Jak zostać analitykiem danych

Firmy w każdej branży muszą popierać swoje wielkie decyzje liczbami, a wszystko to sprowadza się do wizualizacji danych i przewidywania. Jeśli lubisz wyzwania związane z opowiadaniem historii za pomocą zmiennych i algorytmów, teraz jest czas, aby zbudować karierę w analizie danych.

Ciekawe, jak rozwinąć swoje umiejętności matematyczne i rozpocząć długoterminową karierę? Oto 5 kluczowych kroków do zostania analitykiem danych, a następnie kilka wskazówek, które pomogą Ci zaprezentować swoje umiejętności (nawet bez wcześniejszego doświadczenia).

Do your research.

Istnieje wiele różnych ról związanych z danymi, które mają obiecujące perspektywy zatrudnienia, w tym:

• Analityk biznesowy
• Analityk finansowy
• Naukowiec danych
• Inżynier danych

Nie musisz jeszcze decydować się na specjalizację, ale ogólne zrozumienie różnych ścieżek kariery w obrębie danych może pomóc Ci skupić się na poszukiwaniu pracy, a także na umiejętnościach, których się nauczysz. Jeśli widzisz siebie jako analityka biznesowego, będziesz musiał znać wszystkie podstawy danych, a także wiedzieć, jak obliczyć procent składany. Jeśli fascynuje Cię uczenie maszynowe, rozważ przeniesienie swojej wiedzy matematycznej na jeszcze wyższy poziom jako data scientist.

Przeczytaj kilka opisów stanowisk, poznaj umiejętności związane z każdą specjalizacją, a nawet skontaktuj się z lokalnymi specjalistami od danych, aby usłyszeć z pierwszej ręki, jak wygląda ich praca na co dzień.

Zdobądź wykształcenie i umiejętności potrzebne do zostania analitykiem danych

Wielu zaczyna od tytułu licencjata, który może uczynić cię bardziej konkurencyjnym kandydatem w większości miejsc pracy, ale nie jest wymagany. Istnieją obecnie specjalistyczne programy studiów w zakresie danych, ale można również wejść na pole z pokrewnym stopniem, takim jak matematyka lub ekonomia.

Z dyplomem lub bez, istnieją pewne niezbędne umiejętności, których każdy analityk danych potrzebuje w swoim arsenale, w tym:

• Matematyka (zwłaszcza statystyka)
• Zarządzanie danymi i zaawansowane funkcje Excela
• Wiedza programistyczna (SQL, Python i C++ są cenne dla analizy danych)

Niektóre z nich można opanować samodzielnie, przynajmniej na poziomie podstawowym. Zalecamy jednak współpracę z doświadczonym mentorem danych i pracę nad ustrukturyzowanym kursem analizy danych. Posiadanie eksperta u swojego boku pomoże Ci zrozumieć podstawowe koncepcje i ich zastosowanie w rzeczywistych scenariuszach.

Stwórz swoje portfolio.

Solidne portfolio analizy danych pokazuje menedżerom zatrudniającym, co potrafisz, i pomaga im dostrzec wartość, jaką wniesiesz do ich zespołu. Jest to tak samo ważne jak CV, jeśli nie bardziej. Więc zainwestuj w nie trochę czasu i stwórz portfolio, które pokaże wszystkie Twoje umiejętności.

• Udowodnij, że potrafisz badać, analizować i wizualizować. Prawie każde stanowisko analityka danych, na które aplikujesz, będzie wymagało wszystkich trzech z tych umiejętności, więc pokaż je wszystkie. Zwróć uwagę na różne źródła danych, do których się odwołujesz, dlaczego wybrałeś SQL do przeprowadzenia analizy i jak zebrałeś to wszystko razem w krystalicznie czystej tablicy rozdzielczej.
• Pokaż pełen zakres twardych i miękkich umiejętności. Zaprezentuj projekty, które pokazują Twoje umiejętności techniczne, a także podkreślają Twoje umiejętności miękkie, takie jak komunikacja i współpraca. Analitycy danych często współpracują z zespołami inżynieryjnymi, marketingowymi, finansowymi i sprzedażowymi; menedżerowie ds. rekrutacji doceniają kandydatów, którzy szukają innych perspektyw.
• Wybierz pracę, która jest istotna dla danego stanowiska. Jeśli jesteś na wczesnym etapie przestawiania się na analizę danych, możesz nie mieć wystarczająco dużo projektów, aby dostosować każdą aplikację. Jeśli jednak jest to możliwe, postaraj się dopasować swoje portfolio do danego stanowiska, wykorzystując projekty z najbardziej odpowiednimi typami zbiorów danych. Jeśli na otwartym stanowisku oczekuje się współpracy z działem sprzedaży, warto uwzględnić wszystkie projekty, które wykorzystywały raportowanie SalesForce.
• Użyj formatu, który przemawia do rekruterów. Zamieść przykłady swojej pracy online, korzystając z narzędzi takich jak GitHub lub osobista strona internetowa. Zazwyczaj chcesz podzielić się 3-5 projektami: wystarczająco dużo, aby pokazać zróżnicowany zestaw umiejętności, bez przytłaczania menedżera rekrutującego zbyt dużą ilością informacji.

Buduj profesjonalną sieć.

Interakcja twarzą w twarz jest cenna, ale nie jest to jedyny sposób na poznanie innych nerdów danych. Łatwiej niż kiedykolwiek jest przedstawić się zdalnie, więc nie przejmuj się, jeśli nie możesz dotrzeć na każde spotkanie.

Wyznacz sobie tygodniowe cele, aby aktywnie budować profesjonalną sieć kontaktów podczas poszukiwania pracy. Przedstaw się lokalnym analitykom poprzez LinkedIn i poproś o szybki informacyjny wywiad telefoniczny. Porozmawiaj też z przyjaciółmi i rodziną o swoich celach zawodowych – możesz mieć więcej kontaktów niż myślisz.

Gdy spotkasz kogoś, kto zrobił karierę dzięki swoim umiejętnościom w zakresie danych, zadawaj wszystkie pytania. Samouczki na Youtube są świetne, ale musisz nawiązać osobiste połączenia, aby uzyskać prawdziwy obraz swojej nowej kariery – od błędów w zbieraniu danych po epickie rewelacje. (Plus, każde połączenie może być potencjalną ofertą pracy w dół linii.)

Znajdź Mentora Analityka Danych.

Udowodniono, że mentoring jeden na jeden jest najbardziej efektywnym sposobem nauki. Jest to jeden z najważniejszych powodów, dla których dedykujemy osobistego mentora dla każdego z naszych studentów.

Możesz już znać kogoś, kogo karierę podziwiasz, a może spotkasz kogoś, kto będzie szczególnie pomocny podczas Twoich wysiłków związanych z nawiązywaniem kontaktów. Wspaniały mentor będzie służyć jako drugi zestaw oczu, aby spojrzeć na swoje CV i portfolio, i pomóc Ci zrozumieć cel swoich umiejętności w kontekście biznesowym. Co najważniejsze, będzie wspierał Ciebie i Twoje cele zawodowe.

Jak już poznasz jedną lub dwie osoby, które pasują do tego projektu, bądź w kontakcie. Odezwij się od czasu do czasu, nawet jeśli nie potrzebujesz pomocy lub nie masz konkretnego pytania, pomoże Ci to utrzymać silne relacje zawodowe.

Przygotuj się do rozmowy z analitykiem danych.

Wszystkie te badania, praca na kursie i wirtualna sieć doprowadzą do rozmów kwalifikacyjnych. Daj sobie wszelkie szanse, aby przekształcić te rozmowy w oferty pracy.

Firmy zatrudniające analityków danych szukają konkretnego zestawu umiejętności, więc bądź przygotowany na kilka technicznych pytań. Być może będziesz musiał opowiedzieć o swojej preferowanej metodzie czyszczenia danych lub opisać, jak w przeszłości odpowiadałeś na złożone pytania z wykorzystaniem danych.

Przede wszystkim Twój potencjalny pracodawca będzie chciał wiedzieć, że jesteś podekscytowany ciągłym uczeniem się. Technologie będą ewoluować, a skuteczny analityk danych musi być gotowy do adaptacji.

Wskazówki jak zostać analitykiem danych, nawet bez wcześniejszego doświadczenia zawodowego

To odwieczna zagadka związana ze zmianą zawodu: jak zostać zatrudnionym bez wcześniejszego doświadczenia w branży. Jeśli poważnie myślisz o włamaniu się do danych w pełnym wymiarze godzin, możesz zostać zatrudniony bez doświadczenia, nawet bez stopnia naukowego w dziedzinie analityki. Ale będziesz musiał pracować trochę ciężej, aby nauczyć się konkretnych umiejętności, korzystać z narzędzi handlu i znaleźć kreatywne sposoby, aby pokazać swoje możliwości. Możesz to zrobić na kilka różnych sposobów.

• Znajdź sobie staż. Możesz iść tradycyjną drogą przeszukując oferty pracy w poszukiwaniu możliwości odbycia stażu. Ale może być również w stanie wygenerować własną pozycję, zanim kiedykolwiek zostanie wymieniony. Dotrzyj do analityków z lokalnych firm; bądź krótki i do rzeczy, ale daj im znać, dlaczego jesteś zainteresowany rozmową z nimi. Jeśli wiedzą, że jesteś chętny do nauki i zdarza się złapać je w odpowiednim czasie, może skończyć się tworząc możliwości stażu dla siebie.
• Weź kurs online. Jeśli nigdy nie posiadałeś tytułu analityka, musisz znaleźć inne sposoby, aby wyjaśnić, że możesz sprostać wymaganiom tej roli. Na kursie analizy danych nauczysz się konkretnych umiejętności, których potrzebujesz i zobaczysz, jak są one stosowane w prawdziwym życiu. A kurs online, w niepełnym wymiarze godzin, daje możliwość zmiany kariery bez konieczności opuszczania obecnej pracy.
• Bądź na bieżąco (i zainspirowany). Śledź najlepszych liderów danych, takich jak FiveThirtyEight na Twitterze i LinkedIn. Śledź blogi poświęcone analizie danych. Nawet jeśli jest to niewielka część Twojego dnia, będziesz miał źródła nowej inspiracji i coś do rozmowy podczas części small-talk następnej rozmowy kwalifikacyjnej.
• Znajdź swoje własne wyzwania. Daj sobie projekty, które zmuszą Cię do badania i manipulowania danymi. Zbadaj temat, który cię interesuje, i zadaj sobie pytanie, na jakie pytania mógłbyś odpowiedzieć, zagłębiając się w dane. Możesz skorzystać z narzędzi takich jak data.gov lub dataportals.org, aby znaleźć zbiory danych, z którymi możesz pracować.
  Z czasem zbudujesz portfolio prac, utrzymując swoje umiejętności na wysokim poziomie – i dając do zrozumienia rekruterom, że masz silną motywację. Nawet jeśli Twój obszar tematyczny nie jest idealnie dopasowany do stanowisk, na które aplikujesz, Twoje portfolio pokaże szczere zainteresowanie tą dziedziną i zaangażowanie w doskonalenie swojego rzemiosła.
• Włącz dane do swojej obecnej pozycji. Jeśli zastanawiasz się, jak zostać analitykiem danych, być może przeoczyłeś najprostszą odpowiedź: po prostu zacznij działać. Poszukaj sposobów, aby wykorzystać swój mózg danych w swojej obecnej roli. Nawet jeśli analizowanie arkuszy kalkulacyjnych nie należy do Twoich obowiązków, przeprowadź własne badania rynku lub spróbuj poprawić sposób, w jaki Twój dział raportuje wyniki. Dzięki temu będziesz miał szansę przećwiczyć swoje umiejętności, a może nawet udowodnić swojej firmie, że masz potencjał analityka.

Zamień swoje umiejętności w karierę.

To zniechęcające, aby rozpocząć zupełnie nową ścieżkę kariery. Twoje zabójcze umiejętności w Excelu to świetny punkt wyjścia, ale to nie wszystko: będziesz musiał połączyć matematykę i wiedzę z zakresu kodowania z atrakcyjnym portfolio, aby wylądować na dobrze płatnej posadzie.

Dlatego dajemy każdemu studentowi maksymalne wsparcie podczas całego kursu i polowania na pracę. Entuzjastyczne instruktorzy, mentorzy, trenerzy kariery i reszta kohorty będzie kibicować dla Ciebie. Jeśli jesteś gotowy, aby zrobić kolejny krok w swojej karierze, porozmawiajmy o twojej przyszłości w danych.