Come diventare un analista di dati senza esperienza: andiamo!

Entrare nel campo dell'analisi dei dati potrebbe sembrare intimidatorio, soprattutto se non si ha esperienza. Ma non temere! Esistono percorsi e strategie che possono aiutarti a dare il via al tuo percorso professionale come analista di dati.

Per diventare un analista di dati senza esperienza, concentrati sullo sviluppo di competenze pertinenti da aggiungere al tuo portafoglio e inizia ad apprendere tecniche comprovate e reali da condividere con potenziali datori di lavoro.

L'analisi dei dati in genere implica la raccolta, l'interpretazione e l'estrazione di preziose informazioni dai big data che possono consentire alle organizzazioni di prendere decisioni più informate. Con le giuste risorse educative mirate e le esperienze pratiche, anche tu puoi avere un impatto in questo campo in rapida crescita.

Questo articolo ti guiderà attraverso passaggi attuabili per ottenere un lavoro di analista di dati di livello base, mostrando al contempo come varie risorse possono aiutarti a sviluppare le competenze e le conoscenze necessarie.

Sommario

• Costruire competenze rilevanti
  • Competenze chiave per gli analisti di dati
  • Usufruisci di corsi e certificazioni online
  • Prova alcuni progetti pratici
  • Rete e unisciti alle comunità
• Creazione di un solido portafoglio
• Responsabilità lavorative dell'analista di dati
  • Responsabilità lavorative dell'analista di dati di livello base
  • Strumenti utilizzati dagli analisti di dati
• Strategie di ricerca di lavoro
  • Sfruttando le piattaforme di lavoro online
  • Personalizzazione del curriculum e della lettera di presentazione
  • Suggerimenti per la rete
• Affrontare l'intervista
  • Preparazione per domande comuni
  • Mostra capacità di problem solving
  • Aspettative salariali medie per posizioni di livello base
• Sviluppo professionale continuo
  • Rimanere aggiornati con le tendenze del settore
  • Perseguimento di certificazioni avanzate

Costruire competenze rilevanti

Se non hai alcuna esperienza precedente nel settore, devi sviluppare le competenze e le conoscenze di analisi dei dati necessarie.

Questa sezione copre alcuni modi efficaci per sviluppare competenze pertinenti, fornendo una solida base per una carriera di successo nell'analisi dei dati.

Competenze chiave per gli analisti di dati

Per eccellere nel tuo ruolo di analista di dati, è importante possedere alcune competenze essenziali di analista di dati:

• Gestione dei dati: gli analisti di dati devono avere solide competenze nella gestione dei dati, inclusa la pulizia, l'integrazione e l'organizzazione dei dati. Ciò comporta la possibilità di lavorare con set di dati di grandi dimensioni, diversi formati di file e sistemi di archiviazione dei dati.
• Analisi statistica: gli analisti di dati devono avere una solida conoscenza dei metodi e delle tecniche statistici per analizzare i dati e trarre intuizioni significative. Ciò include la possibilità di applicare modelli statistici, analisi di regressione, test di ipotesi e visualizzazione dei dati.
• Competenze di programmazione : non è necessario essere un informatico, ma gli analisti di dati devono avere una solida base di programmazione ed essere competenti in almeno un linguaggio di programmazione, come Python o R. Dovrebbero essere in grado di scrivere in modo efficiente e pulito codice per manipolare e analizzare i dati.
• Acume per gli affari : gli analisti aziendali devono essere in grado di comprendere il contesto aziendale della loro analisi e il modo in cui influisce sull'organizzazione. Devono essere in grado di tradurre le informazioni sui dati in raccomandazioni attuabili per le parti interessate.
• Abilità comunicative : una buona capacità di comunicazione è una grande soft skill da avere. Gli analisti dei dati devono essere in grado di comunicare chiaramente i loro risultati alle parti interessate sia tecniche che non tecniche. Dovrebbero essere in grado di presentare informazioni complesse in modo conciso e comprensibile.
• Visualizzazione dei dati: gli analisti di dati devono avere forti capacità di visualizzazione dei dati per creare rappresentazioni visive accattivanti delle loro scoperte. Ciò include la possibilità di utilizzare strumenti come Tableau, LuckyTemplates o Excel per creare diagrammi, grafici e dashboard.
• Risoluzione dei problemi : gli analisti di dati devono avere forti capacità di risoluzione dei problemi per essere in grado di identificare modelli e tendenze nei dati e sviluppare soluzioni a problemi di dati complessi.

Usufruisci di corsi e certificazioni online

Corsi online e certificati professionali sono un buon primo passo per acquisire le competenze necessarie per l'analisi dei dati. Esistono numerosi corsi online, bootcamp, tutorial e certificazioni disponibili nel campo dell'analisi dei dati su siti Web come Udemy, Coursera e LuckyTemplates.

Questi corsi offrono un apprendimento strutturato e basato su progetti, consentendoti di affinare le tue capacità e acquisire esperienza pratica.

Esempi di alcuni corsi a cui vale la pena iscriversi includono :

• Coursera's Data Analysis and Visualization Foundations Specialization: questa specializzazione, offerta da IBM, consiste in cinque corsi che coprono i fondamenti dell'analisi e della visualizzazione dei dati utilizzando strumenti come Excel, Tableau e R. Gli argomenti includono la manipolazione dei dati, l'analisi della regressione e visualizzazione basata sui dati.
• Data Analyst di DataCamp con traccia Python: questa traccia è progettata per insegnarti le competenze di base necessarie per diventare un analista di dati utilizzando Python. La traccia copre argomenti come la manipolazione dei dati, la visualizzazione dei dati e l'analisi statistica utilizzando librerie Python come panda, Matplotlib e seaborn.
• Diventa uno specialista di analisi dei dati di LinkedIn: questo corso copre le basi delle statistiche necessarie per l'analisi dei dati. Gli argomenti includono probabilità, test di ipotesi, framework e analisi di regressione.
• Pratica sulle strutture di dati di HackerRank: questa risorsa fornisce una serie di sfide di codifica per aiutarti a migliorare le tue abilità con le strutture di dati. Le sfide coprono una vasta gamma di argomenti, inclusi algoritmi, strutture dati e matematica.
• . Questo è un modello di insegnamento collaudato che costruirà un'ampia gamma di abilità essenziali per superare con sicurezza il PL-300.

Prova alcuni progetti pratici

Costruire un portfolio di è fondamentale per mostrare le tue capacità tecniche, la creatività e la capacità di trarre spunti dai dati.

Lavorare su progetti del mondo reale ti consente di dimostrare le tue competenze a potenziali datori di lavoro e aiuta a colmare il divario tra conoscenza teorica e applicazione pratica. Per creare un portfolio impressionante, considera:

• Visualizzazione dei dati : scegli un set di dati di interesse e crea una serie di visualizzazioni che aiutano a raccontare una storia. Utilizza strumenti come Tableau , LuckyTemplates o Matplotlib per creare diagrammi, grafici e dashboard che mettono in evidenza le informazioni chiave.
• Analisi del testo: scegli un corpus di testo, come recensioni dei clienti o post sui social media, e utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il testo. Ciò può includere l'analisi del sentiment, la modellazione degli argomenti e la classificazione del testo.
• Pulizia e pre-elaborazione dei dati: scegli un set di dati disordinato con valori mancanti, record duplicati o tipi di dati incoerenti e pulisci e pre-elabora i dati. Ciò comporta tecniche come l'imputazione, la normalizzazione e la codifica di variabili categoriali.
• Web scraping: scegli un sito web di interesse e utilizza tecniche di web scraping per raccogliere dati dal sito. Ciò può comportare l'utilizzo di strumenti come BeautifulSoup o Scrapy per estrarre dati dai tag HTML o l'utilizzo di API per raccogliere dati dai servizi web.
• Data storytelling: scegli un set di dati di interesse e crea una narrazione attorno ai dati. Utilizza visualizzazioni di dati, testo ed elementi multimediali per raccontare una storia avvincente sui dati e le relative implicazioni.

Completando questi progetti, gli aspiranti analisti di dati possono dimostrare le proprie capacità tecniche, creatività e capacità di lavorare con i dati in modo significativo.

Inoltre, questi progetti possono essere inclusi in un portfolio di analisti di dati, insieme a descrizioni dettagliate delle metodologie utilizzate e delle intuizioni derivate dai dati.

Rete e unisciti alle comunità

Impegnarsi con il networking e le comunità professionali può fornire preziose connessioni, risorse e opportunità nel campo dell'analisi dei dati.

Alcuni modi per sviluppare la tua rete e ottenere visibilità includono:

• Partecipa a conferenze, seminari o workshop del settore . Questo è un ottimo modo per entrare in rete con altri analisti di dati e conoscere le ultime tendenze e tecniche nel campo. Alcune famose conferenze sulla scienza dei dati includono il Data Science Summit , la Strata Data Conference e il Predictive Analytics World .
• Unisciti a forum online o gruppi di discussione . Ad esempio, Discord e Reddit hanno numerose comunità dedicate alla scienza dei dati. Sono ottimi posti per tenere il passo con le novità del settore e incontrare altri aspiranti analisti di dati e data scientist.
• Connettiti con i professionisti del settore attraverso piattaforme come LinkedIn , Meetup e Kaggle . Costruendo relazioni con altri professionisti del settore, puoi conoscere opportunità di lavoro, acquisire nuove intuizioni e conoscenze e affermarti come esperto del settore.

Ora è il momento di creare il tuo portfolio!

Creazione di un solido portafoglio

Quando inizi come analista di dati senza esperienza, la creazione di un solido portfolio è essenziale per mostrare le tue capacità, creatività e capacità di trarre intuizioni dai dati.

Ti aiuterà a stabilire credibilità e dimostrare i progetti su cui hai lavorato in precedenza, anche se sono progetti personali o avviati da te. Il tuo portfolio dovrebbe evidenziare:

1. Progetti che hai completato: includi una varietà di progetti nel tuo portfolio per mostrare la tua esperienza pratica e competenza in diversi tipi di analisi. Non deve essere nulla di eccessivamente complicato. Alcuni esempi di progetti di base che potresti mostrare includono lo scraping di dati da siti Web e dati di pulizia. Assicurati di fornire un contesto per ogni progetto, ad esempio il problema che stavi cercando di risolvere, il processo che hai seguito e le intuizioni che hai tratto dalla tua analisi.
2. Competenze trasferibili : si tratta di competenze che hai acquisito dalle tue precedenti esperienze, anche se non sono direttamente correlate all'analisi dei dati. Alcuni esempi di competenze trasferibili includono esperienza con Microsoft Excel, analisi statistica o linguaggi di programmazione come R o Python.

Incorporando questi elementi nel tuo portfolio, sarai in grado di mostrare in modo efficace le tue capacità, creatività e capacità di lavorare con i dati, anche senza una precedente esperienza come analista di dati.

Responsabilità lavorative dell'analista di dati

Prima di iniziare a candidarti per posizioni di analista di dati, dovresti familiarizzare con le responsabilità quotidiane degli analisti di dati e con gli strumenti del mestiere.

In questa sezione, analizzeremo le responsabilità lavorative per un ruolo di analista di dati entry-level, le competenze chiave che dovresti conoscere e alcuni strumenti popolari utilizzati dai professionisti dei dati.

Responsabilità lavorative dell'analista di dati di livello base

Come qualcuno che inizia a un livello base, il tuo ruolo principale sarà probabilmente quello di fornire preziose informazioni per il processo decisionale raccogliendo, pulendo e analizzando i dati.

Le descrizioni del lavoro varieranno, ma alcune responsabilità principali includono:

• Raccolta e organizzazione dei dati : ciò comporta la raccolta di dati rilevanti da varie fonti e l'organizzazione in un formato strutturato per l'analisi.
• Pulizia e pre-elaborazione dei dati : sarà necessario pulire e pre-elaborare i dati rimuovendo incoerenze, errori e duplicati per garantire che i dati siano accurati e pronti per l'analisi.
• Analisi dei dati: dovrai utilizzare tecniche statistiche e strumenti software per analizzare i dati ed estrarre approfondimenti.
• Creazione di report e visualizzazioni: sarà necessario presentare gli approfondimenti e i risultati utilizzando tabelle, grafici e altri ausili visivi.
• Comunicare i risultati: dovrai comunicare i risultati alle parti interessate e formulare raccomandazioni basate sugli approfondimenti.
• Collaborazione con i membri del team: dovrai lavorare con altri membri del team per assicurarti che i progetti siano completati in tempo e secondo uno standard elevato.
• Apprendimento continuo: dovrai tenerti aggiornato con nuove tecniche, tecnologie e tendenze nel campo dell'analisi dei dati per garantire che le tue competenze rimangano pertinenti ed efficaci.

Strumenti utilizzati dagli analisti di dati

Esistono diversi strumenti popolari utilizzati dagli analisti di dati a tempo pieno. Familiarizzare con questi strumenti aumenterà la tua efficienza ed efficacia:

Ok, quindi come si ottiene un lavoro di analista di dati senza esperienza?

Strategie di ricerca di lavoro

Dopo aver sviluppato le tue capacità e creato un solido portafoglio come analista di dati, inizia il vero divertimento: è ora di iniziare a cercare opportunità di lavoro! Ma come trovi lavoro se non hai alcuna esperienza?

In questa sezione, esploreremo alcune strategie di ricerca di lavoro che possono aiutarti a ottenere il tuo primo lavoro come analista di dati. Dall'utilizzo di bacheche di lavoro online al networking con professionisti del settore, diverse strategie possono aiutarti a distinguerti in un mercato del lavoro competitivo.

Sfruttando le piattaforme di lavoro online

Le piattaforme di lavoro online possono essere un tesoro di opportunità per aspiranti analisti di dati e sono un ottimo posto per entrare in contatto con i reclutatori del settore. Inizia creando profili su popolari siti Web di ricerca di lavoro come Indeed , LinkedIn e Glassdoor .

Utilizza parole chiave pertinenti come "analista di dati entry-level" e "tirocini per analista di dati" per trovare offerte di lavoro adatte. Imposta avvisi di lavoro per queste ricerche per ricevere notifiche di nuove opportunità.

Inoltre, prendi in considerazione la possibilità di unirti a bacheche di lavoro di nicchia specifiche per l'analisi dei dati, come Kaggle Jobs e iCrunchData . Queste piattaforme si rivolgono alla comunità della scienza dei dati, aumentando le tue possibilità di trovare posizioni rilevanti.

E il tuo CV o curriculum?

Personalizzazione del curriculum e della lettera di presentazione

Non aver paura di adattare il tuo curriculum e la tua lettera di presentazione a lavori specifici. Assicurati di mettere in risalto le competenze trasferibili, e tutti i progetti pertinenti nei tuoi materiali di candidatura.

Ecco alcuni elementi essenziali da includere nel tuo curriculum:

• Qualifiche : metti una forte enfasi sui corsi pertinenti e sulle certificazioni del settore che hai completato con successo. Avere una laurea o una laurea in tecnologia è di grande aiuto, ma qualsiasi laurea dovrebbe almeno farti entrare.
• Progetti di analisi dei dati o esperienze di volontariato : al posto dell'esperienza lavorativa effettiva, evidenzia progetti o opportunità di volontariato di cui sei particolarmente orgoglioso. Questi progetti dovrebbero essere rilevanti per l'analisi dei dati.
• Competenze : evidenzia tutte le competenze tecniche che possiedi. Ciò include esperienza con linguaggi di programmazione, strumenti di visualizzazione dei dati e statistiche

La tua lettera di accompagnamento dovrebbe anche mostrare il tuo entusiasmo per il campo dell'analisi dei dati ed evidenziare i tuoi risultati o progetti più significativi. Dimostrare una forte comprensione di come l'azienda utilizza l'analisi può mostrare le tue conoscenze e le tue ambizioni.

Suggerimenti per la rete

Il networking svolge un ruolo fondamentale nella ricerca di opportunità di lavoro e nell'acquisizione di preziose informazioni sul settore. Partecipa a conferenze, workshop, meetup e webinar per entrare in contatto con i professionisti del settore. Presentati e chiedi consigli o raccomandazioni, che possono portare a potenziali rinvii di lavoro.

Inoltre, utilizza piattaforme di networking online come LinkedIn e Meetup per espandere le tue connessioni. Unisciti a gruppi pertinenti, partecipa a discussioni e condividi articoli o approfondimenti per mostrare le tue conoscenze e il tuo entusiasmo per l'analisi dei dati.

Affrontare l'intervista

Congratulazioni! Sei arrivato alla fase del colloquio di lavoro della tua ricerca di lavoro di analista di dati!

Questa è un'opportunità entusiasmante per mostrare le tue capacità, esperienza e passione per il campo. Tuttavia, i colloqui di lavoro possono essere snervanti, soprattutto se non sei sicuro di cosa aspettarti; lo capiamo, lo sappiamo!

In questa sezione, esploreremo alcune strategie per aiutarti a superare i tuoi colloqui di lavoro come analista di dati.

Dalla ricerca dell'azienda e del ruolo alla preparazione per le domande comuni del colloquio e alla dimostrazione delle tue capacità di risoluzione dei problemi, questi suggerimenti ti aiuteranno a sentirti sicuro e preparato per il tuo prossimo colloquio di lavoro come analista di dati.

Preparazione per domande comuni

Una delle chiavi per superare un colloquio con un analista di dati è prepararsi per le domande comuni. Inizia ricercando l'azienda e comprendendo le sue esigenze e il settore in cui opera.

Questo ti aiuterà a personalizzare le tue risposte per le domande del colloquio di lavoro e a dimostrare il tuo entusiasmo per il ruolo.

Alcune domande comuni sui colloqui con gli analisti di dati che potresti incontrare dai responsabili delle assunzioni includono:

• Qual è la tua esperienza con gli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati?
• Puoi descrivere un progetto stimolante su cui hai lavorato e come ti sei avvicinato?
• Come gestisci set di dati di grandi dimensioni e garantisci la qualità dei dati?

Esercitati con le tue risposte a queste domande e valuta come mettere in evidenza le tue capacità ed esperienza, anche se non hai esperienza diretta nell'analisi dei dati.

Inoltre, concentrati sulle abilità trasferibili, come la comunicazione, la risoluzione dei problemi e la volontà di apprendere.

Mostra capacità di problem solving

In qualità di analista di dati, la risoluzione dei problemi è un'abilità cruciale. Durante il colloquio, ti potrebbe essere chiesto di risolvere un problema o analizzare un set di dati sul posto. Per mostrare le tue capacità di risoluzione dei problemi, segui questi passaggi:

1. Comprendi la domanda : prenditi il ​​tuo tempo per leggere e comprendere la dichiarazione del problema. Se non sei sicuro, chiedi chiarimenti all'intervistatore.
2. Scomponilo: suddividi il problema in attività più piccole e gestibili. Questo ti aiuterà a rimanere organizzato e a dimostrare il tuo approccio sistematico.
3. Crea un piano: sviluppa un piano per affrontare ogni attività, utilizzando la tua conoscenza delle tecniche di analisi dei dati per selezionare l'approccio più appropriato.
4. Esegui e adatta: mentre esegui il piano, preparati ad adattarlo in base ai risultati ottenuti. Ciò dimostra flessibilità e adattabilità.
5. Presenta le tue scoperte : comunica chiaramente le tue scoperte e le tue intuizioni all'intervistatore. Usa gli elementi visivi, se possibile, per rendere i tuoi risultati facili da capire.

Seguendo questi passaggi, puoi mostrare con sicurezza le tue capacità di risoluzione dei problemi e distinguerti nel colloquio con l'analista di dati.

Aspettative salariali medie per posizioni di livello base

Può essere scomodo parlarne, ma è una parte importante del processo di colloquio: quanti soldi è disposta a pagarti un'organizzazione? La fascia di stipendio per un analista di dati entry-level in America può variare a seconda della posizione, delle competenze e dell'azienda specifica.

Secondo Glassdoor, lo stipendio medio per un analista di dati entry-level negli Stati Uniti è di $ 62.453 all'anno , a marzo 2023. Tuttavia, l'intervallo di stipendio medio può variare da $ 43.000 a $ 89.000 all'anno, a seconda dei fattori sopra menzionati.

Infatti riporta anche numeri simili, con uno stipendio base medio di $ 60.679 all'anno per analisti di dati entry-level negli Stati Uniti , a partire da marzo 2023.

È importante notare che questi numeri sono solo medie e possono variare a seconda delle circostanze specifiche della posizione. Ma dovrebbero darti una buona base su cui lavorare quando inizi una carriera di analista di dati.

Inoltre, questi numeri potrebbero non tenere conto di altri fattori, come bonus, vantaggi e opzioni su azioni che potrebbero essere offerti da determinate società.

Sviluppo professionale continuo

Lo sviluppo professionale continuo è una parte cruciale per diventare un analista di dati di successo, indipendentemente dal tuo livello di esperienza.

In questa sezione finale, parleremo di rimanere aggiornati sulle tendenze del settore e di perseguire certificazioni avanzate.

Rimanere aggiornati con le tendenze del settore

Stare al passo con le ultime tendenze e gli sviluppi nel campo dell'analisi dei dati è essenziale per mantenere il vantaggio competitivo nel mercato del lavoro. Ecco alcuni modi per rimanere aggiornati:

• Segui blog e siti Web pertinenti incentrati sull'analisi dei dati per rimanere informato su nuovi strumenti, tecniche e best practice. Gli esempi includono Github, Towards Data Science , KDnuggets e, naturalmente,
• Partecipa a forum e comunità online in cui gli analisti di dati discutono e condividono approfondimenti, tecniche e soluzioni. Piattaforme come Reddit , Discord , Twitter e DataTau e la nostra
• Iscriviti a newsletter, podcast e canali YouTube pertinenti per rimanere aggiornato sulle ultime novità e sugli sviluppi nell'analisi dei dati. Per i podcast, dai un'occhiata a Data Skeptic , DataFramed e . Alcuni buoni canali YouTube da seguire includono senddex e Two Minute Papers .

Perseguimento di certificazioni avanzate

Oltre alle competenze di base acquisite attraverso certificazioni e corsi di analisi dei dati per principianti e intermedi, potresti considerare di perseguire certificazioni avanzate per migliorare ulteriormente le tue credenziali e competenze.

Come si suol dire, la pratica rende perfetti, motivo per cui abbiamo sviluppato "Workouts". I nostri allenamenti sulle competenze dati sono un modo incredibile per mettere in pratica le tue abilità, comunicare con gli altri e ottenere feedback sul tuo lavoro.

Scopri i nostri allenamenti di seguito:

Per riassumere, trovare lavoro come analista di dati senza esperienza può essere difficile, ma non impossibile.

Costruendo un solido portafoglio, sviluppando competenze richieste, creando reti con altri professionisti e sfruttando le risorse online, gli aspiranti analisti di dati possono aumentare le loro possibilità di ottenere il loro primo lavoro sul campo.

Potrebbero essere necessari tempo e impegno, ma con perseveranza e impegno nell'apprendimento, chiunque (anche tu!) può iniziare una carriera come analista di dati.