Hur man blir en dataanalytiker

När företag expanderar och multiplicerar har behovet av dataanalytiker aldrig varit större. Om du är någon som älskar siffror, löser problem och kommunicerar dina kunskaper med andra, kan en karriär som dataanalytiker vara det perfekta valet. Genom att få en universitetsgrad, lära dig viktiga analytiska färdigheter och få värdefull arbetslivserfarenhet är du på väg att bli en framgångsrik dataanalytiker.

Främja din utbildning

Främja din utbildning
Tjäna en kandidatexamen. De flesta datainanalytikjobb på startnivå kräver minst en kandidatexamen. För att bli dataanalytiker vill du tjäna en examen i ett ämne som matematik, statistik, ekonomi, marknadsföring, ekonomi eller datavetenskap. [1]
Främja din utbildning
Bestäm om du vill få en magisterexamen eller doktorsexamen. Dataanalytiker på högre nivå kan kräva en magisterexamen eller doktorsexamen, och de garanterar vanligtvis högre lön. Om detta är något du tror att du kanske är intresserad av, tänk på vilken typ av ytterligare examen som kan vara bäst för dig och dina karriärmål. [2]
  • Exempel på högre grader skulle vara att tjäna din magisterexamen i Data Science eller Business Analytics.
Främja din utbildning
Registrera dig för klasser som riktar sig till ett specifikt ämne. Om du tror att du behöver lite hjälp med kalkylen eller vill lära dig om kodning kan du registrera dig för en klass som kommer att lära dig färdigheter som behövs för att bli dataanalytiker. Dessa klasser kan vara personligen eller online. [3]
  • När du letar efter klasser, se om några lokala högskolor eller universitet erbjuder ett seminarium eller en kurs i önskat ämne. Det kan också finnas workshops som du kan delta i ditt område.

Att lära sig nödvändiga färdigheter

Att lära sig nödvändiga färdigheter
Master universitetsnivå algebra. Siffror är vad en dataanalytiker arbetar med varje dag, så du vill se till att du är bekväm med matematik. Att ha en tydlig förståelse för högskolealgebra är viktigt; du bör veta hur man gör saker som att tolka och diagram olika funktioner samt arbeta genom ordliga problem i det verkliga livet. [4]
  • Att känna till multivariabel kalkyl och linjär algebra hjälper också.
Att lära sig nödvändiga färdigheter
Förstå statistik. För att bli dataanalytiker måste du kunna tolka data, det är där statistik kommer in. Börja med en grund för statistik över gymnasiet eller högskolanivån och gå vidare till mer utmanande information som kan behövas för jobbet. [5]
  • Medel, median och läge, liksom standardavvikelse, är exempel på de typer av statistikbegrepp du skulle lära dig i gymnasiet eller högskolan.
  • Att ha ett starkt grepp om både beskrivande och inferentialstatistik kommer också att vara till hjälp.
Att lära sig nödvändiga färdigheter
Arbeta med dina kodnings- och programmeringsförmågor för att bli en mer tilltalande kandidat. Även om du inte behöver vara expert på kodning eller programmering för att starta som dataanalytiker, bör du vara bekväm att göra det på en liten nivå. Börja med att lära dig att använda program som Python, R och Java först, och arbeta sedan upp till andra. [6]
  • SQL-programmering är en annan som är vanlig bland dataanalytiker.
  • Du kan ta kurser online för att lära dig kodning och programmering.
Att lära sig nödvändiga färdigheter
Utveckla starka kommunikations- och presentationsfärdigheter. När du har analyserat dina data måste du kunna prata om det med andra. Arbeta med att kunna förklara komplicerad information på ett sätt som får icke-dataanalytiker att förstå dina resultat och öva på att använda program som illustrerar data på ett visuellt användbart sätt. [7]
  • Du bör kunna kommunicera både visuellt och muntligt. Förstå hur du använder verktyg som ggplot och matplotlib för att illustrera dina resultat.
Att lära sig nödvändiga färdigheter
Bekanta dig med Microsoft Excel. Du kommer att organisera data och beräkna siffror som en dataanalytiker, så du måste vara bekväm med Excel. Det finns många videohandledning online såväl som gratiswebbplatser som hjälper dig att lära dig allt du behöver veta om att använda Excel till dess fulla potential. [8]
Att lära sig nödvändiga färdigheter
Lär dig mer om maskininlärning. Att lära en dator att ta fram förutsägelser eller beslut på egen hand efter att ha studerat data, eller maskininlärning, är viktigt när man hanterar dataanalys. Titta online för att hitta kurser du kan ta som kommer att lära dig allt du behöver veta om maskininlärning, och några av dem är till och med gratis. [9]
  • För att förstå maskininlärning måste du ha en grund i programmering och statistik.
  • Det finns tre typer av maskininlärning: övervakat lärande, oövervakat lärande och förstärkningslärande.
  • Ett exempel på övervakad inlärning är din e-postfiltrering av din inkorg och lägga skräppost i sin egen mapp. Övervakad inlärning skulle vara när Netflix föreslår tv-program eller filmer du kanske gillar, och ett exempel på förstärkningslärande är en självkörande bil och dess förmåga att se och sedan anpassa sig till omgivningen.

Få arbetslivserfarenhet

Få arbetslivserfarenhet
Leta efter branscher som behöver dataanalytiker. Fokusera din jobbsökning på branscher som tenderar att behöva dataanalytiker mer än andra. Marknadsföretag, teknikföretag och finansinstitut tenderar alla att anställa dataanalytiker för att hjälpa dem att tolka data och förklara det på ett förståeligt sätt. [10]
  • Kontrollera webbplatserna för företag som du är intresserad av för att se om de anställer eller gör en allmän sökning online. Om du redan känner någon som arbetar inom ett av dessa fält, fråga dem om de känner till någon vars anställning.
Få arbetslivserfarenhet
Ansök om praktik som dataanalytiker. Praktikplatser är ett bra sätt att få din fot i dörren hos fantastiska företag. Många praktiker inom dataanalytiker kommer att kräva att du arbetar mot din examen innan du ansöker. Beroende på bransch måste du bekanta dig med Python-, R- eller SQL-programmering - att veta alla tre är ännu bättre. [11]
  • Många av dessa praktikplatser är obetalda eller bara för sommaren, så kolla innan du ansöker så att du vet alla detaljer.
Få arbetslivserfarenhet
Gå med i en branschorganisation. Handelsorganisationer är ett bra sätt att dra nytta av resurser som workshops, nätverksmöjligheter eller online-hjälpcentrum. Det finns flera organisationer relaterade till dataanalys, till exempel TechAmerica eller Association for Computing Machinery. Gör lite online-undersökning för att se om du är intresserad av att gå med i en. [12]
  • För att gå med i en branschorganisation, gå online till deras webbplats för att hitta medlemsinformationen. Du kanske kan registrera dig för ett gratis medlemskap som ger dig tillgång till ett begränsat antal resurser. Det finns vanligtvis olika nivåer av medlemskap som ger dig olika förmåner beroende på hur mycket du betalar.
Få arbetslivserfarenhet
Sikta på nybörjarjobb. Jobb på inträdesnivå gör att du kan få värdefull kunskap och erfarenhet som du behöver för högskolan för dataanalytiker. Jobb på inträdesnivå betalar fortfarande mycket bra och företag letar alltid efter personer som ska fylla tjänster som Statistical Data Analyst eller Business Analyst. [13]
  • Antagningsnivå kommer troligtvis att kräva en kandidatexamen, men inte en magisterexamen eller doktorsexamen.

Intervju för jobbet

Intervju för jobbet
Skriv en professionell CV och följebrev. Ditt CV och försäkringsbrev är de första glimtarna som en potentiell arbetsgivare kommer att se om dig. Spendera tid på att formulera din kompetensuppsättning och arbetslivserfarenhet för att visa att du är rätt för jobbet. När du är klar, se till att korrekturläsa ditt CV och bilaga så att det inte finns några misstag. [14]
Intervju för jobbet
Undersök företaget före intervjun. Genom att undersöka företaget i förväg kan du gå in i intervjun beredd att ha en verklig diskussion om jobbet. Gå till företagets webbplats och läs om de projekt de har arbetat med eller programmen de använder. [15]
  • Om företaget har sociala medier, titta på deras konto för att läsa uppdateringar de har lagt ut.
Intervju för jobbet
Öva på att svara på potentiella frågor. Titta online för att hitta intervjufrågor du kan ställas. Öva dina svar med en vän, eller spela in dig själv och svara på dem för att se om du kan förbättra. [16]
  • Potentiella frågor kan vara "Hur definierar du big data?" eller "Prata om problem som analytiker ibland stöter på under analysen."
Intervju för jobbet
Förbered dig för att visa dina tekniska färdigheter. Beroende på jobb kan du bli ombedd att visa dina tekniska förmågor. Ta reda på vilka typer av program som företaget använder före intervjun och var beredda att visa att du kan använda dessa program på djupet. [17]
  • Tekniska färdigheter kan innefatta att veta hur man kodar, programmerar eller analyserar data med olika resurser.
Intervju för jobbet
Tänk på frågor du har till intervjuaren. I slutet av intervjun, ställa intervjuaren frågor såsom "Vilka typer av projekt kommer jag vanligtvis att tilldelas?" Eller "Vilket program föredrar du att användas för datavisualisering?" Att ställa frågor visar att du är intresserad av jobb och kan göra dig till en mer minnesvärd kandidat.
Lär dig grunderna i varje koncept innan du tar itu med mer avancerat material. Genom att börja med koncept som du har ett starkt grepp om och sedan bygga på dem undviker du att bli överväldigad eller frustrerad över all den nya informationen. Om du till exempel har använt Excel tidigare kan du granska vad du redan vet och sedan ta en onlinekurs eller läsa en bok om mer avancerade tekniker du kan använda. [18]
seattlearchsep.org © 2020