Как стать аналитиком данных без опыта: пошаговое руководство

Предприятия полагаются на понимание данных при принятии решений, и из-за нынешней бизнес-среды придают большое значение анализу данных. Поскольку потребность в квалифицированных аналитиках данных растет, все больше людей задумываются о карьере в этой области. Работа в области анализа данных может быть пугающей, особенно для людей, не имеющих никакого опыта в отрасли. Хорошей новостью является то, что вам не нужен какой-либо опыт, чтобы стать аналитиком данных. В этом посте будет обсуждаться, как стать аналитиком данных без подробного опыта.

Может ли человек, не имеющий опыта, стать аналитиком данных?

Да, работать аналитиком данных возможно без какого-либо предварительного опыта. Люди могут развивать навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой отрасли, если они приложат усилия, будут открыты для обучения и будут иметь доступ к подходящим учебным ресурсам.

Как стать аналитиком данных без опыта?

Стать аналитиком данных без предварительного опыта может оказаться сложной, но достижимой целью. Это требует сочетания самостоятельного обучения, развития навыков, налаживания связей и стратегического поиска работы. Вот подробное руководство о том, как освоить область анализа данных с нуля:

1. Понимание роли и обязанностей

Прежде чем отправиться в это путешествие, очень важно понять, чем занимаются аналитики данных. Они интерпретируют данные и превращают их в информацию, которая может предложить способы улучшения бизнеса, тем самым влияя на бизнес-решения. Они собирают информацию из различных источников и анализируют закономерности, тенденции и корреляции.

2. Приобретите необходимые навыки

Аналитикам данных необходимо сочетание технических и мягких навыков. Начните с изучения основ:

• Статистика и математика. Понимание основ статистики и математики имеет решающее значение для эффективного анализа данных.
• Языки программирования: Python и R являются наиболее распространенными языками программирования для анализа данных, манипулирования данными и статистического анализа.
• Визуализация данных и отчетность: такие инструменты, как Tableau, Power BI или даже Excel, для создания информационных панелей и отчетов, которые могут передавать ваши результаты.
• SQL и базы данных. Знание SQL необходимо для выполнения запросов к базам данных для извлечения данных и управления ими.
• Microsoft Excel: мощный инструмент для базового анализа данных. Ознакомьтесь с расширенными формулами, сводными таблицами и функциями визуализации данных.

3. Работа над личными проектами или волонтерство.

Применение новых навыков для решения реальных проблем — отличный способ получить опыт. Вы можете начать с личных проектов, таких как анализ общедоступных наборов данных, участие в конкурсах Kaggle или добровольное предоставление своих услуг по анализу данных некоммерческим организациям или малому бизнесу.

4. Создайте портфолио

Создайте портфолио, чтобы продемонстрировать свои проекты и анализы. Это может быть репозиторий GitHub, личный блог или веб-сайт, на котором вы делитесь своими проектами, идеями и методологиями. Ваше портфолио должно демонстрировать вашу способность извлекать значимую информацию из данных, а также ваше владение инструментами и методами анализа данных.

5. Нетворкинг и наставничество

Общайтесь с профессионалами в этой области через LinkedIn, местные встречи или профессиональные ассоциации. Ищите наставника, который сможет дать рекомендации, оставить отзыв о ваших проектах и ​​потенциально помочь с рекомендациями о работе. Нетворкинг может иметь неоценимое значение для получения информации о нерекламируемых вакансиях или стажировках.

6. Получите формальное образование

Хотя это и не является строго обязательным, наличие степени, связанной с наукой о данных, компьютерными науками, статистикой или смежной областью, может быть полезным. В качестве альтернативы рассмотрите программы сертификации, специально разработанные для аналитики данных, которые также могут добавить ценность вашему резюме.

7. Подайте заявку на должности начального уровня или стажировку.

Ищите такие названия должностей, как «Младший аналитик данных», «Техник по обработке данных» или «Помощник по аналитике». Составьте свое резюме, чтобы подчеркнуть свои аналитические навыки, проекты и любые соответствующие курсы или сертификаты. Даже должности в сфере обслуживания клиентов или административные должности, связанные с вводом данных или составлением отчетов, могут служить трамплином, дающим вам практический опыт работы с данными.

8. Готовьтесь к собеседованиям

Будьте готовы обсудить свои проекты, то, как вы подходили к решению проблем и чему вы научились. Вы также должны быть готовы к техническим собеседованиям, которые могут проверить ваши знания в области статистики, программирования и методов анализа данных.

9. Непрерывное обучение и профессиональное развитие

Область анализа данных постоянно развивается, поэтому важно продолжать изучать новые инструменты, технологии и методологии. Присоединяйтесь к форумам, посещайте семинары и продолжайте проходить курсы, чтобы быть в курсе тенденций и достижений отрасли.

Что такое аналитика данных?

Чтобы узнать об анализе данных, вы должны сначала знать, что такое анализ данных. Термин «аналитика данных» относится к группе количественных и качественных методов получения важных выводов из данных. Чтобы извлечь из него многочисленные закономерности, взаимодействия, связи и другие важные сведения, наука о данных включает в себя несколько шагов, включая сбор данных и их классификацию.

Чем занимаются аналитики данных?

Анализируя огромные наборы данных, аналитики данных собирают, анализируют и проводят статистические исследования, чтобы получить ценную информацию и выявить тенденции. Они используют различные методы и инструменты для преобразования сложных данных в полезную информацию. Таким образом, они предоставляют содержательные данные, которые позволяют предприятиям принимать обоснованные решения, и это отвечает на вопрос, чем занимаются аналитики данных.

Роли и обязанности аналитика данных

Роли и обязанности аналитика данных часто состоят из следующего:

• Создавайте базы данных и системы данных и управляйте ими, исправляя ошибки кодирования и другие проблемы, связанные с данными, по мере необходимости.
• Использование как первичных, так и вторичных источников для интеллектуального анализа данных.
• Переупорядочение данных таким образом, чтобы их могли понять как люди, так и машины.
• Создайте документацию, разъясняющую процесс анализа данных для заинтересованных сторон.

Зарплата аналитика данных начального уровня

Ваш опыт является одним из наиболее важных аспектов, которые могут повлиять на вашу зарплату. Аналитики данных часто ожидают, что чем дольше они будут работать в этой области, тем больше денег они заработают. Но зарплата аналитика данных начального уровня может быть 59 730 долларов США.

Вакансии аналитика данных начального уровня, которые вы можете получить без опыта

Без предварительного опыта вы можете работать аналитиком ввода данных, младшим аналитиком данных, аналитиком маркетинговых данных, аналитиком операционных данных, аналитиком данных о продажах или аналитиком данных в сфере здравоохранения. Сильные аналитические навыки, дотошность и знание систем управления данными являются частыми требованиями для этих должностей. Ваши шансы получить должность аналитика данных начального уровня могут быть увеличены за счет приобретения опыта в ходе стажировок или побочных проектов.

Заключение

Аналитиком данных можно стать без предварительного опыта, если у вас правильное отношение, приверженность и стратегия. Вы можете приобрести навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этом увлекательном предмете, следуя инструкциям в этом посте. Однако всегда есть возможность совершенствоваться и учиться в области анализа данных, поэтому запись на курс тщательного анализа данных может предоставить вам основу и ресурсы, необходимые для дальнейшей карьеры.

Часто задаваемые вопросы

1. Требуется ли программирование, чтобы стать аналитиком данных?

Хотя для задач анализа данных это может и не потребоваться, знание кодирования все равно может оказаться большим подспорьем в завершении работы.

2. Какие полномочия мне необходимы, чтобы стать аналитиком данных?

Любая степень по компьютерной специализации может помочь вам стать аналитиком данных.

3. Может ли любой желающий сделать карьеру аналитика данных?

Любой человек, обладающий необходимыми навыками и решимостью добиваться этого, может достичь своей цели и стать аналитиком данных.

4. Сколько лет нужно, чтобы стать аналитиком данных?

Человеку, у которого практически нет опыта или он хочет стать аналитиком данных, может потребоваться от года до четырех лет, чтобы получить сертификат или степень и приобрести необходимые навыки.

5. Насколько востребованы аналитики данных?

Учитывая высокую потребность в аналитике данных, прогноз трудоустройства аналитиков данных весьма благоприятный.