Cum să devii un analist de date fără experiență: Să mergem!

Intrarea în domeniul analizei datelor poate părea intimidantă, mai ales dacă nu aveți experiență. Dar nu te teme! Există căi și strategii care vă pot ajuta să vă începeți cariera ca analist de date.

Pentru a deveni un analist de date fără experiență, concentrați-vă pe dezvoltarea abilităților relevante pe care să le adăugați portofoliului dvs. și începeți să învățați tehnici dovedite, din lumea reală, pe care să le împărtășiți cu potențialii angajatori.

Analiza datelor implică în mod obișnuit colectarea, interpretarea și extragerea de informații valoroase din big data care pot permite organizațiilor să ia decizii mai bine informate. Cu resursele educaționale adecvate și cu experiențele practice, și tu poți avea un impact în acest domeniu în creștere rapidă.

Acest articol vă va ghida prin pași acționați pentru a obține un loc de muncă de analist de date la nivel de intrare, arătând în același timp modul în care diverse resurse vă pot ajuta să vă construiți abilitățile și cunoștințele necesare.

Cuprins

• Dezvoltarea abilităților relevante
  • Abilități cheie pentru analiștii de date
  • Utilizați cursuri și certificări online
  • Încercați câteva proiecte practice
  • Rețea și alătură-te comunităților
• Crearea unui portofoliu puternic
• Responsabilitățile postului de analist de date
  • Responsabilitățile postului de analist de date la nivel de intrare
  • Instrumente utilizate de analiștii de date
• Strategii de căutare a unui loc de muncă
  • Utilizarea platformelor de locuri de muncă online
  • Personalizarea CV-ului și a scrisorii de intenție
  • Sfaturi de rețea
• Ating the Interviu
  • Pregătirea pentru întrebări comune
  • Prezentarea abilităților de rezolvare a problemelor
  • Așteptările salariale medii pentru pozițiile la nivel de intrare
• Continuand dezvoltarea profesionala
  • Rămâneți la curent cu tendințele din industrie
  • Urmărirea certificărilor avansate

Dezvoltarea abilităților relevante

Dacă nu aveți experiență anterioară în domeniu, atunci trebuie să vă dezvoltați abilitățile și cunoștințele necesare de analiză a datelor.

Această secțiune acoperă câteva modalități eficiente de a construi abilități relevante, oferindu-vă o bază solidă pentru o carieră de succes în analiza datelor.

Abilități cheie pentru analiștii de date

Pentru a excela în rolul dvs. de analist de date, este important să aveți câteva abilități esențiale de analist de date:

• Gestionarea datelor: analiștii de date trebuie să aibă abilități puternice în gestionarea datelor, inclusiv curățarea, integrarea și organizarea datelor. Aceasta implică posibilitatea de a lucra cu seturi de date mari, diferite formate de fișiere și sisteme de stocare a datelor.
• Analiză statistică: analiștii de date trebuie să aibă o înțelegere solidă a metodelor și tehnicilor statistice pentru a analiza datele și a obține perspective semnificative. Aceasta include posibilitatea de a aplica modele statistice, analiza de regresie, testarea ipotezelor și vizualizarea datelor.
• Abilități de programare : nu trebuie să fii un informatician, dar analiștii de date trebuie să aibă o bază solidă de programare și să fie competenți în cel puțin un limbaj de programare, cum ar fi Python sau R. Ar trebui să fie capabili să scrie eficient și curat. cod pentru a manipula și analiza datele.
• Perspicacitatea afacerilor : analiștii de afaceri trebuie să fie capabili să înțeleagă contextul de afaceri al analizei lor și modul în care acesta afectează organizația. Ei trebuie să fie capabili să traducă informațiile despre date în recomandări acționabile pentru părțile interesate.
• Abilități de comunicare : O bună abilitate de comunicare este o abilitate soft foarte bună. Analiștii de date trebuie să fie capabili să comunice clar constatările lor părților interesate tehnice și non-tehnice. Ei ar trebui să fie capabili să prezinte informații complexe într-un mod concis și ușor de înțeles.
• Vizualizarea datelor: analiștii de date trebuie să aibă abilități puternice de vizualizare a datelor pentru a crea reprezentări vizuale convingătoare ale constatărilor lor. Aceasta include posibilitatea de a utiliza instrumente precum Tableau, LuckyTemplates sau Excel pentru a crea diagrame, grafice și tablouri de bord.
• Rezolvarea problemelor : Analiștii de date trebuie să aibă abilități puternice de rezolvare a problemelor pentru a fi capabili să identifice modele și tendințe în date și să dezvolte soluții la probleme complexe de date.

Utilizați cursuri și certificări online

Cursurile online și certificatele profesionale sunt un prim pas bun pentru dobândirea abilităților necesare pentru analiza datelor. Există numeroase cursuri online, bootcamp-uri, tutoriale și certificări disponibile în domeniul analizei datelor pe site-uri web precum Udemy, Coursera și LuckyTemplates.

Aceste cursuri oferă învățare structurată și bazată pe proiecte, permițându-vă să vă perfecționați abilitățile și să câștigați experiență practică.

Exemple de cursuri la care merită să vă înscrieți includ :

• Specializarea Fundamentele pentru analiza și vizualizarea datelor Coursera: Această specializare, oferită de IBM, constă din cinci cursuri care acoperă elementele fundamentale ale analizei și vizualizării datelor folosind instrumente precum Excel, Tableau și R. Subiectele includ manipularea datelor, analiza regresiei și vizualizare bazată pe date.
• DataCamp’s Data Analyst with Python track: Această pistă este concepută pentru a vă învăța abilitățile de bază necesare pentru a deveni analist de date folosind Python. Piesa acoperă subiecte precum manipularea datelor, vizualizarea datelor și analiza statistică folosind biblioteci Python, cum ar fi panda, Matplotlib și seaborn.
• LinkedIn Deveniți un specialist în analiza datelor: acest curs acoperă elementele de bază ale statisticilor necesare pentru analiza datelor. Subiectele includ probabilitatea, testarea ipotezelor, cadrele și analiza de regresie.
• Practica HackerRank privind structurile de date: această resursă oferă o serie de provocări de codare pentru a vă ajuta să vă îmbunătățiți abilitățile cu structurile de date. Provocările acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv algoritmi, structuri de date și matematică.
• . Acesta este un model de predare încercat și dovedit, care va construi o gamă largă de abilități esențiale pentru a trece cu încredere PL-300.

Încercați câteva proiecte practice

Construirea unui portofoliu de este crucială pentru a vă prezenta abilitățile tehnice, creativitatea și capacitatea de a extrage informații din date.

Lucrul la proiecte din lumea reală vă permite să vă demonstrați competențele potențialilor angajatori și ajută la reducerea decalajului dintre cunoștințele teoretice și aplicarea practică. Pentru a crea un portofoliu impresionant, luați în considerare:

• Vizualizarea datelor : alegeți un set de date de interes și creați un set de vizualizări care vă ajută să spuneți o poveste. Utilizați instrumente precum Tableau , LuckyTemplates sau Matplotlib pentru a crea diagrame, grafice și tablouri de bord care evidențiază informații cheie.
• Analiza textului: alegeți un corp de text, cum ar fi recenziile clienților sau postările pe rețelele sociale și utilizați tehnici de procesare a limbajului natural pentru a analiza textul. Aceasta poate include analiza sentimentelor, modelarea subiectelor și clasificarea textului.
• Curățarea și preprocesarea datelor: alegeți un set de date dezordonat cu valori lipsă, înregistrări duplicat sau tipuri de date inconsecvente și curățați și preprocesați datele. Aceasta implică tehnici precum imputarea, normalizarea și codificarea variabilelor categoriale.
• Web scraping: alegeți un site web de interes și utilizați tehnici de web scraping pentru a colecta date de pe site. Acest lucru poate implica utilizarea unor instrumente precum BeautifulSoup sau Scrapy pentru a extrage date din etichetele HTML sau utilizarea API-urilor pentru a colecta date de la serviciile web.
• Povestirea datelor: alegeți un set de date de interes și creați o narațiune în jurul datelor. Utilizați vizualizări de date, text și elemente multimedia pentru a spune o poveste convingătoare despre date și implicațiile acestora.

Prin finalizarea acestor proiecte, aspiranții analiști de date își pot demonstra abilitățile tehnice, creativitatea și capacitatea de a lucra cu datele într-un mod semnificativ.

În plus, aceste proiecte pot fi incluse într-un portofoliu de analist de date, împreună cu descrieri detaliate ale metodologiilor utilizate și perspectivele derivate din date.

Rețea și alătură-te comunităților

Implicarea în rețele și comunitățile profesionale poate oferi conexiuni valoroase, resurse și oportunități în domeniul analizei datelor.

Câteva modalități de a vă dezvolta rețeaua și de a obține expunere includ:

• Participați la conferințe, seminarii sau ateliere din industrie . Aceasta este o modalitate excelentă de a vă conecta cu alți analiști de date și de a afla despre cele mai recente tendințe și tehnici din domeniu. Unele conferințe populare despre știința datelor includ Data Science Summit , Strata Data Conference și Predictive Analytics World .
• Alăturați-vă forumurilor online sau grupurilor de discuții . De exemplu, Discord și Reddit au numeroase comunități dedicate științei datelor. Sunt locuri grozave pentru a ține pasul cu știrile din industrie și pentru a întâlni alți analiști de date și oameni de știință de date aspiranți.
• Conectează-te cu profesioniști din domeniu prin platforme precum LinkedIn , Meetup și Kaggle . Prin construirea de relații cu alți profesioniști din domeniu, puteți afla despre oportunitățile de angajare, puteți obține noi perspective și cunoștințe și vă puteți stabili ca expert în industrie.

Acum este timpul să vă creați portofoliul!

Crearea unui portofoliu puternic

Când începeți ca analist de date fără experiență, construirea unui portofoliu puternic este esențială pentru a vă prezenta abilitățile, creativitatea și capacitatea de a extrage informații din date.

Vă va ajuta să vă stabiliți credibilitatea și să demonstrați proiectele la care ați lucrat anterior, chiar dacă sunt proiecte personale sau auto-inițiate. Portofoliul dvs. ar trebui să evidențieze:

1. Proiecte pe care le-ați finalizat: includeți o varietate de proiecte în portofoliu pentru a vă afișa experiența practică și expertiza în diferite tipuri de analiză. Nu trebuie să fie ceva prea complicat. Câteva exemple de proiecte de bază pe care le puteți prezenta includ date de răzuire de pe site-uri web și date de curățare. Asigurați-vă că oferiți context pentru fiecare proiect, cum ar fi problema pe care încercați să o rezolvați, procesul pe care l-ați urmat și perspectivele pe care le-ați obținut din analiza dvs.
2. Abilități transferabile : acestea sunt abilități pe care le-ați dobândit din experiențele dumneavoastră anterioare, chiar dacă nu sunt direct legate de analiza datelor. Câteva exemple de abilități transferabile includ experiența cu Microsoft Excel, analiza statistică sau limbaje de programare precum R sau Python.

Încorporând aceste elemente în portofoliul dvs., veți putea să vă prezentați eficient abilitățile, creativitatea și capacitatea de a lucra cu date, chiar și fără experiență anterioară ca analist de date.

Responsabilitățile postului de analist de date

Înainte de a începe să aplicați pentru posturi de analist de date, ar trebui să vă familiarizați cu responsabilitățile de zi cu zi ale analiștilor de date, precum și cu instrumentele comerțului.

În această secțiune, vom detalia responsabilitățile postului pentru un rol de analist de date la nivel de intrare, abilitățile cheie pe care ar trebui să le cunoașteți și câteva instrumente populare utilizate de profesioniștii în date.

Responsabilitățile postului de analist de date la nivel de intrare

În calitate de persoană care începe de la un nivel de intrare, rolul dvs. principal va fi probabil să oferiți informații valoroase pentru luarea deciziilor prin colectarea, curățarea și analizarea datelor.

Descrierile postului vor varia, dar câteva responsabilități principale includ:

• Colectarea și organizarea datelor : Aceasta implică colectarea datelor relevante din diverse surse și organizarea acestora într-un format structurat pentru analiză.
• Curățarea și preprocesarea datelor : va trebui să curățați și să preprocesați datele eliminând inconsecvențele, erorile și duplicatele pentru a vă asigura că datele sunt exacte și gata pentru analiză.
• Analizarea datelor: va trebui să utilizați tehnici statistice și instrumente software pentru a analiza datele și a extrage informații.
• Crearea de rapoarte și vizualizări: va trebui să prezentați perspectivele și constatările folosind diagrame, grafice și alte ajutoare vizuale.
• Comunicarea constatărilor: va trebui să comunicați constatările părților interesate și să faceți recomandări bazate pe perspective.
• Colaborarea cu membrii echipei: va trebui să lucrați cu alți membri ai echipei pentru a vă asigura că proiectele sunt finalizate la timp și la un standard înalt.
• Învățare continuă: va trebui să fiți la curent cu noile tehnici, tehnologii și tendințe în domeniul analizei datelor pentru a vă asigura că abilitățile dumneavoastră rămân relevante și eficiente.

Instrumente utilizate de analiștii de date

Există mai multe instrumente populare utilizate de analiștii de date cu normă întreagă. Familiarizarea cu aceste instrumente vă va crește eficiența și eficacitatea:

Ok, deci cum obții un job de analist de date fără experiență?

Strategii de căutare a unui loc de muncă

Odată ce ți-ai dezvoltat abilitățile și ai creat un portofoliu puternic ca analist de date, începe distracția reală – este timpul să începi să cauți oportunități de angajare! Dar cum să găsești de lucru când nu ai nicio experiență?

În această secțiune, vom explora câteva strategii de căutare a unui loc de muncă care vă pot ajuta să obțineți primul loc de muncă ca analist de date. De la utilizarea forumurilor de locuri de muncă online la crearea de rețele cu profesioniști din industrie, mai multe strategii vă pot ajuta să vă evidențiați pe o piață competitivă a muncii.

Utilizarea platformelor de locuri de muncă online

Platformele de locuri de muncă online pot fi o comoară de oportunități pentru aspiranții analiști de date și sunt un loc minunat pentru a intra în legătură cu recrutorii din industrie. Începeți prin a crea profiluri pe site-uri populare de căutare de locuri de muncă, cum ar fi Indeed , LinkedIn și Glassdoor .

Folosiți cuvinte cheie relevante, cum ar fi „analist de date la nivel de intrare” și „stagii de analist de date” pentru a găsi postări de locuri de muncă potrivite. Configurați alerte de locuri de muncă pentru aceste căutări pentru a primi notificări despre noi oportunități.

În plus, luați în considerare aderarea la forumuri de nișă specifice analizei datelor, cum ar fi Kaggle Jobs și iCrunchData . Aceste platforme se adresează comunității științei datelor, crescând șansele de a găsi poziții relevante.

Dar CV-ul sau CV-ul tău?

Personalizarea CV-ului și a scrisorii de intenție

Nu vă fie teamă să vă adaptați CV-ul și scrisoarea de intenție pentru anumite locuri de muncă. Asigurați-vă că subliniați abilitățile transferabile, și orice proiecte relevante în materialele de aplicare.

Iată câteva elemente esențiale de inclus în CV:

• Calificări : puneți un accent puternic pe cursurile relevante și pe certificările din industrie pe care le-ați finalizat cu succes. Să ai o diplomă de licență sau mai mare în tehnologie este de mare ajutor, dar orice diplomă ar trebui cel puțin să-ți treacă piciorul pe ușă.
• Proiecte de analiză a datelor sau experiențe de voluntariat : în loc de experiența de lucru reală, evidențiați proiectele sau oportunitățile de voluntariat de care sunteți deosebit de mândru. Aceste proiecte ar trebui să fie relevante pentru analiza datelor.
• Abilități : evidențiați orice abilități tehnice pe care le aveți. Aceasta include experiență cu limbaje de programare, instrumente de vizualizare a datelor și statistici

Scrisoarea dvs. de intenție ar trebui, de asemenea, să vă arate entuziasmul pentru domeniul analizei datelor și să vă evidențieze cele mai semnificative realizări sau proiecte. Demonstrarea unei înțelegeri puternice a modului în care compania utilizează analitice vă poate prezenta cunoștințele și ambiția.

Sfaturi de rețea

Rețelele joacă un rol vital în găsirea de oportunități de angajare și obținerea de informații valoroase din industrie. Participați la conferințe, workshop-uri, întâlniri și webinarii pentru a intra în legătură cu profesioniști în domeniu. Prezentați-vă și cereți sfaturi sau recomandări, care pot duce la potențiale recomandări de locuri de muncă.

În plus, utilizați platforme de rețea online precum LinkedIn și Meetup pentru a vă extinde conexiunile. Alăturați-vă unor grupuri relevante, participați la discuții și împărtășiți articole sau perspective pentru a vă prezenta cunoștințele și entuziasmul pentru analiza datelor.

Ating the Interviu

Felicitări! Ați ajuns la etapa interviului de angajare în căutarea unui loc de muncă de analist de date!

Aceasta este o oportunitate interesantă de a vă prezenta abilitățile, experiența și pasiunea pentru domeniu. Cu toate acestea, interviurile de angajare pot fi deranjante, mai ales dacă nu sunteți sigur la ce să vă așteptați; înțelegem, știm!

În această secțiune, vom explora câteva strategii care să vă ajute să obțineți succes la interviurile de angajare cu analist de date.

De la cercetarea companiei și a rolului până la pregătirea pentru întrebări obișnuite de interviu și demonstrarea abilităților dvs. de rezolvare a problemelor, aceste sfaturi vă vor ajuta să vă simțiți încrezători și pregătiți pentru următorul interviu de angajare cu analist de date.

Pregătirea pentru întrebări comune

Una dintre cheile pentru a susține un interviu cu analist de date este pregătirea pentru întrebări obișnuite. Începeți prin a cerceta compania și a înțelege nevoile acesteia și industria în care operează.

Acest lucru vă va ajuta să vă adaptați răspunsurile la întrebările interviului de angajare și să vă demonstrați entuziasmul pentru acest rol.

Câteva întrebări obișnuite la interviul cu analist de date pe care le puteți întâlni de la managerii de angajare includ:

• Care este experiența dumneavoastră cu instrumentele de analiză și vizualizare a datelor?
• Poți descrie un proiect provocator la care ai lucrat și cum l-ai abordat?
• Cum gestionați seturile mari de date și asigurați calitatea datelor?

Exersați-vă răspunsurile la aceste întrebări și luați în considerare cum vă puteți evidenția abilitățile și experiența, chiar dacă vă lipsește experiența directă în analiza datelor.

De asemenea, concentrați-vă pe abilitățile transferabile, cum ar fi comunicarea, rezolvarea problemelor și disponibilitatea de a învăța.

Prezentarea abilităților de rezolvare a problemelor

Ca analist de date, rezolvarea problemelor este o abilitate crucială. În timpul interviului, vi se poate cere să rezolvați o problemă sau să analizați un set de date la fața locului. Pentru a vă prezenta abilitățile de rezolvare a problemelor, urmați acești pași:

1. Înțelegeți întrebarea : luați-vă timp pentru a citi și înțelege enunțul problemei. Dacă nu sunteți sigur, cereți clarificări intervievatorului.
2. Descompuneți-l: împărțiți problema în sarcini mai mici și ușor de gestionat. Acest lucru vă va ajuta să rămâneți organizat și să vă demonstrați abordarea sistematică.
3. Creați un plan: dezvoltați un plan pentru a aborda fiecare sarcină, folosind cunoștințele dvs. despre tehnicile de analiză a datelor pentru a selecta cea mai potrivită abordare.
4. Executați și adaptați: pe măsură ce executați planul, fiți pregătit să-l adaptați în funcție de rezultatele pe care le obțineți. Acest lucru demonstrează flexibilitate și adaptabilitate.
5. Prezentați-vă constatările : comunicați-vă în mod clar constatările și perspectivele intervievatorului. Folosiți imagini vizuale, dacă este posibil, pentru a vă face rezultatele ușor de înțeles.

Urmând acești pași, vă puteți prezenta cu încredere abilitățile de rezolvare a problemelor și vă puteți evidenția în interviul cu analistul de date.

Așteptările salariale medii pentru pozițiile la nivel de intrare

Poate fi incomod să vorbim despre asta, dar este o parte importantă a procesului de interviu – câți bani este dispusă să vă plătească o organizație? Intervalul de salariu pentru un analist de date entry-level din America poate varia în funcție de locație, setul de abilități și compania specifică.

Potrivit Glassdoor, salariul mediu pentru un analist de date entry-level din Statele Unite este de 62.453 USD pe an , din martie 2023. Cu toate acestea, intervalul de salariu mediu poate varia de la 43.000 USD la 89.000 USD pe an, în funcție de factorii menționați mai sus.

Într-adevăr, raportează, de asemenea, cifre similare, cu un salariu de bază mediu de 60.679 USD pe an pentru analiștii de date de nivel de intrare din Statele Unite , începând cu martie 2023.

Este important de reținut că aceste cifre sunt doar medii și pot varia în funcție de circumstanțele specifice ale poziției. Dar, ar trebui să vă ofere o bază bună cu care să lucrați atunci când începeți o carieră de analist de date.

În plus, este posibil ca aceste numere să nu ia în considerare alți factori, cum ar fi bonusurile, beneficiile și opțiunile pe acțiuni care pot fi oferite de anumite companii.

Continuand dezvoltarea profesionala

Dezvoltarea profesională continuă este o parte crucială pentru a deveni un analist de date de succes, indiferent de nivelul de experiență.

În această secțiune finală, vom discuta despre rămânerea la curent cu tendințele din industrie și urmărirea certificărilor avansate.

Rămâneți la curent cu tendințele din industrie

A fi la curent cu cele mai recente tendințe și evoluții în domeniul analizei datelor este esențială pentru a vă menține avantajul competitiv pe piața muncii. Iată câteva modalități de a rămâne la curent:

• Urmărește blogurile și site-urile web relevante axate pe analiza datelor pentru a fi la curent cu noile instrumente, tehnici și bune practici. Exemplele includ Github, Towards Data Science , KDnuggets și, desigur,
• Participați la forumuri și comunități online în care analiștii de date discută și împărtășesc perspective, tehnici și soluții. Platforme precum Reddit , Discord , Twitter și DataTau și noastre
• Abonați-vă la buletine informative, podcasturi și canale YouTube relevante pentru a fi la curent cu cele mai recente știri și evoluții în analiza datelor. Pentru podcasturi, consultați Data Skeptic , DataFramed și . Unele canale YouTube bune de urmat includ senddex și Two Minute Papers .

Urmărirea certificărilor avansate

Pe lângă abilitățile de bază dobândite prin certificările și cursurile de analiză a datelor pentru începători și intermediari, puteți lua în considerare obținerea unor certificări avansate pentru a vă îmbunătăți în continuare acreditările și expertiza.

După cum se spune, practica face perfectă, motiv pentru care am dezvoltat „antrenamente”. Antrenamentele noastre de abilități de date sunt o modalitate incredibilă de a-ți exersa abilitățile, de a comunica cu ceilalți și de a obține feedback despre munca ta.

Aflați mai jos despre antrenamentele noastre:

Pentru a rezuma lucrurile, găsirea unui loc de muncă ca analist de date fără experiență poate fi o provocare, dar nu este imposibil.

Prin construirea unui portofoliu puternic, dezvoltarea abilităților solicitate, crearea de rețele cu alți profesioniști și profitând de resursele online, aspiranții analiști de date își pot crește șansele de a obține primul loc de muncă în domeniu.

Poate dura timp și efort, dar cu perseverență și angajamentul de a învăța, oricine (chiar și tu!) poate începe o carieră ca analist de date.