Obsah

• stupně
• Část 1 Postgraduální studium
• Část 2 Získat potřebné dovednosti
• Část 3 Získání odborných zkušeností
• Část 4 Úspěšný nábor

V tomto článku: Vzdělávání absolventůVyužití potřebných dovednostíObchodování s odbornými zkušenostmi Obnovení náboru19 Reference

S rozvojem a množstvím podniků roste potřeba datových systémů. Pokud máte zájem o čísla, pokud rádi řešíte problémy a předáváte své znalosti ostatním, kariéra jako analytik dat by byla pro vás dokonalou volbou. Vysokoškolský titul, dobré analytické dovednosti a cenné odborné zkušenosti tvoří součet požadavků na zahájení vaší kariéry jako analytika dat a úspěch.

stupně

Část 1 Postgraduální studium

1. 
   

   
   Získejte licenci. Většina základních pracovních míst pro analytiky dat vyžaduje alespoň bakalářský titul v oborech jako matematika, statistika, ekonomie, marketing, finance nebo IT.

2. 
   

   
   Rozhodněte, zda je vhodné mít magisterský titul nebo doktorát. Pozice analytiků na vysoké úrovni mohou vyžadovat magisterský titul nebo doktorát, i když také zaručují vyšší plat. Pokud vás zajímá, přemýšlejte o dalších univerzitních hodnostech, které by pro vaši kariéru byly nejlepší.
   • Jako vhodné akademické tituly byste měli zvážit magisterský titul z oblasti datové vědy nebo marketingu a marketingových analýz dat.

3. 
   

   
   
   
   Zaregistrujte se na soukromé hodiny. Pokud si myslíte, že potřebujete pomoc v infinitesimálním počtu nebo pokud se chcete dozvědět více o kódování, zaregistrujte se na kurzy, osobně nebo online, které vám vybaví dovednosti, které potřebujete, abyste se stali analytikem dat.
   • Při hledání kurzů zkontrolujte, zda škola nebo univerzita ve vaší komunitě pořádá seminář nebo nabízí kurzy v oboru dle vašeho výběru. Ve vaší oblasti mohou být i školicí semináře, kterých se můžete zúčastnit.

Část 2 Získat potřebné dovednosti

1. 
   

   
   Zvládněte algebru na univerzitní úrovni. Analytici dat neustále pracují s čísly. Musíte se proto ujistit, že jste s matematikou spokojeni. Důležité je pochopení algebry na univerzitní úrovni: budete muset být schopni interpretovat a graficky znázorňovat různé funkce. Budete také muset být schopni řešit problémy skutečného světa.
   • Bylo by také užitečné zvládnout infinitesimální počet s několika proměnnými a lineární algebrou.

2. 
   

   
   
   
   Mít dobré znalosti statistik. Chcete-li se stát analytikem dat, musíte být schopni interpretovat data a to je místo, kde přicházejí statistiky. Začněte se statistikami středních a vysokých škol a teprve potom se pusťte do komplexnějších informací potřebných pro danou práci.
   • Střední, střední, standardní odchylka a režim (dominantní hodnota) jsou příklady konceptů ve statistice, které byste se měli učit na střední škole nebo na univerzitě.
   • Užitečná bude také dobrá znalost popisných a inferenčních statistik.

3. 
   

   
   Zdokonalte své kódovací a programovací schopnosti. I když nepotřebujete odborné znalosti v oblasti kódování nebo programování, abyste mohli začít jako analytik dat, měli byste se do těchto oblastí seznámit. Začněte tím, že se naučíte používat programy jako Python, R a Java, než se přesunete k dalším složitějším nástrojům.
   • Počítačový jazyk SQL je také docela používán datovými analytiky.
   • Můžete se zúčastnit online kurzů kódování a programování.

4. 
   

   
   Rozvíjet komunikační a prezentační dovednosti. Jakmile budou vaše data analyzována, budete muset chatovat s ostatními lidmi. Připravte se, abyste mohli vysvětlit složité informace z vašeho výzkumu lidem, kteří se nenacházejí v terénu, a aby vám porozuměli. Také praktikujte prezentaci svých dat vizuálně a prakticky.
   • Měli byste být schopni komunikovat svá data vizuálně i slovně. Pochopte, jak fungují nástroje jako ggplot a matplotlib pro ilustraci vašich objevů.

5. 
   

   
   Seznamte se s aplikací Microsoft Excel. Protože organizování dat a provádění výpočtů je součástí vašich dovedností jako analytik dat, měli byste zvládnout Excel. Existuje mnoho videonávodů online i bezplatných webů, které vám pomohou dozvědět se vše o nejlepším využití Excelu.

6. 
   

   
   Další informace o automatickém učení. V oblasti analýzy dat je důležité umět počítač naučit, jak pomocí sady dat provádět předpovědi nebo rozhodovat. Hledejte online kurzy, které vás naučí vše o automatickém učení. Doufejme, že některé z těchto kurzů budou zdarma.
   • Pochopení automatického učení vyžaduje základní znalosti programování a statistiky.
   • Existují tři typy automatického učení: učení pod dohledem, učení o posílení a učení bez dozoru.
   • Jako příklad učení pod dohledem používáme filtr ve složce Doručená pošta k blokování spamu označeného jako spam. Když Netflix navrhne série nebo filmy, které by vás mohly zajímat, mluvíme o učení bez dozoru. Automatické vozidlo schopné vizualizace a přizpůsobení jeho okolí by fungovalo v rámci systému posilování učení.

Část 3 Získání odborných zkušeností

1. 
   

   
   Hledejte společnosti, které potřebují analytiku dat. Zaměřte své hledání práce na společnosti, které mají tendenci potřebovat více analytiků dat než ostatní. Marketingové agentury, technologické společnosti a finanční instituce inklinují k náboru analytiků dat, kteří budou mít za úkol interpretovat data a vysvětlit je jednodušeji.
   • Podívejte se na webové stránky společností, které vás zajímají, abyste zjistili, zda mají nějaké volné pozice, nebo proveďte globální vyhledávání online. Pokud znáte někoho, kdo pracuje v oboru, zeptejte se jich, jestli vědí o volném pracovním místě.

2. 
   

   
   Požádejte o stáž Stáže jsou odrazovým můstkem k nalezení zaměstnání ve velké společnosti. Většinu času, abyste získali stáž v této oblasti, musíte být přihlášeni do programu vedoucího k získání diplomu před přihlášením. V závislosti na sektoru činnosti budete muset ovládat Python, R nebo SQL programování. Zvládnutí těchto tří jazyků je skutečným přínosem.
   • Většina z těchto pracovních příležitostí jsou neplatené nebo letní stáže. Zkuste se tedy před dotazem zeptat, abyste věděli všechny podrobnosti.

3. 
   

   
   Připojte se k obchodní organizaci. Obchodní organizace nabízejí jedinečné zdroje pro provoz, jako jsou školicí workshopy, příležitosti k vytváření sítí nebo online centra nápovědy. Existuje několik organizací specializujících se na analýzu dat, jako je Francouzská statistická společnost (SFdS). Chcete-li zjistit, zda se chcete připojit k některému z nich, proveďte online vyhledávání.
   • Chcete-li se připojit k obchodní organizaci, přejděte na web přidružení, kde se dozvíte více o požadavcích na členství. Pravděpodobně se budete moci přihlásit k odběru zdarma a budete mít omezený přístup k dostupným zdrojům. Obvykle existují různé úrovně členství, které vám nabízejí výhody v závislosti na výši vašeho předplatného.

4. 
   

   
   Zaměřte se na základní pracovní místa. Základní úlohy vám poskytnou znalosti a cenné zkušenosti, které budete potřebovat k získání pracovních míst na vysoké úrovni. Rovněž je třeba uznat, že i základní pracovní místa nabízejí dobré mzdy a společnosti neustále hledají statistické analytiky a obchodní analytiky.
   • Základní zaměstnání obvykle vyžadují bakalářský titul, místo magisterského nebo doktorského titulu.

Část 4 Úspěšný nábor

1. 
   

   
   Napište a CV profesionální a průvodní dopis. Váš životopis a průvodní dopis je prvním dojmem, který zaměstnavatelům dáte. Udělejte si čas a zdůrazněte své dovednosti a zkušenosti, abyste ukázali, že jste pro danou práci tou správnou osobou. Po dokončení nezapomeňte znovu načíst svůj životopis, aby neobsahoval žádné chyby.

2. 
   

   
   Před pohovorem prozkoumejte společnost. Předběžným dotazem na společnost jste si jisti, že přijdete do kanceláře připraveni k seriózní diskusi o práci. Na webových stránkách společnosti se dozvíte více o projektech, na nichž pracuje, ao programech, které používá.
   • Pokud je společnost na sociální síti, navštivte její profil a přečtěte si nejnovější publikace.

3. 
   

   
   Praxe zodpovídání potenciálních otázek. Proveďte online vyhledávání otázek, které se obvykle kladou při pohovoru. Poté trénujte s přítelem nebo zaznamenejte své odpovědi, abyste zjistili, zda se můžete zlepšit.
   • Zde jsou některé potenciální otázky: „Jaká je vaše koncepce velkých dat? Nebo „popište problémy, se kterými se analytici dat při své práci často setkávají. "

4. 
   

   
   Připravte se, abyste předvedli své technické dovednosti. V závislosti na pozici vás mohou požádat o prokázání vašich technických dovedností. Zjistěte, jaké typy programů společnost používá před dnem pohovoru, a buďte připraveni ukázat tazateli, že jste s těmito nástroji velmi spokojeni.
   • Zde jsou některé technické dovednosti, které můžete mít: kódování, programování nebo analýza dat pomocí různých zdrojů.

5. 
   

   
   Přemýšlejte o otázkách, které byste mohli položit tazateli. Na konci pohovoru položte otázky jako: „Jaký typ projektu budu muset obecně zvládnout? Jaký program chcete použít k vizualizaci dat? Otázky ukazují váš zájem o práci a mohou vám pomoci vyniknout od ostatních kandidátů.