Praca analityka danych dla początkujących: co musisz wiedzieć

Jesteś świeżo po studiach i chcesz rozpocząć karierę w analizie danych. Gdzie zaczynasz?

Aby rozpocząć karierę jako analityk danych jako świeżo upieczony absolwent, ważne jest, aby najpierw zdobyć odpowiednie umiejętności techniczne i miękkie, a także praktyczne doświadczenie, które można wykorzystać do zbudowania silnego portfolio i ponownego zaprezentowania swoich umiejętności.

Po zdobyciu podstawowej wiedzy poszukaj staży, projektów niezależnych lub możliwości wolontariatu i nawiąż kontakty z profesjonalistami w tej dziedzinie, aby zidentyfikować możliwości w branży.

Ten przewodnik zawiera wszystko, co musisz wiedzieć, aby zacząć jako świeżak, w tym wymagane umiejętności i kwalifikacje edukacyjne, sposoby zdobycia praktycznego doświadczenia oraz strategie poszukiwania pracy, które mogą pomóc Ci znaleźć pierwszą pracę w pełnym wymiarze godzin.

Zacznijmy, a raczej „zanurz się w dane”!

Spis treści

• Umiejętności wymagane na stanowiskach analityka danych
  • Umiejętności techniczne niezbędne do bycia analitykiem danych
  • Umiejętności miękkie niezbędne do bycia analitykiem danych
• Podstawowe kwalifikacje edukacyjne dla analityków danych
• Zdobywanie praktycznego doświadczenia
  • Staże
  • Projekty niezależne
  • Kursy online i certyfikaty
• Najlepsze strategie poszukiwania pracy dla początkujących analityków danych
  • Tablice ofert pracy online
  • Praca w sieci
  • Media społecznościowe
• Przygotowanie skutecznego CV
  • Podkreślanie odpowiednich umiejętności
  • Prezentacja projektów akademickich
• Przybijanie wywiadu
  • Typowe pytania dotyczące rozmowy kwalifikacyjnej analityka danych
  • Najlepsze praktyki dotyczące rozmów kwalifikacyjnych
• Końcowe przemyślenia

Umiejętności wymagane na stanowiskach analityka danych

Analitycy danych używają narzędzi takich jak LuckyTemplates i Tableau do wizualizacji danych i uzyskiwania wglądu

Analiza danych obejmuje wykorzystanie narzędzi i technik analitycznych do wydobywania spostrzeżeń ze złożonych zbiorów danych.

Aby odnieść sukces jako analityk danych, potrzebujesz połączenia umiejętności technicznych i miękkich, które pozwolą Ci skutecznie gromadzić, przetwarzać, analizować i przekazywać spostrzeżenia.

W tej sekcji omawiamy niektóre z podstawowych umiejętności technicznych i miękkich wymaganych na stanowiskach analityka danych.

Umiejętności techniczne niezbędne do bycia analitykiem danych

Statystyczna wizualizacja kluczowych metryk dla zarządzającej firmą wykonana z wykorzystaniem LuckyTemplates.

Umiejętności techniczne odnoszą się do określonego zestawu umiejętności i wiedzy związanych z branżą, które są niezbędne do wykonywania zadań technicznych. Umiejętności te są wymierne i można się ich nauczyć w praktyce.

Podstawowe umiejętności techniczne na stanowiskach analityka danych obejmują:

• Microsoft Excel: Excel jest jednym z najczęściej używanych i wszechstronnych programów do analizy danych. Jest to potężne narzędzie do obsługi modeli danych, które zapewnia szereg funkcjonalności do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych. Ekspert lub przynajmniej średniozaawansowana biegłość jest niezbędna w data science.
• Programowanie : biegłość w co najmniej jednym języku programowania, takim jak Python, R lub SQL, jest krytycznym wymaganiem dla większości ról analityków danych. Oczekuje się, że nawet analitycy na stanowiskach na poziomie podstawowym będą pisać wydajny kod, który może manipulować danymi i analizować je.
• Zarządzanie bazą danych: jeśli Twoim celem jest praca w branżach, które przetwarzają duże ilości danych (opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny itp.), musisz czuć się komfortowo w korzystaniu z systemów zarządzania bazami danych do gromadzenia, zarządzania danymi i przetwarzania danych. Niektóre popularne systemy to MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB i Microsoft SQL Server.
• Wizualizacja statystyczna : Oprócz obsługi danych od analityków oczekuje się tworzenia wykresów i diagramów, które można wykorzystać do wyciągania wniosków z danych. Znajomość narzędzi takich jak Tableau lub Microsoft LuckyTemplates pozwoli Ci tworzyć atrakcyjne wizualnie i łatwe do zrozumienia reprezentacje wyników badań.
• Uczenie maszynowe : Znajomość algorytmów i technik uczenia maszynowego oraz sposobu korzystania z narzędzi uczenia maszynowego pomaga analitykom odkrywać ukryte wzorce i tworzyć prognozy na podstawie danych. Niektóre popularne narzędzia uczenia maszynowego to IBM Watson Studio, Apache Spark i Microsoft Azure Machine Learning.

Powyższa lista powinna dać Ci wgląd w umiejętności techniczne, które muszą posiadać analitycy danych. Może się wydawać, że to dużo, ale nie daj się przytłoczyć!

Nikt nie będzie wymagał od Ciebie znajomości każdej wymienionej technologii, zwłaszcza na stanowisku podstawowym; powinieneś jednak postarać się przynajmniej zapoznać z podstawami tych umiejętności.

Przyjrzyjmy się teraz często pomijanym umiejętnościom miękkim.

Umiejętności miękkie niezbędne do bycia analitykiem danych

Umiejętności miękkie odnoszą się do zdolności interpersonalnych, które są uważane za niezbędne do odniesienia sukcesu w miejscu pracy, ponieważ umożliwiają dobrą współpracę z innymi, odpowiednie reagowanie na wyzwania i zarządzanie konfliktami.

W przeciwieństwie do umiejętności technicznych umiejętności miękkie są trudniejsze do nauczenia i skwantyfikowania, ale są ważne dla tworzenia pozytywnego środowiska pracy.

Podstawowe umiejętności miękkie, które analitycy danych powinni posiadać, obejmują:

• Komunikacja: Nie musisz być wykwalifikowanym mówcą, ale powinieneś być w stanie wygodnie przekazywać złożone spostrzeżenia dotyczące danych zarówno zainteresowanym stronom technicznym, jak i nietechnicznym oraz formułować zalecenia na podstawie tych spostrzeżeń.
• Rozwiązywanie problemów: Do problemów związanych z danymi należy podchodzić systematycznie. Powinieneś być w stanie podzielić je na mniejsze części i wykorzystać swoje umiejętności techniczne i analityczne, aby znaleźć dobre rozwiązania.
• Myślenie krytyczne: duża część analizy danych polega na przeanalizowaniu dużych ilości danych w celu zidentyfikowania trendów i wzorców, a jako analityk musisz mieć silne umiejętności krytycznego myślenia, aby opracowywać i testować hipotezy, rozważać wiele perspektyw i tworzyć oparte na danych zalecenia.
• Dbałość o szczegóły: surowe dane zawierają wiele szczegółów, a analitycy danych muszą przykładać dużą wagę do szczegółów, aby zapewnić, że dane są dokładne i wolne od błędów. Nawet drobne błędy lub nieścisłości mogą mieć duży wpływ na jakość danych.
• Zarządzanie czasem: nawet jako młodszy analityk danych często pracujesz nad wieloma projektami jednocześnie. Umiejętność ustalania priorytetów zadań i efektywnego zarządzania czasem ma kluczowe znaczenie dla dotrzymywania terminów projektów i zapewnienia, że ​​praca zostanie wykonana na czas.

Podczas gdy umiejętności techniczne są ważne dla analityków danych, rozwijanie silnych umiejętności miękkich jest równie ważne dla sukcesu w tej dziedzinie. Skoncentrowanie się na wspólnym rozwijaniu zarówno umiejętności technicznych, jak i miękkich da ci przewagę jako świeższa osoba przygotowująca się do pierwszej pracy!

Nie możemy tego wystarczająco wyrazić, umiejętności miękkie są dziś kluczowe w dzisiejszym miejscu pracy, nieistotne, jeśli jesteś analitykiem danych, analitykiem biznesowym, a nawet listonoszem!

Ćwiczenie umiejętności miękkich wraz z umiejętnościami związanymi z danymi da ci przewagę!

Podstawowe kwalifikacje edukacyjne dla analityków danych

Kursy przeznaczone dla początkujących analityków danych oferowane przez .

Jesteś świeżo upieczonym absolwentem, więc w końcu masz dyplom. Ale czy jest to właściwe dla kariery w analizie danych?

Istnieją pewne kwalifikacje edukacyjne, które mogą ułatwić znalezienie stanowiska na poziomie podstawowym.

Niektóre z podstawowych kwalifikacji, które należy wziąć pod uwagę, to:

1. Tytuł licencjata lub magistra w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak matematyka, statystyka, ekonomia lub informatyka. Stopień zaawansowany może być konieczny, jeśli zamierzasz objąć rolę starszego analityka danych, naukowca danych lub inżyniera danych po zdobyciu kilku lat doświadczenia.
2. Znajomość języków programowania, takich jak R lub Python, do analizy statystycznej i manipulacji danymi.
3. Zrozumienie różnych narzędzi i oprogramowania do analizy danych, takich jak SQL, Tableau lub Excel, do analizy, wizualizacji i prezentacji danych biznesowych.
4. Biegłość w stosowaniu ilościowych i jakościowych metod badawczych w celu uzyskania wglądu w surowe dane.

Jeśli masz dyplom z niezwiązanej dziedziny, ale nadal chcesz pracować jako analityk danych, nie panikuj! Nadal możesz pracować w branży z dyplomem z niezwiązanej dziedziny lub nawet bez dyplomu.

Chociaż posiadanie solidnych podstaw w odpowiednich lub pokrewnych dziedzinach daje przewagę konkurencyjną, istnieje wiele innych sposobów zdobycia niezbędnych umiejętności.

Na przykład możesz zapisać się na kursy online, zdobyć certyfikaty zawodowe lub uczestniczyć w specjalistycznych bootcampach, które pomogą ci zdobyć techniczną wiedzę niezbędną do pracy w analizie danych.

Ponadto, nawet mając odpowiedni stopień naukowy, nadal musisz rozwijać swoją wiedzę w dziedzinie, aby nadążać za nowymi trendami i uzyskiwać lepszy wgląd w dane.

Ostatecznie twoje kwalifikacje edukacyjne w połączeniu z twoimi umiejętnościami i wiedzą dziedzinową odegrają znaczącą rolę w twoim sukcesie jako analityka danych.

W następnej sekcji przyjrzymy się niektórym strategiom, których możesz użyć, aby znaleźć pracę w polu danych i jak możesz zwiększyć swoje szanse na znalezienie zatrudnienia.

Zdobywanie praktycznego doświadczenia

Przykład prostego zarządzania danymi z wykorzystaniem LuckyTemplates.

Jako nowicjusz, który chce zdobyć praktyczne doświadczenie w analizie danych, masz wiele możliwości zdobycia umiejętności i zademonstrowania swoich umiejętności potencjalnym pracodawcom.

Rzućmy okiem na niektóre z tych opcji:

Staże

Staże to świetny sposób na zdobycie praktycznego doświadczenia pod okiem profesjonalistów z branży. Wiele organizacji oferuje staże przeznaczone specjalnie dla świeżo upieczonych absolwentów lub tych, którzy chcą przejść do dziedziny analizy danych.

Ubieganie się o staże, które są zgodne z Twoimi zainteresowaniami i zestawem umiejętności, może zapewnić Ci możliwość pracy nad prawdziwymi projektami analizy danych.

A co z freelancingiem?

Projekty niezależne

Przykład dashboardu LuckyTemplates wykonany przez analityka danych

Innym sposobem na zdobycie praktycznego doświadczenia jest podejmowanie niezależnych projektów w zakresie analizy danych. Korzystaj z platform takich jak Upwork, aby łączyć się z klientami potrzebującymi usług analizy danych.

Nie odgryzaj więcej, niż możesz przeżuć; wypróbuj proste zadania, takie jak wprowadzanie danych do analizy biznesowej, zanim złożysz podanie o bardziej złożone prace.

Pracując jako freelancer, możesz wykorzystać swoje umiejętności w różnych projektach i zdobyć doświadczenie w pracy w niepełnym wymiarze godzin w wielu branżach.

Realizacja niezależnych projektów może również prowadzić do pozytywnych recenzji i rekomendacji, które mogą pomóc wyróżnić się potencjalnym pracodawcom.

Co z nauką online?

Kursy online i certyfikaty

Kurs transformacji i modelowania danych oferowany przez .

Istnieje wiele , które oferują dogłębną edukację w zakresie koncepcji i narzędzi do analizy danych. Kursy te często obejmują praktyczne ćwiczenia, projekty i oceny, które pomogą Ci rozwinąć praktyczne umiejętności.

Uzyskanie certyfikatów uznanych instytucji świadczy również o Twoim zaangażowaniu w naukę i stanowi potwierdzenie Twoich umiejętności analizy danych.

Poświęć trochę czasu na ukończenie niektórych kursów online i zdobądź certyfikaty, które sprawią, że Twoje CV będzie bardziej atrakcyjne dla potencjalnych pracodawców.

Najlepsze strategie poszukiwania pracy dla początkujących analityków danych

Proces poszukiwania pracy jest trudny w każdej branży, szczególnie dla świeżo upieczonych absolwentów bez doświadczenia zawodowego.

Nie pomaga również fakt, że analiza danych jest dziedziną konkurencyjną, dlatego ważne jest, aby mieć strategię, jeśli chcesz zdobyć wymarzoną pracę!

Właściwa strategia może pomóc Ci skutecznie poruszać się po rynku pracy, identyfikować potencjalne oferty pracy i wyróżniać się wśród pracodawców.

W tej sekcji omawiamy niektóre skuteczne strategie poszukiwania pracy dla analityków danych, w tym wskazówki dotyczące nawiązywania kontaktów i budowania silnej obecności w Internecie.

Tablice ofert pracy online

DataJobs to internetowa tablica ogłoszeń przeznaczona specjalnie dla analityków danych.

Jednym z najskuteczniejszych sposobów na znalezienie pracy jako analityk danych dla początkujących są internetowe tablice ogłoszeń. Platformy te mogą dostarczać powiadomienia o ofertach pracy dla stanowisk na poziomie podstawowym z filtrami, które pozwalają dostosować wyszukiwanie w oparciu o lokalizację, rodzaj pracy i poziom doświadczenia.

Główne portale z ofertami pracy, takie jak Indeed, są doskonałym miejscem do rozpoczęcia poszukiwania możliwości na poziomie podstawowym w zakresie analizy danych. Powinieneś również sprawdzić branżowe tablice ogłoszeń, takie jak DataJobs, aby uzyskać bardziej dostosowane doświadczenie w poszukiwaniu pracy podczas poszukiwania ról analityka danych.

Praca w sieci

Praca w sieci to dobra strategia na wejście do branży analizy danych. Bierz udział w wydarzeniach branżowych, zarówno online, jak i offline, oraz bierz udział w konferencjach, spotkaniach i warsztatach, aby poznać profesjonalistów i poszerzyć swoją sieć kontaktów.

Pracuj nad budowaniem relacji z profesjonalistami w tej dziedzinie, co może zaowocować wartościowymi rekomendacjami i dostępem do ciekawych inicjatyw. Staraj się być szczery w swoich interakcjach i okazuj entuzjazm dla analizy danych.

Powinieneś także rozważyć dołączenie do forów internetowych, społeczności zajmujących się analizą danych i grup LinkedIn , aby kontaktować się z podobnie myślącymi ludźmi i być na bieżąco z trendami w branży.

Angażowanie się w dyskusje i udostępnianie odpowiednich treści na tych platformach może również świadczyć o Twojej wiedzy i pasji w tej dziedzinie.

A jeśli prezentujesz swoją pracę, będziesz miał okazję zostać zauważonym jako potencjalny pracodawca, LinkedIn ma ogromną społeczność danych.

Media społecznościowe

Nie lekceważ siły mediów społecznościowych w procesie poszukiwania pracy! Platformy takie jak LinkedIn i Twitter mogą być skutecznymi narzędziami do wyszukiwania ofert pracy dla analityków danych i łączenia się z wpływowymi osobami w branży.

Zoptymalizuj swoje konta w mediach społecznościowych, prezentując swoje umiejętności, doświadczenie i projekty związane z analizą danych. Śledź firmy i specjalistów w tej dziedzinie, aby być na bieżąco z ich działaniami i możliwościami współpracy. Weź udział w powiązanych hashtagach lub wątkach dyskusji, aby zyskać widoczność.

Zaangażowanie zawodowe na platformach mediów społecznościowych może znacznie poprawić Twoją obecność w Internecie, a to może prowadzić do możliwości pracy w pełnym wymiarze godzin w domenie analizy danych.

Ponownie, wracając do LinkedIn, jest to zdecydowanie nasze preferowane miejsce spotkań dla typów danych z mediów społecznościowych.

Zanim jednak zaczniesz ubiegać się o pracę, musisz udoskonalić swoje CV i o tym porozmawiamy w następnej sekcji.

Przygotowanie skutecznego CV

Imponujące i dobrze skonstruowane CV odgrywa istotną rolę w pomaganiu nowicjuszom w znalezieniu pracy. W tej sekcji omówimy, jak wyróżnić odpowiednie umiejętności i zaprezentować projekty akademickie, aby stworzyć atrakcyjne CV.

Podkreślanie odpowiednich umiejętności

Przykład, jak podkreślić odpowiednie umiejętności w CV

Jako nowicjusz musisz podkreślić umiejętności, które pokazują Twój potencjał jako analityka danych. Umiejętności te mogły zostać nabyte podczas zajęć, staży i zajęć pozalekcyjnych.

Oto kilka wskazówek, jak skutecznie podkreślić odpowiednie umiejętności w CV:

1. Zidentyfikuj odpowiednie umiejętności : Najpierw przejrzyj opis stanowiska i określ kluczowe umiejętności, których szuka pracodawca. Mogą to być umiejętności techniczne, takie jak analiza danych, zarządzanie bazami danych i języki programowania, a także umiejętności miękkie, takie jak komunikacja, praca zespołowa i rozwiązywanie problemów.
2. Dostosuj swoje CV : Dostosuj swoje CV, aby podkreślić umiejętności, które są najbardziej odpowiednie dla pracy, o którą się ubiegasz. Użyj słów kluczowych i wyrażeń z opisu stanowiska, aby pomóc Twojemu CV przejść przez wstępny proces sprawdzania.
3. Użyj wymiernych danych: jeśli to możliwe, użyj wymiernych danych, aby podkreślić wpływ swoich umiejętności. Jeśli zrobiłeś coś, co zaoszczędziło czas lub pieniądze projektu lub firmy, dołącz te wskaźniki do konkretnych liczb.

Skuteczne podkreślenie odpowiednich umiejętności może zwiększyć Twoje szanse na zaimponowanie potencjalnym pracodawcom i zapewnienie pracy.

Prezentacja projektów akademickich

Przykład projektu akademickiego w CV

Jako świeżo upieczony absolwent, projekty akademickie stanowią solidny dowód Twojego doświadczenia w radzeniu sobie z rzeczywistymi wyzwaniami związanymi z danymi. Oto kilka kluczowych strategii, które pomogą Ci się wyróżnić:

1. Wybierz odpowiednie projekty: Wybierz projekty akademickie, które są najbardziej odpowiednie dla pracy, o którą się ubiegasz. Może to pomóc w zademonstrowaniu umiejętności i doświadczenia w określonej dziedzinie analizy danych.
2. Podkreśl swoją rolę: jasno określ swoją rolę i konkretny wkład, jaki wniosłeś. Pomaga to wykazać się umiejętnościami technicznymi, umiejętnościami rozwiązywania problemów i umiejętnościami pracy zespołowej.
3. Uwzględnij metryki : jeśli to możliwe, dołącz metryki lub wyniki, które pokazują wpływ projektu. Na przykład, jeśli pracowałeś nad projektem, który pomógł ulepszyć procesy biznesowe, podaj szczegółowe informacje na temat tych ulepszeń.
4. Efektywne formatowanie : wymieniając projekty akademickie, używaj spójnego formatu, który jest łatwy do odczytania i atrakcyjny wizualnie. Zawiera tytuł projektu, okres i krótki opis stanowiska. Możesz również dołączyć link do projektu na GitHub lub innym repozytorium, w którym potencjalni pracodawcy mogą uzyskać dostęp do Twojej pracy.

Włączenie portfolio projektów akademickich może dodatkowo wzmocnić Twoje CV i pokazać Twoje praktyczne doświadczenie w analizie danych.

Obejrzyj nasz film poniżej, aby przygotować przykłady wizualizacji danych przed rozmową kwalifikacyjną.

Świetne CV sprawi, że Twoja stopa przejdzie przez drzwi, ale to tylko pierwszy krok. Kolejnym jest przygotowanie się do nieuchronnej rozmowy kwalifikacyjnej.

Teraz przyjrzyjmy się niektórym strategiom prowadzenia rozmów kwalifikacyjnych w następnej sekcji.

Przybijanie wywiadu

Rozmowa kwalifikacyjna to krytyczny etap w procesie rekrutacji. Tutaj możesz zaprezentować swoje umiejętności, doświadczenie i osobowość oraz wykazać się przydatnością do tej roli.

Przygotowanie rozmowy kwalifikacyjnej wymaga starannego przygotowania, od zbadania firmy i roli po przećwiczenie typowych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej i odpowiedni ubiór.

W tej części przyjrzymy się kilku skutecznym strategiom prowadzenia rozmowy kwalifikacyjnej jako analityk danych, w tym wskazówkom dotyczącym odpowiadania na typowe pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej i przygotowania się do rozmowy kwalifikacyjnej.

Typowe pytania dotyczące rozmowy kwalifikacyjnej analityka danych

Jako nowicjusz ubiegający się o stanowisko analityka danych, konieczne jest przygotowanie się do typowych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej. Oto kilka przykładów:

• Czy możesz wyjaśnić różnicę między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym?
• Jak radzić sobie z brakującymi lub niespójnymi danymi w zbiorze danych?
• Jakie jest Twoje doświadczenie z SQL i zarządzaniem bazami danych?
• Jak zapewnić dokładność analizy?
• Czy możesz wyjaśnić sytuację, w której napotkałeś trudności w analizie danych i jak je przezwyciężyłeś?

Przejrzyj inne możliwe pytania do wywiadu z analitykiem danych i przećwicz swoje odpowiedzi.

Istnieje wiele ważnych pytań do wywiadu i nikt nie przedstawia ich lepiej niż ta książka.

Gotowy na rozmowę kwalifikacyjną? Porozmawiajmy o kilku najlepszych praktykach, jak to osiągnąć!

Najlepsze praktyki dotyczące rozmów kwalifikacyjnych

Aby zwiększyć swoje szanse na sukces jako świeżo upieczony analityk danych, rozważ następujące najlepsze praktyki dotyczące rozmów kwalifikacyjnych:

1. Zbadaj firmę : zapoznaj się z branżą firmy, produktami i wyzwaniami związanymi z danymi przed rozmową kwalifikacyjną.
2. Skoncentruj się na swoich mocnych stronach : Podkreśl swoje umiejętności w zakresie analizy danych, języków programowania (np. Python lub R), zarządzania bazami danych i narzędzi do wizualizacji danych.
3. Zaprezentuj swoje projekty : zaprezentuj projekty na podstawie swojego doświadczenia akademickiego lub osobistego, aby zademonstrować swoje umiejętności. Pokaż utworzony przez siebie pulpit nawigacyjny, wyświetl utworzony przez siebie raport i wyróżnij się z tłumu.
4. Wyjaśnij swój proces myślowy : odpowiadając na pytania techniczne, jasno wyjaśnij swoje rozumowanie i proces myślowy, aby pokazać swoje umiejętności analityczne.
5. Przygotuj się na pytania behawioralne : Spodziewaj się pytań dotyczących pracy zespołowej, komunikacji i umiejętności rozwiązywania problemów. Przygotuj się na konkretne przykłady.
6. Zadawaj przemyślane pytania : przygotuj odpowiednie, wnikliwe pytania dotyczące strategii wywiadu biznesowego firmy i konkretnych obowiązków na danym stanowisku.

Dokładnie przygotowując się do rozmowy kwalifikacyjnej i przestrzegając tych najlepszych praktyk, możesz zwiększyć swoje szanse na sukces.

Końcowe przemyślenia

Analiza danych to szybko rozwijająca się dziedzina o ogromnym potencjale rozwoju kariery i możliwości zatrudnienia. Ale wejście na tę dziedzinę jako świeżak lub świeżo upieczony absolwent może być wyzwaniem bez jasnego planu i skutecznych strategii poszukiwania pracy.

Rozwijając odpowiednie umiejętności techniczne i miękkie, wykorzystując branżowe tablice ogłoszeń i możliwości nawiązywania kontaktów oraz budując mocne CV, świeżo upieczeni absolwenci mogą zwiększyć swoje szanse na zdobycie pracy jako analityk danych.

Ponadto przygotowanie się do rozmowy kwalifikacyjnej i skuteczne zaprezentowanie odpowiednich umiejętności i projektów akademickich w CV może pomóc Ci wyróżnić się na tle innych kandydatów.

Postępując zgodnie z tymi strategiami, przez które przeszliśmy i pozostając zaangażowanymi w nasze cele zawodowe, masz gwarancję pomyślnego rozpoczęcia kariery w analizie danych!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technikach wizualizacji danych używanych przez analityków danych, zapoznaj się z