Deneyimsiz Veri Analisti Nasıl Olunur: Haydi Başlayalım!

Veri analizi alanına girmek, özellikle deneyiminiz yoksa göz korkutucu görünebilir. Ama korkma! Bir veri analisti olarak kariyer yolunuza başlamanıza yardımcı olabilecek yollar ve stratejiler vardır.

Deneyimsiz bir veri analisti olmak için, portföyünüze eklemek üzere ilgili becerileri geliştirmeye odaklanın ve potansiyel işverenlerle paylaşmak üzere kanıtlanmış, gerçek dünya tekniklerini öğrenmeye başlayın.

Veri analizi genellikle, kuruluşların daha bilinçli kararlar almasını sağlayabilecek büyük verilerden değerli içgörülerin toplanmasını, yorumlanmasını ve çıkarılmasını içerir. Doğru hedeflenmiş eğitim kaynakları ve pratik deneyimlerle, hızla büyüyen bu alanda siz de bir etki yaratabilirsiniz.

Bu makale, çeşitli kaynakların gerekli becerileri ve bilgileri oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini gösterirken, giriş düzeyinde bir veri analisti işi bulmak için eyleme geçirilebilir adımlar konusunda size rehberlik edecektir.

İçindekiler

• İlgili Becerileri Geliştirmek
  • Veri Analistleri İçin Temel Beceriler
  • Çevrimiçi Kurslardan ve Sertifikalardan Yararlanın
  • Bazı Uygulamalı Projeleri Deneyin
  • Ağ ve Topluluklara Katılın
• Güçlü Bir Portföy Oluşturmak
• Veri Analisti İş Sorumlulukları
  • Giriş Düzeyi Veri Analisti İş Sorumlulukları
  • Veri Analistlerinin Kullandığı Araçlar
• İş Arama Stratejileri
  • Çevrimiçi İş Platformlarından Yararlanma
  • Özgeçmişinizi ve Ön Yazınızı Uyarlama
  • Ağ İpuçları
• Röportajda Başarılı Olmak
  • Sık Sorulan Sorulara Hazırlık
  • Problem Çözme Yeteneklerini Sergileme
  • Giriş Seviyesi Pozisyonlar İçin Ortalama Maaş Beklentileri
• Sürekli Mesleki Gelişim
  • Endüstri Trendleri ile Güncel Kalmak
  • Gelişmiş Sertifikaların Takibi

İlgili Becerileri Geliştirmek

Bu alanda önceden herhangi bir deneyiminiz yoksa, gerekli veri analitiği becerilerini ve bilgisini geliştirmeniz gerekir.

Bu bölüm, size veri analizinde başarılı bir kariyer için güçlü bir temel sağlayan, ilgili becerileri geliştirmenin bazı etkili yollarını kapsar.

Veri Analistleri İçin Temel Beceriler

Bir veri analisti olarak rolünüzde başarılı olmak için bazı temel veri analisti becerilerine sahip olmanız önemlidir:

• Veri yönetimi: Veri analistleri, veri temizleme, entegrasyon ve organizasyon dahil olmak üzere veri yönetimi konusunda güçlü becerilere sahip olmalıdır. Bu, büyük veri kümeleriyle, farklı dosya biçimleriyle ve veri depolama sistemleriyle çalışabilmeyi içerir.
• İstatistiksel analiz: Veri analistleri, verileri analiz etmek ve anlamlı içgörüler elde etmek için istatistiksel yöntemler ve teknikler hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmalıdır. Bu, istatistiksel modelleri, regresyon analizini, hipotez testini ve veri görselleştirmeyi uygulayabilmeyi içerir.
• Programlama becerileri : Bir bilgisayar bilimcisi olmanız gerekmez, ancak veri analistlerinin güçlü bir programlama temeline sahip olmaları ve Python veya R gibi en az bir programlama dilinde yetkin olmaları gerekir. Verimli ve temiz yazabilmeleri gerekir. verileri işlemek ve analiz etmek için kod.
• İş zekası : İş analistleri, analizlerinin iş bağlamını ve bunun kuruluşu nasıl etkilediğini anlayabilmelidir. Veri içgörülerini paydaşlar için eyleme geçirilebilir önerilere çevirebilmeleri gerekir.
• İletişim becerileri : İyi iletişim yeteneği, sahip olunması gereken harika bir yumuşak beceridir. Veri analistleri, bulgularını hem teknik hem de teknik olmayan paydaşlara net bir şekilde iletebilmelidir. Karmaşık bilgileri özlü ve anlaşılır bir şekilde sunabilmelidirler.
• Veri görselleştirme: Veri analistlerinin, bulgularının ilgi çekici görsel sunumlarını oluşturmak için güçlü veri görselleştirme becerilerine sahip olmaları gerekir. Buna çizelgeler, grafikler ve panolar oluşturmak için Tableau, LuckyTemplates veya Excel gibi araçları kullanabilmek dahildir.
• Problem çözme : Veri analistlerinin, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanımlayabilmeleri ve karmaşık veri sorunlarına çözümler geliştirebilmeleri için güçlü problem çözme becerilerine sahip olmaları gerekir.

Çevrimiçi Kurslardan ve Sertifikalardan Yararlanın

Çevrimiçi kurslar ve profesyonel sertifikalar, veri analizi için gerekli becerileri edinmede iyi bir ilk adımdır. Udemy, Coursera ve LuckyTemplates gibi web sitelerinde veri analitiği alanında çok sayıda çevrimiçi kurs, eğitim kampı, eğitim ve sertifika bulunmaktadır.

Bu kurslar, becerilerinizi geliştirmenize ve pratik deneyim kazanmanıza olanak tanıyan yapılandırılmış ve proje tabanlı öğrenme sunar.

Kaydolmaya değer bazı kurslara örnekler :

• Coursera'nın Veri Analizi ve Görselleştirme Temelleri Uzmanlığı: IBM tarafından sunulan bu uzmanlık, Excel, Tableau ve R gibi araçları kullanarak veri analizi ve görselleştirmenin temellerini kapsayan beş dersten oluşur. Konular arasında veri işleme, regresyon analizi ve veri odaklı görselleştirme.
• DataCamp's Data Analyst with Python track: Bu track size Python kullanarak bir veri analisti olmak için gereken temel becerileri öğretmek için tasarlanmıştır. Parça, pandalar, Matplotlib ve seaborn gibi Python kitaplıklarını kullanarak veri işleme, veri görselleştirme ve istatistiksel analiz gibi konuları kapsar.
• LinkedIn Veri Analitiği Uzmanı Olun: Bu kurs, veri analizi için gerekli istatistiklerin temellerini kapsar. Konular olasılık, hipotez testi, çerçeveler ve regresyon analizini içerir.
• HackerRank'ın Veri Yapıları uygulaması: Bu kaynak, veri yapılarıyla ilgili becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak bir dizi kodlama testi sağlar. Zorluklar, algoritmalar, veri yapıları ve matematik dahil olmak üzere bir dizi konuyu kapsar.
• . Bu, PL-300'ü güvenle geçmeniz için gerekli olan çok çeşitli becerileri geliştirecek, denenmiş ve kanıtlanmış bir öğretim modelidir.

Bazı Uygulamalı Projeleri Deneyin

oluşan bir portföy oluşturmak, teknik becerilerinizi, yaratıcılığınızı ve verilerden içgörü çıkarma yeteneğinizi sergilemek için çok önemlidir.

Gerçek dünya projeleri üzerinde çalışmak, potansiyel işverenlere yetkinliklerinizi göstermenizi sağlar ve teorik bilgi ile pratik uygulama arasındaki boşluğu doldurmanıza yardımcı olur. Etkileyici bir portföy oluşturmak için şunları göz önünde bulundurun:

• Veri görselleştirme : İlgilenilen bir veri kümesi seçin ve bir hikaye anlatmaya yardımcı olacak bir dizi görselleştirme oluşturun. Önemli içgörüleri vurgulayan tablolar, grafikler ve panolar oluşturmak için Tableau , LuckyTemplates veya Matplotlib gibi araçları kullanın .
• Metin analizi: Müşteri yorumları veya sosyal medya gönderileri gibi bir metin külliyatı seçin ve metni analiz etmek için doğal dil işleme tekniklerini kullanın. Buna duyarlılık analizi, konu modelleme ve metin sınıflandırması dahildir.
• Veri temizleme ve ön işleme: Eksik değerler, yinelenen kayıtlar veya tutarsız veri türleri içeren dağınık bir veri kümesi seçin ve verileri temizleyin ve önceden işleyin. Bu, atama, normalleştirme ve kategorik değişkenleri kodlama gibi teknikleri içerir.
• Web kazıma: İlgilendiğiniz bir web sitesini seçin ve siteden veri toplamak için web kazıma tekniklerini kullanın. Bu , HTML etiketlerinden veri ayıklamak için BeautifulSoup veya Scrapy gibi araçların kullanılmasını veya web hizmetlerinden veri toplamak için API'lerin kullanılmasını içerebilir .
• Veri öyküsü anlatımı: İlgilenilen bir veri kümesi seçin ve veriler etrafında bir anlatı oluşturun. Veriler ve sonuçları hakkında ilgi çekici bir hikaye anlatmak için veri görselleştirmeleri, metin ve multimedya öğelerini kullanın.

Gelecek vadeden veri analistleri bu projeleri tamamlayarak teknik becerilerini, yaratıcılıklarını ve verilerle anlamlı bir şekilde çalışma becerilerini gösterebilirler.

Ayrıca bu projeler, kullanılan metodolojilerin ayrıntılı açıklamaları ve verilerden elde edilen içgörülerle birlikte bir veri analisti portföyüne dahil edilebilir.

Ağ ve Topluluklara Katılın

Ağ oluşturma ve profesyonel topluluklarla ilişki kurmak, veri analizi alanında değerli bağlantılar, kaynaklar ve fırsatlar sağlayabilir.

Ağınızı geliştirmenin ve görünürlük elde etmenin bazı yolları şunlardır:

• Endüstri konferanslarına, seminerlere veya çalıştaylara katılın . Bu, diğer veri analistleriyle ağ kurmanın ve alandaki en son trendleri ve teknikleri öğrenmenin harika bir yoludur. Bazı popüler veri bilimi konferansları arasında Data Science Summit , Strata Data Conference ve Predictive Analytics World yer alır .
• Çevrimiçi forumlara veya tartışma gruplarına katılın . Örneğin Discord ve Reddit , veri bilimine adanmış çok sayıda topluluğa sahiptir. Sektör haberlerini takip etmek ve diğer hevesli veri analistleri ve veri bilimcilerle tanışmak için harika yerlerdir.
• LinkedIn , Meetup ve Kaggle gibi platformlar aracılığıyla alandaki profesyonellerle bağlantı kurun . Alandaki diğer profesyonellerle ilişkiler kurarak iş fırsatları hakkında bilgi edinebilir, yeni içgörüler ve bilgiler edinebilir ve kendinizi sektörde bir uzman olarak kabul ettirebilirsiniz.

Şimdi portföyünüzü oluşturma zamanı!

Güçlü Bir Portföy Oluşturmak

Deneyimsiz bir veri analisti olarak işe başladığınızda becerilerinizi, yaratıcılığınızı ve verilerden içgörü çıkarma yeteneğinizi sergilemek için güçlü bir portföy oluşturmak çok önemlidir.

Kişisel veya kendi kendine başlatılan projeler olsalar bile, güvenilirlik oluşturmanıza ve daha önce üzerinde çalıştığınız projeleri sergilemenize yardımcı olacaktır. Portföyünüz şunları vurgulamalıdır:

1. Tamamladığınız projeler: Farklı analiz türlerinde uygulamalı deneyiminizi ve uzmanlığınızı sergilemek için portföyünüze çeşitli projeler ekleyin. Aşırı derecede karmaşık bir şey olması gerekmez. Gösterebileceğiniz bazı temel proje örnekleri, web sitelerinden veri kazıma ve verileri temizlemeyi içerir. Her proje için, çözmeye çalıştığınız sorun, izlediğiniz süreç ve analizinizden elde ettiğiniz içgörüler gibi bağlam sağladığınızdan emin olun.
2. Aktarılabilir beceriler : Bunlar, doğrudan veri analiziyle ilgili olmasalar bile, önceki deneyimlerinizden kazandığınız becerilerdir. Aktarılabilir becerilerin bazı örnekleri arasında Microsoft Excel, istatistiksel analiz veya R veya Python gibi programlama dilleri ile deneyim yer alır.

Bu unsurları portföyünüze dahil ederek becerilerinizi, yaratıcılığınızı ve bir veri analisti olarak önceden deneyiminiz olmasa bile verilerle çalışma yeteneğinizi etkili bir şekilde sergileyebileceksiniz.

Veri Analisti İş Sorumlulukları

Veri analisti pozisyonlarına başvurmaya başlamadan önce, ticaret araçlarının yanı sıra veri analistlerinin günlük sorumluluklarını öğrenmelisiniz.

Bu bölümde, giriş seviyesi bir veri analisti rolü için iş sorumluluklarını, bilmeniz gereken temel becerileri ve veri profesyonelleri tarafından kullanılan bazı popüler araçları parçalayacağız.

Giriş Düzeyi Veri Analisti İş Sorumlulukları

Giriş düzeyinde başlayan biri olarak birincil rolünüz muhtemelen verileri toplayarak, temizleyerek ve analiz ederek karar verme için değerli içgörüler sağlamak olacaktır.

İş tanımları değişecektir, ancak birkaç ana sorumluluk şunları içerir:

• Verilerin toplanması ve düzenlenmesi : Bu, çeşitli kaynaklardan ilgili verilerin toplanmasını ve analiz için yapılandırılmış bir formatta düzenlenmesini içerir.
• Veri temizleme ve ön işleme : Verilerin doğru ve analize hazır olduğundan emin olmak için tutarsızlıkları, hataları ve tekrarları kaldırarak verileri temizlemeniz ve önceden işlemeniz gerekecektir.
• Verileri analiz etme: Verileri analiz etmek ve öngörüler elde etmek için istatistiksel teknikleri ve yazılım araçlarını kullanmanız gerekecektir.
• Raporlar ve görselleştirmeler oluşturma: Çizelgeler, grafikler ve diğer görsel yardımcıları kullanarak öngörüleri ve bulguları sunmanız gerekecektir.
• Bulguların iletilmesi: Bulguları paydaşlara iletmeniz ve içgörülere dayalı önerilerde bulunmanız gerekecektir.
• Ekip üyeleriyle işbirliği: Projelerin zamanında ve yüksek bir standartta tamamlanmasını sağlamak için ekibin diğer üyeleriyle birlikte çalışmanız gerekecek.
• Sürekli öğrenme: Becerilerinizin alakalı ve etkili kalmasını sağlamak için veri analizi alanındaki yeni teknikler, teknolojiler ve trendler konusunda güncel kalmanız gerekecek.

Veri Analistlerinin Kullandığı Araçlar

Tam zamanlı veri analistleri tarafından kullanılan birkaç popüler araç vardır. Kendinizi bu araçlara alıştırmak, verimliliğinizi ve etkililiğinizi artıracaktır:

Tamam, deneyimsiz bir veri analisti işini nasıl bulursunuz?

İş Arama Stratejileri

Bir veri analisti olarak becerilerinizi geliştirdikten ve güçlü bir portföy oluşturduktan sonra asıl eğlence başlar; iş fırsatları aramaya başlamanın zamanı geldi! Ama hiç tecrüben yokken nasıl iş bulacaksın?

Bu bölümde, bir veri analisti olarak ilk işinize girmenize yardımcı olabilecek bazı iş arama stratejilerini keşfedeceğiz . Çevrimiçi iş ilanlarından sektör profesyonelleriyle ağ oluşturmaya kadar çeşitli stratejiler, rekabetçi bir iş piyasasında öne çıkmanıza yardımcı olabilir.

Çevrimiçi İş Platformlarından Yararlanma

Çevrimiçi iş platformları, gelecek vadeden veri analistleri için bir fırsatlar hazinesi olabilir ve sektördeki işe alım görevlileriyle bağlantı kurmak için harika yerlerdir. Indeed , LinkedIn ve Glassdoor gibi popüler iş arama web sitelerinde profiller oluşturarak başlayın .

Uygun iş ilanlarını bulmak için "giriş seviyesi veri analisti" ve "veri analisti stajları" gibi ilgili anahtar kelimeleri kullanın. Yeni fırsatların bildirimlerini almak için bu aramalar için iş uyarıları ayarlayın.

Ek olarak, Kaggle Jobs ve iCrunchData gibi veri analitiğine özgü niş iş panolarına katılmayı düşünün . Bu platformlar, ilgili pozisyonları bulma şansınızı artırarak veri bilimi topluluğuna hitap eder.

Özgeçmişiniz veya özgeçmişiniz ne olacak?

Özgeçmişinizi ve Ön Yazınızı Uyarlama

Özgeçmişinizi ve ön yazınızı belirli işlere göre uyarlamaktan korkmayın. Başvuru malzemelerinizde aktarılabilir becerileri, ve ilgili projeleri vurguladığınızdan emin olun .

İşte özgeçmişinize dahil etmeniz gereken birkaç temel unsur:

• Nitelikler : Başarıyla tamamladığınız ilgili kurslara ve sektör sertifikalarına güçlü bir vurgu yapın. Teknoloji alanında lisans veya daha yüksek bir dereceye sahip olmak çok yardımcı olur, ancak herhangi bir derece en azından ayağınızı kapıdan geçirmelidir.
• Veri analitiği projeleri veya gönüllülük deneyimleri : Gerçek iş deneyimi yerine, özellikle gurur duyduğunuz projeleri veya gönüllülük fırsatlarını vurgulayın. Bu projeler veri analizi ile ilgili olmalıdır.
• Beceriler : Sahip olduğunuz teknik becerileri vurgulayın. Bu, programlama dilleri, veri görselleştirme araçları ve istatistiklerle ilgili deneyimi içerir.

Ön yazınız ayrıca veri analitiği alanına olan ilginizi göstermeli ve en önemli başarılarınızı veya projelerinizi vurgulamalıdır. Şirketin analitiği nasıl kullandığına dair güçlü bir anlayış sergilemek, bilginizi ve hırsınızı sergileyebilir.

Ağ İpuçları

Ağ oluşturma, iş fırsatları bulmada ve değerli sektör içgörüleri elde etmede hayati bir rol oynar. Alanındaki profesyonellerle bağlantı kurmak için konferanslara, çalıştaylara, buluşmalara ve web seminerlerine katılın. Kendinizi tanıtın ve potansiyel iş yönlendirmelerine yol açabilecek tavsiye veya öneriler isteyin.

Ek olarak, bağlantılarınızı genişletmek için LinkedIn ve Meetup gibi çevrimiçi ağ platformlarından yararlanın . İlgili gruplara katılın, tartışmalara katılın ve veri analitiği konusundaki bilginizi ve hevesinizi sergilemek için makaleler veya görüşler paylaşın.

Röportajda Başarılı Olmak

Tebrikler! Veri analisti iş aramanızın iş görüşmesi aşamasına geldiniz!

Bu, becerilerinizi, deneyiminizi ve alana olan tutkunuzu sergilemek için heyecan verici bir fırsattır. Bununla birlikte, özellikle ne bekleyeceğinizden emin değilseniz, iş görüşmeleri sinir bozucu olabilir; anladık, biliyoruz!

Bu bölümde, veri analisti iş görüşmelerinde başarılı olmanıza yardımcı olacak bazı stratejileri keşfedeceğiz.

Şirketi ve rolü araştırmaktan, ortak mülakat sorularına hazırlanmaya ve problem çözme becerilerinizi göstermeye kadar, bu ipuçları kendinize güvenmenize ve bir sonraki veri analisti iş görüşmeniz için hazırlıklı olmanıza yardımcı olacaktır.

Sık Sorulan Sorulara Hazırlık

Bir veri analisti görüşmesinde başarılı olmanın anahtarlarından biri, sık sorulan sorulara hazırlanmaktır. Şirketi araştırarak ve ihtiyaçlarını ve faaliyet gösterdiği sektörü anlayarak başlayın.

Bu, cevaplarınızı iş görüşmesi sorularına göre uyarlamanıza ve rol için ne kadar hevesli olduğunuzu göstermenize yardımcı olacaktır.

İşe alma yöneticilerinden karşılaşabileceğiniz bazı yaygın veri analisti mülakat soruları şunları içerir:

• Veri analizi ve görselleştirme araçlarıyla ilgili deneyiminiz nedir?
• Üzerinde çalıştığınız zorlu bir projeyi ve ona nasıl yaklaştığınızı anlatabilir misiniz?
• Büyük veri kümelerini nasıl ele alıyor ve veri kalitesini nasıl sağlıyorsunuz?

Bu sorulara verdiğiniz yanıtları uygulayın ve veri analizi konusunda doğrudan deneyiminiz olmasa bile becerilerinizi ve deneyiminizi nasıl öne çıkarabileceğinizi düşünün.

Ayrıca, iletişim, problem çözme ve öğrenmeye isteklilik gibi aktarılabilir becerilere odaklanın.

Problem Çözme Yeteneklerini Sergileme

Bir veri analisti olarak problem çözme çok önemli bir beceridir. Görüşme sırasında sizden bir problemi çözmeniz veya bir veri setini yerinde analiz etmeniz istenebilir. Problem çözme becerilerinizi sergilemek için şu adımları izleyin:

1. Soruyu anlayın : Sorun bildirimini okumak ve anlamak için zaman ayırın. Emin değilseniz, görüşmeciden açıklama isteyin.
2. Parçalayın: Sorunu daha küçük, yönetilebilir görevlere bölün. Bu, düzenli kalmanıza ve sistematik yaklaşımınızı göstermenize yardımcı olacaktır.
3. Bir plan oluşturun: En uygun yaklaşımı seçmek için veri analizi teknikleri bilginizi kullanarak her görevi ele almak için bir plan geliştirin.
4. Uygula ve uyarla: Planı yürütürken, elde ettiğiniz sonuçlara göre planı uyarlamaya hazır olun. Bu, esnekliği ve uyarlanabilirliği gösterir.
5. Bulgularınızı sunun : Bulgularınızı ve içgörülerinizi görüşmeciye net bir şekilde iletin. Sonuçlarınızın anlaşılmasını kolaylaştırmak için mümkünse görseller kullanın.

Bu adımları izleyerek problem çözme becerilerinizi güvenle sergileyebilir ve veri analisti görüşmesinde öne çıkabilirsiniz.

Giriş Seviyesi Pozisyonlar İçin Ortalama Maaş Beklentileri

Hakkında konuşmak rahatsız edici olabilir, ancak bu görüşme sürecinin önemli bir parçasıdır—bir kuruluş size ne kadar para ödemeye razıdır? Amerika'da giriş seviyesi bir veri analistinin maaş aralığı, bulunduğunuz yere, becerilerinize ve belirli bir şirkete bağlı olarak değişebilir.

Glassdoor'a göre, Mart 2023 itibarıyla Amerika Birleşik Devletleri'ndeki giriş seviyesi bir veri analistinin ortalama maaşı yıllık 62.453 ABD dolarıdır. Ancak, yukarıda belirtilen faktörlere bağlı olarak ortalama maaş aralığı yılda 43.000 ABD Doları ile 89.000 ABD Doları arasında değişebilir.

Indeed ayrıca, Mart 2023 itibarıyla Amerika Birleşik Devletleri'ndeki giriş seviyesi veri analistleri için yıllık ortalama 60.679 ABD doları taban maaşla benzer rakamlar bildirmektedir .

Bu sayıların sadece ortalama değerler olduğunu ve pozisyonun özel koşullarına bağlı olarak değişebileceğini not etmek önemlidir. Ancak, bir veri analisti kariyerine başlarken üzerinde çalışmanız için size iyi bir temel sağlamalıdırlar.

Ek olarak, bu rakamlar belirli şirketlerin sunabileceği bonuslar, avantajlar ve hisse senedi opsiyonları gibi diğer faktörleri hesaba katmayabilir.

Sürekli Mesleki Gelişim

Sürekli profesyonel gelişim, deneyim seviyeniz ne olursa olsun, başarılı bir veri analisti olmanın çok önemli bir parçasıdır.

Bu son bölümde, endüstri trendlerinden haberdar olmayı ve gelişmiş sertifikaları takip etmeyi tartışacağız.

Endüstri Trendleri ile Güncel Kalmak

Veri analitiği alanındaki en son trendleri ve gelişmeleri takip etmek, iş piyasasındaki rekabet gücünüzü korumak için çok önemlidir. İşte güncel kalmanın birkaç yolu:

• Yeni araçlar, teknikler ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olmak için veri analitiğine odaklanan ilgili blogları ve web sitelerini takip edin. Örnekler arasında Github, Towards Data Science , KDnuggets ve tabii ki
• Veri analistlerinin içgörüleri, teknikleri ve çözümleri tartışıp paylaştığı çevrimiçi forumlara ve topluluklara katılın. Reddit , Discord , Twitter ve DataTau gibi platformlar ve bizim
• Veri analitiğindeki en son haberler ve gelişmelerden haberdar olmak için ilgili haber bültenlerine, podcast'lere ve YouTube kanallarına abone olun. Podcast'ler için Data Skeptic , DataFramed ve göz atın . Takip edilecek bazı iyi YouTube kanalları arasında senddex ve Two Minute Papers yer alır .

Gelişmiş Sertifikaların Takibi

Başlangıç ​​ve orta seviye veri analitiği sertifikaları ve kursları aracılığıyla edinilen temel becerilere ek olarak, kimlik bilgilerinizi ve uzmanlığınızı daha da geliştirmek için ileri düzey sertifikalar almayı düşünebilirsiniz.

Dedikleri gibi, pratik mükemmelleştirir, bu yüzden "Antrenmanlar" geliştirdik. Veri becerileri antrenmanlarımız, becerilerinizi uygulamanız, başkalarıyla iletişim kurmanız ve çalışmanız hakkında geri bildirim almanız için harika bir yoldur.

Aşağıdaki antrenmanlarımız hakkında bilgi edinin:

Özetlemek gerekirse, deneyimsiz bir veri analisti olarak iş bulmak zor olabilir, ancak imkansız değildir.

Gelecek vadeden veri analistleri, güçlü bir portföy oluşturarak, talep üzerine beceriler geliştirerek, diğer profesyonellerle ağ oluşturarak ve çevrimiçi kaynaklardan yararlanarak, sahadaki ilk işlerine girme şanslarını artırabilir.

Zaman ve çaba gerektirebilir, ancak sebat ve öğrenme taahhüdü ile herkes (siz bile!) veri analisti olarak bir kariyere başlayabilir.