Med et økende antall selskaper som vokser og ekspanderer i Brasil, har etterspørselen etter dataanalytikere aldri vært større. Hvis du liker tall, løse problemer og dele kunnskap med andre, kan en karriere som dataanalytiker være perfekt for deg. Ta en høyskoleutdanning, lær viktige analytiske konsepter og få solid arbeidserfaring for å bli en vellykket dataanalytiker.
trinn
Del 1 av 4: Utvikle treningen din
Trinn 1. Få en høyskole grad
De fleste dataanalytikerstillinger krever minst en høyskoleeksamen. For å bli dataanalytiker må du tjene en grad innen områder som matte, statistikk, økonomi, markedsføring, finans eller informatikk.
Trinn 2. Vurder å ta en mastergrad eller doktorgrad
Dataanalytikerstillinger på høyere nivå kan kreve en mastergrad eller doktorgrad, som vanligvis garanterer en høyere lønn. Hvis du er interessert i dette, bør du vurdere hva som er den ideelle kandidatgraden for å nå dine karrieremål.
Eksempler på doktorgrader inkluderer en mastergrad i datavitenskap eller forretningsanalyse
Trinn 3. Meld deg på fagspesifikke kurs
Hvis du føler at du trenger hjelp til beregning, eller hvis du vil lære om programmering, kan du se etter kurs som gir deg den kunnskapen du trenger for å bli dataanalytiker. Disse kursene kan være ansikt til ansikt eller online.
Når du ser etter kurs, kan du se om noen lokale universiteter tilbyr seminarer eller klasser om ønsket emne. Se også om det er noen workshops eller opplæring i ditt område
Del 2 av 4: Tilegne seg nødvendige ferdigheter
Trinn 1. Du må mestre algebra på høyere nivå
Dataanalytikere jobber med tall hver dag, så bli vant til å jobbe med matte. Å ha solid kunnskap om algebra på høyere nivå er veldig viktig. Du bør vite hvordan du gjør ting som å tolke forskjellige funksjoner og grafene deres, og kunne jobbe med virkelige problemer.
Å kjenne multivariabel beregning og lineær algebra vil også hjelpe
Trinn 2. Forstå statistikk
For å bli dataanalytiker må du tolke data, det er der statistikken kommer inn. Start med statistikkfag på videregående eller høyskole, og se etter mer avanserte områder som kan være viktige for ønsket jobb.
- Middel, median og modus, samt standardavvik, er eksempler på statistiske konsepter du lærer på videregående skole og høyskole.
- Å ha et godt grep om beskrivende og inferensiell statistikk vil også være veldig nyttig.
Trinn 3. Utvikle programmeringskunnskapene dine for å bli mer fremtredende
Selv om du ikke trenger å være programmeringsekspert for å komme i gang som dataanalytiker, bør du være komfortabel med å jobbe med språk i spesifikke situasjoner. Start med å lære språk som Python, R og Java, og se deretter etter andre typer språk.
- Programmering i SQL er en annen vanlig oppgave blant dataanalytikere.
- Du kan ta online kurs for å lære programmeringsspråk og begreper.
Trinn 4. Utvikle kommunikasjon og presentasjonsevner
Etter å ha analysert dataene dine, bør du kunne snakke om det med andre. Vet hvordan du forklarer komplisert informasjon på en måte som folk fra andre områder kan forstå. Øv med programmer som viser data mer visuelt.
Du må kunne overføre data visuelt og verbalt. Lær å bruke verktøy som ggplot og matplotlib for å illustrere funnene dine
Trinn 5. Gjør deg kjent med Microsoft Excel
Som dataanalytiker må du organisere data og beregne verdier, så du må mestre Excel. Det er mange gratis online opplæringsprogrammer og nettsteder som kan lære deg alt du trenger å vite om Excel og funksjonene.
Trinn 6. Lær om maskinlæring
Å lære en datamaskin å generere spådommer eller ta beslutninger på egen hånd basert på mottatte data er det som definerer maskinlæring og er noe veldig viktig innen dataanalyse. Se etter online kurs som kan lære deg alt du trenger å vite om maskinlæring. Dra fordel av de mange gratis kursene.
- For å forstå maskinlæring må du ha et solid fundament i programmering og statistikk.
- Det er tre typer maskinlæring: veiledet læring, læring uten tilsyn og forsterkningslæring.
- Et eksempel på overvåket læring er å filtrere e -postene dine i innboksen, automatisk sortere ut hva som er spam. Læring uten tilsyn er når Netflix foreslår serier og filmer du kanskje liker. Forsterkningslæring skjer derimot med et autonomt kjøretøy og dets evne til å se og tilpasse seg miljøet.
Del 3 av 4: Få arbeidserfaring
Trinn 1. Se etter områder i bransjen som trenger dataanalytikere
Fokuser søkene dine på områder som trenger flere dataanalytikere enn andre. Markedsføringsbyråer, teknologiselskaper og finansinstitusjoner har en tendens til å ansette dataanalytikere for å tolke data og forklare det enklere.
Besøk nettstedene til selskaper du er interessert i, og se om de ansetter, eller gjør et mer generelt søk på nettet. Hvis du allerede har en venn som jobber i et av disse områdene, kan du spørre dem om de kjenner noen som ansetter
Trinn 2. Søk på praksisplass som dataanalytiker
Praksis er en flott mulighet til å jobbe for et stort selskap. Mange dataanalytikerpraksis krever at du er på universitetet for å søke. Avhengig av selskapets område, bør du vite hvordan du programmerer i Python, R eller SQL - å vite at alle tre er enda bedre.
Mange av disse praksisplassene er ulønnede eller varer bare noen få måneder, så sjekk alle detaljene før du søker
Trinn 3. Bli med i en forretningsorganisasjon
Forretningsorganisasjoner er en flott måte for deg å få tilgang til workshops, nettverksmuligheter eller online hjelpesentre. Det er flere organisasjoner knyttet til dataanalyse, for eksempel TechAmerica eller Association for Computer Machinery. Gjør et raskt søk på nettet for å finne ut om du er interessert i å delta i noen av dem.
For å bli med i en kommersiell organisasjon, gå til nettstedet til organisasjonen av interesse og gjennomgå medlemsplaner. Du kan ofte opprette en gratis konto med tilgang til et begrenset antall funksjoner. Det er vanligvis forskjellige medlemsnivåer som gir forskjellige fordeler avhengig av beløpet som er betalt
Trinn 4. Søk etter nybegynnere
Disse åpningene lar deg få kunnskap og erfaring som er avgjørende for å tjene dataanalytikerstillinger på et høyere nivå. Starteråpninger lønner seg veldig godt, og selskaper leter alltid etter folk til stillinger som statistisk dataanalytiker eller forretningsanalytiker.
Nybegynnerstillinger krever vanligvis en høyskoleeksamen, uten behov for en mastergrad eller doktorgrad
Del 4 av 4: Bli intervjuet for en stilling
Trinn 1. Sett sammen et profesjonelt CV og skriv et følgebrev
CV og følgebrev er det første inntrykket en potensiell arbeidsgiver vil ha av deg. Bruk litt tid på å beskrive dine ferdigheter og arbeidserfaring for å vise at du er den rette personen for jobben. Når alt er klart, gjør du en god gjennomgang av CV og følgebrev for å sikre at det ikke er noen feil.
Trinn 2. Undersøk selskapet før intervjuet
Gjør du god bedriftsforskning kan du komme til intervjuet forberedt på en reell diskusjon om jobben. Gå til selskapets nettsted og les om aktuelle prosjekter eller programmene de bruker.
Hvis selskapet er tilstede på sosiale nettverk, sjekk profilene deres for å følge publikasjonene
Trinn 3. Øv på å svare på de mest sannsynlige spørsmålene
Gjør online forskning for å finne de beste intervjuspørsmålene. Øv svarene dine med en venn, eller registrer deg selv, slik at du kan se og finne ut hva du trenger å forbedre.
Sannsynlige spørsmål inkluderer "Hvordan definerer du store data?" eller "Snakk om problemer som dataanalytikere kan møte under analysen."
Trinn 4. Gjør deg klar til å vise frem dine tekniske ferdigheter
Avhengig av stillingen kan du bli bedt om å demonstrere dine ferdigheter. Finn ut hvilke typer programmer selskapet bruker før intervjuet, og vær forberedt på å vise at du er i stand til å bruke disse programmene.
Tekniske ferdigheter inkluderer å vite hvordan man programmerer, kan flere programmeringsspråk eller å kunne analysere data ved hjelp av forskjellige ressurser
Trinn 5. Tenk på spørsmål du skal stille intervjueren
På slutten av intervjuet, still spørsmål som "Hvilke typer prosjekter vil jeg være involvert i?" eller “Hvilket program foretrekker du å bruke til datavisualisering?”. Å stille denne typen spørsmål viser at du er interessert i jobben og kan gjøre deg mer fremtredende som kandidat.