Yeni Öğrenciler İçin Veri Analisti İşleri: Bilmeniz Gerekenler

Üniversiteden yeni mezun oldunuz ve veri analizi alanında bir kariyere başlamak istiyorsunuz. Nereden başlıyorsun?

Yeni mezun olarak veri analisti olarak bir kariyere başlamak için önce ilgili teknik ve sosyal becerilerin yanı sıra güçlü bir portföy oluşturmak ve yeteneğinizi sergilemeye devam etmek için kullanabileceğiniz pratik deneyim kazanmak çok önemlidir.

Temel bilginizi geliştirdikten sonra, sektördeki fırsatları belirlemek için staj, serbest proje veya gönüllü fırsatları araştırın ve alandaki profesyonellerle ağ kurun.

Bu kılavuz, hangi becerilerin ve eğitim niteliklerinin gerekli olduğu, pratik deneyim kazanmanın yolları ve ilk tam zamanlı işinizi bulmanıza yardımcı olabilecek iş arama stratejileri dahil olmak üzere, daha taze bir başlangıç ​​yapmak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar.

Haydi başlayalım mı, yoksa “verilere dalın” mı diyelim!

İçindekiler

• Veri Analisti İşleri İçin Gerekli Beceriler
  • Veri Analisti Olmak İçin Gerekli Teknik Beceriler
  • Veri Analisti Olmak İçin Temel Temel Beceriler
• Veri Analistleri İçin Temel Eğitim Nitelikleri
• Pratik Deneyim Kazanmak
  • Stajlar
  • Serbest Projeler
  • Çevrimiçi Kurslar ve Sertifikalar
• Gelişmekte Olan Veri Analistleri için En İyi İş Arama Stratejileri
  • Çevrimiçi İş Kurulları
  • ağ oluşturma
  • Sosyal medya
• Etkili Bir Özgeçmiş Hazırlamak
  • İlgili Becerileri Vurgulamak
  • Akademik Projelerin Sergilenmesi
• Röportajı Çivilemek
  • Common Data Analyst İş Görüşmesi Soruları
  • Mülakatlar İçin En İyi Uygulamalar
• Son düşünceler

Veri Analisti İşleri İçin Gerekli Beceriler

Veri analistleri, verileri görselleştirmek ve öngörüler elde etmek için LuckyTemplates ve Tableau gibi araçları kullanır

Veri analizi, karmaşık veri kümelerinden içgörüler çıkarmak için analitik araçların ve tekniklerin kullanılmasını içerir.

Bir veri analisti olarak başarılı olmak için içgörüleri etkili bir şekilde toplamanızı, işlemenizi, analiz etmenizi ve iletmenizi sağlayan teknik ve sosyal becerilerin bir kombinasyonuna ihtiyacınız vardır.

Bu bölümde, veri analisti işleri için gereken temel teknik ve sosyal becerilerden bazılarını tartışıyoruz.

Veri Analisti Olmak İçin Gerekli Teknik Beceriler

Yönetim şirketi için temel ölçümlerin LuckyTemplates kullanılarak yapılan istatistiksel görselleştirmesi.

Teknik beceriler, teknik görevleri yerine getirmek için gerekli olan sektörle ilgili belirli bir dizi yetenek ve bilgiyi ifade eder. Bu beceriler ölçülebilir ve uygulama ile öğrenilebilir.

Veri analisti işleri için temel teknik beceriler şunları içerir:

• Microsoft Excel: Excel, veri analizi için en yaygın kullanılan ve çok yönlü programlardan biridir. Veri işleme, analiz ve görselleştirme için bir dizi işlevsellik sağlayan veri modellerini işlemek için güçlü bir araçtır. Veri biliminde uzman veya en azından orta düzeyde yeterlilik esastır.
• Programlama : Python, R veya SQL gibi en az bir programlama dilinde yeterlilik, çoğu veri analisti rolü için kritik bir gerekliliktir. Giriş düzeyindeki rollerdeki analistlerin bile verileri manipüle edebilen ve analiz edebilen verimli kodlar yazması beklenir.
• Veritabanı yönetimi: Amacınız büyük miktarda veri işleyen sektörlerde (sağlık, finans, perakende vb.) çalışmaksa, veri toplama, veri yönetimi ve işleme için veritabanı yönetim sistemlerini kullanma konusunda rahat olmalısınız. Bazı popüler sistemler arasında MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB ve Microsoft SQL Server bulunur.
• İstatistiksel görselleştirme : Verileri işlemeye ek olarak, analistlerden verilerden içgörüler çıkarmak için kullanılabilecek tablolar ve grafikler oluşturmaları beklenir. Tableau veya Microsoft LuckyTemplates gibi araçlara aşinalık, veri bulgularının görsel olarak çekici ve anlaşılması kolay temsillerini oluşturmanıza olanak tanır.
• Makine öğrenimi : Makine öğrenimi algoritmaları ve teknikleri ile makine öğrenimi araçlarının nasıl kullanılacağına ilişkin bilgi, analistlerin gizli kalıpları ortaya çıkarmasına ve verilere dayalı tahminler yapmasına yardımcı olur. Bazı popüler makine öğrenimi araçları arasında IBM Watson Studio, Apache Spark ve Microsoft Azure Machine Learning bulunur.

Yukarıdaki liste size, veri analistlerinin sahip olması gereken teknik becerilerin bir anlık görüntüsünü vermelidir. Çok gibi görünebilir ama sizi bunaltmasına izin vermeyin!

Hiç kimse, özellikle giriş seviyesi bir pozisyon için, listelenen her teknolojiye aşina olmanızı beklemeyecektir; ancak, en azından bu becerilerin temellerine aşina olmak için çaba göstermelisiniz.

Şimdi genellikle gözden kaçan sosyal becerilere bir göz atalım.

Veri Analisti Olmak İçin Temel Temel Beceriler

Sosyal beceriler, başkalarıyla iyi çalışmanıza, zorluklara uygun şekilde yanıt vermenize ve çatışmaları yönetmenize olanak tanıdığı için bir işyerinde başarı için gerekli görülen kişilerarası becerilere atıfta bulunur.

Teknik becerilerin aksine, sosyal becerilerin öğretilmesi ve ölçülmesi daha zordur, ancak olumlu bir çalışma ortamını teşvik etmek için önemlidirler.

Veri analistlerinin sahip olması gereken temel sosyal beceriler şunları içermelidir:

• İletişim: Yetenekli bir hatip olmanıza gerek yok, ancak karmaşık veri içgörülerini hem teknik hem de teknik olmayan paydaşlara rahatça iletebilmeli ve içgörülere dayalı önerilerde bulunabilmelisiniz.
• Problem çözme: Veri içeren problemlere sistematik olarak yaklaşılmalıdır. Bunları daha küçük parçalara ayırabilmeli ve iyi çözümler bulmak için teknik ve analitik becerilerinizi kullanabilmelisiniz.
• Eleştirel düşünme: Veri analizinin büyük bir kısmı, eğilimleri ve kalıpları belirlemek için büyük miktarda veriden geçiyor ve bir analist olarak, hipotezler geliştirmek ve test etmek, birden çok bakış açısını göz önünde bulundurmak ve veri odaklı hale getirmek için güçlü eleştirel düşünme becerilerine sahip olmalısınız. öneriler.
• Ayrıntılara dikkat: Ham verilerde pek çok ayrıntı vardır ve veri analistlerinin, verilerin doğru ve hatasız olduğundan emin olmak için ayrıntılara büyük önem vermesi gerekir. Küçük hatalar veya yanlışlıklar bile veri kalitesi üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.
• Zaman yönetimi: Kıdemsiz bir veri analisti olarak bile, kendinizi genellikle aynı anda birden fazla proje üzerinde çalışırken bulabilirsiniz. Görevlere öncelik verebilmek ve zamanı etkili bir şekilde yönetebilmek, proje teslim tarihlerini karşılamak ve işin zamanında teslim edilmesini sağlamak için çok önemlidir.

Veri analistleri için teknik beceriler önemli olsa da, bu alanda başarılı olmak için güçlü sosyal beceriler geliştirmek de aynı derecede önemlidir. Hem teknik hem de sosyal becerileri birlikte geliştirmeye odaklanmak, ilk işinize hazırlanırken size daha taze bir avantaj sağlayacaktır!

Bunu yeterince ifade edemeyiz, bugünün işyerinde sosyal beceriler çok önemlidir, bir veri analisti, bir iş analisti ve hatta bir postacı olmanız fark etmez!

Veri becerilerinizin yanı sıra sosyal becerilerinizi uygulamak size avantaj sağlayacaktır!

Veri Analistleri İçin Temel Eğitim Nitelikleri

tarafından sunulan acemi veri analistleri için tasarlanmış kurslar .

Yeni mezunsun, yani sonunda bir diploman var. Ancak veri analizinde bir kariyer için doğru olanı mı?

Giriş seviyesi bir pozisyona inmeyi kolaylaştırabilecek belirli eğitim nitelikleri vardır.

Dikkate alınması gereken temel niteliklerden bazıları şunlardır:

1. Matematik, istatistik, ekonomi veya bilgisayar bilimi gibi ilgili bir alanda lisans veya yüksek lisans derecesi . Birkaç yıllık deneyime sahip olduğunuzda kıdemli bir veri analisti, veri bilimcisi veya veri mühendisi rolünü üstlenmeyi düşünüyorsanız, ileri bir derece gerekli olabilir.
2. İstatistiksel analiz ve veri işleme için R veya Python gibi programlama dilleri bilgisi .
3. İş verilerini analiz etmek, görselleştirmek ve sunmak için SQL, Tableau veya Excel gibi çeşitli veri analizi araçlarını ve yazılımlarını anlama .
4. Ham verilerden içgörü elde etmek için nicel ve nitel araştırma yöntemlerini kullanma yeterliliği .

İlgisiz bir alanda dereceniz varsa, ancak yine de bir veri analisti işi yapmak istiyorsanız, panik yapmayın! Sektörde ilgisiz bir alanda derece ile veya hatta hiç derece olmadan çalışmanız hala mümkündür.

İlgili veya ilgili alanlarda güçlü bir temele sahip olmak rekabet avantajı sağlarken, gerekli becerileri kazanmanın başka birçok yolu vardır.

Örneğin, veri analizinde çalışmak için gereken teknik bilgileri edinmenize yardımcı olabilecek çevrimiçi kurslara kaydolabilir, profesyonel sertifikalar alabilir veya özel eğitim kamplarına katılabilirsiniz.

Ayrıca, ilgili bir dereceye sahip olsanız bile, yeni trendlere ayak uydurmak ve verilerden daha iyi içgörüler elde etmek için alan uzmanlığınızı geliştirmeye devam etmeniz gerekir.

Nihai olarak, becerileriniz ve alan bilginizle birleşen eğitim nitelikleriniz, bir veri analisti olarak başarınızda önemli bir rol oynayacaktır.

Bir sonraki bölümde, veri alanında iş bulmak için kullanabileceğiniz bazı stratejilere ve iş bulma şansınızı nasıl artırabileceğinize göz atacağız.

Pratik Deneyim Kazanmak

LuckyTemplates kullanan basit veri yönetimi örneği.

Veri analizinde pratik deneyim kazanmak isteyen daha yeni biri olarak, potansiyel işverenlere beceri kazanmak ve yeteneklerinizi göstermek için birçok yolunuz var.

Bu seçeneklerden bazılarına bir göz atalım:

Stajlar

Stajlar, endüstri profesyonellerinin rehberliğinde gerçek dünya deneyimi kazanmanın harika bir yoludur. Birçok kuruluş, yeni mezunlar veya veri analizi alanına geçiş yapmak isteyenler için özel olarak tasarlanmış stajlar sunar.

İlgi alanlarınıza ve becerilerinize uygun stajlara başvurmak size gerçek veri analizi projelerinde çalışma fırsatı sağlayabilir.

Serbest çalışmaya ne dersiniz?

Serbest Projeler

Bir veri analisti tarafından yapılmış LuckyTemplates panosu örneği

Pratik deneyim kazanmanın bir başka yolu da veri analizinde serbest projeler almaktır. Veri analizi hizmetlerine ihtiyaç duyan müşterilerle bağlantı kurmak için Upwork gibi platformları kullanın.

Çiğneyebileceğinizden fazlasını ısırmayın; daha karmaşık işlere başvurmadan önce iş analitiği için veri girişi gibi basit görevleri deneyin.

Serbest çalışan olarak çalışarak becerilerinizi çeşitli projelere uygulayabilir ve birden çok sektörde yarı zamanlı çalışarak deneyim kazanabilirsiniz.

Serbest projelerin tamamlanması, potansiyel işverenlerin gözünde öne çıkmanıza yardımcı olabilecek olumlu incelemeler ve tavsiyeler de sağlayabilir.

Çevrimiçi öğrenmeye ne dersiniz?

Çevrimiçi Kurslar ve Sertifikalar

tarafından sunulan veri dönüştürme ve modelleme kursu .

Veri analizi kavramları ve araçları hakkında derinlemesine eğitim sunan çeşitli Bu kurslar genellikle pratik beceriler geliştirmenize yardımcı olacak uygulamalı alıştırmalar, projeler ve değerlendirmeler içerir.

Tanınmış kurumlardan sertifika almak, öğrenmeye olan bağlılığınızı da gösterir ve veri analizi becerilerinizin doğrulanmasını sağlar.

Bazı çevrimiçi kursları tamamlamak için zaman ayırın ve özgeçmişinizi potansiyel işverenler için daha çekici hale getirecek sertifikalar kazanın.

Gelişmekte Olan Veri Analistleri için En İyi İş Arama Stratejileri

İş arama süreci, özellikle sıfır iş deneyimine sahip yeni mezunlar için her sektörde zorludur.

Veri analizinin rekabetçi bir alan olması da yardımcı olmuyor, bu yüzden hayalinizdeki işe girmek istiyorsanız bir stratejinizin olması önemlidir!

Doğru strateji, iş piyasasında etkili bir şekilde gezinmenize, potansiyel iş fırsatlarını belirlemenize ve işverenlerin gözünde öne çıkmanıza yardımcı olabilir.

Bu bölümde, veri analistleri için ağ oluşturma ve güçlü bir çevrimiçi varlık oluşturmaya yönelik ipuçları da dahil olmak üzere bazı etkili iş arama stratejilerini keşfediyoruz.

Çevrimiçi İş Kurulları

DataJobs, özellikle veri analistlerine hitap eden çevrimiçi bir iş panosudur.

Yeni başlayanlar için veri analisti işleri bulmanın en etkili yollarından biri, çevrimiçi iş panolarıdır. Bu platformlar, aramanızı konuma, iş türüne ve deneyim düzeyine göre özelleştirmenize izin veren filtrelerle giriş seviyesi pozisyonlar için iş uyarıları sağlayabilir.

Indeed gibi büyük iş bulma kurulları, veri analitiğinde giriş seviyesi fırsatları aramaya başlamak için harika bir yerdir. Veri analisti rolleri ararken daha özel bir iş arama deneyimi için DataJobs gibi sektöre özgü iş panolarına da göz atmalısınız .

ağ oluşturma

Ağ oluşturma, veri analitiği endüstrisine girmek için iyi bir stratejidir. Profesyonellerle tanışmak ve ağınızı genişletmek için hem çevrimiçi hem de çevrimdışı sektör etkinliklerine katılın ve konferanslara, buluşmalara ve atölye çalışmalarına katılın.

Alanındaki profesyonellerle, değerli yönlendirmelere ve heyecan verici girişimlere erişime yol açabilecek ilişkiler kurmaya çalışın. Etkileşimlerinizde samimi olmaya çalışın ve veri analitiği için coşku gösterin.

Benzer düşünen insanlarla bağlantı kurmak ve sektör trendlerinden haberdar olmak için çevrimiçi forumlara, veri analitiği topluluklarına ve LinkedIn gruplarına katılmayı da düşünmelisiniz .

Bu platformlarda tartışmalara katılmak ve ilgili içeriği paylaşmak da bu alana yönelik uzmanlığınızı ve tutkunuzu gösterebilir.

Ve çalışmanızı sergiliyorsanız, potansiyel işvereniniz tarafından fark edilme fırsatına sahip olacaksınız, LinkedIn'in devasa bir veri topluluğu var.

Sosyal medya

İş arama sürecinizde sosyal medyanın gücünü hafife almayın! LinkedIn ve Twitter gibi platformlar, veri analisti iş ilanlarını bulmak ve sektördeki etkileyicilerle bağlantı kurmak için etkili araçlar olabilir.

Veri analitiği ile ilgili becerilerinizi, deneyiminizi ve projelerinizi sergileyerek sosyal medya hesaplarınızı optimize edin. Faaliyetleri ve işbirliği fırsatları hakkında güncel bilgilere sahip olmak için alandaki şirketleri ve profesyonelleri takip edin. Görünürlük kazanmak için ilgili hashtag'lere veya tartışma konularına katılın.

Sosyal medya platformlarında profesyonel olarak etkileşimde bulunmak, çevrimiçi varlığınızı önemli ölçüde artırabilir ve bu, veri analitiği alanında tam zamanlı iş fırsatlarına yol açabilir.

Yine LinkedIn'e dönersek, bu kesinlikle sosyal medya veri türleri için tercih ettiğimiz hangout'tur.

Ancak, iş başvurusu yapmaya başlamadan önce özgeçmişinizi mükemmelleştirmeniz gerekir ve bir sonraki bölümde bundan bahsedeceğiz.

Etkili Bir Özgeçmiş Hazırlamak

Etkileyici ve iyi yapılandırılmış bir özgeçmiş, yeni başlayanların iş bulmasına yardımcı olmada hayati bir rol oynar. Bu bölümde, ilgi çekici bir özgeçmiş oluşturmak için ilgili becerileri nasıl öne çıkaracağımızı ve akademik projeleri nasıl sergileyeceğimizi tartışacağız.

İlgili Becerileri Vurgulamak

Bir özgeçmişte ilgili becerilerin nasıl vurgulanacağına bir örnek

Daha taze biri olarak, bir veri analisti olarak potansiyelinizi gösteren becerileri vurgulamanız gerekir. Bu beceriler kurs, staj ve ders dışı etkinlikler yoluyla edinilmiş olabilir.

Özgeçmişinizde ilgili becerilerinizi etkili bir şekilde vurgulamak için bazı ipuçları:

1. İlgili becerileri belirleyin : İlk olarak, iş tanımını gözden geçirin ve işverenin aradığı temel becerileri belirleyin. Bunlar, veri analizi, veri tabanı yönetimi ve programlama dilleri gibi teknik becerilerin yanı sıra iletişim, takım çalışması ve problem çözme gibi yumuşak becerileri içerebilir.
2. Özgeçmişinizi özelleştirin : Özgeçmişinizi, başvurduğunuz işle en alakalı becerileri vurgulayacak şekilde düzenleyin. Özgeçmişinizin ilk eleme sürecini geçmesine yardımcı olmak için iş tanımındaki anahtar kelimeleri ve cümleleri kullanın.
3. Ölçülebilir veriler kullanın: Mümkünse, becerilerinizin etkisini vurgulamak için ölçülebilir veriler kullanın. Bir projeye veya şirkete para veya zaman kazandıran bir şey yaptıysanız, bu ölçümleri somut rakamlarla ekleyin.

İlgili becerilerinizi etkili bir şekilde vurgulamak, potansiyel işverenleri etkileme ve bir iş bulma şansınızı artırabilir.

Akademik Projelerin Sergilenmesi

Özgeçmişte bir akademik proje örneği

Yeni mezun olarak akademik projeler, gerçek dünyadaki veri zorluklarını ele alma konusundaki deneyiminize dair sağlam kanıtlar sunar. İşte öne çıkmanıza yardımcı olabilecek birkaç temel strateji:

1. İlgili projeleri seçin: Başvurduğunuz işle en alakalı akademik projeleri seçin. Bu, belirli bir veri analizi alanındaki becerilerinizi ve deneyiminizi göstermenize yardımcı olabilir.
2. Rolünüzü vurgulayın: Rolünüzü ve yaptığınız belirli katkıları açıkça belirtin. Bu, teknik becerilerinizi, problem çözme becerilerinizi ve ekip çalışması becerilerinizi göstermenize yardımcı olur.
3. Metrikleri dahil et : Mümkün olduğunda, projenin etkisini gösteren metrikleri veya sonuçları dahil edin. Örneğin, iş süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olan bir proje üzerinde çalıştıysanız, bu iyileştirmelerle ilgili belirli ayrıntıları ekleyin.
4. Etkili biçimlendirme : Akademik projeleri listelerken, okunması kolay ve görsel olarak çekici olan tutarlı bir biçim kullanın. Bir proje başlığı, zaman aralığı ve kısa bir iş tanımı içerir. Ayrıca GitHub'a veya potansiyel işverenlerin çalışmanıza erişebileceği herhangi bir depoya projeye bir bağlantı ekleyebilirsiniz.

Bir akademik proje portföyü dahil etmek, özgeçmişinizi daha da güçlendirebilir ve veri analizinde uygulamalı deneyiminizi sergileyebilir.

Röportajdan önce veri görselleştirme örneklerinizi belirlemek için aşağıdaki videomuzu izleyin.

Harika bir özgeçmiş, ayağınızı kapıdan geçirecektir, ancak bu yalnızca ilk adımdır. Sıradaki, kaçınılmaz iş görüşmesine hazırlanmak.

Şimdi, bir sonraki bölümde iş görüşmelerinde başarılı olmak için bazı stratejilere bir göz atalım.

Röportajı Çivilemek

İş görüşmesi, işe alım sürecinde kritik bir aşamadır. Burası becerilerinizi, deneyiminizi ve kişiliğinizi sergileyebileceğiniz ve role uygunluğunuzu gösterebileceğiniz yerdir.

Mülakatta başarılı olmak, şirketi ve rolü araştırmaktan ortak mülakat sorularını uygulamaya ve uygun şekilde giyinmeye kadar dikkatli bir hazırlık gerektirir.

Bu bölümde, bir veri analisti olarak görüşmeyi başarıya ulaştırmak için bazı etkili stratejileri keşfedeceğiz, buna ortak görüşme sorularını yanıtlamaya ve görüşmeye hazırlanmaya yönelik ipuçları da dahildir.

Common Data Analyst İş Görüşmesi Soruları

Veri analisti pozisyonları için daha yeni başvuran biri olarak, ortak mülakat sorularına hazırlanmak çok önemlidir. İşte birkaç örnek:

• Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkı açıklayabilir misiniz?
• Bir veri kümesindeki eksik veya tutarsız verilerle nasıl başa çıkıyorsunuz?
• SQL ve veritabanı yönetimi konusundaki deneyiminiz nedir?
• Analizinizin doğruluğunu nasıl sağlıyorsunuz?
• Verileri analiz ederken zorluklarla karşılaştığınız bir durumu ve bunların üstesinden nasıl geldiğinizi açıklayabilir misiniz?

Diğer olası veri analisti mülakat sorularını incelediğinizden ve cevaplarınızı pratik ettiğinizden emin olun.

Orada pek çok önemli mülakat sorusu var ve onları bu kitaptan daha iyi kimse sergileyemez.

Röportaj için hazır mısınız? Bunu başarmak için bazı en iyi uygulamaları tartışalım!

Mülakatlar İçin En İyi Uygulamalar

Daha taze bir veri analisti olarak başarı şansınızı artırmak için, görüşmeler için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

1. Şirketi araştırın : Görüşmeden önce şirketin endüstrisini, ürünlerini ve verilerle ilgili zorluklarını anlayın.
2. Güçlü yönlerinize odaklanın : Veri analizi, programlama dilleri (ör. Python veya R), veritabanı yönetimi ve veri görselleştirme araçlarındaki becerilerinizi vurgulayın.
3. Projelerinizi sergileyin : Yeteneklerinizi göstermek için akademik veya kişisel deneyimlerinizden projeler sunun. Oluşturduğunuz bir panoyu gösterin, oluşturduğunuz bir raporu görüntüleyin ve diğerlerinden sıyrılın.
4. Düşünce sürecinizi açıklayın : Teknik soruları cevaplarken, analitik becerilerinizi sergilemek için muhakemenizi ve düşünce sürecinizi net bir şekilde açıklayın.
5. Davranış sorularına hazırlanın : Ekip çalışmanız, iletişiminiz ve problem çözme becerileriniz hakkında sorular bekleyin. Somut örneklerle hazır olun.
6. Düşündürücü sorular sorun : Şirketin iş zekası stratejisi ve pozisyonun belirli sorumlulukları hakkında ilgili, anlayışlı sorular hazırlayın.

Mülakat için kapsamlı bir şekilde hazırlanarak ve bu en iyi uygulamaları takip ederek başarı şansınızı artırabilirsiniz.

Son düşünceler

Veri analizi, kariyer gelişimi ve iş fırsatları için büyük potansiyele sahip, hızla büyüyen bir alandır. Ancak daha yeni veya yeni mezun olarak bu alana girmek, net bir plan ve etkili iş arama stratejileri olmadan zor olabilir.

Yeni mezunlar, doğru teknik ve sosyal becerileri geliştirerek, sektöre özgü iş ilanlarını ve ağ oluşturma fırsatlarını kullanarak ve güçlü bir özgeçmiş oluşturarak, bir veri analisti olarak iş bulma şanslarını artırabilir.

Ayrıca, iş görüşmesine hazırlanmak ve ilgili becerilerinizi ve akademik projelerinizi özgeçmişinizde etkili bir şekilde sergilemek, sizi diğer adaylardan ayırmanıza yardımcı olabilir.

Uyguladığımız bu stratejileri izleyerek ve kariyer hedeflerimize bağlı kalarak, veri analizinde kariyerinize başarılı bir şekilde başlamanız garanti edilir!

Veri analistlerinin kullandığı veri görselleştirme teknikleri hakkında bilgi edinmek isterseniz