Вакансии аналитика данных для первокурсников: что вам нужно знать

Вы только что закончили колледж и хотите начать карьеру в области анализа данных. С чего начать?

Чтобы начать карьеру аналитика данных в качестве нового выпускника, важно сначала получить соответствующие технические и социальные навыки, а также практический опыт, который вы можете использовать для создания сильного портфолио и возобновления демонстрации своих способностей.

Получив базовые знания, ищите стажировки, внештатные проекты или волонтерские возможности и общайтесь с профессионалами в этой области, чтобы определить возможности в отрасли.

Это руководство охватывает все, что вам нужно знать, чтобы начать работу в качестве новичка, в том числе необходимые навыки и образовательные квалификации, способы получения практического опыта и стратегии поиска работы, которые могут помочь вам найти свою первую работу на полную ставку.

Давайте начнем, или, скажем так, «погрузимся в данные»!

Оглавление

• Навыки, необходимые для работы аналитика данных
  • Технические навыки, необходимые для работы аналитиком данных
  • Социальные навыки, необходимые для работы аналитиком данных
• Основные образовательные квалификации для аналитиков данных
• Получение практического опыта
  • Стажировки
  • Внештатные проекты
  • Онлайн-курсы и сертификаты
• Лучшие стратегии поиска работы для начинающих аналитиков данных
  • Онлайн-доски объявлений
  • Сеть
  • Социальные медиа
• Подготовка эффективного резюме
  • Выделение соответствующих навыков
  • Демонстрация академических проектов
• Прибивание интервью
  • Общие вопросы для собеседования аналитика данных
  • Лучшие практики для интервью
• Последние мысли

Навыки, необходимые для работы аналитика данных

Аналитики данных используют такие инструменты, как LuckyTemplates и Tableau, для визуализации данных и получения ценных сведений.

Анализ данных включает использование аналитических инструментов и методов для извлечения информации из сложных наборов данных.

Чтобы преуспеть в качестве аналитика данных, вам необходимо сочетание технических и социальных навыков, которые позволят вам эффективно собирать, обрабатывать, анализировать и передавать информацию.

В этом разделе мы обсудим некоторые из основных технических и социальных навыков, необходимых для работы аналитика данных.

Технические навыки, необходимые для работы аналитиком данных

Статистическая визуализация ключевых метрик для управляющей компании, выполненная с помощью LuckyTemplates.

Технические навыки относятся к определенному набору способностей и знаний, связанных с отраслью, которые необходимы для выполнения технических задач. Эти навыки поддаются количественной оценке и могут быть приобретены с практикой.

Основные технические навыки для работы аналитика данных включают в себя:

• Microsoft Excel: Excel — одна из наиболее широко используемых и универсальных программ для анализа данных. Это мощный инструмент для работы с моделями данных, который предоставляет ряд функций для обработки, анализа и визуализации данных. Экспертный или, по крайней мере, средний уровень знаний имеет важное значение в науке о данных.
• Программирование : владение хотя бы одним языком программирования, таким как Python, R или SQL, является критическим требованием для большинства ролей аналитика данных. Ожидается, что даже аналитики на начальных должностях будут писать эффективный код, который может манипулировать данными и анализировать их.
• Управление базами данных. Если ваша цель — работать в отраслях, обрабатывающих большие объемы данных (здравоохранение, финансы, розничная торговля и т. д.), вам должно быть удобно использовать системы управления базами данных для сбора, управления и обработки данных. Некоторые популярные системы включают MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB и Microsoft SQL Server.
• Статистическая визуализация . Ожидается, что помимо обработки данных аналитики будут создавать диаграммы и графики, которые можно использовать для извлечения информации из данных. Знакомство с такими инструментами, как Tableau или Microsoft LuckyTemplates, позволит вам создавать визуально привлекательные и простые для понимания представления полученных данных.
• Машинное обучение : знание алгоритмов и методов машинного обучения, а также способов использования инструментов машинного обучения помогает аналитикам выявлять скрытые закономерности и делать прогнозы на основе данных. Некоторые популярные инструменты машинного обучения включают IBM Watson Studio, Apache Spark и Microsoft Azure Machine Learning.

Приведенный выше список должен дать вам представление о технических навыках, которыми должны обладать аналитики данных. Это может показаться много, но не позволяйте этому ошеломить вас!

Никто не будет ожидать, что вы будете знакомы со всеми перечисленными технологиями, особенно для позиции начального уровня; тем не менее, вы должны приложить усилия, чтобы хотя бы ознакомиться с основами этих навыков.

Теперь давайте проверим часто упускаемые из виду soft skills.

Социальные навыки, необходимые для работы аналитиком данных

Мягкие навыки относятся к межличностным способностям, которые считаются необходимыми для успеха на рабочем месте, поскольку они позволяют вам хорошо работать с другими, адекватно реагировать на вызовы и разрешать конфликты.

В отличие от технических навыков, межличностным навыкам труднее обучать и измерять, но они важны для создания позитивной рабочей атмосферы.

Основные профессиональные навыки аналитиков данных должны включать:

• Коммуникация: вам не обязательно быть опытным оратором, но вы должны быть в состоянии с комфортом передавать сложные аналитические данные как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам и давать рекомендации на основе этих идей.
• Решение проблем: к проблемам, связанным с данными, необходимо подходить систематически. Вы должны быть в состоянии разбить их на более мелкие части и использовать свои технические и аналитические навыки для поиска хороших решений.
• Критическое мышление: большая часть анализа данных заключается в анализе больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей, и как аналитик вы должны обладать сильными навыками критического мышления, чтобы разрабатывать и проверять гипотезы, рассматривать различные точки зрения и делать выводы на основе данных. рекомендации.
• Внимание к деталям: необработанные данные содержат много деталей, и аналитики данных должны уделять большое внимание деталям, чтобы гарантировать точность данных и отсутствие ошибок. Даже незначительные ошибки или неточности могут сильно повлиять на качество данных.
• Управление временем: даже будучи младшим аналитиком данных, вы часто можете работать над несколькими проектами одновременно. Способность расставлять приоритеты задач и эффективно управлять временем имеет решающее значение для соблюдения сроков проекта и обеспечения своевременного выполнения работы.

В то время как технические навыки важны для аналитиков данных, развитие сильных социальных навыков не менее важно для успеха в этой области. Сосредоточьтесь на одновременном развитии как технических, так и межличностных навыков, и это даст вам преимущество в подготовке к вашей первой работе!

Мы не можем выразить это достаточно, мягкие навыки имеют решающее значение на современном рабочем месте сегодня, не имеет значения, являетесь ли вы аналитиком данных, бизнес-аналитиком или даже почтальоном!

Практика ваших мягких навыков наряду с вашими навыками работы с данными даст вам преимущество!

Основные образовательные квалификации для аналитиков данных

Курсы, предназначенные для начинающих аналитиков данных, предлагаемые .

Ты только что закончила школу, так что у тебя наконец-то есть степень. Но подходит ли он для карьеры в области анализа данных?

Существуют определенные образовательные квалификации, которые могут облегчить получение должности начального уровня.

Некоторые из основных квалификаций, которые следует учитывать:

1. Степень бакалавра или магистра в соответствующей области, такой как математика, статистика, экономика или информатика. Ученая степень может потребоваться, если вы намереваетесь взять на себя роль старшего аналитика данных, специалиста по данным или инженера по данным после того, как у вас будет несколько лет опыта.
2. Знание языков программирования, таких как R или Python, для статистического анализа и обработки данных.
3. Понимание различных инструментов и программного обеспечения для анализа данных, таких как SQL, Tableau или Excel, для анализа, визуализации и представления бизнес-данных.
4. Умение использовать количественные и качественные методы исследования для получения информации из необработанных данных.

Если у вас есть образование в несвязанной области, но вы все еще хотите работать аналитиком данных, не паникуйте! Вы по-прежнему можете работать в отрасли со степенью в несвязанной области или даже без степени вообще.

Хотя наличие прочной основы в соответствующих или смежных областях дает конкурентное преимущество, существует множество других способов получить необходимые навыки.

Например, вы можете записаться на онлайн-курсы, получить профессиональные сертификаты или посетить специализированные учебные курсы, которые помогут вам приобрести технические ноу-хау, необходимые для работы в области анализа данных.

Кроме того, даже при наличии соответствующей степени вам все равно придется продолжать развивать свой опыт в предметной области, чтобы не отставать от новых тенденций и получать более полное представление о данных.

В конечном счете, ваше образование в сочетании с вашими навыками и знанием предметной области сыграют важную роль в вашем успехе в качестве аналитика данных.

В следующем разделе мы рассмотрим некоторые стратегии, которые вы можете использовать, чтобы найти работу в области данных, и то, как вы можете повысить свои шансы на получение работы.

Получение практического опыта

Пример простого управления данными с помощью LuckyTemplates.

Как новичок, стремящийся получить практический опыт анализа данных, у вас есть много способов приобрести навыки и продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям.

Давайте рассмотрим некоторые из этих вариантов:

Стажировки

Стажировки — отличный способ получить реальный опыт под руководством профессионалов отрасли. Многие организации предлагают стажировки, специально предназначенные для недавних выпускников или тех, кто хочет перейти в область анализа данных.

Подача заявки на стажировку, которая соответствует вашим интересам и набору навыков, может дать вам возможность работать над реальными проектами анализа данных.

Что насчет фриланса?

Внештатные проекты

Образец панели мониторинга LuckyTemplates, сделанный аналитиком данных

Еще один способ получить практический опыт — взяться за внештатные проекты по анализу данных. Используйте такие платформы, как Upwork, для связи с клиентами, которым нужны услуги анализа данных.

Не откусывайте больше, чем можете прожевать; попробуйте простые задачи, такие как ввод данных для бизнес-аналитики, прежде чем подавать заявку на более сложные задания.

Работая фрилансером, вы можете применить свои навыки в различных проектах и ​​получить опыт работы неполный рабочий день в разных отраслях.

Завершение внештатных проектов также может привести к положительным отзывам и рекомендациям, которые помогут вам выделиться среди потенциальных работодателей.

Как насчет онлайн-обучения?

Онлайн-курсы и сертификаты

Курс по преобразованию данных и моделированию, предлагаемый .

Существует множество , предлагающих углубленное изучение концепций и инструментов анализа данных. Эти курсы часто включают практические упражнения, проекты и оценки, которые помогут вам развить практические навыки.

Получение сертификатов от признанных учреждений также демонстрирует вашу приверженность обучению и подтверждает ваши способности к анализу данных.

Потратьте время, чтобы пройти несколько онлайн-курсов и получить сертификаты, которые сделают ваше резюме более привлекательным для потенциальных работодателей.

Лучшие стратегии поиска работы для начинающих аналитиков данных

Процесс поиска работы сложен в каждой отрасли, особенно для выпускников с нулевым опытом работы.

Также не помогает то, что анализ данных является конкурентной сферой, поэтому важно иметь стратегию, если вы хотите получить работу своей мечты!

Правильная стратегия может помочь вам эффективно ориентироваться на рынке труда, определять потенциальные возможности трудоустройства и выделяться среди работодателей.

В этом разделе мы рассмотрим некоторые эффективные стратегии поиска работы для аналитиков данных, в том числе советы по созданию сетей и созданию сильного онлайн-присутствия.

Онлайн-доски объявлений

DataJobs — это онлайн-доска вакансий, специально предназначенная для аналитиков данных.

Один из самых эффективных способов найти работу аналитика данных для первокурсников — это онлайн-доски объявлений. Эти платформы могут предоставлять оповещения о вакансиях для должностей начального уровня с фильтрами, которые позволяют настраивать поиск в зависимости от местоположения, типа работы и уровня опыта.

Крупные доски объявлений о вакансиях, такие как Indeed , — отличное место для начала поиска вакансий начального уровня в области анализа данных. Вам также следует проверить отраслевые доски объявлений о вакансиях, такие как DataJobs, для более индивидуального поиска работы при поиске ролей аналитика данных.

Сеть

Нетворкинг — хорошая стратегия для проникновения в индустрию аналитики данных. Посещайте отраслевые мероприятия, как онлайн, так и оффлайн, а также посещайте конференции, встречи и семинары, чтобы познакомиться с профессионалами и расширить свою сеть контактов.

Работайте над построением отношений с профессионалами в этой области, что может привести к ценным рекомендациям и доступу к интересным инициативам. Старайтесь быть искренними в своих взаимодействиях и демонстрируйте энтузиазм в отношении анализа данных.

Вам также следует рассмотреть возможность присоединения к онлайн-форумам, сообществам аналитиков данных и группам LinkedIn , чтобы общаться с единомышленниками и быть в курсе отраслевых тенденций.

Участие в дискуссиях и обмен соответствующим контентом на этих платформах также может продемонстрировать ваш опыт и страсть к этой области.

И, если вы демонстрируете свою работу, у вас будет возможность быть замеченным потенциальным работодателем, LinkedIn имеет огромное сообщество данных.

Социальные медиа

Не стоит недооценивать силу социальных сетей в процессе поиска работы! Такие платформы, как LinkedIn и Twitter, могут быть эффективными инструментами для поиска вакансий аналитика данных и связи с влиятельными лицами в отрасли.

Оптимизируйте свои учетные записи в социальных сетях, демонстрируя свои навыки, опыт и проекты, связанные с анализом данных. Следите за компаниями и профессионалами в этой области, чтобы быть в курсе их деятельности и возможностей для сотрудничества. Участвуйте в соответствующих хэштегах или дискуссионных темах, чтобы привлечь внимание.

Профессиональное взаимодействие с платформами социальных сетей может значительно улучшить ваше присутствие в Интернете, а это может привести к возможности трудоустройства на полный рабочий день в области анализа данных.

Опять же, вернемся к LinkedIn, это, безусловно, наш предпочтительный притон для типов данных социальных сетей.

Однако, прежде чем вы сможете подать заявку на работу, вам необходимо усовершенствовать свое резюме, и об этом мы поговорим в следующем разделе.

Подготовка эффективного резюме

Впечатляющее и хорошо структурированное резюме играет жизненно важную роль, помогая первокурсникам получить работу. В этом разделе мы обсудим, как выделить соответствующие навыки и продемонстрировать академические проекты, чтобы создать привлекательное резюме.

Выделение соответствующих навыков

Пример того, как выделить соответствующие навыки в резюме

Как первокурсник, вам нужно подчеркнуть навыки, которые демонстрируют ваш потенциал в качестве аналитика данных. Эти навыки могут быть приобретены в ходе курсовых работ, стажировок и внеклассных мероприятий.

Вот несколько советов, как эффективно выделить ваши соответствующие навыки в резюме:

1. Определите соответствующие навыки : сначала просмотрите описание работы и определите ключевые навыки, которые ищет работодатель. Это могут быть технические навыки, такие как анализ данных, управление базами данных и языки программирования, а также социальные навыки, такие как общение, работа в команде и решение проблем.
2. Настройте свое резюме . Настройте свое резюме, чтобы выделить навыки, которые наиболее важны для работы, на которую вы претендуете. Используйте ключевые слова и фразы из описания вакансии, чтобы помочь вашему резюме пройти первоначальный процесс проверки.
3. Используйте количественные данные. Если возможно, используйте количественные данные, чтобы подчеркнуть влияние ваших навыков. Если вы сделали что-то, что сэкономило деньги или время проекта или компании, включите эти показатели с конкретными цифрами.

Эффективное выделение ваших соответствующих навыков может увеличить ваши шансы произвести впечатление на потенциальных работодателей и получить работу.

Демонстрация академических проектов

Пример академического проекта в резюме

Академические проекты, которые вы только что закончили, убедительно свидетельствуют о вашем опыте решения реальных проблем с данными. Вот несколько ключевых стратегий, которые помогут вам выделиться:

1. Выберите соответствующие проекты: выберите академические проекты, которые наиболее важны для работы, на которую вы претендуете. Это может помочь продемонстрировать ваши навыки и опыт в определенной области анализа данных.
2. Выделите свою роль: четко обозначьте свою роль и конкретный вклад, который вы внесли. Это помогает продемонстрировать свои технические навыки, способность решать проблемы и навыки работы в команде.
3. Включите метрики : по возможности включите метрики или результаты, демонстрирующие влияние проекта. Например, если вы работали над проектом, который помог улучшить бизнес-процессы, укажите конкретные сведения об этих улучшениях.
4. Эффективный формат : при перечислении академических проектов используйте согласованный формат, который легко читается и визуально привлекателен. Включает название проекта, период времени и краткое описание работы. Вы также можете добавить ссылку на проект на GitHub или любой другой репозиторий, где потенциальные работодатели могут получить доступ к вашей работе.

Включение портфолио академических проектов может еще больше укрепить ваше резюме и продемонстрировать ваш практический опыт в области анализа данных.

Посмотрите наше видео ниже, чтобы отточить свои примеры визуализации данных перед собеседованием.

Отличное резюме поможет вам пройти через дверь, но это только первый шаг. Следующий – подготовиться к неизбежному собеседованию при приеме на работу.

Теперь давайте взглянем на некоторые стратегии успешного прохождения собеседования в следующем разделе.

Прибивание интервью

Собеседование при приеме на работу является важным этапом в процессе найма. Здесь вы можете продемонстрировать свои навыки, опыт и личность и продемонстрировать свою пригодность для этой роли.

Чтобы пройти собеседование, требуется тщательная подготовка: от изучения компании и роли до отработки общих вопросов для собеседования и соответствующей одежды.

В этом разделе мы рассмотрим некоторые эффективные стратегии для проведения интервью в качестве аналитика данных, включая советы по ответам на распространенные вопросы и подготовке к собеседованию.

Общие вопросы для собеседования аналитика данных

В качестве более свежей заявки на должности аналитика данных важно подготовиться к общим вопросам интервью. Вот несколько примеров:

• Можете ли вы объяснить разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением?
• Как вы справляетесь с отсутствующими или противоречивыми данными в наборе данных?
• Каков ваш опыт работы с SQL и управлением базами данных?
• Как вы обеспечиваете точность анализа?
• Можете ли вы объяснить ситуацию, когда вы столкнулись с проблемами при анализе данных, и как вы их преодолели?

Обязательно ознакомьтесь с другими возможными вопросами интервью с аналитиком данных и отрепетируйте свои ответы.

Есть много важных вопросов для интервью, и никто не демонстрирует их лучше, чем эта книга.

Готовы к интервью? Давайте обсудим некоторые лучшие практики, чтобы добиться этого!

Лучшие практики для интервью

Чтобы повысить свои шансы на успех в качестве аналитика данных, рассмотрите следующие рекомендации для собеседований:

1. Исследуйте компанию : изучите отрасль, продукты и проблемы, связанные с данными, до собеседования.
2. Сосредоточьтесь на своих сильных сторонах : подчеркните свои навыки в области анализа данных, языков программирования (например, Python или R), управления базами данных и инструментов визуализации данных.
3. Продемонстрируйте свои проекты . Представьте проекты, основанные на вашем академическом или личном опыте, чтобы продемонстрировать свои способности. Покажите созданную вами панель мониторинга, отобразите созданный вами отчет и выделитесь из толпы.
4. Объясните свой мыслительный процесс : отвечая на технические вопросы, четко объясните свои рассуждения и мыслительный процесс, чтобы продемонстрировать свои аналитические способности.
5. Подготовьтесь к поведенческим вопросам . Ожидайте вопросов о вашей командной работе, общении и навыках решения проблем. Будьте готовы с конкретными примерами.
6. Задавайте вдумчивые вопросы : подготовьте актуальные, проницательные вопросы о стратегии бизнес-аналитики компании и конкретных обязанностях этой должности.

Тщательно подготовившись к собеседованию и следуя этим рекомендациям, вы можете увеличить свои шансы на успех.

Последние мысли

Анализ данных — это быстро развивающаяся область с большим потенциалом для карьерного роста и возможностей трудоустройства. Но пробиться в эту область в качестве первокурсника или свежего выпускника может быть сложно без четкого плана и эффективных стратегий поиска работы.

Развивая правильные технические и межличностные навыки, используя отраслевые доски объявлений о вакансиях и сетевые возможности, а также создавая сильное резюме, свежие выпускники могут увеличить свои шансы на получение работы в качестве аналитика данных.

Кроме того, подготовка к собеседованию и эффективная демонстрация ваших соответствующих навыков и академических проектов в вашем резюме могут помочь вам выделиться среди других соискателей.

Следуя этим стратегиям, которые мы прошли, и оставаясь приверженными нашим карьерным целям, вы гарантированно успешно начнете свою карьеру в области анализа данных!

Если вы хотите узнать о методах визуализации данных, которые используют аналитики данных, ознакомьтесь с