Содержание

• этапы
• Часть 1 Аспирантура
• Часть 2 Приобретите необходимые навыки
• Часть 3 Получение профессионального опыта
• Часть 4 Успешный набор

В этой статье: Высшее образование: получение необходимых навыков. Привлечение профессионального опыта. Восстановление набора19 Список литературы

С развитием и множественностью предприятий растет потребность в системах данных. Если вы увлечены цифрами, если вам нравится решать проблемы и передавать свои знания другим, карьера аналитика данных будет для вас идеальным выбором. Высшее образование, хорошие аналитические навыки и ценный профессиональный опыт составляют сумму требований, необходимых для того, чтобы начать карьеру в качестве аналитика данных и добиться успеха.

этапы

Часть 1 Аспирантура

1. 
   

   
   Получить лицензию. Большинство базовых заданий для аналитиков данных требуют как минимум степени бакалавра в таких областях, как математика, статистика, экономика, маркетинг, финансы или информационные технологии.

2. 
   

   
   Решите, уместно ли иметь степень магистра или доктора. Для должностей аналитиков данных высокого уровня может потребоваться степень магистра или доктора, даже если они также гарантируют более высокую заработную плату. Если вам интересно, подумайте о дополнительных университетских степенях, которые были бы вам полезнее для продвижения по карьерной лестнице.
   • В качестве соответствующих академических степеней вы можете рассмотреть степень магистра в области наук о данных или маркетинга и анализа маркетинговых данных.

3. 
   

   
   
   
   Записаться на частные уроки. Если вы считаете, что вам нужна помощь в исчислении бесконечно малых чисел или если вы хотите больше узнать о кодировании, подпишитесь на курсы лично или через Интернет, что даст вам навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных.
   • При поиске курсов проверьте, проводит ли школа или университет в вашем сообществе семинар или предлагает курсы в выбранной вами области. В вашем районе также могут быть учебные семинары, в которых вы можете принять участие.

Часть 2 Приобретите необходимые навыки

1. 
   

   
   Овладеть алгеброй университетского уровня. Аналитики данных постоянно работают с числами. Поэтому вы должны убедиться, что вы знакомы с математикой. Важно хорошее понимание алгебры университетского уровня: вам нужно уметь интерпретировать и графически представлять различные функции. Вы также должны быть в состоянии решить проблемы реального мира.
   • Также было бы полезно освоить бесконечно малое исчисление с несколькими переменными и линейной алгеброй.

2. 
   

   
   
   
   Иметь хорошее понимание статистики. Чтобы стать аналитиком данных, вам нужно уметь интерпретировать данные, и именно здесь поступает статистика. Начните со статистики средней школы или университета, прежде чем перейти к более сложной информации, необходимой для работы.
   • Среднее значение, медиана, стандартное отклонение и мода (доминирующее значение) являются примерами концепций в статистике, которые вы должны изучать в средней школе или в университете.
   • Хорошее знание описательной и логической статистики также будет полезно.

3. 
   

   
   Отточите свои навыки кодирования и программирования. Даже если вам не нужны знания в области программирования или программирования, чтобы начать работу в качестве аналитика данных, вы должны иметь представление об этих областях. Начните с изучения использования таких программ, как Python, R и Java, прежде чем переходить к другим более сложным инструментам.
   • Компьютерный язык SQL также довольно часто используется аналитиками данных.
   • Вы можете пройти онлайн-курсы по кодированию и программированию.

4. 
   

   
   Развить навыки общения и презентации. Как только ваши данные проанализированы, вам нужно будет общаться с другими людьми. Подготовьтесь, чтобы иметь возможность объяснить сложную информацию, полученную в результате ваших исследований, людям, которые не работают, и дать вам понять. Также попрактикуйтесь в представлении ваших данных наглядно и практически.
   • Вы должны иметь возможность передавать свои данные как визуально, так и в устной форме. Узнайте, как работают такие инструменты, как ggplot и matplotlib, чтобы проиллюстрировать ваши открытия.

5. 
   

   
   Ознакомьтесь с Microsoft Excel. Поскольку организация данных и проведение расчетов является частью ваших навыков аналитика данных, вы должны освоить Excel. В Интернете есть множество видеоуроков, а также бесплатные сайты, которые помогут вам узнать все о наилучшем использовании Excel.

6. 
   

   
   Узнайте больше об автоматическом обучении. В области анализа данных важно научить компьютер использовать набор данных для прогнозирования или принятия решений. Ищите онлайн-курсы, которые могут научить вас всему, что касается автоматического обучения. Надеюсь, некоторые из этих курсов будут бесплатными.
   • Понимание автоматического обучения требует базовых знаний в области программирования и статистики.
   • Существует три типа автоматического обучения: обучение под наблюдением, обучение с подкреплением и обучение без учителя.
   • В качестве примера контролируемого обучения мы используем фильтр в папке «Входящие» для блокировки спама, идентифицированного как спам. Когда Netflix предлагает сериалы или фильмы, которые могут вас заинтересовать, мы говорим о неконтролируемом обучении. Автоматическая машина, способная визуализировать и приспосабливаться к окружающей среде, будет работать в рамках системы обучения подкреплению.

Часть 3 Получение профессионального опыта

1. 
   

   
   Ищите компании, которым нужна аналитика данных. Сосредоточьте свой поиск работы на компаниях, которые, как правило, испытывают большую потребность в аналитиках данных, чем другие. Маркетинговые агентства, технологические компании и финансовые учреждения, как правило, нанимают аналитиков данных, которым будет поручено интерпретировать данные и объяснять их в более простых терминах.
   • Посетите веб-сайты компаний, которые вас интересуют, чтобы узнать, есть ли у них вакансии, или выполните глобальный поиск в Интернете. Если вы знаете кого-то, кто работает в этой области, спросите его, знают ли они о вакансии.

2. 
   

   
   Подать заявку на стажировку Стажировки - это ступенька к поиску работы в крупной компании. В большинстве случаев, чтобы пройти стажировку в этой области, вы должны быть зачислены в программу, ведущую к получению диплома до подачи заявления. В зависимости от сферы деятельности вам придется освоить программирование на Python, R или SQL. Овладение этими тремя языками является реальным преимуществом.
   • Большинство из этих рабочих мест являются неоплачиваемыми или летними стажировками. Итак, попробуйте узнать, прежде чем подать заявку, чтобы узнать все детали.

3. 
   

   
   Присоединяйтесь к торговой организации. Торговые организации предлагают уникальные ресурсы для работы, такие как учебные семинары, сетевые возможности или онлайн-справочные центры. Есть несколько организаций, специализирующихся на анализе данных, таких как Французское статистическое общество (SFdS). Выполните онлайн-поиск, чтобы узнать, хотите ли вы присоединиться к одному из них.
   • Чтобы вступить в торговую организацию, зайдите на сайт их ассоциации, чтобы узнать больше о требованиях к членству. Вы можете подписаться бесплатно и иметь ограниченный доступ к доступным ресурсам. Обычно существуют разные уровни членства, которые предлагают вам преимущества в зависимости от суммы вашей подписки.

4. 
   

   
   Цель для основных рабочих мест. Основные рабочие места дадут вам знания и ценный опыт, которые вам понадобятся для получения работы на высоком уровне. Кроме того, следует признать, что даже базовые рабочие места предлагают хорошую заработную плату, и компании постоянно ищут статистических аналитиков и бизнес-аналитиков.
   • Основная работа обычно требует степени бакалавра, а не степени магистра или доктора.

Часть 4 Успешный набор

1. 
   

   
   Написать CV профессиональное и сопроводительное письмо. Ваше резюме и сопроводительное письмо - самое первое впечатление, которое вы производите на работодателей. Потратьте время, чтобы подчеркнуть свои навыки и опыт, чтобы показать, что вы подходите для этой работы. Когда вы закончите, обязательно перечитайте свое резюме, чтобы оно не содержало ошибок.

2. 
   

   
   Исследуйте компанию перед собеседованием. Делая запросы о компании заранее, вы обязательно придете в офис, готовый серьезно обсудить работу. Посетите веб-сайт компании, чтобы узнать больше о проектах, над которыми он работает, и о программах, которые он использует.
   • Если компания находится в социальной сети, посетите их профиль, чтобы прочитать их последние публикации.

3. 
   

   
   Тренируйтесь отвечать на потенциальные вопросы. Проведите онлайн-поиск по вопросам, которые обычно задают на собеседовании. Затем попрактикуйтесь с другом или запишите свои ответы, чтобы узнать, сможете ли вы улучшить.
   • Вот несколько потенциальных вопросов: «Какова ваша концепция больших данных? Или «опишите проблемы, с которыми аналитики данных часто сталкиваются в своей работе. "

4. 
   

   
   Приготовьтесь продемонстрировать свои технические навыки. В зависимости от должности вас могут попросить продемонстрировать свои технические навыки. Узнайте, какие типы программ использует компания до дня проведения собеседования, и будьте готовы показать интервьюеру, что вы очень довольны этими инструментами.
   • Вот некоторые технические навыки, которыми вы можете обладать: кодирование, программирование или анализ данных с использованием различных ресурсов.

5. 
   

   
   Подумайте о вопросах, которые вы могли бы задать интервьюеру. В конце интервью задайте такие вопросы, как: «Каким проектом мне вообще придется управлять? Какую программу вы предпочитаете использовать для визуализации данных? Вопросы показывают ваш интерес к работе и могут помочь вам выделиться среди других кандидатов.