Bagaimana Untuk Menjadi Penganalisis Data Tanpa Pengalaman: Jom!

Menceroboh bidang analisis data mungkin kelihatan menakutkan, terutamanya jika anda kurang pengalaman. Tetapi jangan takut! Terdapat laluan dan strategi yang boleh membantu anda memulakan laluan kerjaya anda sebagai penganalisis data.

Untuk menjadi penganalisis data tanpa pengalaman, fokus pada membina kemahiran yang relevan untuk ditambahkan pada portfolio anda, dan mula belajar teknik dunia sebenar yang terbukti untuk dikongsi dengan bakal majikan.

Analisis data biasanya melibatkan pengumpulan, mentafsir dan mengekstrak cerapan berharga daripada data besar yang boleh membolehkan organisasi membuat keputusan yang lebih bermaklumat. Dengan sumber pendidikan yang disasarkan dan pengalaman praktikal yang betul, anda juga boleh memberi kesan dalam bidang yang berkembang pesat ini.

Artikel ini akan membimbing anda melalui langkah yang boleh diambil tindakan untuk mendapatkan pekerjaan penganalisis data peringkat permulaan sambil mempamerkan cara pelbagai sumber boleh membantu anda dalam membina kemahiran dan pengetahuan yang diperlukan.

Isi kandungan

• Membina Kemahiran Berkaitan
  • Kemahiran Utama untuk Penganalisis Data
  • Gunakan Kursus dan Pensijilan Dalam Talian
  • Cuba Beberapa Projek Hands-On
  • Rangkaian dan Sertai Komuniti
• Mencipta Portfolio yang Teguh
• Tanggungjawab Kerja Penganalisis Data
  • Tanggungjawab Kerja Penganalisis Data Peringkat Kemasukan
  • Alat Kegunaan Penganalisis Data
• Strategi Cari Kerja
  • Memanfaatkan Platform Kerja Dalam Talian
  • Menyesuaikan Resume dan Surat Iringan Anda
  • Petua Rangkaian
• Acing Temuduga
  • Bersedia untuk Soalan Lazim
  • Mempamerkan Keupayaan Menyelesaikan Masalah
  • Jangkaan Gaji Purata untuk Jawatan Peringkat Kemasukan
• Pembangunan Profesional Berterusan
  • Kekal Semasa dengan Aliran Industri
  • Mengikuti Pensijilan Lanjutan

Membina Kemahiran Berkaitan

Jika anda tidak mempunyai pengalaman terdahulu dalam bidang tersebut, maka anda perlu membangunkan kemahiran dan pengetahuan analisis data yang diperlukan.

Bahagian ini merangkumi beberapa cara yang berkesan untuk membina kemahiran yang berkaitan, memberikan anda asas yang kukuh untuk kerjaya yang berjaya dalam analisis data.

Kemahiran Utama untuk Penganalisis Data

Untuk cemerlang dalam peranan anda sebagai penganalisis data, adalah penting untuk memiliki beberapa kemahiran penganalisis data yang penting:

• Pengurusan data: Penganalisis data mesti mempunyai kemahiran yang kuat dalam pengurusan data, termasuk pembersihan data, penyepaduan dan organisasi. Ini melibatkan keupayaan untuk bekerja dengan set data yang besar, format fail yang berbeza dan sistem storan data.
• Analisis statistik: Penganalisis data mesti mempunyai pemahaman yang kukuh tentang kaedah dan teknik statistik untuk menganalisis data dan mendapatkan pandangan yang bermakna. Ini termasuk dapat menggunakan model statistik, analisis regresi, ujian hipotesis dan visualisasi data.
• Kemahiran pengaturcaraan : Anda tidak perlu menjadi seorang saintis komputer, tetapi penganalisis data perlu mempunyai asas pengaturcaraan yang kukuh dan mahir dalam sekurang-kurangnya satu bahasa pengaturcaraan, seperti Python atau R. Mereka seharusnya boleh menulis dengan cekap dan bersih kod untuk memanipulasi dan menganalisis data.
• Ketajaman perniagaan : Penganalisis perniagaan mesti dapat memahami konteks perniagaan analisis mereka dan cara ia memberi kesan kepada organisasi. Mereka perlu dapat menterjemahkan cerapan data kepada cadangan yang boleh diambil tindakan untuk pihak berkepentingan.
• Kemahiran komunikasi : Keupayaan komunikasi yang baik adalah kemahiran insaniah yang hebat untuk dimiliki. Penganalisis data mesti dapat menyampaikan penemuan mereka dengan jelas kepada pihak berkepentingan teknikal dan bukan teknikal. Mereka seharusnya dapat menyampaikan maklumat yang kompleks dengan cara yang ringkas dan mudah difahami.
• Visualisasi data: Penganalisis data perlu mempunyai kemahiran visualisasi data yang kuat untuk mencipta perwakilan visual yang menarik tentang penemuan mereka. Ini termasuk boleh menggunakan alatan seperti Tableau, LuckyTemplates atau Excel untuk membuat carta, graf dan papan pemuka.
• Penyelesaian masalah : Penganalisis data perlu mempunyai kemahiran menyelesaikan masalah yang kuat untuk dapat mengenal pasti corak dan trend dalam data, dan membangunkan penyelesaian kepada masalah data yang kompleks.

Gunakan Kursus dan Pensijilan Dalam Talian

Kursus dalam talian dan sijil profesional adalah langkah pertama yang baik untuk memperoleh kemahiran yang diperlukan untuk analisis data. Terdapat banyak kursus dalam talian, bootcamp, tutorial dan pensijilan yang tersedia dalam bidang analisis data di tapak web seperti Udemy, Coursera dan LuckyTemplates.

Kursus-kursus ini menawarkan pembelajaran berstruktur dan berasaskan projek, membolehkan anda mengasah kemahiran anda dan memperoleh pengalaman praktikal.

Contoh beberapa kursus yang patut didaftarkan termasuk :

• Pengkhususan Analisis Data dan Asas Visualisasi Coursera: Pengkhususan ini, yang ditawarkan oleh IBM, terdiri daripada lima kursus yang merangkumi asas analisis data dan visualisasi menggunakan alatan seperti Excel, Tableau dan R. Topik termasuk manipulasi data, analisis regresi dan visualisasi dipacu data.
• Penganalisis Data DataCamp dengan trek Python: Trek ini direka untuk mengajar anda kemahiran asas yang diperlukan untuk menjadi penganalisis data menggunakan Python. Lagu ini merangkumi topik seperti manipulasi data, visualisasi data dan analisis statistik menggunakan perpustakaan Python seperti panda, Matplotlib dan seaborn.
• LinkedIn Menjadi Pakar Analitis Data: Kursus ini merangkumi asas statistik yang diperlukan untuk analisis data. Topik termasuk kebarangkalian, ujian hipotesis, rangka kerja dan analisis regresi.
• Amalan Struktur Data HackerRank: Sumber ini menyediakan satu siri cabaran pengekodan untuk membantu anda meningkatkan kemahiran anda dengan struktur data. Cabaran merangkumi pelbagai topik, termasuk algoritma, struktur data dan matematik.
• . Ini adalah model pengajaran yang telah dicuba dan terbukti yang akan membina pelbagai kemahiran yang penting untuk anda lulus PL-300 dengan yakin.

Cuba Beberapa Projek Hands-On

Membina portfolio adalah penting untuk mempamerkan kemahiran teknikal, kreativiti dan keupayaan anda untuk mendapatkan cerapan daripada data.

Bekerja pada projek dunia sebenar membolehkan anda menunjukkan kecekapan anda kepada bakal majikan dan membantu merapatkan jurang antara pengetahuan teori dan aplikasi praktikal. Untuk mencipta portfolio yang mengagumkan, pertimbangkan:

• Visualisasi data : Pilih set data yang diminati dan buat satu set visualisasi yang membantu menceritakan kisah. Gunakan alatan seperti Tableau , LuckyTemplates , atau Matplotlib untuk membuat carta, graf dan papan pemuka yang menyerlahkan cerapan utama.
• Analisis teks: Pilih korpus teks, seperti ulasan pelanggan atau siaran media sosial, dan gunakan teknik pemprosesan bahasa semula jadi untuk menganalisis teks. Ini boleh termasuk analisis sentimen, pemodelan topik dan klasifikasi teks.
• Pembersihan dan prapemprosesan data: Pilih set data yang tidak kemas dengan nilai yang tiada, rekod pendua atau jenis data yang tidak konsisten dan bersihkan serta praproses data. Ini melibatkan teknik seperti imputasi, normalisasi, dan pengekodan pembolehubah kategori.
• Pengikisan web: Pilih tapak web yang diminati dan gunakan teknik pengikisan web untuk mengumpul data daripada tapak tersebut. Ini boleh melibatkan penggunaan alatan seperti BeautifulSoup atau Scrapy untuk mengekstrak data daripada teg HTML atau menggunakan API untuk mengumpul data daripada perkhidmatan web.
• Penceritaan data: Pilih set data yang diminati dan buat naratif sekitar data. Gunakan visualisasi data, teks dan elemen multimedia untuk menceritakan kisah yang menarik tentang data dan implikasinya.

Dengan melengkapkan projek ini, penganalisis data yang bercita-cita tinggi boleh menunjukkan kemahiran teknikal, kreativiti dan keupayaan mereka untuk bekerja dengan data dengan cara yang bermakna.

Tambahan pula, projek-projek ini boleh dimasukkan ke dalam portfolio penganalisis data, bersama-sama dengan penerangan terperinci tentang metodologi yang digunakan dan cerapan yang diperoleh daripada data.

Rangkaian dan Sertai Komuniti

Melibatkan diri dengan rangkaian dan komuniti profesional boleh menyediakan sambungan, sumber dan peluang yang berharga dalam bidang analisis data.

Beberapa cara untuk membangunkan rangkaian anda dan mendapatkan pendedahan termasuk:

• Menghadiri persidangan industri, seminar atau bengkel . Ini adalah cara terbaik untuk menjalin rangkaian dengan penganalisis data lain dan mempelajari tentang arah aliran dan teknik terkini dalam bidang tersebut. Beberapa persidangan sains data yang popular termasuk Sidang Kemuncak Sains Data , Persidangan Data Strata dan Dunia Analitis Ramalan .
• Sertai forum dalam talian atau kumpulan perbincangan . Sebagai contoh, Discord dan Reddit mempunyai banyak komuniti khusus untuk sains data. Mereka adalah tempat yang bagus untuk mengikuti berita industri dan bertemu dengan calon penganalisis data dan saintis data yang lain.
• Berhubung dengan profesional dalam bidang ini melalui platform seperti LinkedIn , Meetup dan Kaggle . Dengan membina hubungan dengan profesional lain dalam bidang ini, anda boleh belajar tentang peluang pekerjaan, memperoleh pandangan dan pengetahuan baharu serta menjadikan diri anda pakar dalam industri.

Kini tiba masanya untuk mencipta portfolio anda!

Mencipta Portfolio yang Teguh

Apabila anda bermula sebagai penganalisis data tanpa pengalaman, membina portfolio yang kukuh adalah penting untuk mempamerkan kemahiran, kreativiti dan keupayaan anda untuk mendapatkan cerapan daripada data.

Ia akan membantu anda mewujudkan kredibiliti dan menunjukkan projek yang anda telah kerjakan sebelum ini, walaupun ia projek peribadi atau yang dimulakan sendiri. Portfolio anda harus menyerlahkan:

1. Projek yang telah anda selesaikan: Sertakan pelbagai projek dalam portfolio anda untuk memaparkan pengalaman tangan dan kepakaran anda dalam pelbagai jenis analisis. Ia tidak semestinya sesuatu yang terlalu rumit. Beberapa contoh projek asas yang mungkin anda pamerkan termasuk mengikis data daripada tapak web dan membersihkan data. Pastikan anda menyediakan konteks untuk setiap projek, seperti masalah yang anda cuba selesaikan, proses yang anda ikuti dan cerapan yang anda peroleh daripada analisis anda.
2. Kemahiran boleh alih : Ini ialah kemahiran yang anda perolehi daripada pengalaman terdahulu anda, walaupun ia tidak berkaitan secara langsung dengan analisis data. Beberapa contoh kemahiran boleh pindah termasuk pengalaman dengan Microsoft Excel, analisis statistik atau bahasa pengaturcaraan seperti R atau Python.

Dengan memasukkan elemen ini ke dalam portfolio anda, anda akan dapat mempamerkan kemahiran, kreativiti dan keupayaan anda untuk bekerja dengan data dengan berkesan, walaupun tanpa pengalaman sebagai penganalisis data.

Tanggungjawab Kerja Penganalisis Data

Sebelum anda mula memohon jawatan penganalisis data, anda harus membiasakan diri dengan tanggungjawab harian penganalisis data serta alat perdagangan.

Dalam bahagian ini, kami akan membahagikan tanggungjawab kerja untuk peranan penganalisis data peringkat kemasukan, kemahiran utama yang perlu anda ketahui dan beberapa alatan popular yang digunakan oleh profesional data.

Tanggungjawab Kerja Penganalisis Data Peringkat Kemasukan

Sebagai seseorang yang bermula pada peringkat permulaan, peranan utama anda mungkin akan memberikan cerapan berharga untuk membuat keputusan dengan mengumpul, membersihkan dan menganalisis data.

Penerangan kerja akan berbeza-beza, tetapi beberapa tanggungjawab utama termasuk:

• Mengumpul dan menyusun data : Ini melibatkan pengumpulan data yang berkaitan daripada pelbagai sumber dan menyusunnya dalam format berstruktur untuk analisis.
• Pembersihan dan prapemprosesan data : Anda perlu membersihkan dan mempraproses data dengan mengalih keluar ketidakkonsistenan, ralat dan pendua untuk memastikan data itu tepat dan sedia untuk dianalisis.
• Menganalisis data: Anda perlu menggunakan teknik statistik dan alatan perisian untuk menganalisis data dan mengekstrak cerapan.
• Mencipta laporan dan visualisasi: Anda perlu membentangkan cerapan dan penemuan menggunakan carta, graf dan alat bantu visual yang lain.
• Menyampaikan penemuan: Anda perlu menyampaikan penemuan kepada pihak berkepentingan dan membuat pengesyoran berdasarkan cerapan.
• Bekerjasama dengan ahli pasukan: Anda perlu bekerjasama dengan ahli pasukan yang lain untuk memastikan projek disiapkan tepat pada masanya dan pada standard yang tinggi.
• Pembelajaran berterusan: Anda perlu mengikuti perkembangan terkini dengan teknik, teknologi dan trend baharu dalam bidang analisis data untuk memastikan kemahiran anda kekal relevan dan berkesan.

Alat Kegunaan Penganalisis Data

Terdapat beberapa alat popular yang digunakan oleh penganalisis data sepenuh masa. Membiasakan diri dengan alat ini akan meningkatkan kecekapan dan keberkesanan anda:

Ok, jadi bagaimana anda mendapatkan kerja penganalisis data tanpa pengalaman?

Strategi Cari Kerja

Sebaik sahaja anda membina kemahiran anda dan mencipta portfolio yang kukuh sebagai penganalisis data, keseronokan sebenar bermula—sudah tiba masanya untuk mula mencari peluang pekerjaan! Tetapi bagaimana anda mencari kerja apabila anda tidak mempunyai pengalaman?

Dalam bahagian ini, kami akan meneroka beberapa strategi carian kerja yang boleh membantu anda mendapatkan pekerjaan pertama anda sebagai penganalisis data. Daripada memanfaatkan papan kerja dalam talian kepada rangkaian dengan profesional industri, beberapa strategi boleh membantu anda menonjol dalam pasaran kerja yang kompetitif.

Memanfaatkan Platform Kerja Dalam Talian

Platform pekerjaan dalam talian boleh menjadi khazanah peluang untuk penganalisis data yang bercita-cita tinggi dan ia merupakan tempat yang bagus untuk berhubung dengan perekrut dalam industri. Mulakan dengan mencipta profil di tapak web carian pekerjaan popular seperti Indeed , LinkedIn dan Glassdoor .

Gunakan kata kunci yang berkaitan seperti "penganalisis data peringkat permulaan" dan "latihan penganalisis data" untuk mencari siaran kerja yang sesuai. Sediakan makluman kerja untuk carian ini untuk menerima pemberitahuan tentang peluang baharu.

Selain itu, pertimbangkan untuk menyertai papan kerja khusus khusus untuk analisis data, seperti Kaggle Jobs dan iCrunchData . Platform ini memenuhi keperluan komuniti sains data, meningkatkan peluang anda untuk mencari jawatan yang berkaitan.

Bagaimana dengan CV atau resume anda?

Menyesuaikan Resume dan Surat Iringan Anda

Jangan takut untuk menyesuaikan resume dan surat lamaran anda kepada pekerjaan tertentu. Pastikan anda menekankan kemahiran boleh dipindahkan, dan sebarang projek yang berkaitan dalam bahan permohonan anda.

Berikut adalah beberapa elemen penting untuk dimasukkan ke dalam resume anda:

• Kelayakan : Berikan penekanan yang kuat pada kursus yang berkaitan dan pensijilan industri yang telah anda selesaikan dengan jayanya. Mempunyai ijazah sarjana muda atau lebih tinggi dalam bidang teknologi sangat membantu, tetapi mana-mana ijazah sekurang-kurangnya harus membuka pintu anda.
• Projek analisis data atau pengalaman sukarelawan : Sebagai ganti pengalaman kerja sebenar, serlahkan projek atau peluang sukarelawan yang anda banggakan. Projek-projek ini harus relevan dengan analisis data.
• Kemahiran : Serlahkan sebarang kemahiran teknikal yang anda miliki. Ini termasuk pengalaman dengan bahasa pengaturcaraan, alat visualisasi data dan statistik

Surat lamaran anda juga harus mempamerkan keghairahan anda untuk medan analisis data dan menyerlahkan pencapaian atau projek anda yang paling penting. Menunjukkan pemahaman yang kukuh tentang cara syarikat menggunakan analitik boleh mempamerkan pengetahuan dan cita-cita anda.

Petua Rangkaian

Rangkaian memainkan peranan penting dalam mencari peluang pekerjaan dan mendapatkan pandangan industri yang berharga. Hadiri persidangan, bengkel, pertemuan dan webinar untuk berhubung dengan profesional dalam bidang tersebut. Perkenalkan diri anda dan minta nasihat atau cadangan, yang boleh membawa kepada rujukan pekerjaan yang berpotensi.

Selain itu, gunakan platform rangkaian dalam talian seperti LinkedIn dan Meetup untuk mengembangkan sambungan anda. Sertai kumpulan yang berkaitan, ambil bahagian dalam perbincangan dan kongsi artikel atau pandangan untuk mempamerkan pengetahuan dan semangat anda untuk analisis data.

Acing Temuduga

tahniah! Anda telah berjaya ke peringkat temu duga kerja pencarian kerja penganalisis data anda!

Ini adalah peluang yang menarik untuk mempamerkan kemahiran, pengalaman dan semangat anda untuk bidang tersebut. Walau bagaimanapun, temu duga kerja boleh membingungkan, terutamanya jika anda tidak pasti apa yang diharapkan; kami faham, kami tahu!

Dalam bahagian ini, kami akan meneroka beberapa strategi untuk membantu anda memenuhi temu duga kerja penganalisis data anda.

Daripada menyelidik syarikat dan peranan untuk menyediakan soalan temu duga biasa dan menunjukkan kemahiran menyelesaikan masalah anda, petua ini akan membantu anda berasa yakin dan bersedia untuk temu duga kerja penganalisis data anda yang seterusnya.

Bersedia untuk Soalan Lazim

Salah satu kunci untuk mencapai temu duga penganalisis data ialah menyediakan untuk soalan biasa. Mulakan dengan menyelidik syarikat dan memahami keperluannya dan industri di mana ia beroperasi.

Ini akan membantu anda menyesuaikan jawapan anda untuk soalan temu duga kerja dan menunjukkan semangat anda untuk peranan tersebut.

Beberapa soalan wawancara penganalisis data biasa yang mungkin anda hadapi daripada pengambilan pengurus termasuk:

• Apakah pengalaman anda dengan analisis data dan alat visualisasi?
• Bolehkah anda menerangkan projek mencabar yang telah anda usahakan dan cara anda menghampirinya?
• Bagaimanakah anda mengendalikan set data yang besar dan memastikan kualiti data?

Amalkan jawapan anda kepada soalan ini dan pertimbangkan cara anda boleh menyerlahkan kemahiran dan pengalaman anda, walaupun anda tidak mempunyai pengalaman langsung dalam analisis data.

Juga, fokus pada kemahiran yang boleh dipindahkan, seperti komunikasi, penyelesaian masalah, dan kesediaan untuk belajar.

Mempamerkan Keupayaan Menyelesaikan Masalah

Sebagai penganalisis data, penyelesaian masalah adalah kemahiran yang penting. Semasa temu duga, anda mungkin diminta untuk menyelesaikan masalah atau menganalisis set data di tempat. Untuk mempamerkan kebolehan menyelesaikan masalah anda, ikuti langkah berikut:

1. Fahami soalan : Luangkan masa anda untuk membaca dan memahami pernyataan masalah. Jika tidak pasti, tanya penemuduga untuk mendapatkan penjelasan.
2. Pecahkan: Pecahkan masalah kepada tugasan yang lebih kecil dan boleh diurus. Ini akan membantu anda kekal teratur dan menunjukkan pendekatan sistematik anda.
3. Buat rancangan: Bangunkan rancangan untuk menangani setiap tugas, menggunakan pengetahuan anda tentang teknik analisis data untuk memilih pendekatan yang paling sesuai.
4. Laksanakan dan sesuaikan: Semasa anda melaksanakan rancangan, bersedia untuk menyesuaikannya berdasarkan hasil yang anda perolehi. Ini menunjukkan fleksibiliti dan kebolehsuaian.
5. Bentangkan penemuan anda : Sampaikan penemuan dan pandangan anda dengan jelas kepada penemuduga. Gunakan visual jika boleh, untuk menjadikan hasil anda mudah difahami.

Dengan mengikuti langkah ini, anda dengan yakin boleh mempamerkan kemahiran menyelesaikan masalah anda dan menonjol dalam temu bual penganalisis data.

Jangkaan Gaji Purata untuk Jawatan Peringkat Kemasukan

Ia mungkin tidak selesa untuk dibincangkan, tetapi ia merupakan bahagian penting dalam proses temu duga—berapa banyak wang yang organisasi sanggup bayar kepada anda? Julat gaji untuk penganalisis data peringkat kemasukan di Amerika boleh berbeza-beza bergantung pada lokasi, set kemahiran anda dan syarikat tertentu.

Menurut Glassdoor, purata gaji penganalisis data peringkat kemasukan di Amerika Syarikat ialah $62,453 setahun , pada Mac 2023. Walau bagaimanapun, julat gaji purata boleh berkisar antara $43,000 hingga $89,000 setahun, bergantung pada faktor yang disebutkan di atas.

Indeed juga melaporkan angka yang sama, dengan purata gaji asas $60,679 setahun untuk penganalisis data peringkat kemasukan di Amerika Syarikat , setakat Mac 2023.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa nombor ini hanyalah purata dan boleh berbeza-beza bergantung pada keadaan tertentu kedudukan. Tetapi, mereka harus memberi anda garis dasar yang baik untuk digunakan apabila memulakan kerjaya penganalisis data.

Selain itu, nombor ini mungkin tidak mengambil kira faktor lain, seperti bonus, faedah dan pilihan saham yang mungkin ditawarkan oleh syarikat tertentu.

Pembangunan Profesional Berterusan

Pembangunan profesional yang berterusan adalah bahagian penting untuk menjadi penganalisis data yang berjaya, tanpa mengira tahap pengalaman anda.

Dalam bahagian akhir ini, kita akan membincangkan untuk mengikuti aliran industri dan mengejar pensijilan lanjutan.

Kekal Semasa dengan Aliran Industri

Mengikuti aliran dan perkembangan terkini dalam bidang analisis data adalah penting untuk mengekalkan kelebihan daya saing anda dalam pasaran kerja. Berikut ialah beberapa cara untuk kekal terkini:

• Ikuti blog dan tapak web berkaitan yang memfokuskan pada analitik data untuk terus mendapat maklumat tentang alatan baharu, teknik dan amalan terbaik. Contohnya termasuk Github, Ke Arah Sains Data , KDnuggets , dan sudah tentu,
• Sertai forum dan komuniti dalam talian tempat penganalisis data membincangkan dan berkongsi pandangan, teknik dan penyelesaian. Platform seperti Reddit , Discord , Twitter dan DataTau dan kami
• Langgan surat berita, podcast dan saluran YouTube yang berkaitan untuk kekal dikemas kini tentang berita dan perkembangan terkini dalam analitis data. Untuk podcast, lihat Data Skeptic , DataFramed dan . Beberapa saluran YouTube yang bagus untuk diikuti termasuk sentdex dan Two Minute Papers .

Mengikuti Pensijilan Lanjutan

Sebagai tambahan kepada kemahiran asas yang diperoleh melalui pensijilan dan kursus analitik data pemula dan pertengahan, anda boleh mempertimbangkan untuk mengikuti pensijilan lanjutan untuk meningkatkan lagi kelayakan dan kepakaran anda.

Seperti yang mereka katakan, amalan menjadi sempurna, itulah sebabnya kami membangunkan "Latihan". Latihan kemahiran data kami ialah cara yang luar biasa untuk anda mempraktikkan kemahiran anda, berkomunikasi dengan orang lain dan mendapatkan maklum balas tentang kerja anda.

Ketahui tentang senaman kami di bawah:

Kesimpulannya, mencari kerja sebagai penganalisis data tanpa pengalaman boleh menjadi mencabar, tetapi ia tidak mustahil.

Dengan membina portfolio yang kukuh, membangunkan kemahiran dalam permintaan, rangkaian dengan profesional lain dan mengambil kesempatan daripada sumber dalam talian, penganalisis data yang bercita-cita tinggi boleh meningkatkan peluang mereka untuk mendapatkan pekerjaan pertama mereka di lapangan.

Ia mungkin mengambil masa dan usaha, tetapi dengan ketekunan dan komitmen untuk belajar, sesiapa sahaja (walaupun anda!) boleh memulakan kerjaya sebagai penganalisis data.