

Підготовка до типових запитань

Одним із ключових моментів під час інтерв’ю з аналітиком даних є підготовка до типових запитань. Почніть з дослідження компанії та розуміння її потреб і галузі, в якій вона працює.

Це допоможе вам підібрати свої відповіді на запитання співбесіди та продемонструвати свій ентузіазм щодо ролі.

Серед поширених запитань на співбесіді з аналітиком даних, з якими ви можете зіткнутися у менеджерів з найму, є:

• Який ваш досвід роботи з інструментами аналізу даних і візуалізації?
• Чи можете ви описати складний проект, над яким ви працювали, і як ви до нього підійшли?
• Як ви обробляєте великі набори даних і забезпечуєте якість даних?

Відпрацюйте свої відповіді на ці запитання та подумайте, як ви можете підкреслити свої навички та досвід, навіть якщо у вас немає безпосереднього досвіду аналізу даних.

Крім того, зосередьтеся на переданих навичках, таких як спілкування, вирішення проблем і бажання вчитися.

Демонстрація здібностей до вирішення проблем

Для аналітика даних вміння розв’язувати проблеми є надзвичайно важливою навичкою. Під час співбесіди вас можуть попросити вирішити проблему або проаналізувати набір даних на місці. Щоб продемонструвати свої здібності до вирішення проблем, виконайте такі дії:

1. Зрозумійте питання : не поспішайте прочитати та зрозуміти формулювання проблеми. Якщо не впевнені, попросіть роз’яснення в інтерв’юера.
2. Розділіть проблему: Розбийте проблему на менші завдання, які можна впоратися. Це допоможе вам залишатися організованим і продемонструвати свій системний підхід.
3. Створіть план: розробіть план для вирішення кожного завдання, використовуючи свої знання методів аналізу даних, щоб вибрати найбільш відповідний підхід.
4. Виконуйте та адаптуйте: Виконуючи план, будьте готові адаптувати його на основі отриманих результатів. Це демонструє гнучкість і адаптивність.
5. Представте свої висновки : чітко повідомте інтерв’юеру про свої висновки та ідеї. Використовуйте візуальні матеріали, якщо це можливо, щоб зробити ваші результати легкими для розуміння.

Дотримуючись цих кроків, ви зможете впевнено продемонструвати свої навички вирішення проблем і виділитися на співбесіді з аналітиком даних.

Очікувана середня зарплата для посад початкового рівня

Про це може бути незручно говорити, але це важлива частина процесу співбесіди — скільки грошей організація готова вам заплатити? Діапазон заробітної плати для аналітика даних початкового рівня в Америці може змінюватися залежно від місця розташування, ваших навичок і конкретної компанії.

За даними Glassdoor, станом на березень 2023 року середня зарплата аналітика даних початкового рівня в Сполучених Штатах становить 62 453 дол. США на рік. Проте діапазон середньої зарплати може коливатися від 43 000 до 89 000 доларів на рік залежно від факторів, згаданих вище.

Indeed також повідомляє про подібні цифри: станом на березень 2023 року середня базова зарплата для аналітиків даних початкового рівня в США становила 60 679 доларів США на рік .

Важливо зазначити, що ці цифри є лише середніми і можуть змінюватися залежно від конкретних обставин посади. Але вони повинні дати вам гарну основу для роботи на початку кар’єри аналітика даних.

Крім того, ці цифри можуть не враховувати інші фактори, такі як бонуси, переваги та опціони на акції, які можуть пропонувати певні компанії.

Постійний професійний розвиток

Постійний професійний розвиток є важливою частиною успішного аналітика даних, незалежно від рівня вашого досвіду.

У цьому останньому розділі ми обговоримо, як залишатися в курсі галузевих тенденцій і отримати поглиблені сертифікати.

Будьте в курсі тенденцій галузі

Бути в курсі останніх тенденцій і розробок у сфері аналізу даних є важливим для збереження вашої конкурентної переваги на ринку праці. Ось кілька способів залишатися в курсі подій:

• Слідкуйте за відповідними блогами та веб-сайтами, присвяченими аналізу даних, щоб бути в курсі нових інструментів, методів і найкращих практик. Приклади включають Github, Towards Data Science , KDnuggets і, звичайно,
• Беріть участь в онлайн-форумах і спільнотах, де аналітики даних обговорюють і діляться ідеями, методами та рішеннями. Такі платформи, як Reddit , Discord , Twitter і DataTau , а також наші
• Підпишіться на відповідні інформаційні бюлетені, подкасти та канали YouTube, щоб бути в курсі останніх новин і подій у сфері аналізу даних. Щодо подкастів дивіться Data Skeptic , DataFramed і . Деякі хороші канали YouTube, за якими варто стежити, включають senddex і Two Minute Papers .

Отримання розширених сертифікатів

На додаток до базових навичок, отриманих під час сертифікацій і курсів з аналітики даних для початківців і середнього рівня, ви можете розглянути можливість отримання поглиблених сертифікатів для подальшого підвищення своїх повноважень і досвіду.

Як кажуть, практика робить ідеальне, тому ми розробили «Тренування». Наші тренування навичок обробки даних — це неймовірний спосіб відпрацювати свої навички, спілкуватися з іншими та отримувати відгуки про свою роботу.

Дізнайтесь про наші тренування нижче:

Підводячи підсумок, можна сказати, що знайти роботу аналітика даних без досвіду може бути важко, але це не неможливо.

Створюючи потужне портфоліо, розвиваючи затребувані навички, спілкуючись з іншими професіоналами та користуючись перевагами онлайн-ресурсів, початківці аналітики даних можуть підвищити свої шанси отримати свою першу роботу в цій галузі.

Це може зажадати часу та зусиль, але за наявності наполегливості та відданості навчанню будь-хто (навіть ви!) може почати кар’єру аналітика даних.