วิธีที่จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีประสบการณ์: ไปกันเลย!

การเจาะเข้าไปในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูน่ากลัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณขาดประสบการณ์ แต่ไม่ต้องกลัว! มีเส้นทางและกลยุทธ์ที่สามารถช่วยคุณเริ่มต้นเส้นทางอาชีพของคุณในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล

หากต้องการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีประสบการณ์ ให้มุ่งเน้นที่การสร้างทักษะที่เกี่ยวข้องเพื่อเพิ่มในพอร์ตโฟลิโอของคุณ และเริ่มเรียนรู้เทคนิคที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อแบ่งปันกับนายจ้างที่มีศักยภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลมักจะเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ตีความ และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่ที่จะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ด้วยทรัพยากรการศึกษาที่ตรงเป้าหมายและประสบการณ์จริง คุณก็สามารถสร้างผลกระทบในสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วนี้ได้เช่นกัน

บทความนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้เพื่อเริ่มงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น พร้อมทั้งแสดงให้เห็นว่าแหล่งข้อมูลต่างๆ สามารถช่วยคุณในการสร้างทักษะและความรู้ที่จำเป็นได้อย่างไร

สารบัญ

• สร้างทักษะที่เกี่ยวข้อง
  • ทักษะที่สำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล
  • ใช้ประโยชน์จากหลักสูตรออนไลน์และใบรับรอง
  • ลองใช้โปรเจกต์ภาคปฏิบัติ
  • เครือข่ายและเข้าร่วมชุมชน
• สร้างพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่ง
• ความรับผิดชอบของงานนักวิเคราะห์ข้อมูล
  • ความรับผิดชอบของงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น
  • เครื่องมือที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้
• กลยุทธ์การหางาน
  • ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มงานออนไลน์
  • ปรับแต่งเรซูเม่และจดหมายปะหน้าของคุณ
  • เคล็ดลับเครือข่าย
• สัมภาษณ์
  • การเตรียมตัวสำหรับคำถามทั่วไป
  • แสดงความสามารถในการแก้ปัญหา
  • ความคาดหวังของเงินเดือนโดยเฉลี่ยสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้น
• การพัฒนาวิชาชีพอย่างต่อเนื่อง
  • ทันกระแสกับแนวโน้มอุตสาหกรรม
  • การติดตามการรับรองขั้นสูง

สร้างทักษะที่เกี่ยวข้อง

หากคุณไม่มีประสบการณ์ในด้านนี้มาก่อน คุณจะต้องพัฒนาทักษะและความรู้ที่จำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูล

ส่วนนี้ครอบคลุมวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสร้างทักษะที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับอาชีพที่ประสบความสำเร็จในการวิเคราะห์ข้อมูล

ทักษะที่สำคัญ สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

เพื่อให้เป็นเลิศในบทบาทของคุณในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องมีทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล:

• การจัดการข้อมูล:นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีทักษะที่แข็งแกร่งในการจัดการข้อมูล รวมถึงการล้างข้อมูล การรวมระบบ และการจัดองค์กร สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รูปแบบไฟล์ต่างๆ และระบบจัดเก็บข้อมูล
• การวิเคราะห์ทางสถิติ:นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีการและเทคนิคทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย ซึ่งรวมถึงความสามารถในการใช้แบบจำลองทางสถิติ การวิเคราะห์การถดถอย การทดสอบสมมติฐาน และการสร้างภาพข้อมูล
• ทักษะการเขียนโปรแกรม : คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งและมีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา เช่น Python หรือ R พวกเขาควรจะสามารถเขียนได้อย่างมีประสิทธิภาพและสะอาด รหัสเพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
• ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ : นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องสามารถเข้าใจบริบททางธุรกิจของการวิเคราะห์และผลกระทบต่อองค์กร พวกเขาจำเป็นต้องสามารถแปลข้อมูลเชิงลึกเป็นคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• ทักษะการสื่อสาร : ความสามารถในการสื่อสารที่ดีเป็นทักษะที่ดีที่ควรมี นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องสามารถสื่อสารสิ่งที่ค้นพบแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิคได้อย่างชัดเจน พวกเขาควรจะสามารถนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนในลักษณะที่กระชับและเข้าใจได้
• การแสดงภาพข้อมูล:นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะการแสดงภาพข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อสร้างการแสดงภาพที่ดึงดูดใจจากสิ่งที่ค้นพบ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, LuckyTemplates หรือ Excel เพื่อสร้างแผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ด
• การแก้ปัญหา : นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทักษะในการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่งเพื่อให้สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล และพัฒนาวิธีแก้ปัญหาข้อมูลที่ซับซ้อนได้

ใช้ประโยชน์จากหลักสูตรออนไลน์และใบรับรอง

หลักสูตรออนไลน์และใบรับรองวิชาชีพเป็นขั้นตอนแรกที่ดีในการได้รับทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มีหลักสูตรออนไลน์ ค่ายฝึกสอนแบบฝึกสอน และการรับรองมากมายในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลบนเว็บไซต์ เช่น Udemy, Coursera และ LuckyTemplates

หลักสูตรเหล่านี้มีการเรียนรู้แบบมีโครงสร้างและอิงตามโครงงาน ช่วยให้คุณฝึกฝนทักษะและได้รับประสบการณ์จริง

ตัวอย่างของบางหลักสูตรที่ควรค่าแก่การลงทะเบียน ได้แก่ :

• ความเชี่ยวชาญด้าน Data Analysis and Visualization Foundations ของ Coursera: ความเชี่ยวชาญพิเศษนี้ซึ่ง IBM เปิดสอนประกอบด้วยหลักสูตร 5 หลักสูตรที่ครอบคลุมพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น Excel, Tableau และ R หัวข้อต่างๆ ได้แก่ การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์การถดถอย และ การแสดงภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• แทร็กนักวิเคราะห์ข้อมูลของ DataCamp ที่มี Python: แทร็กนี้ออกแบบมาเพื่อสอนทักษะพื้นฐานที่จำเป็นในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Python แทร็กครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น การจัดการข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้ไลบรารี Python เช่น pandas, Matplotlib และ seaborn
• การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลของ LinkedIn: หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นฐานของสถิติที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล หัวข้อรวมถึงความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน กรอบ และการวิเคราะห์การถดถอย
• แนวปฏิบัติเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลของ HackerRank: ทรัพยากรนี้มีชุดของความท้าทายในการเขียนโค้ดเพื่อช่วยพัฒนาทักษะของคุณด้วยโครงสร้างข้อมูล ความท้าทายครอบคลุมหัวข้อต่างๆ รวมถึงอัลกอริทึม โครงสร้างข้อมูล และคณิตศาสตร์
• เส้นทางสู่นักวิเคราะห์ข้อมูล LuckyTemplates นี่คือรูปแบบการสอนที่ได้รับการทดลองและพิสูจน์แล้วซึ่งจะสร้างทักษะที่หลากหลายที่จำเป็นสำหรับคุณในการสอบผ่าน PL-300 ได้อย่างมั่นใจ

ลองใช้ โปรเจกต์ภาคปฏิบัติ

การสร้างพอร์ตโฟลิโอของเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการแสดงทักษะด้านเทคนิค ความคิดสร้างสรรค์ และความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

การทำงานในโครงการในโลกแห่งความจริงทำให้คุณสามารถแสดงความสามารถของคุณต่อนายจ้างที่มีศักยภาพและช่วยลดช่องว่างระหว่างความรู้ทางทฤษฎีและการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ หากต้องการสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าประทับใจ ให้พิจารณา:

• การแสดงข้อมูล : เลือกชุดข้อมูลที่สนใจและสร้างชุดการแสดงข้อมูลที่ช่วยบอกเล่าเรื่องราว ใช้เครื่องมือต่างๆ เช่นTableau , LuckyTemplatesหรือ Matplotlib เพื่อสร้างแผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ดที่เน้นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ
• การวิเคราะห์ข้อความ:เลือกคลังข้อความ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้าหรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย และใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งอาจรวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการจัดประเภทข้อความ
• การล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า:เลือกชุดข้อมูลที่ยุ่งเหยิงซึ่งมีค่าขาดหายไป บันทึกที่ซ้ำกัน หรือประเภทข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การใส่ข้อมูล การทำให้เป็นปกติ และการเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่
• การขูดเว็บ:เลือกเว็บไซต์ที่สนใจและใช้เทคนิคการขูดเว็บเพื่อรวบรวมข้อมูลจากไซต์ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ เช่นBeautifulSoupหรือScrapyเพื่อดึงข้อมูลจากแท็ก HTML หรือใช้ API เพื่อรวบรวมข้อมูลจากบริการเว็บ
• การเล่าเรื่องข้อมูล:เลือกชุดข้อมูลที่สนใจและสร้างเรื่องเล่าเกี่ยวกับข้อมูล ใช้การแสดงภาพข้อมูล ข้อความ และองค์ประกอบมัลติมีเดียเพื่อบอกเล่าเรื่องราวที่น่าสนใจเกี่ยวกับข้อมูลและความหมาย

เมื่อเสร็จสิ้นโครงการเหล่านี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการสามารถแสดงทักษะทางเทคนิค ความคิดสร้างสรรค์ และความสามารถในการทำงานกับข้อมูลอย่างมีความหมาย

นอกจากนี้ โครงการเหล่านี้สามารถรวมอยู่ในพอร์ตโฟลิโอของนักวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมด้วยคำอธิบายโดยละเอียดของวิธีการที่ใช้และข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากข้อมูล

เครือข่ายและเข้าร่วมชุมชน

การมีส่วนร่วมกับเครือข่ายและชุมชนมืออาชีพสามารถให้การเชื่อมต่อทรัพยากรและโอกาสที่มีค่าในฟิลด์การวิเคราะห์ข้อมูล

บางวิธีในการพัฒนาเครือข่ายของคุณและได้รับการเข้าถึง ได้แก่ :

• เข้าร่วมการประชุมอุตสาหกรรม การสัมมนา หรือการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการ นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสร้างเครือข่ายกับนักวิเคราะห์ข้อมูลรายอื่นและเรียนรู้เกี่ยวกับแนวโน้มและเทคนิคล่าสุดในสาขานี้ การประชุมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับความนิยม ได้แก่Data Science Summit , Strata Data ConferenceและPredictive Analytics World
• เข้าร่วมฟ อรัมออนไลน์หรือกลุ่มสนทนา ตัวอย่างเช่นDiscordและRedditมีชุมชนมากมายที่ทุ่มเทให้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นสถานที่ที่ดีในการติดตามข่าวสารอุตสาหกรรมและพบปะกับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ
• เชื่อมต่อกับมืออาชีพในสายงานผ่านแพลตฟอร์มต่างๆเช่นLinkedIn , MeetupและKaggle ด้วยการสร้างความสัมพันธ์กับมืออาชีพคนอื่นๆ ในสายงาน คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโอกาสในการทำงาน รับข้อมูลเชิงลึกและความรู้ใหม่ๆ และสร้างตัวเองให้เป็นผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

ถึงเวลาสร้างผลงานของคุณแล้ว!

สร้างพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่ง

เมื่อคุณเริ่มต้นเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีประสบการณ์ การสร้างพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการแสดงทักษะ ความคิดสร้างสรรค์ และความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

จะช่วยให้คุณสร้างความน่าเชื่อถือและแสดงให้เห็นถึงโครงการที่คุณเคยทำงานมาก่อน แม้ว่าจะเป็นโครงการส่วนตัวหรือโครงการที่ริเริ่มด้วยตนเองก็ตาม ผลงานของคุณควรเน้น:

1. โครงการที่คุณทำเสร็จแล้ว:รวมโครงการที่หลากหลายในพอร์ตโฟลิโอของคุณเพื่อแสดงประสบการณ์จริงและความเชี่ยวชาญของคุณในการวิเคราะห์ประเภทต่างๆ ไม่ต้องมีอะไรซับซ้อนมาก ตัวอย่างบางส่วนของโครงการพื้นฐานที่คุณอาจแสดง ได้แก่ การขูดข้อมูลจากเว็บไซต์และการล้างข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ระบุบริบทสำหรับแต่ละโครงการ เช่น ปัญหาที่คุณพยายามแก้ไข กระบวนการที่คุณติดตาม และข้อมูลเชิงลึกที่คุณได้รับจากการวิเคราะห์ของคุณ
2. ทักษะที่ถ่ายโอนได้ : เป็นทักษะที่คุณได้รับจากประสบการณ์ก่อนหน้านี้ แม้ว่าจะไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการวิเคราะห์ข้อมูลก็ตาม ตัวอย่างของทักษะที่สามารถถ่ายโอนได้ ได้แก่ ประสบการณ์กับ Microsoft Excel, การวิเคราะห์ทางสถิติ หรือภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น R หรือ Python

การผสมผสานองค์ประกอบเหล่านี้เข้ากับพอร์ตโฟลิโอของคุณ คุณจะสามารถแสดงทักษะ ความคิดสร้างสรรค์ และความสามารถในการทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะไม่มีประสบการณ์ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลมาก่อนก็ตาม

ความรับผิดชอบของงานนักวิเคราะห์ข้อมูล

ก่อนที่คุณจะเริ่มสมัครตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณควรทำความคุ้นเคยกับความรับผิดชอบประจำวันของนักวิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงเครื่องมือในการเทรด

ในส่วนนี้ เราจะแจกแจงหน้าที่ความรับผิดชอบของบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น ทักษะสำคัญที่คุณควรรู้ และเครื่องมือยอดนิยมบางอย่างที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้

ความรับผิดชอบของงานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น

ในฐานะผู้ที่เริ่มต้นในระดับเริ่มต้น บทบาทหลักของคุณน่าจะเป็นการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการตัดสินใจโดยการรวบรวม ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูล

คำอธิบายงานจะแตกต่างกันไป แต่ความรับผิดชอบหลักบางประการ ได้แก่ :

• การรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูล : เป็นการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ และจัดระเบียบในรูปแบบโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์
• การล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า : คุณจะต้องทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าโดยการลบความไม่สอดคล้องกัน ข้อผิดพลาด และข้อมูลที่ซ้ำกัน เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์
• การวิเคราะห์ข้อมูล:คุณจะต้องใช้เทคนิคทางสถิติและเครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึก
• การสร้างรายงานและการแสดงภาพ:คุณจะต้องนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและการค้นพบโดยใช้แผนภูมิ กราฟ และสื่อภาพอื่นๆ
• การสื่อสารข้อค้นพบ:คุณจะต้องสื่อสารข้อค้นพบไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและให้คำแนะนำตามข้อมูลเชิงลึก
• การทำงานร่วมกับสมาชิกในทีม:คุณจะต้องทำงานร่วมกับสมาชิกคนอื่นๆ ในทีมเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการจะเสร็จสิ้นตรงเวลาและมีมาตรฐานสูง
• การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง:คุณจะต้องติดตามเทคนิค เทคโนโลยี และแนวโน้มใหม่ๆ ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่เสมอ เพื่อให้แน่ใจว่าทักษะของคุณยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพ

เครื่องมือ ที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้

มีเครื่องมือยอดนิยมหลายอย่างที่นักวิเคราะห์ข้อมูลเต็มเวลาใช้ การทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือเหล่านี้จะเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของคุณ:

ตกลง แล้วคุณจะได้งานนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่มีประสบการณ์ได้อย่างไร

กลยุทธ์การหางาน

เมื่อคุณสร้างทักษะและสร้างพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่งในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ความสนุกที่แท้จริงก็เริ่มต้นขึ้น—ได้เวลาเริ่มมองหาโอกาสในการทำงาน! แต่คุณจะหางานได้อย่างไรในเมื่อคุณไม่มีประสบการณ์เลย?

ในส่วนนี้ เราจะสำรวจ กลยุทธ์การหา งานที่สามารถช่วยให้คุณได้งานแรกในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่การใช้ประโยชน์จากกระดานงานออนไลน์ไปจนถึงการสร้างเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม กลยุทธ์หลายอย่างสามารถช่วยให้คุณโดดเด่นในตลาดงานที่มีการแข่งขันสูง

ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มงานออนไลน์

แพลตฟอร์มงานออนไลน์สามารถเป็นขุมทรัพย์แห่งโอกาสสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการ และเป็นที่ที่ดีในการเชื่อมต่อกับนายหน้าในอุตสาหกรรม เริ่มต้นด้วยการสร้างโปรไฟล์บนเว็บไซต์ค้นหางานยอดนิยมเช่นIndeed , LinkedInและGlassdoor

ใช้คำหลักที่เกี่ยวข้อง เช่น "นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น" และ "การฝึกงานนักวิเคราะห์ข้อมูล" เพื่อค้นหาตำแหน่งงานที่เหมาะสม ตั้งค่าการแจ้งเตือนงานสำหรับการค้นหาเหล่านี้เพื่อรับการแจ้งเตือนเกี่ยวกับโอกาสใหม่ๆ

นอกจากนี้ ให้พิจารณาเข้าร่วมกระดาน งานเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่นKaggle JobsและiCrunchData แพลตฟอร์มเหล่านี้รองรับชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพิ่มโอกาสในการค้นหาตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้อง

แล้วประวัติย่อหรือเรซูเม่ของคุณล่ะ?

ปรับแต่งเรซูเม่และจดหมายปะหน้าของคุณ

อย่ากลัวที่จะปรับแต่งเรซูเม่และจดหมายปะหน้าให้เหมาะกับงานเฉพาะ อย่าลืมเน้นทักษะที่ถ่ายทอดได้และโครงการที่เกี่ยวข้องในเอกสารการสมัครของคุณ

ต่อไปนี้เป็นองค์ประกอบสำคัญบางประการที่จะรวมไว้ในเรซูเม่ของคุณ:

• คุณสมบัติ : ให้ความสำคัญกับหลักสูตรที่เกี่ยวข้องและการรับรองอุตสาหกรรมที่คุณสำเร็จ การมีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรีหรือสูงกว่าในสาขาเทคโนโลยีเป็นความช่วยเหลือที่ดี แต่อย่างน้อยปริญญาใดก็ตามควรก้าวผ่านประตูไปได้
• โครงการวิเคราะห์ข้อมูลหรือประสบการณ์อาสาสมัคร : แทนที่จะเป็นประสบการณ์การทำงานจริง ให้เน้นโครงการหรือโอกาสอาสาสมัครที่คุณภาคภูมิใจเป็นพิเศษ โครงการเหล่านี้ควรเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล
• ทักษะ : เน้นทักษะทางเทคนิคที่คุณมี ซึ่งรวมถึงประสบการณ์เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม เครื่องมือการแสดงข้อมูล และสถิติ

จดหมายปะหน้าของคุณควรแสดงความกระตือรือร้นของคุณในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและเน้นความสำเร็จหรือโครงการที่สำคัญที่สุดของคุณ การแสดงความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับวิธีที่บริษัทใช้การวิเคราะห์สามารถแสดงความรู้และความทะเยอทะยานของคุณได้

เคล็ดลับเครือข่าย

เครือข่ายมีบทบาทสำคัญในการค้นหาโอกาสในการทำงานและได้รับข้อมูลเชิ��ลึกที่มีคุณค่าในอุตสาหกรรม เข้าร่วมการประชุม เวิร์กช็อป การพบปะ และการสัมมนาผ่านเว็บเพื่อเชื่อมต่อกับมืออาชีพในสาขานี้ แนะนำตัวเองและขอคำแนะนำซึ่งอาจนำไปสู่การแนะนำงานที่อาจเกิดขึ้นได้

นอกจากนี้ ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มเครือข่ายออนไลน์ เช่นLinkedInและMeetupเพื่อขยายการเชื่อมต่อของคุณ เข้าร่วมกลุ่มที่เกี่ยวข้อง เข้าร่วมการสนทนา และแบ่งปันบทความหรือข้อมูลเชิงลึกเพื่อแสดงความรู้และความกระตือรือร้นของคุณสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

สัมภาษณ์

ยินดีด้วย! คุณมาถึงขั้นตอนการสัมภาษณ์งานของการค้นหางานนักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณแล้ว!

นี่เป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการแสดงทักษะ ประสบการณ์ และความหลงใหลในสายงานของคุณ อย่างไรก็ตาม การสัมภาษณ์งานอาจทำให้คุณรู้สึกประหม่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่แน่ใจว่าจะต้องเจอกับอะไร เราเข้าใจ เรารู้!

ในส่วนนี้ เราจะสำรวจกลยุทธ์บางอย่างเพื่อช่วยให้คุณผ่านการสัมภาษณ์งานนักวิเคราะห์ข้อมูล

ตั้งแต่การวิจัยบริษัทและบทบาทไปจนถึงการเตรียมตัวสำหรับคำถามสัมภาษณ์ทั่วไปและการแสดงทักษะการแก้ปัญหาของคุณ เคล็ดลับเหล่านี้จะช่วยให้คุณรู้สึกมั่นใจและเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งานนักวิเคราะห์ข้อมูลครั้งต่อไป

การเตรียมตัวสำหรับคำถามทั่วไป

หนึ่งในกุญแจสำคัญในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลคือการเตรียมตัวสำหรับคำถามทั่วไป เริ่มต้นด้วยการวิจัยบริษัทและทำความเข้าใจความต้องการและอุตสาหกรรมที่บริษัทดำเนินการ

วิธีนี้จะช่วยคุณปรับแต่งคำตอบสำหรับคำถามสัมภาษณ์งานและแสดงความกระตือรือร้นในหน้าที่ของคุณ

คำถามสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปบางข้อที่คุณอาจพบจากการว่าจ้างผู้จัดการ ได้แก่:

• ประสบการณ์ของคุณกับการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือสร้างภาพเป็นอย่างไร
• คุณช่วยอธิบายโครงการที่ท้าทายที่คุณทำอยู่และคุณเข้าใกล้ได้อย่างไร
• คุณจะจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรับประกันคุณภาพของข้อมูลได้อย่างไร

ฝึกฝนการตอบคำถามเหล่านี้และพิจารณาว่าจะเน้นทักษะและประสบการณ์ของคุณอย่างไร แม้ว่าคุณจะไม่มีประสบการณ์โดยตรงในการวิเคราะห์ข้อมูลก็ตาม

นอกจากนี้ ให้ความสำคัญกับทักษะที่สามารถถ่ายทอดได้ เช่น การสื่อสาร การแก้ปัญหา และความเต็มใจที่จะเรียนรู้

แสดงความสามารถในการแก้ปัญหา

ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล การแก้ปัญหาเป็นทักษะที่สำคัญ ในระหว่างการสัมภาษณ์ คุณอาจถูกขอให้แก้ปัญหาหรือวิเคราะห์ชุดข้อมูลทันที ในการแสดงความสามารถในการแก้ปัญหาของคุณ ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. ทำความเข้าใจกับคำถาม : ใช้เวลาของคุณเพื่ออ่านและทำความเข้าใจคำชี้แจงปัญหา หากไม่แน่ใจให้สอบถามผู้สัมภาษณ์เพื่อความชัดเจน
2. แบ่งย่อย:แบ่งปัญหาออกเป็นงานย่อยๆ ที่จัดการได้ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณจัดระเบียบและแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่เป็นระบบของคุณ
3. สร้างแผน:พัฒนาแผนเพื่อรับมือกับแต่ละงาน โดยใช้ความรู้ของคุณเกี่ยวกับเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุด
4. ดำเนินการและปรับเปลี่ยน:เมื่อคุณดำเนินการตามแผน ให้เตรียมพร้อมที่จะปรับเปลี่ยนตามผลลัพธ์ที่คุณได้รับ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว
5. นำเสนอข้อค้นพบของคุณ : สื่อสารข้อค้นพบและข้อมูลเชิงลึกของคุณแก่ผู้สัมภาษณ์อย่างชัดเจน ใช้ภาพหากเป็นไปได้ เพื่อให้ผลลัพธ์ของคุณเข้าใจง่าย

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะแสดงทักษะการแก้ปัญหาได้อย่างมั่นใจและโดดเด่นในการสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูล

ความคาดหวังของเงินเดือนโดยเฉลี่ยสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้น

อาจไม่สะดวกใจที่จะพูดถึง แต่เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการสัมภาษณ์ องค์กรยินดีจ่ายเงินให้คุณเท่าไร ช่วงเงินเดือนสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นในอเมริกาอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้ง ชุดทักษะของคุณ และบริษัทเฉพาะ

จากข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นในสหรัฐอเมริกาคือ 62,453 ดอลลาร์ต่อปีณ เดือนมีนาคม 2023 อย่างไรก็ตาม ช่วงเงินเดือนเฉลี่ยอาจอยู่ในช่วงตั้งแต่ 43,000 ดอลลาร์ถึง 89,000 ดอลลาร์ต่อปี ขึ้นอยู่กับปัจจัยที่กล่าวถึงข้างต้น

Indeed ยังรายงานตัวเลขที่คล้ายกันโดยมีฐานเงินเดือนเฉลี่ยอยู่ที่ 60,679 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นในสหรัฐอเมริกาณ เดือนมีนาคม 2023

โปรดทราบว่าตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงค่าเฉลี่ยและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสถานการณ์เฉพาะของตำแหน่ง แต่ควรให้พื้นฐานที่ดีแก่คุณในการทำงานเมื่อเริ่มต้นอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล

นอกจากนี้ ตัวเลขเหล่านี้อาจไม่คำนึงถึงปัจจัยอื่นๆ เช่น โบนัส สิทธิประโยชน์ และตัวเลือกหุ้นที่บริษัทบางแห่งอาจเสนอ

การพัฒนาวิชาชีพอย่างต่อเนื่อง

การพัฒนาวิชาชีพอย่างต่อเนื่องเป็นส่วนสำคัญในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ ไม่ว่าประสบการณ์ของคุณจะมีระดับใดก็ตาม

ในส่วนสุดท้ายนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับการติดตามแนวโน้มอุตสาหกรรมและการรับรองขั้นสูง

ทันกระแสกับแนวโน้มอุตสาหกรรม

การติดตามแนวโน้มและการพัฒนาล่าสุดในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดงาน ต่อไปนี้เป็นสองสามวิธีในการติดตามข่าวสารล่าสุด:

• ติดตามบล็อกและเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องซึ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อติดตามข่าวสารเกี่ยวกับเครื่องมือ เทคนิค และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดใหม่ๆ ตัวอย่างเช่น Github, Towards Data Science , KDnuggetsและแน่นอน
• เข้าร่วมฟอรัมออนไลน์และชุมชนที่นักวิเคราะห์ข้อมูลพูดคุยและแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก เทคนิค และวิธีแก้ปัญหา แพลตฟอร์มเช่นReddit , Discord , TwitterและDataTauและของเรา
• สมัครรับจดหมายข่าว พอดแคสต์ และช่อง YouTube ที่เกี่ยวข้องเพื่อติดตามข่าวสารล่าสุดและการพัฒนาในการวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับพอดคาสต์ ลองดูData Skeptic , DataFramedและLuckyTemplates ช่องYouTube ดีๆ ที่ควรติดตามได้แก่senddexและTwo Minute Papers

การติดตามการรับรองขั้นสูง

นอกเหนือจากทักษะพื้นฐานที่ได้รับจากการรับรองและหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นและระดับกลางแล้ว คุณอาจพิจารณาการขอการรับรองขั้นสูงเพื่อเพิ่มข้อมูลประจำตัวและความเชี่ยวชาญของคุณ

อย่างที่เขาว่ากัน การฝึกฝนทำให้สมบูรณ์แบบ นั่นคือเหตุผลที่เราพัฒนา “การออกกำลังกาย” แบบฝึกหัดทักษะด้านข้อมูลของเราเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการฝึกฝนทักษะ สื่อสารกับผู้อื่น และรับคำติชมเกี่ยวกับงานของคุณ

เรียนรู้เกี่ยวกับการออกกำลังกายของเราด้านล่าง:

สรุปแล้ว การหางานในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีประสบการณ์อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่ก็ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้

การสร้างพอร์ตโฟลิโอที่แข็งแกร่ง การพัฒนาทักษะตามความต้องการ การสร้างเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ และการใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลออนไลน์ นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการจะเพิ่มโอกาสในการได้งานแรกในสายงาน

อาจต้องใช้เวลาและความพยายาม แต่ด้วยความมุมานะและความมุ่งมั่นในการเรียนรู้ ทุกคน (แม้แต่คุณ!) ก็สามารถเริ่มต้นอาชีพในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลได้