كيف تصبح محلل بيانات بدون خبرة: هيا بنا!

قد يبدو اقتحام مجال تحليل البيانات مخيفًا ، خاصة إذا كنت تفتقر إلى الخبرة. لكن لا تخف! هناك مسارات واستراتيجيات يمكن أن تساعدك على بدء مسار حياتك المهنية كمحلل بيانات.

لتصبح محلل بيانات بدون خبرة ، ركز على بناء المهارات ذات الصلة لإضافتها إلى محفظتك ، وابدأ في تعلم تقنيات واقعية مجربة لمشاركتها مع أصحاب العمل المحتملين.

يتضمن تحليل البيانات عادةً جمع وتفسير واستخراج رؤى قيمة من البيانات الضخمة التي يمكن أن تمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل. من خلال الموارد التعليمية المستهدفة الصحيحة والخبرات العملية ، يمكنك أيضًا إحداث تأثير في هذا المجال سريع النمو.

ستوجهك هذه المقالة خلال خطوات قابلة للتنفيذ للحصول على وظيفة محلل بيانات على مستوى المبتدئين مع عرض كيف يمكن أن تساعدك الموارد المختلفة في بناء المهارات والمعرفة اللازمة.

جدول المحتويات

• بناء المهارات ذات الصلة
  • المهارات الأساسية لمحللي البيانات
  • استفد من الشهادات والدورات التدريبية عبر الإنترنت
  • جرب بعض المشاريع العملية
  • شبكة وانضم إلى المجتمعات
• إنشاء محفظة قوية
• مسؤوليات وظيفة محلل البيانات
  • مسؤوليات وظيفة محلل البيانات على مستوى المبتدئين
  • أدوات استخدام محللي البيانات
• استراتيجيات البحث عن عمل
  • الاستفادة من منصات الوظائف عبر الإنترنت
  • تفصيل سيرتك الذاتية ورسالة الغلاف
  • نصائح للتواصل
• الحصول على المقابلة
  • التحضير للأسئلة الشائعة
  • إظهار قدرات حل المشكلات
  • متوسط ​​توقعات الراتب لشغل وظائف على مستوى المبتدئين
• التطوير المهني المستمر
  • مواكبة اتجاهات الصناعة
  • السعي للحصول على الشهادات المتقدمة

بناء المهارات ذات الصلة

إذا لم يكن لديك أي خبرة سابقة في هذا المجال ، فأنت بحاجة إلى تطوير المهارات والمعرفة اللازمة لتحليل البيانات.

يغطي هذا القسم بعض الطرق الفعالة لبناء المهارات ذات الصلة ، مما يوفر لك أساسًا قويًا لمهنة ناجحة في تحليل البيانات.

المهارات الأساسية لمحللي البيانات

للتميز في دورك كمحلل بيانات ، من المهم امتلاك بعض مهارات تحليل البيانات الأساسية:

• إدارة البيانات: يجب أن يتمتع محللو البيانات بمهارات قوية في إدارة البيانات ، بما في ذلك تنقية البيانات والتكامل والتنظيم. يتضمن ذلك القدرة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتنسيقات الملفات المختلفة وأنظمة تخزين البيانات.
• التحليل الإحصائي: يجب أن يكون لدى محللي البيانات فهم قوي للأساليب والتقنيات الإحصائية لتحليل البيانات واستخلاص رؤى ذات مغزى. يتضمن ذلك القدرة على تطبيق النماذج الإحصائية وتحليل الانحدار واختبار الفرضيات وتصور البيانات.
• مهارات البرمجة : لست بحاجة إلى أن تكون عالم كمبيوتر ، لكن محللي البيانات يحتاجون إلى أساس برمجة قوي وأن يكونوا بارعين في لغة برمجة واحدة على الأقل ، مثل Python أو R. يجب أن يكونوا قادرين على الكتابة بكفاءة ونظيفة. رمز لمعالجة البيانات وتحليلها.
• الفطنة التجارية : يجب أن يكون محللو الأعمال قادرين على فهم سياق الأعمال لتحليلهم وكيف يؤثر على المنظمة. يجب أن يكونوا قادرين على ترجمة رؤى البيانات إلى توصيات قابلة للتنفيذ لأصحاب المصلحة.
• مهارات الاتصال : القدرة على الاتصال الجيد هي مهارة ناعمة كبيرة يجب امتلاكها. يجب أن يكون محللو البيانات قادرين على توصيل نتائجهم بوضوح إلى كل من أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين. يجب أن يكونوا قادرين على تقديم المعلومات المعقدة بطريقة موجزة ومفهومة.
• تصور البيانات: يحتاج محللو البيانات إلى مهارات قوية في تصور البيانات لإنشاء تمثيلات مرئية مقنعة لنتائجهم. يتضمن ذلك القدرة على استخدام أدوات مثل Tableau أو LuckyTemplates أو Excel لإنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات.
• حل المشكلات : يحتاج محللو البيانات إلى مهارات قوية في حل المشكلات حتى يتمكنوا من تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات ، وتطوير حلول لمشاكل البيانات المعقدة.

استفد من الشهادات والدورات التدريبية عبر الإنترنت

تعد الدورات التدريبية عبر الإنترنت والشهادات المهنية خطوة أولى جيدة لاكتساب المهارات المطلوبة لتحليل البيانات. هناك العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، ومعسكرات التمهيد ، والبرامج التعليمية ، والشهادات المتاحة في مجال تحليلات البيانات على مواقع الويب مثل Udemy و Coursera و LuckyTemplates.

تقدم هذه الدورات التعلم المنظم والقائم على المشاريع ، مما يسمح لك بصقل مهاراتك واكتساب الخبرة العملية.

تتضمن أمثلة بعض الدورات التي تستحق التسجيل فيها ما يلي :

• تخصص Coursera في تحليل البيانات وأسس التصور: يتكون هذا التخصص ، الذي تقدمه شركة IBM ، من خمس دورات تغطي أساسيات تحليل البيانات والتصور باستخدام أدوات مثل Excel و Tableau و R. تشمل الموضوعات معالجة البيانات وتحليل الانحدار و التصور القائم على البيانات.
• محلل البيانات DataCamp مع مسار Python: تم تصميم هذا المسار لتعليمك المهارات الأساسية اللازمة لتصبح محلل بيانات باستخدام Python. يغطي المسار موضوعات مثل معالجة البيانات وتصور البيانات والتحليل الإحصائي باستخدام مكتبات Python مثل الباندا و Matplotlib و seaborn.
• كن متخصصًا في تحليل البيانات في LinkedIn: تغطي هذه الدورة أساسيات الإحصائيات اللازمة لتحليل البيانات. تشمل الموضوعات الاحتمالية واختبار الفرضيات والأطر وتحليل الانحدار.
• ممارسة هياكل البيانات الخاصة بـ HackerRank: يوفر هذا المورد سلسلة من تحديات الترميز لمساعدتك على تحسين مهاراتك باستخدام هياكل البيانات. تغطي التحديات مجموعة من الموضوعات ، بما في ذلك الخوارزميات وهياكل البيانات والرياضيات.
• . هذا نموذج تعليمي مجرب ومثبت سيبني مجموعة واسعة من المهارات الأساسية لتتمكن من اجتياز PL-300 بثقة.

جرب بعض المشاريع العملية

يعد إنشاء مجموعة من أمرًا بالغ الأهمية لعرض مهاراتك الفنية وإبداعك وقدرتك على استخلاص رؤى من البيانات.

يمكّنك العمل في مشاريع في العالم الحقيقي من إظهار كفاءاتك لأصحاب العمل المحتملين ويساعد على سد الفجوة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي. لإنشاء محفظة رائعة ، ضع في اعتبارك:

• تصور البيانات : اختر مجموعة بيانات مهمة وأنشئ مجموعة من التصورات التي تساعد في سرد ​​قصة. استخدم أدوات مثل Tableau أو LuckyTemplates أو Matplotlib لإنشاء مخططات ورسوم بيانية ولوحات معلومات تبرز الرؤى الرئيسية.
• تحليل النص: اختر مجموعة نصية ، مثل مراجعات العملاء أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، واستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل النص. يمكن أن يشمل ذلك تحليل المشاعر ونمذجة الموضوع وتصنيف النص.
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: اختر مجموعة بيانات غير مرتبة بقيم مفقودة أو سجلات مكررة أو أنواع بيانات غير متسقة ، وقم بتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا. يتضمن ذلك تقنيات مثل التضمين والتطبيع وترميز المتغيرات الفئوية.
• تجريف الويب: اختر موقع ويب مهمًا واستخدم تقنيات تجريف الويب لجمع البيانات من الموقع. يمكن أن يتضمن ذلك استخدام أدوات مثل BeautifulSoup أو Scrapy لاستخراج البيانات من علامات HTML ، أو استخدام واجهات برمجة التطبيقات لجمع البيانات من خدمات الويب.
• سرد قصص البيانات: اختر مجموعة بيانات مهمة وقم بإنشاء سرد حول البيانات. استخدم تصورات البيانات والنصوص وعناصر الوسائط المتعددة لإخبار قصة مقنعة حول البيانات وآثارها.

من خلال إكمال هذه المشاريع ، يمكن لمحللي البيانات الطموحين إظهار مهاراتهم الفنية وإبداعهم وقدرتهم على العمل مع البيانات بطريقة هادفة.

علاوة على ذلك ، يمكن تضمين هذه المشاريع في محفظة محلل البيانات ، إلى جانب الأوصاف التفصيلية للمنهجيات المستخدمة والأفكار المستمدة من البيانات.

شبكة وانضم إلى المجتمعات

يمكن أن يوفر التعامل مع الشبكات والمجتمعات المهنية اتصالات وموارد وفرص قيمة في مجال تحليل البيانات.

تتضمن بعض الطرق لتطوير شبكتك واكتشافها ما يلي:

• حضور المؤتمرات والندوات وورش العمل الصناعية . هذه طريقة رائعة للتواصل مع محللي البيانات الآخرين والتعرف على أحدث الاتجاهات والتقنيات في هذا المجال. تشمل بعض مؤتمرات علوم البيانات الشائعة قمة علوم البيانات ومؤتمر ستراتا للبيانات وعالم التحليلات التنبؤية .
• انضم إلى المنتديات عبر الإنترنت أو مجموعات المناقشة . على سبيل المثال ، يوجد لدى Discord و Reddit العديد من المجتمعات المخصصة لعلوم البيانات. إنها أماكن رائعة لمواكبة أخبار الصناعة ومقابلة محللي البيانات وعلماء البيانات الطموحين الآخرين.
• تواصل مع المحترفين في هذا المجال من خلال منصات مثل LinkedIn و Meetup و Kaggle . من خلال بناء علاقات مع محترفين آخرين في هذا المجال ، يمكنك التعرف على فرص العمل واكتساب رؤى ومعرفة جديدة وإثبات نفسك كخبير في الصناعة.

حان الوقت الآن لإنشاء محفظتك!

إنشاء محفظة قوية

عندما تبدأ كمحلل بيانات بدون خبرة ، فإن بناء محفظة قوية أمر ضروري لعرض مهاراتك وإبداعك وقدرتك على استخلاص رؤى من البيانات.

سيساعدك ذلك على ترسيخ المصداقية وإثبات المشاريع التي عملت عليها سابقًا ، حتى لو كانت مشاريع شخصية أو مشاريع بمبادرة ذاتية. يجب أن تسلط محفظتك الضوء على:

1. المشاريع التي أنجزتها: قم بتضمين مجموعة متنوعة من المشاريع في محفظتك لعرض خبرتك العملية وخبراتك في أنواع مختلفة من التحليل. لا يجب أن يكون أي شيء معقدًا بشكل مفرط. تتضمن بعض الأمثلة على المشاريع الأساسية التي قد تعرضها جمع البيانات من مواقع الويب وتنظيف البيانات. تأكد من توفير سياق لكل مشروع ، مثل المشكلة التي كنت تحاول حلها ، والعملية التي اتبعتها ، والرؤى التي استخلصتها من تحليلك.
2. المهارات القابلة للتحويل : هذه هي المهارات التي اكتسبتها من تجاربك السابقة ، حتى لو لم تكن مرتبطة بشكل مباشر بتحليل البيانات. تتضمن بعض الأمثلة على المهارات القابلة للتحويل الخبرة في Microsoft Excel أو التحليل الإحصائي أو لغات البرمجة مثل R أو Python.

من خلال دمج هذه العناصر في محفظتك ، ستتمكن من عرض مهاراتك وإبداعك وقدرتك على العمل مع البيانات بشكل فعال ، حتى بدون خبرة سابقة كمحلل بيانات.

مسؤوليات وظيفة محلل البيانات

قبل أن تبدأ في التقدم لشغل وظائف محلل البيانات ، يجب أن تتعرف على المسؤوليات اليومية لمحللي البيانات بالإضافة إلى أدوات التداول.

في هذا القسم ، سنقوم بتفصيل مسؤوليات الوظيفة لدور محلل بيانات مبتدئ ، والمهارات الأساسية التي يجب أن تعرفها ، وبعض الأدوات الشائعة التي يستخدمها متخصصو البيانات.

مسؤوليات وظيفة محلل البيانات على مستوى المبتدئين

بصفتك شخصًا يبدأ في مستوى الدخول ، فمن المحتمل أن يكون دورك الأساسي هو تقديم رؤى قيمة لاتخاذ القرار من خلال جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها.

سوف تختلف الأوصاف الوظيفية ، لكن بعض المسؤوليات الرئيسية تشمل:

• جمع البيانات وتنظيمها : يتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة وتنظيمها في شكل منظم للتحليل.
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا : ستحتاج إلى تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا عن طريق إزالة التناقضات والأخطاء والتكرارات لضمان دقة البيانات وجاهزة للتحليل.
• تحليل البيانات: ستحتاج إلى استخدام تقنيات إحصائية وأدوات برمجية لتحليل البيانات واستخراج الرؤى.
• إنشاء التقارير والمرئيات: ستحتاج إلى تقديم الأفكار والنتائج باستخدام المخططات والرسوم البيانية والمساعدات المرئية الأخرى.
• إبلاغ النتائج: ستحتاج إلى توصيل النتائج إلى أصحاب المصلحة وتقديم توصيات بناءً على الأفكار.
• التعاون مع أعضاء الفريق: ستحتاج إلى العمل مع أعضاء الفريق الآخرين لضمان اكتمال المشاريع في الوقت المحدد وبمعايير عالية.
• التعلم المستمر: ستحتاج إلى مواكبة التقنيات والتقنيات والاتجاهات الجديدة في مجال تحليل البيانات لضمان أن تظل مهاراتك ذات صلة وفعالة.

أدوات استخدام محللي البيانات

هناك العديد من الأدوات الشائعة التي يستخدمها محللو البيانات بدوام كامل. سيؤدي التعرف على هذه الأدوات إلى زيادة كفاءتك وفعاليتك:

حسنًا ، كيف تحصل على وظيفة محلل بيانات بدون خبرة؟

استراتيجيات البحث عن عمل

بمجرد بناء مهاراتك وإنشاء محفظة قوية كمحلل بيانات ، تبدأ المتعة الفعلية - حان الوقت لبدء البحث عن فرص عمل! لكن كيف تجد عملاً وأنت لا تملك أي خبرة؟

في هذا القسم ، سوف نستكشف بعض استراتيجيات البحث عن وظيفة التي يمكن أن تساعدك في الحصول على وظيفتك الأولى كمحلل بيانات. من الاستفادة من لوحات الوظائف عبر الإنترنت إلى التواصل مع المتخصصين في هذا المجال ، يمكن أن تساعدك العديد من الاستراتيجيات على التميز في سوق العمل التنافسي.

الاستفادة من منصات الوظائف عبر الإنترنت

يمكن أن تكون منصات العمل عبر الإنترنت كنزًا دفينًا من الفرص لمحللي البيانات الطموحين وهي مكان رائع للتواصل مع جهات التوظيف في الصناعة. ابدأ بإنشاء ملفات تعريف على مواقع البحث عن الوظائف الشهيرة مثل إنديد ولينكد إن وجلاسدور .

استخدم الكلمات الرئيسية ذات الصلة مثل "محلل البيانات على مستوى الدخول" و "التدريب الداخلي لمحلل البيانات" للعثور على وظائف شاغرة مناسبة. قم بإعداد تنبيهات الوظائف لعمليات البحث هذه لتلقي إشعارات بالفرص الجديدة.

بالإضافة إلى ذلك ، ضع في اعتبارك الانضمام إلى لوحات الوظائف المتخصصة الخاصة بتحليلات البيانات ، مثل Kaggle Jobs و iCrunchData . تلبي هذه الأنظمة الأساسية مجتمع علوم البيانات ، مما يزيد من فرصك في العثور على الوظائف ذات الصلة.

ماذا عن سيرتك الذاتية أو سيرتك الذاتية؟

تفصيل سيرتك الذاتية ورسالة الغلاف

لا تخف من تكييف سيرتك الذاتية وخطاب التغطية لوظائف محددة. تأكد من التأكيد على المهارات القابلة للتحويل وأي مشاريع ذات صلة في مواد التطبيق الخاصة بك.

فيما يلي بعض العناصر الأساسية التي يجب تضمينها في سيرتك الذاتية:

• المؤهلات : ضع تركيزًا قويًا على الدورات التدريبية وشهادات الصناعة ذات الصلة التي أكملتها بنجاح. يعد الحصول على درجة البكالوريوس أو أعلى في التكنولوجيا مساعدة كبيرة ، ولكن يجب على الأقل أن تحصل على درجة علمية من خلال الباب.
• مشاريع تحليلات البيانات أو الخبرات التطوعية : بدلاً من خبرة العمل الفعلية ، سلط الضوء على المشاريع أو فرص التطوع التي تفخر بها بشكل خاص. يجب أن تكون هذه المشاريع ذات صلة بتحليل البيانات.
• المهارات : قم بإبراز أي مهارات تقنية لديك. يتضمن ذلك خبرة في لغات البرمجة وأدوات تصور البيانات والإحصاءات

يجب أن يُظهر خطاب الغلاف أيضًا حماسك لمجال تحليلات البيانات وأن يسلط الضوء على أهم إنجازاتك أو مشاريعك. إن إظهار الفهم القوي لكيفية استخدام الشركة للتحليلات يمكن أن يُظهر معرفتك وطموحك.

نصائح للتواصل

تلعب الشبكات دورًا حيويًا في العثور على فرص عمل واكتساب رؤى قيمة في الصناعة. احضر المؤتمرات وورش العمل واللقاءات والندوات عبر الإنترنت للتواصل مع المتخصصين في هذا المجال. قدم نفسك واطلب المشورة أو التوصيات ، والتي يمكن أن تؤدي إلى إحالات وظيفية محتملة.

بالإضافة إلى ذلك ، استخدم منصات الشبكات عبر الإنترنت مثل LinkedIn و Meetup لتوسيع اتصالاتك. انضم إلى المجموعات ذات الصلة ، وشارك في المناقشات ، وشارك المقالات أو الأفكار لإظهار معرفتك وحماسك لتحليلات البيانات.

الحصول على المقابلة

تهانينا! لقد وصلت إلى مرحلة المقابلة الوظيفية للبحث عن وظيفة محلل البيانات الخاص بك!

هذه فرصة مثيرة لعرض مهاراتك وخبراتك وشغفك بالمجال. ومع ذلك ، يمكن أن تكون مقابلات العمل محطمة للأعصاب ، خاصة إذا لم تكن متأكدًا مما تتوقعه ؛ نحصل عليه ، نحن نعلم!

في هذا القسم ، سوف نستكشف بعض الاستراتيجيات لمساعدتك في الحصول على المقابلات الوظيفية لمحلل البيانات.

من البحث عن الشركة والدور إلى التحضير لأسئلة المقابلة الشائعة وإظهار مهاراتك في حل المشكلات ، ستساعدك هذه النصائح على الشعور بالثقة والاستعداد للمقابلة التالية لوظيفة محلل البيانات.

التحضير للأسئلة الشائعة

أحد مفاتيح إجراء مقابلة مع محلل البيانات هو التحضير للأسئلة الشائعة. ابدأ بالبحث عن الشركة وفهم احتياجاتها والصناعة التي تعمل فيها.

سيساعدك هذا على تكييف إجاباتك لأسئلة مقابلة العمل وإظهار حماسك لهذا الدور.

تتضمن بعض أسئلة مقابلة محلل البيانات الشائعة التي قد تواجهها من مديري التوظيف ما يلي:

• ما هي تجربتك مع أدوات تحليل البيانات والتصور؟
• هل يمكنك وصف مشروع صعب عملت عليه وكيف تعاملت معه؟
• كيف تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتضمن جودة البيانات؟

تدرب على إجاباتك على هذه الأسئلة وفكر في كيفية إبراز مهاراتك وخبراتك ، حتى لو كنت تفتقر إلى الخبرة المباشرة في تحليل البيانات.

ركز أيضًا على المهارات القابلة للنقل ، مثل التواصل وحل المشكلات والاستعداد للتعلم.

إظهار قدرات حل المشكلات

كمحلل بيانات ، يعد حل المشكلات مهارة حاسمة. أثناء المقابلة ، قد يُطلب منك حل مشكلة أو تحليل مجموعة بيانات على الفور. لعرض قدراتك في حل المشكلات ، اتبع الخطوات التالية:

1. افهم السؤال : خذ وقتك في قراءة وفهم بيان المشكلة. إذا لم تكن متأكدًا ، فاطلب من القائم بإجراء المقابلة التوضيح.
2. قسّمها: قسّم المشكلة إلى مهام أصغر يمكن إدارتها. سيساعدك هذا على البقاء منظمًا وإظهار نهجك المنتظم.
3. قم بإنشاء خطة: ضع خطة لمعالجة كل مهمة ، باستخدام معرفتك بتقنيات تحليل البيانات لتحديد النهج الأنسب.
4. التنفيذ والتكيف: أثناء تنفيذك للخطة ، كن مستعدًا لتكييفها بناءً على النتائج التي تحصل عليها. هذا يدل على المرونة والقدرة على التكيف.
5. قدم نتائجك : قم بتوصيل النتائج والأفكار الخاصة بك بوضوح إلى القائم بإجراء المقابلة. استخدم المرئيات إن أمكن ، لتسهيل فهم نتائجك.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك بثقة عرض مهاراتك في حل المشكلات والظهور في مقابلة محلل البيانات.

متوسط ​​توقعات الراتب لشغل وظائف على مستوى المبتدئين

قد يكون من غير المريح التحدث عنه ، لكنه جزء مهم من عملية المقابلة - ما مقدار المال الذي ترغب المنظمة في دفعه لك؟ يمكن أن يختلف نطاق الراتب لمحلل بيانات مبتدئ في أمريكا اعتمادًا على الموقع ومجموعة المهارات الخاصة بك والشركة المحددة.

وفقًا لـ Glassdoor ، متوسط ​​الراتب لمحلل بيانات مبتدئ في الولايات المتحدة هو 62،453 دولارًا سنويًا ، اعتبارًا من مارس 2023. ومع ذلك ، يمكن أن يتراوح متوسط ​​الراتب من 43000 دولار إلى 89000 دولار سنويًا ، اعتمادًا على العوامل المذكورة أعلاه.

في الواقع ، تشير أيضًا إلى أرقام مماثلة ، بمتوسط ​​راتب أساسي قدره 60،679 دولارًا سنويًا لمحللي البيانات على مستوى الدخول في الولايات المتحدة ، اعتبارًا من مارس 2023.

من المهم ملاحظة أن هذه الأرقام هي مجرد متوسطات ويمكن أن تختلف حسب الظروف المحددة للمركز. ولكن ، يجب أن يوفروا لك أساسًا جيدًا للعمل معه عند بدء مهنة محلل البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، قد لا تأخذ هذه الأرقام في الاعتبار عوامل أخرى ، مثل المكافآت والمزايا وخيارات الأسهم التي قد تقدمها شركات معينة.

التطوير المهني المستمر

يعد التطوير المهني المستمر جزءًا مهمًا من أن تصبح محلل بيانات ناجحًا ، بغض النظر عن مستوى خبرتك.

في هذا القسم الأخير ، سنناقش مواكبة اتجاهات الصناعة والسعي للحصول على الشهادات المتقدمة.

مواكبة اتجاهات الصناعة

تعد مواكبة أحدث الاتجاهات والتطورات في مجال تحليلات البيانات أمرًا ضروريًا للحفاظ على ميزتك التنافسية في سوق العمل. فيما يلي بعض الطرق للبقاء على اطلاع دائم:

• اتبع المدونات والمواقع ذات الصلة التي تركز على تحليلات البيانات للبقاء على اطلاع بالأدوات والتقنيات وأفضل الممارسات الجديدة. تشمل الأمثلة Github و Towards Data Science و KDnuggets وبالطبع
• شارك في المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت حيث يناقش محللو البيانات الرؤى والتقنيات والحلول ويشاركونها. منصات مثل Reddit و Discord و Twitter و DataTau و
• اشترك في النشرات الإخبارية والبودكاست وقنوات YouTube ذات الصلة لتظل على اطلاع دائم بآخر الأخبار والتطورات في تحليلات البيانات. بالنسبة للبودكاست ، تحقق من Data Skeptic و DataFramed و . بعض قنوات YouTube الجيدة التي يجب متابعتها تشمل sentdex و Two Minute Papers .

السعي للحصول على الشهادات المتقدمة

بالإضافة إلى المهارات الأساسية المكتسبة من خلال شهادات ودورات تحليلات البيانات للمبتدئين والمتوسطين ، يمكنك التفكير في السعي للحصول على شهادات متقدمة لتعزيز بيانات اعتمادك وخبراتك.

كما يقولون ، فإن الممارسة تجعلها مثالية ، ولهذا السبب قمنا بتطوير "التدريبات". تُعد تمارين مهارات البيانات لدينا طريقة رائعة لممارسة مهاراتك والتواصل مع الآخرين والحصول على تعليقات حول عملك.

تعرف على التدريبات الخاصة بنا أدناه:

لتلخيص الأمور ، قد يكون العثور على عمل كمحلل بيانات بدون خبرة أمرًا صعبًا ، لكنه ليس مستحيلًا.

من خلال بناء محفظة قوية ، وتطوير المهارات المطلوبة ، والتواصل مع محترفين آخرين ، والاستفادة من الموارد عبر الإنترنت ، يمكن لمحللي البيانات الطموحين زيادة فرصهم في الحصول على وظيفتهم الأولى في هذا المجال.

قد يستغرق الأمر وقتًا وجهدًا ، ولكن مع المثابرة والالتزام بالتعلم ، يمكن لأي شخص (حتى أنت!) بدء مهنة كمحلل بيانات.