Jak zostać analitykiem danych bez doświadczenia: LetS Go!

Wejście w dziedzinę analizy danych może wydawać się onieśmielające, zwłaszcza jeśli nie masz doświadczenia. Ale nie bój się! Istnieją ścieżki i strategie, które mogą pomóc Ci rozpocząć karierę jako analityk danych.

Aby zostać analitykiem danych bez doświadczenia, skup się na budowaniu odpowiednich umiejętności, które możesz dodać do swojego portfolio, i zacznij uczyć się sprawdzonych, rzeczywistych technik, którymi będziesz się dzielić z potencjalnymi pracodawcami.

Analiza danych zazwyczaj obejmuje gromadzenie, interpretację i wydobywanie cennych spostrzeżeń z dużych zbiorów danych, które mogą umożliwić organizacjom podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Dzięki odpowiednio ukierunkowanym zasobom edukacyjnym i praktycznym doświadczeniom Ty również możesz wywrzeć wpływ na tę szybko rozwijającą się dziedzinę.

Ten artykuł przeprowadzi Cię przez praktyczne kroki, które pozwolą Ci zdobyć posadę analityka danych na poziomie podstawowym, pokazując jednocześnie, w jaki sposób różne zasoby mogą pomóc w zdobyciu niezbędnych umiejętności i wiedzy.

Spis treści

• Budowanie odpowiednich umiejętności
  • Kluczowe umiejętności analityków danych
  • Skorzystaj z kursów online i certyfikatów
  • Wypróbuj kilka praktycznych projektów
  • Sieć i dołącz do społeczności
• Tworzenie silnego portfela
• Zakres obowiązków analityka danych
  • Obowiązki podstawowego analityka danych
  • Narzędzia wykorzystywane przez analityków danych
• Strategie poszukiwania pracy
  • Wykorzystanie internetowych platform pracy
  • Dopasowanie CV i listu motywacyjnego
  • Wskazówki dotyczące sieci
• Przeprowadzanie wywiadu
  • Przygotowanie do często zadawanych pytań
  • Prezentacja umiejętności rozwiązywania problemów
  • Średnie oczekiwania płacowe na stanowiskach podstawowych
• Kontynuowanie działalności profesjonalnej
  • Bycie na bieżąco z trendami w branży
  • Dążenie do uzyskania zaawansowanych certyfikatów

Budowanie odpowiednich umiejętności

Jeśli nie masz żadnego wcześniejszego doświadczenia w tej dziedzinie, musisz rozwinąć niezbędne umiejętności i wiedzę w zakresie analizy danych.

W tej sekcji omówiono kilka skutecznych sposobów budowania odpowiednich umiejętności, zapewniając solidne podstawy do udanej kariery w analizie danych.

Kluczowe umiejętności analityków danych

Aby wyróżniać się w roli analityka danych, ważne jest posiadanie kilku podstawowych umiejętności analityka danych:

• Zarządzanie danymi: Analitycy danych muszą posiadać duże umiejętności w zakresie zarządzania danymi, w tym czyszczenia, integracji i organizacji danych. Obejmuje to możliwość pracy z dużymi zbiorami danych, różnymi formatami plików i systemami przechowywania danych.
• Analiza statystyczna: Analitycy danych muszą dobrze rozumieć metody i techniki statystyczne, aby analizować dane i wyciągać znaczące wnioski. Obejmuje to umiejętność stosowania modeli statystycznych, analizy regresji, testowania hipotez i wizualizacji danych.
• Umiejętności programistyczne : nie musisz być informatykiem, ale analitycy danych muszą mieć solidne podstawy programistyczne i biegle posługiwać się co najmniej jednym językiem programowania, takim jak Python lub R. Powinni umieć pisać wydajnie i przejrzyście kod do manipulowania i analizowania danych.
• Przenikliwość biznesowa : analitycy biznesowi muszą być w stanie zrozumieć kontekst biznesowy ich analizy i jej wpływ na organizację. Muszą być w stanie przełożyć spostrzeżenia danych na praktyczne zalecenia dla interesariuszy.
• Umiejętności komunikacyjne : Dobra umiejętność komunikacji to świetna umiejętność miękka. Analitycy danych muszą być w stanie jasno przekazać swoje ustalenia interesariuszom zarówno technicznym, jak i nietechnicznym. Powinni umieć przedstawić złożone informacje w zwięzły i zrozumiały sposób.
• Wizualizacja danych: analitycy danych muszą mieć silne umiejętności wizualizacji danych, aby tworzyć atrakcyjne wizualne reprezentacje swoich ustaleń. Obejmuje to możliwość korzystania z narzędzi, takich jak Tableau, LuckyTemplates lub Excel, do tworzenia wykresów, wykresów i pulpitów nawigacyjnych.
• Rozwiązywanie problemów : analitycy danych muszą mieć silne umiejętności rozwiązywania problemów, aby móc identyfikować wzorce i trendy w danych oraz opracowywać rozwiązania złożonych problemów z danymi.

Skorzystaj z kursów online i certyfikatów

Kursy online i certyfikaty zawodowe to dobry pierwszy krok do zdobycia umiejętności potrzebnych do analizy danych. Na stronach takich jak Udemy, Coursera i LuckyTemplates dostępnych jest wiele kursów online, bootcampów, samouczków i certyfikatów z zakresu analizy danych.

Kursy te oferują naukę ustrukturyzowaną i opartą na projektach, co pozwala doskonalić swoje umiejętności i zdobywać praktyczne doświadczenie.

Przykłady niektórych kursów, na które warto się zapisać, to :

• Coursera's Data Analysis and Visualization Foundations Specialization: ta specjalizacja, oferowana przez IBM, składa się z pięciu kursów obejmujących podstawy analizy i wizualizacji danych przy użyciu narzędzi takich jak Excel, Tableau i R. Tematy obejmują manipulację danymi, analizę regresji i wizualizacja oparta na danych.
• Ścieżka DataCamp Data Analyst with Python: Ta ścieżka ma na celu nauczenie Cię podstawowych umiejętności potrzebnych do zostania analitykiem danych korzystającym z Pythona. Ścieżka obejmuje takie tematy, jak manipulacja danymi, wizualizacja danych i analiza statystyczna przy użyciu bibliotek Pythona, takich jak pandas, Matplotlib i seaborn.
• LinkedIn Zostań specjalistą ds. analizy danych: Ten kurs obejmuje podstawy statystyki potrzebnej do analizy danych. Tematy obejmują prawdopodobieństwo, testowanie hipotez, ramy i analizę regresji.
• Praktyka HackerRank w zakresie struktur danych: ten zasób zawiera szereg wyzwań związanych z kodowaniem, które pomogą Ci poprawić swoje umiejętności w zakresie struktur danych. Wyzwania obejmują szereg tematów, w tym algorytmy, struktury danych i matematykę.
• . Jest to wypróbowany i sprawdzony model nauczania, który zbuduje szeroki zakres umiejętności niezbędnych do pewnego zdania egzaminu PL-300.

Wypróbuj kilka praktycznych projektów

Tworzenie portfolio ma kluczowe znaczenie dla zaprezentowania umiejętności technicznych, kreatywności i umiejętności wyciągania wniosków z danych.

Praca nad projektami w świecie rzeczywistym umożliwia zademonstrowanie swoich kompetencji potencjalnym pracodawcom i pomaga wypełnić lukę między wiedzą teoretyczną a praktycznym zastosowaniem. Aby stworzyć imponujące portfolio, rozważ:

• Wizualizacja danych : wybierz interesujący Cię zestaw danych i utwórz zestaw wizualizacji, które pomogą opowiedzieć historię. Korzystaj z narzędzi, takich jak Tableau , LuckyTemplates lub Matplotlib, aby tworzyć wykresy, diagramy i pulpity nawigacyjne przedstawiające kluczowe informacje.
• Analiza tekstu: wybierz korpus tekstu, taki jak recenzje klientów lub posty w mediach społecznościowych, i użyj technik przetwarzania języka naturalnego do analizy tekstu. Może to obejmować analizę tonacji, modelowanie tematów i klasyfikację tekstu.
• Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych: Wybierz bałagan w zestawie danych z brakującymi wartościami, zduplikowanymi rekordami lub niespójnymi typami danych, a następnie wyczyść i wstępnie przetwórz dane. Obejmuje to takie techniki, jak imputacja, normalizacja i kodowanie zmiennych kategorycznych.
• Web scraping: Wybierz interesującą Cię witrynę internetową i użyj technik web scrapingu, aby zebrać dane z witryny. Może to obejmować użycie narzędzi takich jak BeautifulSoup lub Scrapy w celu wyodrębnienia danych z tagów HTML lub wykorzystanie interfejsów API do zbierania danych z usług sieciowych.
• Narracje dotyczące danych: Wybierz interesujący Cię zestaw danych i utwórz narrację wokół danych. Użyj wizualizacji danych, tekstu i elementów multimedialnych, aby opowiedzieć fascynującą historię o danych i ich implikacjach.

Po ukończeniu tych projektów aspirujący analitycy danych mogą wykazać się umiejętnościami technicznymi, kreatywnością i umiejętnością pracy z danymi w znaczący sposób.

Ponadto projekty te można włączyć do portfela analityków danych wraz ze szczegółowymi opisami zastosowanych metodologii i spostrzeżeń uzyskanych z danych.

Sieć i dołącz do społeczności

Angażowanie się w sieci i społeczności zawodowe może zapewnić cenne kontakty, zasoby i możliwości w dziedzinie analizy danych.

Niektóre sposoby rozwijania sieci i zwiększania widoczności obejmują:

• Weź udział w branżowych konferencjach, seminariach lub warsztatach . To świetny sposób na nawiązanie kontaktów z innymi analitykami danych i poznanie najnowszych trendów i technik w tej dziedzinie. Niektóre popularne konferencje data science obejmują Data Science Summit , Strata Data Conference i Predictive Analytics World .
• Dołącz do forów internetowych lub grup dyskusyjnych . Na przykład Discord i Reddit mają liczne społeczności poświęcone nauce o danych. To świetne miejsca, aby być na bieżąco z nowinkami branżowymi i poznać innych aspirujących analityków danych i naukowców zajmujących się danymi.
• Połącz się ze specjalistami w tej dziedzinie za pośrednictwem platform takich jak LinkedIn , Meetup i Kaggle . Budując relacje z innymi profesjonalistami w tej dziedzinie, możesz dowiedzieć się o możliwościach pracy, zdobyć nowe spostrzeżenia i wiedzę oraz zyskać pozycję eksperta w branży.

Teraz nadszedł czas, aby stworzyć swoje portfolio!

Tworzenie silnego portfela

Kiedy zaczynasz jako analityk danych bez doświadczenia, zbudowanie solidnego portfolio jest niezbędne do zaprezentowania swoich umiejętności, kreatywności i umiejętności wyciągania wniosków z danych.

Pomoże ci to ustalić wiarygodność i zademonstrować projekty, nad którymi wcześniej pracowałeś, nawet jeśli są to projekty osobiste lub z własnej inicjatywy. Twoje portfolio powinno wyróżniać:

1. Ukończone projekty: dołącz do swojego portfolio różnorodne projekty, aby pokazać swoje praktyczne doświadczenie i wiedzę specjalistyczną w zakresie różnych rodzajów analiz. Nie musi to być nic przesadnie skomplikowanego. Niektóre przykłady podstawowych projektów, które możesz zaprezentować, obejmują skrobanie danych ze stron internetowych i czyszczenie danych. Pamiętaj, aby podać kontekst dla każdego projektu, taki jak problem, który próbujesz rozwiązać, proces, który zastosowałeś oraz spostrzeżenia, które wyciągnąłeś z analizy.
2. Umiejętności, które można przenieść : Są to umiejętności zdobyte na podstawie wcześniejszych doświadczeń, nawet jeśli nie są bezpośrednio związane z analizą danych. Niektóre przykłady uniwersalnych umiejętności obejmują doświadczenie z programem Microsoft Excel, analizą statystyczną lub językami programowania, takimi jak R lub Python.

Włączając te elementy do swojego portfolio, będziesz w stanie skutecznie zaprezentować swoje umiejętności, kreatywność i umiejętność pracy z danymi, nawet bez wcześniejszego doświadczenia jako analityk danych.

Zakres obowiązków analityka danych

Zanim zaczniesz aplikować na stanowisko analityka danych, powinieneś zapoznać się z codziennymi obowiązkami analityka danych, a także z narzędziami pracy.

W tej sekcji opiszemy obowiązki na stanowisku podstawowego analityka danych, kluczowe umiejętności, które powinieneś znać, oraz niektóre popularne narzędzia używane przez specjalistów ds. danych.

Obowiązki podstawowego analityka danych

Jako osoba rozpoczynająca pracę na poziomie podstawowym, Twoją podstawową rolą będzie prawdopodobnie dostarczanie cennych informacji do podejmowania decyzji poprzez gromadzenie, czyszczenie i analizowanie danych.

Opisy stanowisk będą się różnić, ale kilka głównych obowiązków obejmuje:

• Gromadzenie i organizowanie danych : obejmuje to gromadzenie odpowiednich danych z różnych źródeł i porządkowanie ich w ustrukturyzowanym formacie do analizy.
• Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych : należy oczyścić i wstępnie przetworzyć dane, usuwając niespójności, błędy i duplikaty, aby upewnić się, że dane są dokładne i gotowe do analizy.
• Analizowanie danych: Będziesz musiał użyć technik statystycznych i narzędzi programowych do analizy danych i wydobywania spostrzeżeń.
• Tworzenie raportów i wizualizacji: Będziesz musiał przedstawić spostrzeżenia i ustalenia za pomocą wykresów, wykresów i innych pomocy wizualnych.
• Komunikowanie wyników: Będziesz musiał przekazać wyniki interesariuszom i sformułować zalecenia na podstawie spostrzeżeń.
• Współpraca z członkami zespołu: Będziesz musiał współpracować z innymi członkami zespołu, aby mieć pewność, że projekty zostaną ukończone na czas i zgodnie z wysokimi standardami.
• Ciągłe uczenie się: Będziesz musiał być na bieżąco z nowymi technikami, technologiami i trendami w dziedzinie analizy danych, aby upewnić się, że Twoje umiejętności pozostają aktualne i skuteczne.

Narzędzia wykorzystywane przez analityków danych

Istnieje kilka popularnych narzędzi używanych przez pełnoetatowych analityków danych. Zapoznanie się z tymi narzędziami zwiększy Twoją efektywność i skuteczność:

Ok, więc jak zdobyć pracę analityka danych bez doświadczenia?

Strategie poszukiwania pracy

Po rozwinięciu swoich umiejętności i stworzeniu silnego portfolio jako analityk danych, zaczyna się właściwa zabawa — czas zacząć szukać możliwości pracy! Ale jak znaleźć pracę, jeśli nie masz doświadczenia?

W tej sekcji przyjrzymy się niektórym strategiom poszukiwania pracy , które mogą pomóc w zdobyciu pierwszej pracy jako analityk danych. Od korzystania z internetowych tablic ogłoszeń po nawiązywanie kontaktów z profesjonalistami z branży, kilka strategii może pomóc Ci wyróżnić się na konkurencyjnym rynku pracy.

Wykorzystanie internetowych platform pracy

Internetowe platformy pracy mogą być skarbnicą możliwości dla początkujących analityków danych i są doskonałym miejscem do nawiązywania kontaktu z rekruterami z branży. Zacznij od utworzenia profili w popularnych witrynach poszukujących pracy, takich jak Indeed , LinkedIn i Glassdoor .

Użyj odpowiednich słów kluczowych, takich jak „początkowy analityk danych” i „staże analityka danych”, aby znaleźć odpowiednie oferty pracy. Skonfiguruj powiadomienia o ofertach pracy dla tych wyszukiwań, aby otrzymywać powiadomienia o nowych możliwościach.

Ponadto rozważ dołączenie do niszowych portali ogłoszeniowych zajmujących się analizą danych, takich jak Kaggle Jobs i iCrunchData . Platformy te są przeznaczone dla społeczności zajmującej się nauką o danych, zwiększając Twoje szanse na znalezienie odpowiednich stanowisk.

A co z twoim CV lub życiorysem?

Dopasowanie CV i listu motywacyjnego

Nie bój się dostosowywać swojego CV i listu motywacyjnego do konkretnych ofert pracy. Pamiętaj, aby w materiałach aplikacyjnych podkreślać uniwersalne umiejętności,

Oto kilka niezbędnych elementów, które należy uwzględnić w CV:

• Kwalifikacje : Połóż duży nacisk na odpowiednie kursy i certyfikaty branżowe, które pomyślnie ukończyłeś. Posiadanie tytułu licencjata lub wyższego w dziedzinie technologii jest bardzo pomocne, ale każdy stopień powinien przynajmniej przejść przez drzwi.
• Projekty analizy danych lub doświadczenia wolontariuszy : Zamiast rzeczywistego doświadczenia zawodowego, wyróżnij projekty lub możliwości wolontariatu, z których jesteś szczególnie dumny. Projekty te powinny być istotne dla analizy danych.
• Umiejętności : Podkreśl wszelkie posiadane umiejętności techniczne. Obejmuje to doświadczenie z językami programowania, narzędziami do wizualizacji danych i statystykami

Twój list motywacyjny powinien również pokazywać Twój entuzjazm dla dziedziny analityki danych i podkreślać Twoje najważniejsze osiągnięcia lub projekty. Wykazanie się silnym zrozumieniem, w jaki sposób firma wykorzystuje narzędzia analityczne, może pokazać Twoją wiedzę i ambicje.

Wskazówki dotyczące sieci

Networking odgrywa kluczową rolę w znajdowaniu ofert pracy i zdobywaniu cennych informacji branżowych. Weź udział w konferencjach, warsztatach, spotkaniach i seminariach internetowych, aby nawiązać kontakt z profesjonalistami w tej dziedzinie. Przedstaw się i poproś o radę lub rekomendacje, które mogą prowadzić do potencjalnych skierowań do pracy.

Ponadto korzystaj z internetowych platform sieciowych, takich jak LinkedIn i Meetup , aby rozszerzyć swoje kontakty. Dołącz do odpowiednich grup, bierz udział w dyskusjach i dziel się artykułami lub spostrzeżeniami, aby pokazać swoją wiedzę i entuzjazm w zakresie analizy danych.

Przeprowadzanie wywiadu

Gratulacje! Dotarłeś do etapu rozmowy kwalifikacyjnej w poszukiwaniu pracy dla analityka danych!

To ekscytująca okazja do zaprezentowania swoich umiejętności, doświadczenia i pasji w tej dziedzinie. Jednak rozmowy kwalifikacyjne mogą być stresujące, zwłaszcza jeśli nie jesteś pewien, czego się spodziewać; rozumiemy, wiemy!

W tej sekcji przyjrzymy się niektórym strategiom, które pomogą Ci odnieść sukces podczas rozmów kwalifikacyjnych analityka danych.

Od zbadania firmy i roli po przygotowanie się do typowych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej i zademonstrowanie umiejętności rozwiązywania problemów, te wskazówki pomogą Ci poczuć się pewnie i przygotować do następnej rozmowy o pracę jako analityk danych.

Przygotowanie do często zadawanych pytań

Jednym z kluczy do przeprowadzenia wywiadu z analitykiem danych jest przygotowanie się na często zadawane pytania. Zacznij od zbadania firmy i zrozumienia jej potrzeb oraz branży, w której działa.

Pomoże Ci to dostosować odpowiedzi do pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej i zademonstrować swój entuzjazm dla tej roli.

Niektóre typowe pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej z analitykiem danych, które możesz napotkać od menedżerów ds. Rekrutacji, obejmują:

• Jakie są Twoje doświadczenia z narzędziami do analizy i wizualizacji danych?
• Czy możesz opisać trudny projekt, nad którym pracowałeś i jak do niego podszedłeś?
• Jak radzicie sobie z dużymi zbiorami danych i zapewniacie jakość danych?

Przećwicz odpowiedzi na te pytania i zastanów się, jak możesz podkreślić swoje umiejętności i doświadczenie, nawet jeśli nie masz bezpośredniego doświadczenia w analizie danych.

Skoncentruj się również na umiejętnościach uniwersalnych, takich jak komunikacja, rozwiązywanie problemów i chęć uczenia się.

Prezentacja umiejętności rozwiązywania problemów

Dla analityka danych rozwiązywanie problemów jest kluczową umiejętnością. Podczas rozmowy możesz zostać poproszony o rozwiązanie problemu lub analizę zbioru danych na miejscu. Aby pokazać swoje umiejętności rozwiązywania problemów, wykonaj następujące kroki:

1. Zrozum pytanie : Poświęć trochę czasu na przeczytanie i zrozumienie opisu problemu. Jeśli nie jesteś pewien, poproś rozmówcę o wyjaśnienie.
2. Podziel to na mniejsze części: podziel problem na mniejsze, wykonalne zadania. Pomoże ci to utrzymać porządek i zademonstrować twoje systematyczne podejście.
3. Utwórz plan: opracuj plan rozwiązania każdego zadania, wykorzystując swoją wiedzę na temat technik analizy danych, aby wybrać najbardziej odpowiednie podejście.
4. Wykonaj i dostosuj: Wykonując plan, bądź przygotowany na dostosowanie go w oparciu o uzyskane wyniki. Świadczy to o elastyczności i zdolności adaptacji.
5. Przedstaw swoje ustalenia : jasno przedstaw ankieterowi swoje ustalenia i spostrzeżenia. Jeśli to możliwe, używaj elementów wizualnych, aby wyniki były łatwe do zrozumienia.

Wykonując te kroki, możesz śmiało zaprezentować swoje umiejętności rozwiązywania problemów i wyróżnić się na rozmowie kwalifikacyjnej z analitykiem danych.

Średnie oczekiwania płacowe na stanowiskach podstawowych

Mówienie o tym może być niewygodne, ale jest ważną częścią procesu rozmowy kwalifikacyjnej — ile pieniędzy organizacja jest skłonna ci zapłacić? Zakres wynagrodzeń podstawowego analityka danych w Ameryce może się różnić w zależności od lokalizacji, zestawu umiejętności i konkretnej firmy.

Według Glassdoor średnia pensja podstawowego analityka danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 62 453 USD rocznie , stan na marzec 2023 r. Jednak średni zakres wynagrodzenia może wynosić od 43 000 do 89 000 USD rocznie, w zależności od czynników wymienionych powyżej.

Firma Indeed podaje również podobne liczby, ze średnią pensją podstawową w Stanach Zjednoczonych w wysokości 60 679 USD rocznie dla początkujących analityków danych według stanu na marzec 2023 r.

Ważne jest, aby pamiętać, że te liczby to tylko średnie i mogą się różnić w zależności od konkretnych okoliczności na danym stanowisku. Powinny jednak dać ci dobry punkt odniesienia do pracy przy rozpoczynaniu kariery analityka danych.

Ponadto liczby te mogą nie uwzględniać innych czynników, takich jak premie, korzyści i opcje na akcje, które mogą być oferowane przez niektóre firmy.

Kontynuowanie działalności profesjonalnej

Ciągły rozwój zawodowy jest kluczową częścią zostania odnoszącym sukcesy analitykiem danych, niezależnie od poziomu doświadczenia.

W tej ostatniej części omówimy bycie na bieżąco z trendami w branży i zdobywanie zaawansowanych certyfikatów.

Bycie na bieżąco z trendami w branży

Nadążanie za najnowszymi trendami i osiągnięciami w dziedzinie analizy danych jest niezbędne do utrzymania przewagi konkurencyjnej na rynku pracy. Oto kilka sposobów, aby być na bieżąco:

• Śledź odpowiednie blogi i strony internetowe poświęcone analizie danych, aby być na bieżąco z nowymi narzędziami, technikami i najlepszymi praktykami. Przykłady obejmują Github, Towards Data Science , KDnuggets i oczywiście
• Uczestnicz w forach internetowych i społecznościach, w których analitycy danych dyskutują i dzielą się spostrzeżeniami, technikami i rozwiązaniami. Platformy takie jak Reddit , Discord , Twitter i DataTau oraz nasze
• Subskrybuj odpowiednie biuletyny, podcasty i kanały YouTube, aby być na bieżąco z najnowszymi wiadomościami i zmianami w analizie danych. Jeśli szukasz podcastów, sprawdź Data Skeptic , DataFramed i . Niektóre dobre kanały YouTube, które warto śledzić, to senddex i Two Minute Papers .

Dążenie do uzyskania zaawansowanych certyfikatów

Oprócz podstawowych umiejętności zdobytych dzięki certyfikacjom i kursom z zakresu analityki danych dla początkujących i średniozaawansowanych, możesz rozważyć uzyskanie zaawansowanych certyfikatów, aby jeszcze bardziej podnieść swoje referencje i wiedzę.

Jak mówią, praktyka czyni mistrza, dlatego opracowaliśmy „Treningi”. Nasze treningi umiejętności związanych z danymi to niesamowity sposób na ćwiczenie swoich umiejętności, komunikowanie się z innymi i uzyskiwanie informacji zwrotnych na temat swojej pracy.

Dowiedz się o naszych treningach poniżej:

Podsumowując, znalezienie pracy jako analityk danych bez doświadczenia może być wyzwaniem, ale nie jest niemożliwe.

Budując silne portfolio, rozwijając pożądane umiejętności, nawiązując kontakty z innymi profesjonalistami i korzystając z zasobów internetowych, aspirujący analitycy danych mogą zwiększyć swoje szanse na znalezienie pierwszej pracy w terenie.

Może to wymagać czasu i wysiłku, ale dzięki wytrwałości i zaangażowaniu w naukę każdy (nawet Ty!) może rozpocząć karierę jako analityk danych.