Садржај

• фазе
• Део 1 Дипломски студиј
• Део 2 Стекните потребне вештине
• Део 3 Стјецање професионалног искуства
• Део 4 Успешно регрутовање

У овом чланку: Дипломирано образовање узимање потребних вештинаИзвођење професионалног искустваОбавезивање регрутовања19 Референце

Са развојем и мноштвом предузећа расте потреба за системима података. Ако сте страствени у бројкама, ако волите решавати проблеме и своје знање преносити другима, каријера аналитичара података била би савршен избор за вас. Универзитетска диплома, добре аналитичке вештине и драгоцено професионално искуство чине збир захтева да бисте започели своју каријеру као аналитичар података и успели.

фазе

Део 1 Дипломски студиј

1. 
   

   
   Набавите лиценцу. Већина основних послова за аналитичаре података захтева најмање диплому из подручја као што су математика, статистика, економија, маркетинг, финансије или ИТ.

2. 
   

   
   Одлучите да ли је прикладно да имате магистериј или докторат. Позиције аналитичара података на високом нивоу могу захтевати магистериј или докторат, мада они гарантују и већу плату. Ако сте заинтересовани, размислите о додатним универзитетским дипломама које би вам најбоље могле да наставите каријеру.
   • Као одговарајуће академске дипломе можда ћете желети да размотрите магистарски рад из науке о подацима или маркетинга и анализе маркетиншких података.

3. 
   

   
   
   
   Региструјте се за приватне часове. Ако мислите да вам је потребна помоћ у инфинитезималном рачуну или ако желите да сазнате више о кодирању, пријавите се на курсеве, лично или путем интернета, који ће вам пружити вештине које су вам потребне да бисте постали аналитичар података.
   • Када тражите курсеве, проверите да ли школа или универзитет у вашој заједници одржава семинар или нуди курсеве из области по вашем избору. Такође у вашој близини могу да буду одржане радионице за обуку које бисте могли да похађате.

Део 2 Стекните потребне вештине

1. 
   

   
   Савладајте алгебру на универзитетском нивоу. Аналитичари података стално раде са бројевима. Стога се морате побринути да вам одговара математика. Важно је добро разумевање алгебре на универзитетском нивоу: морат ћете бити у могућности да интерпретирате и графички представите различите функције. Такође ћете морати да будете у стању да решавате проблеме из стварног света.
   • Такође би било корисно савладати инфинитезимални рачун с неколико променљивих и линеарном алгебром.

2. 
   

   
   
   
   Добро разумети статистику. Да бисте постали аналитичар података, морат ћете их моћи интерпретирати и тамо долазе статистике. Започните са статистиком средње школе или универзитета пре него што дођете до сложенијих информација потребних за посао.
   • Средња вредност, средња средња вредност, стандардна девијација и модус (доминантна вредност) су примери појмова у статистикама које би требало да научите у средњој школи или на универзитету.
   • Такође ће бити корисно добро познавање описне и инференцијалне статистике.

3. 
   

   
   Оштри своје вештине кодирања и програмирања. Чак и ако вам не треба стручност кодирања или програмирања да бисте започели као аналитичар података, требали бисте имати неки увид у ове области. Започните са учењем употребе програма попут Питхон, Р и Јава, пре него што пређете на друге сложеније алате.
   • СКЛ рачунарски језик такође прилично користе аналитичари података.
   • Можете похађати онлине курсеве кодирања и програмирања.

4. 
   

   
   Развијати вештине комуникације и презентације. Једном када се ваши подаци анализирају, морат ћете моћи разговарати с другим људима. Припремите се да будете у стању да објасните сложене информације из свог истраживања људима који нису на том пољу и учинићете да разумете. Такође вежбајте да своје податке представите визуелно и практично.
   • Требали бисте бити у могућности да своје податке комуницирате и визуелно и усмено. Схватите како алати као што су ггплот и матплотлиб делују на илустрацију ваших открића.

5. 
   

   
   Упознајте се са Мицрософт Екцел-ом. С обзиром на то да је организовање података и израчунавање део ваших вештина као аналитичар података, требало би да савладате Екцел. Постоји пуно видео туторијала на мрежи, као и бесплатни сајтови који ће вам помоћи да научите све о најбољој употреби Екцела.

6. 
   

   
   Сазнајте више о аутоматском учењу. У области анализе података, важно је бити у стању да научите рачунар како да користи скуп података за доношење предвиђања или доношење одлука. Потражите онлине курсеве који могу да вас науче свему о аутоматском учењу. Надамо се да ће неки од ових курсева бити бесплатни.
   • Разумевање аутоматског учења захтева основно знање програмирања и статистике.
   • Постоје три врсте аутоматског учења: учење под надзором, учење ојачања и учење без надзора.
   • Као пример надзираног учења, користимо филтер у пристиглој пошти да блокирамо нежељену пошту која је идентификована као нежељена пошта. Када Нетфлик предложи серије или филмове који би вас могли занимати, говоримо о учењу без надзора. Аутоматски аутомобил који је способан да визуелизује и прилагоди се својој околини ће радити под системом учења ојачања.

Део 3 Стјецање професионалног искуства

1. 
   

   
   Потражите компаније којима је потребна анализа података. Усредсредите тражење посла на компаније које имају већу потребу за аналитичарима података него остале. Маркетиншке агенције, технолошке компаније и финансијске институције теже ангажовању аналитичара података који ће имати задатак да интерпретирају податке и објасне их једноставнијим ријечима.
   • Погледајте веб локације компанија које вас занимају да ли има слободних места или глобално претражите на мрежи. Ако познајете некога ко ради на терену, питајте их да ли знају за слободно место.

2. 
   

   
   Пријавите се за стаж Стажирање је одскочна даска за проналажење посла у великој компанији. Већину времена, да бисте добили приправнички стаж у овој области, морате се пријавити на програм који води до дипломе пре него што се пријавите. Зависно од сектора активности, морате савладати Питхон, Р или СКЛ програмирање. Савладавање ова три језика је право богатство.
   • Већина ових прилика за посао су неплатна или летња стажирања. Дакле, покушајте да се распитате пре него што се пријавите да бисте знали све детаље.

3. 
   

   
   Придружите се трговинској организацији. Трговинске организације нуде јединствене ресурсе за рад као што су радионице за обуку, умрежавање или мрежни центри за помоћ. Постоји неколико организација специјализованих за анализу података као што је Француско статистичко друштво (СФдС). Претражите на мрежи да бисте видели да ли се желите придружити неком од њих.
   • Да бисте се придружили трговинској организацији, посетите веб страницу њиховог удружења да бисте сазнали више о захтевима за чланство. Можда ћете се моћи претплатити бесплатно и имати ограничен приступ доступним ресурсима. Обично постоје различити нивои чланства који вам нуде погодности у зависности од износа претплате.

4. 
   

   
   Циљ је основних послова. Основни послови пружиће вам знање и драгоцено искуство које ће вам требати да бисте добили посао на високом нивоу. Такође, мора се признати да и основни послови нуде добру зараду, а компаније непрестано траже статистичке аналитичаре и пословне аналитичаре.
   • Основни послови обично захтевају додипломску диплому, уместо магистарске или докторске.

Део 4 Успешно регрутовање

1. 
   

   
   Напишите Биографије стручно и пропратно писмо. Ваш животопис и пропратно писмо први је утисак који остављате на послодавце. Одвојите време да истакнете своје вештине и искуства да покажете да сте права особа за посао. Када завршите, обавезно прочитајте свој животопис да не садржи грешке.

2. 
   

   
   Истражите компанију пре интервјуа. Ако се унапред распитате о компанији, сигурно ћете доћи у канцеларију спремни за озбиљну дискусију о раду. Посетите веб локацију компаније да бисте сазнали више о пројектима на којима ради и програмима које користи.
   • Ако је компанија на друштвеној мрежи, посетите њихов профил и прочитајте њихове најновије публикације.

3. 
   

   
   Вежбајте одговарати на потенцијална питања. Претражите путем интернета питања која се обично постављају на интервјуу. Затим вежбајте са пријатељем или забележите своје одговоре да бисте видели да ли можете да се побољшате.
   • Ево неких потенцијалних питања: "Каква је ваша концепција великих података? Или „описати проблеме са којима се аналитичари података често сусрећу у свом раду. "

4. 
   

   
   Припремите се да покажете своје техничке вештине. У зависности од положаја, од вас ће се можда тражити да покажете своје техничке вештине. Сазнајте које врсте програма компанија користи пре дана интервјуа и будите спремни да покажете анкетару да вам је веома угодно са овим алаткама.
   • Ево неких техничких вештина које можете имати: кодирање, програмирање или анализа података коришћењем различитих ресурса.

5. 
   

   
   Размислите о питањима која бисте могли да поставите саговорнику. На крају интервјуа поставите питања као што су: „Каквим пројектом ћу уопште морати да управљам? Који програм волите да користите за визуелизацију података? Питања показују ваше интересовање за посао и могу вам помоћи да се истакнете од осталих кандидата.