如何成為沒有經驗的數據分析師：開始吧！

闖入數據分析領域似乎令人生畏，尤其是在您缺乏經驗的情況下。但不要害怕！有一些途徑和策略可以幫助您開啟數據分析師的職業道路。

要成為沒有經驗的數據分析師，請專注於培養相關技能以添加到您的投資組合中，並開始學習經過驗證的、真實世界的技術以與潛在雇主分享。

數據分析通常涉及從大數據中收集、解釋和提取有價值的見解，使組織能夠做出更明智的決策。憑藉正確的針對性教育資源和實踐經驗，您也可以在這個快速發展的領域產生影響。

本文將指導您通過可操作的步驟獲得入門級數據分析師的工作，同時展示各種資源如何幫助您培養必要的技能和知識。

目錄

• 培養相關技能
  • 數據分析師的關鍵技能
  • 利用在線課程和認證
  • 嘗試一些動手項目
  • 網絡和加入社區
• 創建強大的投資組合
• 數據分析師崗位職責
  • 入門級數據分析師工作職責
  • 數據分析師使用的工具
• 求職策略
  • 利用在線工作平台
  • 定制你的簡歷和求職信
  • 網絡提示
• 面試成功
  • 準備常見問題
  • 展示解決問題的能力
  • 入門級職位的平均薪資期望
• 持續專業發展
  • 緊跟行業趨勢
  • 追求高級認證

培養相關技能

如果您之前沒有該領域的任何經驗，那麼您需要培養必要的數據分析技能和知識。

本節介紹一些培養相關技能的有效方法，為您在數據分析領域取得成功奠定堅實的基礎。

數據分析師的關鍵技能

要勝任數據分析師的角色，掌握一些基本的數據分析師技能非常重要：

• 數據管理：數據分析師必須具備強大的數據管理技能，包括數據清理、集成和組織。這涉及能夠處理大型數據集、不同的文件格式和數據存儲系統。
• 統計分析：數據分析師必須對統計方法和技術有深入的了解，才能分析數據並得出有意義的見解。這包括能夠應用統計模型、回歸分析、假設檢驗和數據可視化。
• 編程技能：不需要是計算機科學家，但數據分析師確實需要有紮實的編程基礎，並且至少精通一門編程語言，比如Python或R。他們應該能夠編寫出高效、乾淨的代碼操作和分析數據的代碼。
• 商業敏銳度：業務分析師必須能夠理解他們分析的業務背景及其對組織的影響。他們需要能夠將數據洞察力轉化為對利益相關者的可行建議。
• 溝通技巧：良好的溝通能力是一項很好的軟技能。數據分析師必須能夠將他們的發現清楚地傳達給技術和非技術利益相關者。他們應該能夠以簡潔易懂的方式呈現複雜的信息。
• 數據可視化：數據分析師需要具備強大的數據可視化技能，才能為他們的發現創建引人注目的可視化表示。這包括能夠使用 Tableau、LuckyTemplates 或 Excel 等工具來創建圖表、圖形和儀表板。
• 解決問題：數據分析師需要具備強大的問題解決能力，才能識別數據中的模式和趨勢，並為複雜的數據問題制定解決方案。

利用在線課程和認證

在線課程和專業證書是獲得數據分析所需技能的良好開端。Udemy、Coursera 和 LuckyTemplates 等網站上有大量數據分析領域的在線課程、訓練營、教程和認證。

這些課程提供結構化和基於項目的學習，使您能夠磨練自己的技能並獲得實踐經驗。

一些值得註冊的課程示例包括：

• Coursera 的數據分析和可視化基礎專業化：該專業化由 IBM 提供，包括五門課程，涵蓋使用 Excel、Tableau 和 R 等工具進行數據分析和可視化的基礎知識。主題包括數據操作、回歸分析和數據驅動的可視化。
• DataCamp 的 Data Analyst with Python 軌道：該軌道旨在教您成為使用 Python 的數據分析師所需的基本技能。該課程涵蓋數據操作、數據可視化和使用 Python 庫（如 pandas、Matplotlib 和 seaborn）進行統計分析等主題。
• LinkedIn 的成為數據分析專家：本課程涵蓋數據分析所需的統計基礎知識。主題包括概率、假設檢驗、框架和回歸分析。
• HackerRank 的數據結構實踐：此資源提供了一系列編碼挑戰，可幫助您提高數據結構技能。這些挑戰涵蓋了一系列主題，包括算法、數據結構和數學。
• 。這是一種久經考驗的教學模式，它將培養您自信地通過 PL-300 所必需的廣泛技能。

嘗試一些 動手項目

組合對於展示您的技術技能、創造力和從數據中汲取見解的能力至關重要。

從事現實世界的項目使您能夠向潛在雇主展示您的能力，並有助於彌合理論知識與實際應用之間的差距。要創建令人印象深刻的投資組合，請考慮：

• 數據可視化：選擇一個感興趣的數據集並創建一組有助於講述故事的可視化。使用Tableau、LuckyTemplates或 Matplotlib等工具創建突出關鍵見解的圖表、圖形和儀表板。
• 文本分析：選擇一個文本語料庫，例如客戶評論或社交媒體帖子，並使用自然語言處理技術來分析文本。這可以包括情緒分析、主題建模和文本分類。
• 數據清洗和預處理：選擇一個有缺失值、重複記錄或數據類型不一致的雜亂數據集，對數據進行清洗和預處理。這涉及插補、歸一化和編碼分類變量等技術。
• Web 抓取：選擇一個感興趣的網站並使用 Web 抓取技術從該站點收集數據。這可能涉及使用BeautifulSoup或Scrapy等工具從 HTML 標籤中提取數據，或使用 API 從 Web 服務收集數據。
• 數據敘事：選擇一個感興趣的數據集並圍繞數據創建一個故事。使用數據可視化、文本和多媒體元素來講述有關數據及其含義的引人入勝的故事。

通過完成這些項目，有抱負的數據分析師可以展示他們的技術技能、創造力以及以有意義的方式處理數據的能力。

此外，這些項目可以包含在數據分析師的投資組合中，連同所用方法的詳細描述和從數據中得出的見解。

網絡和加入社區

參與網絡和專業社區可以在數據分析領域提供寶貴的聯繫、資源和機會。

發展網絡和獲得曝光的一些方法包括：

• 參加行業會議、研討會或研討會。這是與其他數據分析師建立聯繫並了解該領域最新趨勢和技術的好方法。一些流行的數據科學會議包括數據科學峰會、Strata 數據會議和預測分析世界。
• 加入在線論壇或討論組。例如，Discord和Reddit擁有眾多致力於數據科學的社區。它們是了解行業新聞並會見其他有抱負的數據分析師和數據科學家的好地方。
• 通過LinkedIn、Meetup和Kaggle等平台與該領域的專業人士聯繫。通過與該領域的其他專業人士建立關係，您可以了解工作機會、獲得新的見解和知識，並將自己確立為該行業的專家。

現在是創建您的投資組合的時候了！

創建強大的投資組合

當您剛開始是一名沒有經驗的數據分析師時，建立強大的投資組合對於展示您的技能、創造力和從數據中汲取見解的能力至關重要。

它將幫助您建立信譽並展示您之前從事的項目，即使這些項目是個人或自行發起的項目。你的投資組合應該突出：

1. 您完成的項目：在您的投資組合中包括各種項目，以展示您在不同類型分析方面的實踐經驗和專業知識。它不必過於復雜。您可能展示的一些基本項目示例包括從網站抓取數據和清理數據。確保為每個項目提供背景信息，例如您試圖解決的問題、您遵循的過程以及您從分析中得出的見解。
2. 可轉移技能：這些是您從以前的經驗中獲得的技能，即使它們與數據分析沒有直接關係。可轉移技能的一些示例包括使用 Microsoft Excel、統計分析或編程語言（如 R 或 Python）的經驗。

通過將這些元素納入您的作品集，您將能夠有效地展示您的技能、創造力和處理數據的能力，即使之前沒有數據分析師的經驗。

數據分析師崗位職責

在開始申請數據分析師職位之前，您應該熟悉數據分析師的日常職責以及交易工具。

在本節中，我們將分解入門級數據分析師角色的工作職責、您應該了解的關鍵技能以及數據專業人員使用的一些流行工具。

入門級數據分析師工作職責

作為入門級的人，您的主要角色可能是通過收集、清理和分析數據為決策制定提供有價值的見解。

職位描述會有所不同，但一些主要職責包括：

• 收集和組織數據：這涉及從各種來源收集相關數據，並以結構化格式組織數據以供分析。
• 數據清理和預處理：您需要通過消除不一致、錯誤和重複來清理和預處理數據，以確保數據準確並為分析做好準備。
• 分析數據：您將需要使用統計技術和軟件工具來分析數據並提取見解。
• 創建報告和可視化：您需要使用圖表、圖形和其他視覺輔助工具來展示見解和發現。
• 交流調查結果：您需要將調查結果傳達給利益相關者，並根據洞察力提出建議。
• 與團隊成員合作：您需要與團隊的其他成員合作，以確保項目按時並以高標準完成。
• 持續學習：您需要緊跟數據分析領域的新技術、新技術和趨勢，以確保您的技能保持相關性和有效性。

數據分析師使用的工具

全職數據分析師使用了幾種流行的工具。熟悉這些工具將提高您的效率和效力：

好的，那麼您如何獲得沒有經驗的數據分析師工作？

求職策略

一旦您培養了自己的技能並創建了強大的數據分析師組合，真正的樂趣就開始了——是時候開始尋找工作機會了！但是沒有經驗怎麼找工作呢？

在本節中，我們將探討一些可以幫助您找到第一份數據分析師工作的求職策略。從利用在線工作委員會到與行業專業人士建立聯繫，多種策略可以幫助您在競爭激烈的就業市場中脫穎而出。

利用在線工作平台

對於有抱負的數據分析師來說，在線求職平台是機會的寶庫，也是與業內招聘人員聯繫的好地方。首先在Indeed、LinkedIn和Glassdoor等流行的求職網站上創建個人資料。

使用“入門級數據分析師”和“數據分析師實習”等相關關鍵詞來尋找合適的職位發布。為這些搜索設置工作提醒以接收新機會的通知。

此外，考慮加入特定於數據分析的利基工作委員會，例如Kaggle Jobs和iCrunchData。這些平台迎合了數據科學界的需求，增加了您找到相關職位的機會。

你的簡歷呢？

定制你的簡歷和求職信

不要害怕根據具體工作定制您的簡歷和求職信。請務必在您的申請材料中強調可轉移的技能、和任何相關項目。

以下是簡歷中要包含的一些基本要素：

• 資格：著重強調您已成功完成的相關課程和行業認證。擁有學士學位或更高的技術學位是一個很大的幫助，但任何學位至少應該讓你踏入大門。
• 數據分析項目或志願者經歷：代替實際工作經驗，突出您特別引以為豪的項目或志願者機會。這些項目應該與數據分析相關。
• 技能：突出顯示您擁有的任何技術技能。這包括編程語言、數據可視化工具和統計方面的經驗

你的求職信還應該展示你對數據分析領域的熱情，並突出你最重要的成就或項目。展示對公司如何使用分析的深刻理解可以展示您的知識和抱負。

網絡提示

網絡在尋找工作機會和獲得有價值的行業見解方面起著至關重要的作用。參加會議、研討會、聚會和網絡研討會，與該領域的專業人士建立聯繫。自我介紹並徵求意見或建議，這可能會導致潛在的工作推薦。

此外，利用LinkedIn和Meetup等在線社交平台來擴展您的人脈。加入相關群組、參與討論並分享文章或見解，以展示您對數據分析的知識和熱情。

面試成功

恭喜！您已經進入了數據分析師求職的面試階段！

這是一個令人興奮的機會，可以展示您的技能、經驗和對該領域的熱情。然而，求職面試可能會讓人傷腦筋，尤其是當你不確定會發生什麼的時候；我們明白了，我們知道了！

在本節中，我們將探索一些策略來幫助您在數據分析師工作面試中取得好成績。

從研究公司和職位到準備常見的面試問題和展示您解決問題的能力，這些技巧將幫助您充滿信心並為下一次數據分析師工作面試做好準備。

準備常見問題

在數據分析師面試中取得成功的關鍵之一是準備常見問題。首先研究公司並了解其需求和所在行業。

這將幫助您定制求職面試問題的答案，並展示您對該職位的熱情。

您可能會從招聘經理那裡遇到的一些常見數據分析師面試問題包括：

• 您對數據分析和可視化工具有何經驗？
• 您能描述一下您從事過的具有挑戰性的項目以及您是如何處理它的嗎？
• 您如何處理大型數據集並確保數據質量？

練習您對這些問題的回答，並考慮如何突出您的技能和經驗，即使您缺乏數據分析方面的直接經驗。

此外，關注可轉移的技能，例如溝通、解決問題和學習意願。

展示解決問題的能力

作為數據分析師，解決問題是一項至關重要的技能。在面試過程中，您可能會被要求現場解決問題或分析數據集。要展示您解決問題的能力，請按照下列步驟操作：

1. 理解問題：花點時間閱讀並理解問題陳述。如果不確定，請詢問面試官以進行澄清。
2. 分解：將問題分解成更小的、可管理的任務。這將幫助您保持井井有條並展示您的系統方法。
3. 制定計劃：制定計劃來處理每項任務，利用您的數據分析技術知識來選擇最合適的方法。
4. 執行和調整：在執行計劃時，準備好根據獲得的結果對其進行調整。這展示了靈活性和適應性。
5. 展示您的發現：向面試官清楚地傳達您的發現和見解。盡可能使用視覺效果，使您的結果易於理解。

通過執行這些步驟，您可以自信地展示您解決問題的能力並在數據分析師面試中脫穎而出。

入門級職位的平均薪資期望

談論它可能會讓人不舒服，但它是面試過程的重要組成部分——一個組織願意付給你多少錢？美國入門級數據分析師的薪資範圍可能因地點、技能組合和具體公司而異。

據 Glassdoor 稱，截至 2023 年 3 月，美國入門級數據分析師的平均年薪為 62,453 美元。然而，根據上述因素，平均年薪範圍從 43,000 美元到 89,000 美元不等。

Indeed 也報告了類似的數字，截至 2023 年 3 月，美國入門級數據分析師的平均基本工資為每年 60,679 美元。

請務必注意，這些數字只是平均值，可能會根據職位的具體情況而有所不同。但是，當你開始數據分析師的職業生涯時，它們應該為你提供一個良好的基線。

此外，這些數字可能未考慮其他因素，例如某些公司可能提供的獎金、福利和股票期權。

持續專業發展

無論您的經驗水平如何，持續的專業發展都是成為一名成功的數據分析師的關鍵部分。

在最後一節中，我們將討論緊跟行業趨勢和尋求高級認證。

緊跟行業趨勢

跟上數據分析領域的最新趨勢和發展對於保持您在就業市場上的競爭優勢至關重要。以下是保持最新狀態的幾種方法：

• 關注專注於數據分析的相關博客和網站，以隨時了解新工具、技術和最佳實踐。示例包括 Github、Towards Data Science、KDnuggets，當然還有
• 參與數據分析師討論和分享見解、技術和解決方案的在線論壇和社區。Reddit、Discord、Twitter和DataTau 等平台以及我們的
• 訂閱相關的時事通訊、播客和 YouTube 頻道，隨時了解數據分析領域的最新消息和發展。對於播客，請查看Data Skeptic、DataFramed和。一些不錯的 YouTube 頻道包括senddex和兩分鐘論文。

追求高級認證

除了通過初級和中級數據分析認證和課程獲得的基礎技能外，您還可以考慮獲得高級認證以進一步增強您的資歷和專業知識。

正如他們所說，熟能生巧，這就是我們開發“鍛煉”的原因。我們的數據技能訓練是您練習技能、與他人交流和獲得工作反饋的絕佳方式。

在下面了解我們的鍛煉：

總而言之，在沒有經驗的情況下找到數據分析師的工作可能具有挑戰性，但這並非不可能。

通過建立強大的投資組合、發展需求技能、與其他專業人士建立聯繫並利用在線資源，有抱負的數據分析師可以增加他們在該領域找到第一份工作的機會。

這可能需要時間和精力，但只要堅持不懈並致力於學習，任何人（甚至你！）都可以開始數據分析師的職業生涯。