Hoe word je een data-analist zonder ervaring: LetS Go!

Doorbreken op het gebied van data-analyse lijkt misschien intimiderend, vooral als je geen ervaring hebt. Maar vrees niet! Er zijn trajecten en strategieën die u kunnen helpen uw carrièrepad als data-analist een vliegende start te geven.

Om een ​​data-analist zonder ervaring te worden, richt u zich op het ontwikkelen van relevante vaardigheden om toe te voegen aan uw portfolio en begint u met het leren van bewezen, real-world technieken om te delen met potentiële werkgevers.

Data-analyse omvat meestal het verzamelen, interpreteren en extraheren van waardevolle inzichten uit big data waarmee organisaties beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Met de juiste gerichte leermiddelen en praktische ervaringen kun jij ook impact maken in dit snelgroeiende vakgebied.

Dit artikel leidt u door bruikbare stappen om een ​​baan als data-analist op instapniveau binnen te halen, terwijl u laat zien hoe verschillende bronnen u kunnen helpen bij het opbouwen van de nodige vaardigheden en kennis.

Inhoudsopgave

• Relevante vaardigheden opbouwen
  • Sleutelvaardigheden voor data-analisten
  • Maak gebruik van online cursussen en certificeringen
  • Probeer enkele praktische projecten
  • Netwerk en word lid van communities
• Een sterk portfolio creëren
• Taken Data Analist
  • Functieverantwoordelijkheden Data-analist op instapniveau
  • Tools die data-analisten gebruiken
• Strategieën voor het zoeken naar werk
  • Gebruikmaken van online vacatureplatforms
  • Uw cv en sollicitatiebrief op maat maken
  • Netwerktips
• Het interview volgen
  • Voorbereiding op veelgestelde vragen
  • Probleemoplossend vermogen laten zien
  • Gemiddelde salarisverwachtingen voor functies op instapniveau
• Voortdurende professionele ontwikkeling
  • Op de hoogte blijven van trends in de branche
  • Nastreven van geavanceerde certificeringen

Relevante vaardigheden opbouwen

Als je geen eerdere ervaring in het veld hebt, moet je de nodige vaardigheden en kennis op het gebied van data-analyse ontwikkelen.

Dit gedeelte behandelt enkele effectieve manieren om relevante vaardigheden op te bouwen, waardoor u een sterke basis krijgt voor een succesvolle carrière in data-analyse.

Sleutelvaardigheden voor data-analisten

Om uit te blinken in uw rol als data-analist, is het belangrijk om over enkele essentiële data-analistvaardigheden te beschikken:

• Gegevensbeheer: Gegevensanalisten moeten over sterke vaardigheden beschikken op het gebied van gegevensbeheer, waaronder het opschonen, integreren en organiseren van gegevens. Het gaat hierbij om het kunnen werken met grote datasets, verschillende bestandsformaten en dataopslagsystemen.
• Statistische analyse: Gegevensanalisten moeten een goed begrip hebben van statistische methoden en technieken om gegevens te analyseren en zinvolle inzichten te verkrijgen. Dit omvat het kunnen toepassen van statistische modellen, regressieanalyse, hypothesetesten en datavisualisatie.
• Programmeervaardigheden : je hoeft geen computerwetenschapper te zijn, maar data-analisten moeten wel een sterke programmeerbasis hebben en bedreven zijn in ten minste één programmeertaal, zoals Python of R. Ze moeten efficiënt en schoon kunnen schrijven code om gegevens te manipuleren en te analyseren.
• Zakelijk inzicht : Bedrijfsanalisten moeten de zakelijke context van hun analyse kunnen begrijpen en hoe deze de organisatie beïnvloedt. Ze moeten data-inzichten kunnen vertalen naar bruikbare aanbevelingen voor belanghebbenden.
• Communicatieve vaardigheden : Goed communicatief vermogen is een geweldige zachte vaardigheid om te hebben. Data-analisten moeten hun bevindingen duidelijk kunnen communiceren aan zowel technische als niet-technische belanghebbenden. Ze moeten complexe informatie op een beknopte en begrijpelijke manier kunnen presenteren.
• Datavisualisatie: Data-analisten moeten over sterke datavisualisatievaardigheden beschikken om overtuigende visuele representaties van hun bevindingen te creëren. Dit omvat het kunnen gebruiken van tools zoals Tableau, LuckyTemplates of Excel om grafieken, grafieken en dashboards te maken.
• Probleemoplossend : Data-analisten moeten sterke probleemoplossende vaardigheden hebben om patronen en trends in data te kunnen identificeren en oplossingen te ontwikkelen voor complexe dataproblemen.

Maak gebruik van online cursussen en certificeringen

Online cursussen en professionele certificaten zijn een goede eerste stap om de vaardigheden te verwerven die nodig zijn voor data-analyse. Er zijn talloze online cursussen, bootcamps, tutorials en certificeringen beschikbaar op het gebied van data-analyse op websites als Udemy, Coursera en LuckyTemplates.

Deze cursussen bieden gestructureerd en projectgebaseerd leren, waardoor u uw vaardigheden kunt aanscherpen en praktische ervaring kunt opdoen.

Voorbeelden van enkele cursussen die de moeite waard zijn om in te schrijven zijn :

• Coursera's Data Analysis and Visualization Foundations Specialisatie: Deze specialisatie, die wordt aangeboden door IBM, bestaat uit vijf cursussen die de grondbeginselen behandelen van data-analyse en -visualisatie met behulp van tools zoals Excel, Tableau en R. Onderwerpen zijn onder meer datamanipulatie, regressieanalyse en datagedreven visualisatie.
• Data-analist met Python-track van DataCamp: deze track is ontworpen om u de basisvaardigheden te leren die nodig zijn om een ​​data-analist te worden met behulp van Python. De track behandelt onderwerpen als datamanipulatie, datavisualisatie en statistische analyse met behulp van Python-bibliotheken zoals panda's, Matplotlib en seaborn.
• LinkedIn's Word een Data Analytics Specialist: deze cursus behandelt de basisprincipes van statistieken die nodig zijn voor data-analyse. Onderwerpen zijn onder meer waarschijnlijkheid, hypothesetesten, raamwerken en regressieanalyse.
• Datastructuren van HackerRank: deze bron biedt een reeks codeeruitdagingen om u te helpen uw vaardigheden met datastructuren te verbeteren. De uitdagingen hebben betrekking op een reeks onderwerpen, waaronder algoritmen, gegevensstructuren en wiskunde.
• . Dit is een beproefd en bewezen model van lesgeven waarmee u een breed scala aan vaardigheden opbouwt die essentieel zijn om met vertrouwen te slagen voor de PL-300.

Probeer enkele praktische projecten

Het opbouwen van een portfolio van is cruciaal om uw technische vaardigheden, creativiteit en het vermogen om inzichten uit gegevens te halen, onder de aandacht te brengen.

Door aan real-world projecten te werken, kunt u uw competenties demonstreren aan potentiële werkgevers en helpt u de kloof tussen theoretische kennis en praktische toepassing te overbruggen. Overweeg om een ​​indrukwekkend portfolio te maken:

• Datavisualisatie : Kies een dataset die interessant is en creëer een set visualisaties die helpen een verhaal te vertellen. Gebruik tools zoals Tableau , LuckyTemplates of Matplotlib om grafieken, grafieken en dashboards te maken die belangrijke inzichten benadrukken.
• Tekstanalyse: kies een tekstcorpus, zoals klantrecensies of posts op sociale media, en gebruik natuurlijke taalverwerkingstechnieken om de tekst te analyseren. Dit kan sentimentanalyse, onderwerpmodellering en tekstclassificatie omvatten.
• Gegevens opschonen en voorbewerken: Kies een rommelige gegevensset met ontbrekende waarden, dubbele records of inconsistente gegevenstypen, en reinig en voorbewerk de gegevens. Dit omvat technieken zoals imputatie, normalisatie en codering van categorische variabelen.
• Webscraping: kies een website die u interesseert en gebruik webscrapingtechnieken om gegevens van de site te verzamelen. Dit kan het gebruik van tools zoals BeautifulSoup of Scrapy inhouden om gegevens uit HTML-tags te extraheren, of API's gebruiken om gegevens van webservices te verzamelen.
• Data storytelling: kies een interessante dataset en creëer een verhaal rond de data. Gebruik datavisualisaties, tekst en multimedia-elementen om een ​​boeiend verhaal te vertellen over de data en de implicaties ervan.

Door deze projecten te voltooien, kunnen aspirant-data-analisten hun technische vaardigheden, creativiteit en het vermogen om op een zinvolle manier met data te werken, demonstreren.

Bovendien kunnen deze projecten worden opgenomen in een data-analistenportfolio, samen met gedetailleerde beschrijvingen van de gebruikte methodologieën en de inzichten die uit de gegevens zijn afgeleid.

Netwerk en word lid van communities

Betrokkenheid bij netwerken en professionele gemeenschappen kan waardevolle verbindingen, bronnen en kansen op het gebied van gegevensanalyse opleveren.

Enkele manieren om uw netwerk te ontwikkelen en bekendheid te krijgen zijn:

• Woon brancheconferenties, seminars of workshops bij . Dit is een geweldige manier om te netwerken met andere data-analisten en meer te weten te komen over de nieuwste trends en technieken in het veld. Enkele populaire data science-conferenties zijn de Data Science Summit , Strata Data Conference en Predictive Analytics World .
• Word lid van online forums of discussiegroepen . Discord en Reddit hebben bijvoorbeeld talloze communities gewijd aan datawetenschap. Het zijn geweldige plekken om op de hoogte te blijven van nieuws uit de branche en om andere aspirant-data-analisten en datawetenschappers te ontmoeten.
• Maak contact met professionals in het veld via platforms zoals LinkedIn , Meetup en Kaggle . Door relaties op te bouwen met andere professionals in het veld, kunt u meer te weten komen over vacatures, nieuwe inzichten en kennis opdoen en uzelf vestigen als een expert in de branche.

Nu is het tijd om je portfolio aan te maken!

Een sterk portfolio creëren

Als je begint als data-analist zonder ervaring, is het opbouwen van een sterk portfolio essentieel om je vaardigheden, creativiteit en het vermogen om inzichten uit data te halen te laten zien.

Het zal u helpen geloofwaardigheid op te bouwen en de projecten te demonstreren waaraan u eerder hebt gewerkt, zelfs als het persoonlijke of zelf geïnitieerde projecten zijn. Uw portfolio moet het volgende benadrukken:

1. Projecten die u hebt voltooid: neem een ​​verscheidenheid aan projecten op in uw portfolio om uw praktische ervaring en expertise in verschillende soorten analyse te tonen. Het hoeft niet iets heel ingewikkelds te zijn. Enkele voorbeelden van basisprojecten die u kunt laten zien, zijn het schrapen van gegevens van websites en het opschonen van gegevens. Zorg ervoor dat u context geeft voor elk project, zoals het probleem dat u probeerde op te lossen, het proces dat u volgde en de inzichten die u uit uw analyse haalde.
2. Overdraagbare vaardigheden : Dit zijn vaardigheden die je hebt opgedaan met je eerdere ervaringen, zelfs als ze niet direct verband houden met gegevensanalyse. Enkele voorbeelden van overdraagbare vaardigheden zijn ervaring met Microsoft Excel, statistische analyse of programmeertalen zoals R of Python.

Door deze elementen in uw portfolio op te nemen, kunt u uw vaardigheden, creativiteit en vermogen om met gegevens te werken effectief laten zien, zelfs zonder eerdere ervaring als gegevensanalist.

Taken Data Analist

Voordat u gaat solliciteren naar functies voor data-analisten, moet u vertrouwd raken met de dagelijkse verantwoordelijkheden van data-analisten en met de tools van het vak.

In deze sectie gaan we de taakverantwoordelijkheden voor een data-analist op instapniveau opsplitsen, de belangrijkste vaardigheden die u moet kennen en enkele populaire tools die door dataprofessionals worden gebruikt.

Functieverantwoordelijkheden Data-analist op instapniveau

Als iemand die op instapniveau begint, zal uw primaire rol waarschijnlijk zijn om waardevolle inzichten te bieden voor besluitvorming door gegevens te verzamelen, op te schonen en te analyseren.

Functieomschrijvingen kunnen variëren, maar enkele hoofdverantwoordelijkheden zijn:

• Verzamelen en organiseren van gegevens : Dit omvat het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen en deze in een gestructureerd formaat ordenen voor analyse.
• Gegevens opschonen en voorbewerken : u moet de gegevens opschonen en voorbewerken door inconsistenties, fouten en duplicaten te verwijderen om ervoor te zorgen dat de gegevens nauwkeurig zijn en klaar voor analyse.
• Gegevens analyseren: u moet statistische technieken en softwaretools gebruiken om de gegevens te analyseren en inzichten te extraheren.
• Rapporten en visualisaties maken: u moet de inzichten en bevindingen presenteren met behulp van grafieken, grafieken en andere visuele hulpmiddelen.
• Bevindingen communiceren: U moet de bevindingen communiceren aan belanghebbenden en aanbevelingen doen op basis van de inzichten.
• Samenwerken met teamleden: je moet samenwerken met andere leden van het team om ervoor te zorgen dat projecten op tijd en volgens een hoge standaard worden voltooid.
• Continu leren: u moet op de hoogte blijven van nieuwe technieken, technologieën en trends op het gebied van data-analyse om ervoor te zorgen dat uw vaardigheden relevant en effectief blijven.

Tools die data-analisten gebruiken

Er zijn verschillende populaire tools die worden gebruikt door fulltime data-analisten. Als u vertrouwd raakt met deze tools, verhoogt u uw efficiëntie en effectiviteit:

Oké, dus hoe krijg je een baan als data-analist zonder ervaring?

Strategieën voor het zoeken naar werk

Als je eenmaal je vaardigheden hebt opgebouwd en een sterk portfolio als data-analist hebt opgebouwd, begint het echte plezier: het is tijd om op zoek te gaan naar vacatures! Maar hoe vind je werk als je geen ervaring hebt?

In dit gedeelte verkennen we enkele strategieën voor het zoeken naar een baan die u kunnen helpen bij het binnenhalen van uw eerste baan als data-analist. Van het benutten van online vacaturesites tot netwerken met professionals uit de industrie, verschillende strategieën kunnen u helpen op te vallen in een competitieve arbeidsmarkt.

Gebruikmaken van online vacatureplatforms

Online vacatureplatforms kunnen een schat aan kansen zijn voor aspirant-data-analisten en ze zijn een geweldige plek om in contact te komen met recruiters in de branche. Begin met het maken van profielen op populaire websites voor het zoeken naar werk, zoals Indeed , LinkedIn en Glassdoor .

Gebruik relevante zoekwoorden zoals "data-analist op instapniveau" en "stages data-analist" om geschikte vacatures te vinden. Stel vacature-alerts in voor deze zoekopdrachten om meldingen van nieuwe vacatures te ontvangen.

Overweeg daarnaast om lid te worden van niche-vacaturebanken die specifiek zijn voor data-analyse, zoals Kaggle Jobs en iCrunchData . Deze platforms richten zich op de datawetenschapsgemeenschap, waardoor uw kansen op het vinden van relevante functies toenemen.

Hoe zit het met je cv of cv?

Uw cv en sollicitatiebrief op maat maken

Wees niet bang om je cv en sollicitatiebrief af te stemmen op specifieke vacatures. Zorg ervoor dat u de nadruk legt op overdraagbare vaardigheden, en relevante projecten in uw sollicitatiemateriaal.

Hier zijn een paar essentiële elementen om op te nemen in je CV:

• Kwalificaties : leg een sterke nadruk op relevante cursussen en branchecertificeringen die u met succes hebt afgerond. Het hebben van een bachelordiploma of hoger in technologie is een grote hulp, maar met elk diploma moet je op zijn minst een voet tussen de deur krijgen.
• Data-analyseprojecten of vrijwilligerservaringen : Markeer in plaats van daadwerkelijke werkervaring projecten of vrijwilligerskansen waar u bijzonder trots op bent. Deze projecten moeten relevant zijn voor data-analyse.
• Vaardigheden : Markeer alle technische vaardigheden die je hebt. Dit omvat ervaring met programmeertalen, datavisualisatietools en statistiek

Uw begeleidende brief moet ook uw enthousiasme voor het veld van data-analyse laten zien en uw belangrijkste prestaties of projecten benadrukken. Als u laat zien dat u goed begrijpt hoe het bedrijf analyses gebruikt, kunt u uw kennis en ambitie onder de aandacht brengen.

Netwerktips

Netwerken speelt een cruciale rol bij het vinden van vacatures en het verkrijgen van waardevolle branche-inzichten. Woon conferenties, workshops, bijeenkomsten en webinars bij om in contact te komen met professionals in het veld. Stel jezelf voor en vraag om advies of aanbevelingen, wat kan leiden tot potentiële baanverwijzingen.

Maak daarnaast gebruik van online netwerkplatforms zoals LinkedIn en Meetup om uw connecties uit te breiden. Word lid van relevante groepen, neem deel aan discussies en deel artikelen of inzichten om uw kennis en enthousiasme voor data-analyse te laten zien.

Het interview volgen

Gefeliciteerd! Je hebt de sollicitatiegesprekfase van je zoektocht naar een baan voor data-analisten bereikt!

Dit is een geweldige kans om je vaardigheden, ervaring en passie voor het vak te laten zien. Sollicitatiegesprekken kunnen echter zenuwslopend zijn, vooral als u niet zeker weet wat u kunt verwachten; we snappen het, we weten het!

In deze sectie zullen we enkele strategieën verkennen om u te helpen uw sollicitatiegesprekken voor data-analisten te verbeteren.

Van het onderzoeken van het bedrijf en de functie tot het voorbereiden van veelvoorkomende sollicitatievragen en het demonstreren van uw probleemoplossende vaardigheden, deze tips helpen u om zelfverzekerd en voorbereid te zijn op uw volgende sollicitatiegesprek voor een data-analist.

Voorbereiding op veelgestelde vragen

Een van de sleutels tot het slagen voor een interview met een data-analist is om je voor te bereiden op veelgestelde vragen. Begin met het onderzoeken van het bedrijf en het begrijpen van de behoeften en de branche waarin het actief is.

Dit zal u helpen uw antwoorden op vragen over sollicitatiegesprekken aan te passen en uw enthousiasme voor de functie te tonen.

Enkele veelvoorkomende interviewvragen voor data-analisten die u kunt tegenkomen van rekruteringsmanagers zijn:

• Wat is jouw ervaring met data-analyse en visualisatietools?
• Kun je een uitdagend project beschrijven waaraan je hebt gewerkt en hoe je het hebt aangepakt?
• Hoe ga je om met grote datasets en zorg je voor datakwaliteit?

Oefen uw antwoorden op deze vragen en overweeg hoe u uw vaardigheden en ervaring kunt benadrukken, zelfs als u geen directe ervaring hebt met data-analyse.

Focus ook op overdraagbare vaardigheden, zoals communicatie, probleemoplossing en bereidheid om te leren.

Probleemoplossend vermogen laten zien

Als data-analist is het oplossen van problemen een cruciale vaardigheid. Tijdens het interview kan je gevraagd worden om ter plekke een probleem op te lossen of een dataset te analyseren. Volg deze stappen om uw probleemoplossend vermogen te demonstreren:

1. Begrijp de vraag : Neem de tijd om de probleemstelling te lezen en te begrijpen. Als je het niet zeker weet, vraag dan de interviewer om opheldering.
2. Splits het op: Breek het probleem op in kleinere, beheersbare taken. Dit zal u helpen georganiseerd te blijven en uw systematische aanpak te demonstreren.
3. Maak een plan: ontwikkel een plan om elke taak aan te pakken en gebruik uw kennis van data-analysetechnieken om de meest geschikte aanpak te selecteren.
4. Uitvoeren en aanpassen: Terwijl u het plan uitvoert, moet u bereid zijn het aan te passen op basis van de resultaten die u behaalt. Dit toont flexibiliteit en aanpassingsvermogen.
5. Presenteer uw bevindingen : communiceer uw bevindingen en inzichten duidelijk aan de interviewer. Gebruik indien mogelijk beeldmateriaal om uw resultaten begrijpelijk te maken.

Door deze stappen te volgen, kunt u vol vertrouwen uw probleemoplossende vaardigheden laten zien en opvallen in het data-analistengesprek.

Gemiddelde salarisverwachtingen voor functies op instapniveau

Het kan ongemakkelijk zijn om erover te praten, maar het is een belangrijk onderdeel van het interviewproces: hoeveel geld is een organisatie bereid u te betalen? Het salarisbereik voor een data-analist op instapniveau in Amerika kan variëren, afhankelijk van de locatie, uw vaardigheden en het specifieke bedrijf.

Volgens Glassdoor is het gemiddelde salaris voor een data-analist op instapniveau in de Verenigde Staten $ 62.453 per jaar , vanaf maart 2023. Het gemiddelde salarisbereik kan echter variëren van $ 43.000 tot $ 89.000 per jaar, afhankelijk van de hierboven genoemde factoren.

Indeed rapporteert ook vergelijkbare cijfers, met een gemiddeld basissalaris van $ 60.679 per jaar voor data-analisten op instapniveau in de Verenigde Staten , vanaf maart 2023.

Het is belangrijk op te merken dat deze cijfers slechts gemiddelden zijn en kunnen variëren afhankelijk van de specifieke omstandigheden van de functie. Maar ze zouden u een goede basis moeten geven om mee te werken bij het starten van een carrière als data-analist.

Bovendien houden deze cijfers mogelijk geen rekening met andere factoren, zoals bonussen, voordelen en aandelenopties die door bepaalde bedrijven kunnen worden aangeboden.

Voortdurende professionele ontwikkeling

Voortdurende professionele ontwikkeling is een cruciaal onderdeel om een ​​succesvolle data-analist te worden, ongeacht uw ervaringsniveau.

In dit laatste deel gaan we in op het up-to-date blijven met trends in de branche en het nastreven van geavanceerde certificeringen.

Op de hoogte blijven van trends in de branche

Op de hoogte blijven van de laatste trends en ontwikkelingen op het gebied van data analytics is essentieel om je voorsprong op de arbeidsmarkt te behouden. Hier zijn een paar manieren om actueel te blijven:

• Volg relevante blogs en websites gericht op data-analyse om op de hoogte te blijven van nieuwe tools, technieken en best practices. Voorbeelden zijn Github, Towards Data Science , KDnuggets en natuurlijk
• Neem deel aan online fora en communities waar data-analisten inzichten, technieken en oplossingen bespreken en delen. Platforms zoals Reddit , Discord , Twitter en DataTau en onze
• Abonneer u op relevante nieuwsbrieven, podcasts en YouTube-kanalen om op de hoogte te blijven van het laatste nieuws en ontwikkelingen op het gebied van data-analyse. Bekijk voor podcasts Data Skeptic , DataFramed en de . Enkele goede YouTube-kanalen om te volgen zijn onder meer sentdex en Two Minute Papers .

Nastreven van geavanceerde certificeringen

Naast de basisvaardigheden die zijn verworven via certificeringen en cursussen voor data-analyse voor beginners en gevorderden, kunt u overwegen geavanceerde certificeringen te volgen om uw referenties en expertise verder te verbeteren.

Zoals ze zeggen, oefening baart kunst, daarom hebben we 'Workouts' ontwikkeld. Onze trainingen voor datavaardigheden zijn een geweldige manier om je vaardigheden te oefenen, met anderen te communiceren en feedback op je werk te krijgen.

Lees hieronder meer over onze trainingen:

Kortom, het vinden van werk als data-analist zonder ervaring kan een uitdaging zijn, maar het is niet onmogelijk.

Door een sterk portfolio op te bouwen, veelgevraagde vaardigheden te ontwikkelen, te netwerken met andere professionals en gebruik te maken van online bronnen, kunnen aspirant-data-analisten hun kansen op het binnenhalen van hun eerste baan in het veld vergroten.

Het kan tijd en moeite kosten, maar met doorzettingsvermogen en leergierigheid kan iedereen (zelfs jij!) een carrière als data-analist beginnen.