Как стать аналитиком данных без опыта: вперед!

Проникновение в область анализа данных может показаться пугающим, особенно если у вас нет опыта. Но не бойтесь! Существуют пути и стратегии, которые помогут вам начать карьеру аналитика данных.

Чтобы стать аналитиком данных без опыта, сосредоточьтесь на развитии соответствующих навыков, чтобы добавить их в свое портфолио, и начните изучать проверенные, реальные методы, чтобы поделиться ими с потенциальными работодателями.

Анализ данных обычно включает в себя сбор, интерпретацию и извлечение ценных сведений из больших данных, которые могут позволить организациям принимать более обоснованные решения. Обладая правильными целевыми образовательными ресурсами и практическим опытом, вы тоже можете оказать влияние в этой быстро развивающейся области.

Эта статья проведет вас через практические шаги, чтобы получить работу аналитика данных начального уровня, а также продемонстрирует, как различные ресурсы могут помочь вам в развитии необходимых навыков и знаний.

Оглавление

• Развитие соответствующих навыков
  • Ключевые навыки для аналитиков данных
  • Используйте онлайн-курсы и сертификаты
  • Попробуйте несколько практических проектов
  • Сеть и присоединиться к сообществам
• Создание сильного портфолио
• Должностные обязанности аналитика данных
  • Должностные обязанности начинающего аналитика данных
  • Инструменты, которые используют аналитики данных
• Стратегии поиска работы
  • Использование онлайн-платформ для поиска работы
  • Адаптация вашего резюме и сопроводительного письма
  • Советы по работе в сети
• Интервью
  • Подготовка к общим вопросам
  • Демонстрация способности решать проблемы
  • Средние ожидания по зарплате для должностей начального уровня
• Непрерывного профессионального развития
  • Быть в курсе отраслевых тенденций
  • Получение расширенных сертификатов

Развитие соответствующих навыков

Если у вас нет предыдущего опыта в этой области, вам необходимо развить необходимые навыки и знания в области анализа данных.

В этом разделе рассматриваются некоторые эффективные способы развития соответствующих навыков, которые закладывают прочную основу для успешной карьеры в области анализа данных.

Ключевые навыки для аналитиков данных

Чтобы преуспеть в своей роли аналитика данных, важно обладать некоторыми важными навыками аналитика данных:

• Управление данными. Аналитики данных должны обладать сильными навыками управления данными, включая их очистку, интеграцию и организацию. Это предполагает возможность работы с большими наборами данных, различными форматами файлов и системами хранения данных.
• Статистический анализ. Аналитики данных должны иметь четкое представление о статистических методах и техниках для анализа данных и получения значимых выводов. Это включает в себя возможность применять статистические модели, регрессионный анализ, проверку гипотез и визуализацию данных.
• Навыки программирования : вам не нужно быть специалистом по информатике, но аналитики данных должны иметь прочную основу программирования и владеть хотя бы одним языком программирования, таким как Python или R. Они должны быть в состоянии писать эффективно и чисто. код для обработки и анализа данных.
• Деловая хватка : бизнес-аналитики должны понимать бизнес-контекст своего анализа и то, как он влияет на организацию. Они должны уметь преобразовывать полученные данные в действенные рекомендации для заинтересованных сторон.
• Коммуникативные навыки : Хорошие коммуникативные способности — это отличный мягкий навык. Аналитики данных должны иметь возможность четко сообщать свои выводы как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам. Они должны быть в состоянии представить сложную информацию в сжатой и понятной форме.
• Визуализация данных. Аналитики данных должны обладать сильными навыками визуализации данных, чтобы создавать убедительные визуальные представления своих выводов. Это включает в себя возможность использовать такие инструменты, как Tableau, LuckyTemplates или Excel, для создания диаграмм, графиков и информационных панелей.
• Решение проблем : аналитики данных должны обладать сильными навыками решения проблем, чтобы иметь возможность выявлять закономерности и тенденции в данных и разрабатывать решения для сложных проблем с данными.

Используйте онлайн-курсы и сертификаты

Онлайн-курсы и профессиональные сертификаты — хороший первый шаг к приобретению навыков, необходимых для анализа данных. На таких веб-сайтах, как Udemy, Coursera и LuckyTemplates, доступно множество онлайн-курсов, учебных курсов, учебных пособий и сертификатов в области анализа данных.

Эти курсы предлагают структурированное обучение на основе проектов, что позволяет вам оттачивать свои навыки и приобретать практический опыт.

Примеры некоторых курсов, на которые стоит записаться, включают :

• Специализация Coursera по основам анализа и визуализации данных. Эта специализация, предлагаемая IBM, состоит из пяти курсов, которые охватывают основы анализа и визуализации данных с использованием таких инструментов, как Excel, Tableau и R. Темы включают обработку данных, регрессионный анализ и визуализация на основе данных.
• Трек DataCamp Data Analyst with Python: этот трек предназначен для того, чтобы научить вас базовым навыкам, необходимым для того, чтобы стать аналитиком данных с использованием Python. Трек охватывает такие темы, как обработка данных, визуализация данных и статистический анализ с использованием библиотек Python, таких как pandas, Matplotlib и seaborn.
• Стать специалистом по аналитике данных LinkedIn: этот курс охватывает основы статистики, необходимой для анализа данных. Темы включают вероятность, проверку гипотез, рамки и регрессионный анализ.
• Практика HackerRank по структурам данных: этот ресурс предлагает ряд задач по кодированию, которые помогут вам улучшить свои навыки работы со структурами данных. Задачи охватывают целый ряд тем, включая алгоритмы, структуры данных и математику.
• . Это испытанная и проверенная модель обучения, которая поможет развить широкий спектр навыков, необходимых для уверенной сдачи PL-300.

Попробуйте несколько практических проектов

Создание портфолио имеет решающее значение для демонстрации ваших технических навыков, творчества и способности делать выводы из данных.

Работа над реальными проектами позволяет вам продемонстрировать свои компетенции потенциальным работодателям и помогает преодолеть разрыв между теоретическими знаниями и практическим применением. Чтобы создать впечатляющее портфолио, подумайте:

• Визуализация данных : выберите интересующий набор данных и создайте набор визуализаций, которые помогут рассказать историю. Используйте такие инструменты, как Tableau , LuckyTemplates или Matplotlib, для создания диаграмм, графиков и информационных панелей, которые выделяют ключевые идеи.
• Анализ текста: выберите набор текстов, например отзывы клиентов или сообщения в социальных сетях, и используйте методы обработки естественного языка для анализа текста. Это может включать анализ тональности, моделирование темы и классификацию текста.
• Очистка и предварительная обработка данных. Выберите беспорядочный набор данных с отсутствующими значениями, повторяющимися записями или несовместимыми типами данных, а затем очистите и предварительно обработайте данные. Это включает в себя такие методы, как вменение, нормализация и кодирование категориальных переменных.
• Веб-скрейпинг: выберите интересующий вас веб-сайт и используйте методы веб-скрейпинга для сбора данных с сайта. Это может включать использование таких инструментов, как BeautifulSoup или Scrapy , для извлечения данных из тегов HTML или использование API для сбора данных из веб-сервисов.
• Рассказывание историй о данных: выберите интересующий набор данных и создайте описание данных. Используйте визуализацию данных, текст и мультимедийные элементы, чтобы рассказать убедительную историю о данных и их последствиях.

Выполняя эти проекты, начинающие аналитики данных могут продемонстрировать свои технические навыки, креативность и способность осмысленно работать с данными.

Кроме того, эти проекты могут быть включены в портфель аналитиков данных вместе с подробным описанием используемых методологий и выводов, полученных на основе данных.

Сеть и присоединиться к сообществам

Взаимодействие с сетевыми и профессиональными сообществами может обеспечить ценные связи, ресурсы и возможности в области анализа данных.

Вот некоторые способы развития вашей сети и повышения узнаваемости:

• Посещайте отраслевые конференции, семинары или мастер-классы . Это отличный способ пообщаться с другими аналитиками данных и узнать о последних тенденциях и методах в этой области. Некоторые популярные конференции по науке о данных включают саммит по науке о данных , конференцию по данным Strata и мир прогнозной аналитики .
• Присоединяйтесь к онлайн-форумам или дискуссионным группам . Например, в Discord и Reddit есть многочисленные сообщества, посвященные науке о данных. Это отличное место, где можно быть в курсе отраслевых новостей и встречаться с другими начинающими аналитиками и учеными данных.
• Общайтесь с профессионалами в этой области через такие платформы, как LinkedIn , Meetup и Kaggle . Выстраивая отношения с другими профессионалами в этой области, вы можете узнать о возможностях трудоустройства, получить новые идеи и знания и зарекомендовать себя как эксперт в отрасли.

Теперь пришло время создать свое портфолио!

Создание сильного портфолио

Когда вы начинаете работать аналитиком данных без опыта, важно создать сильное портфолио, чтобы продемонстрировать свои навыки, креативность и способность делать выводы из данных.

Это поможет вам завоевать доверие и продемонстрировать проекты, над которыми вы ранее работали, даже если они личные или инициативные. В вашем портфолио должны быть отмечены:

1. Выполненные проекты. Включите в свое портфолио различные проекты, чтобы продемонстрировать свой практический опыт и знания в различных типах анализа. Это не должно быть что-то слишком сложное. Некоторые примеры базовых проектов, которые вы можете продемонстрировать, включают сбор данных с веб-сайтов и очистку данных. Не забудьте предоставить контекст для каждого проекта, например проблему, которую вы пытались решить, процесс, которому вы следовали, и выводы, которые вы получили в результате анализа.
2. Переносимые навыки : это навыки, которые вы приобрели из своего предыдущего опыта, даже если они не связаны напрямую с анализом данных. Некоторые примеры передаваемых навыков включают опыт работы с Microsoft Excel, статистический анализ или языки программирования, такие как R или Python.

Включив эти элементы в свое портфолио, вы сможете эффективно продемонстрировать свои навыки, креативность и способность работать с данными, даже не имея опыта работы аналитиком данных.

Должностные обязанности аналитика данных

Прежде чем вы начнете подавать заявки на должности аналитиков данных, вы должны ознакомиться с повседневными обязанностями аналитиков данных, а также с инструментами торговли.

В этом разделе мы рассмотрим должностные обязанности аналитика данных начального уровня, ключевые навыки, которые вы должны знать, и некоторые популярные инструменты, используемые профессионалами в области данных.

Должностные обязанности начинающего аналитика данных

Как человек, начинающий с начального уровня, ваша основная роль, вероятно, будет заключаться в предоставлении ценных сведений для принятия решений путем сбора, очистки и анализа данных.

Должностные инструкции могут различаться, но основные обязанности включают в себя:

• Сбор и систематизация данных : это включает в себя сбор соответствующих данных из различных источников и их организацию в структурированном формате для анализа.
• Очистка и предварительная обработка данных . Вам потребуется очистить и предварительно обработать данные, удалив несоответствия, ошибки и дубликаты, чтобы убедиться, что данные точны и готовы к анализу.
• Анализ данных: вам нужно будет использовать статистические методы и программные инструменты для анализа данных и извлечения информации.
• Создание отчетов и визуализаций: вам нужно будет представить идеи и выводы с помощью диаграмм, графиков и других наглядных пособий.
• Сообщение результатов: вам нужно будет сообщить результаты заинтересованным сторонам и дать рекомендации на основе этих идей.
• Сотрудничество с членами команды: вам нужно будет работать с другими членами команды, чтобы гарантировать, что проекты будут завершены вовремя и на высоком уровне.
• Непрерывное обучение: вам нужно быть в курсе новых методов, технологий и тенденций в области анализа данных, чтобы ваши навыки оставались актуальными и эффективными.

Инструменты , которые используют аналитики данных

Есть несколько популярных инструментов, используемых штатными аналитиками данных. Ознакомление с этими инструментами повысит вашу эффективность и результативность:

Итак, как устроиться на работу аналитиком данных без опыта?

Стратегии поиска работы

После того, как вы приобрели свои навыки и создали сильное портфолио в качестве аналитика данных, начинается настоящее веселье — пришло время искать возможности для работы! Но как найти работу, если у тебя нет никакого опыта?

В этом разделе мы рассмотрим некоторые стратегии поиска работы , которые помогут вам получить свою первую работу в качестве аналитика данных. Несколько стратегий, от использования онлайн-досок вакансий до общения с профессионалами отрасли, помогут вам выделиться на конкурентном рынке труда.

Использование онлайн-платформ для поиска работы

Онлайн-платформы вакансий могут быть сокровищницей возможностей для начинающих аналитиков данных, а также отличным местом для связи с рекрутерами в отрасли. Начните с создания профилей на популярных сайтах по поиску работы, таких как Indeed , LinkedIn и Glassdoor .

Используйте соответствующие ключевые слова, такие как «аналитик данных начального уровня» и «стажировки аналитиков данных», чтобы найти подходящие объявления о вакансиях. Настройте оповещения о вакансиях для этих поисков, чтобы получать уведомления о новых возможностях.

Кроме того, подумайте о том, чтобы присоединиться к нишевым доскам объявлений о вакансиях, связанных с аналитикой данных, таких как Kaggle Jobs и iCrunchData . Эти платформы обслуживают сообщество специалистов по данным, увеличивая ваши шансы найти подходящие должности.

Как насчет вашего резюме или резюме?

Адаптация вашего резюме и сопроводительного письма

Не бойтесь адаптировать свое резюме и сопроводительное письмо к конкретным вакансиям. Обязательно подчеркните передаваемые навыки, и любые соответствующие проекты в ваших заявочных материалах.

Вот несколько важных элементов, которые следует включить в свое резюме:

• Квалификация : уделяйте особое внимание соответствующим курсам и отраслевым сертификатам, которые вы успешно завершили. Наличие степени бакалавра или выше в области технологий является большим подспорьем, но любая степень должна, по крайней мере, открыть дверь.
• Проекты по анализу данных или волонтерский опыт . Вместо фактического опыта работы выделите проекты или волонтерские возможности, которыми вы особенно гордитесь. Эти проекты должны иметь отношение к анализу данных.
• Навыки : выделите любые технические навыки, которые у вас есть. Это включает в себя опыт работы с языками программирования, инструментами визуализации данных и статистикой.

Ваше сопроводительное письмо также должно демонстрировать ваш энтузиазм в области анализа данных и освещать ваши наиболее значимые достижения или проекты. Демонстрация глубокого понимания того, как компания использует аналитику, может продемонстрировать ваши знания и амбиции.

Советы по работе в сети

Нетворкинг играет жизненно важную роль в поиске возможностей трудоустройства и получении ценной отраслевой информации. Посещайте конференции, семинары, встречи и вебинары, чтобы общаться с профессионалами в этой области. Представьтесь и попросите совета или рекомендации, что может привести к потенциальным направлениям на работу.

Кроме того, используйте сетевые онлайн-платформы, такие как LinkedIn и Meetup , чтобы расширить свои связи. Присоединяйтесь к соответствующим группам, участвуйте в обсуждениях и делитесь статьями или идеями, чтобы продемонстрировать свои знания и энтузиазм в отношении анализа данных.

Интервью

Поздравляем! Вы добрались до этапа собеседования при поиске работы аналитика данных!

Это захватывающая возможность продемонстрировать свои навыки, опыт и страсть к этой области. Однако собеседования при приеме на работу могут быть нервными, особенно если вы не знаете, чего ожидать; мы поняли, мы знаем!

В этом разделе мы рассмотрим некоторые стратегии, которые помогут вам успешно пройти собеседование при приеме на работу аналитика данных.

Эти советы помогут вам чувствовать себя уверенно и подготовиться к следующему собеседованию при приеме на работу аналитика данных, от изучения компании и роли до подготовки к общим вопросам интервью и демонстрации ваших навыков решения проблем.

Подготовка к общим вопросам

Одним из ключей к успешному прохождению собеседования с аналитиком данных является подготовка к общим вопросам. Начните с изучения компании и понимания ее потребностей и отрасли, в которой она работает.

Это поможет вам адаптировать свои ответы на вопросы собеседования и продемонстрирует ваш энтузиазм в отношении этой должности.

Некоторые распространенные вопросы, которые вы можете задать менеджерам по найму, включают в себя:

• Каков ваш опыт работы с инструментами анализа и визуализации данных?
• Можете ли вы описать сложный проект, над которым вы работали, и как вы к нему подошли?
• Как вы обрабатываете большие наборы данных и обеспечиваете качество данных?

Попрактикуйтесь в ответах на эти вопросы и подумайте, как вы можете подчеркнуть свои навыки и опыт, даже если у вас нет прямого опыта в анализе данных.

Кроме того, сосредоточьтесь на переносимых навыках, таких как общение, решение проблем и готовность учиться.

Демонстрация способности решать проблемы

Для аналитика данных решающее значение имеет умение решать проблемы. Во время интервью вас могут попросить решить проблему или проанализировать набор данных на месте. Чтобы продемонстрировать свои способности решать проблемы, выполните следующие действия:

1. Поймите вопрос : не торопитесь, чтобы прочитать и понять формулировку проблемы. Если вы не уверены, попросите интервьюера уточнить.
2. Разбейте ее на части: разбейте проблему на более мелкие, выполнимые задачи. Это поможет вам оставаться организованным и продемонстрирует системный подход.
3. Создайте план: разработайте план для решения каждой задачи, используя свои знания методов анализа данных, чтобы выбрать наиболее подходящий подход.
4. Выполняйте и адаптируйте: выполняя план, будьте готовы адаптировать его в зависимости от полученных результатов. Это свидетельствует о гибкости и адаптивности.
5. Представьте свои выводы . Четко сообщите о своих выводах и выводах интервьюеру. Если возможно, используйте визуальные эффекты, чтобы ваши результаты было легко понять.

Следуя этим шагам, вы сможете уверенно продемонстрировать свои навыки решения проблем и выделиться на собеседовании с аналитиком данных.

Средние ожидания по зарплате для должностей начального уровня

Об этом может быть неудобно говорить, но это важная часть процесса собеседования — сколько денег организация готова заплатить вам? Диапазон заработной платы аналитика данных начального уровня в Америке может варьироваться в зависимости от местоположения, вашего набора навыков и конкретной компании.

По данным Glassdoor, средняя зарплата аналитика данных начального уровня в США по состоянию на март 2023 года составляет 62 453 доллара в год. Однако средняя зарплата может варьироваться от 43 000 до 89 000 долларов в год, в зависимости от факторов, упомянутых выше.

Компания Indeed также сообщает аналогичные цифры со средней базовой зарплатой в размере 60 679 долларов в год для аналитиков данных начального уровня в США по состоянию на март 2023 года.

Важно отметить, что эти цифры являются средними и могут варьироваться в зависимости от конкретных обстоятельств позиции. Но они должны дать вам хорошую основу для работы, когда вы начинаете карьеру аналитика данных.

Кроме того, эти цифры могут не учитывать другие факторы, такие как бонусы, льготы и опционы на акции, которые могут предлагаться некоторыми компаниями.

Непрерывного профессионального развития

Непрерывное профессиональное развитие является важной частью успешного аналитика данных, независимо от вашего уровня опыта.

В этом заключительном разделе мы обсудим, как быть в курсе отраслевых тенденций и получать расширенные сертификаты.

Быть в курсе отраслевых тенденций

Быть в курсе последних тенденций и разработок в области анализа данных необходимо для сохранения вашего конкурентного преимущества на рынке труда. Вот несколько способов оставаться в курсе:

• Следите за соответствующими блогами и веб-сайтами, посвященными аналитике данных, чтобы быть в курсе новых инструментов, методов и лучших практик. Примеры включают Github, Towards Data Science , KDnuggets и, конечно же,
• Участвуйте в онлайн-форумах и сообществах, где аналитики данных обсуждают и делятся идеями, методами и решениями. Такие платформы, как Reddit , Discord , Twitter и DataTau , а также наши
• Подпишитесь на соответствующие информационные бюллетени, подкасты и каналы YouTube, чтобы быть в курсе последних новостей и разработок в области анализа данных. Подкасты можно найти на Data Skeptic , DataFramed и . Некоторые хорошие каналы YouTube, на которые стоит подписаться, включают senddex и Two Minute Papers .

Получение расширенных сертификатов

В дополнение к базовым навыкам, полученным с помощью сертификатов и курсов по анализу данных для начинающих и среднего уровня, вы можете рассмотреть возможность получения дополнительных сертификатов, чтобы еще больше повысить свою квалификацию и опыт.

Как говорится, практика ведет к совершенству, поэтому мы разработали «Тренировки». Наши тренировки по работе с данными — это отличный способ отработать свои навыки, пообщаться с другими и получить отзывы о своей работе.

Узнайте о наших тренировках ниже:

Подводя итог, можно сказать, что найти работу аналитика данных без опыта может быть непросто, но возможно.

Создавая сильное портфолио, развивая востребованные навыки, общаясь с другими профессионалами и используя онлайн-ресурсы, начинающие аналитики данных могут увеличить свои шансы получить свою первую работу в этой области.

Это может потребовать времени и усилий, но при настойчивости и стремлении к обучению любой (даже вы!) может начать карьеру аналитика данных.