Paano Maging Isang Data Analyst

Bilang ang mga kumpanya ay lumalawak at dumarami, ang pangangailangan para sa mga analyst ng data ay hindi kailanman mas mataas. Kung ikaw ay isang taong nagmamahal sa mga numero, paglutas ng problema, at pakikipag-usap ng iyong kaalaman sa iba, kung gayon ang isang karera bilang isang analyst ng data ay maaaring maging perpektong pagpipilian. Sa pamamagitan ng pagkuha ng isang degree sa unibersidad, pag-aaral ng mahahalagang kasanayan sa analytical, at pagkakaroon ng mahalagang karanasan sa trabaho, pupunta ka sa pagiging isang matagumpay na data analyst.

Pagsulong ng Iyong Edukasyon

Pagsulong ng Iyong Edukasyon
Kumita ng isang bachelor's degree. Karamihan sa mga trabaho sa antas ng data ng analyst ay nangangailangan ng hindi bababa sa isang degree sa bachelor. Upang maging isang data analyst, nais mong kumita ng isang degree sa isang paksa tulad ng matematika, istatistika, ekonomiya, marketing, pananalapi, o science sa computer. [1]
Pagsulong ng Iyong Edukasyon
Magpasya kung nais mong kumita ng master o degree sa doktor. Ang mga trabaho ng mas mataas na antas ng data ng analyst ay maaaring mangailangan ng degree ng master o doctoral, at karaniwang ginagarantiyahan nila ang mas mataas na suweldo. Kung ito ay isang bagay na sa palagay mo ay maaaring interesado ka, mag-isip tungkol sa kung anong uri ng karagdagang degree ang maaaring maging pinakamahusay para sa iyo at sa iyong mga hangarin sa karera. [2]
  • Ang mga halimbawa ng mas mataas na degree ay kumikita ng iyong master sa Data Science o Business Analytics.
Pagsulong ng Iyong Edukasyon
Mag-sign up para sa mga klase na nag-target ng isang tukoy na paksa. Kung sa palagay mo kailangan mo ng tulong sa calculus o nais na malaman ang tungkol sa coding, mag-sign up para sa isang klase na magtuturo sa iyo ng mga kasanayan na kinakailangan upang maging isang analyst ng data. Ang mga klase na ito ay maaaring maging personal o online. [3]
  • Kung naghahanap ng mga klase, tingnan kung mayroong anumang mga lokal na kolehiyo o unibersidad na nag-aalok ng isang seminar o kurso sa iyong nais na paksa. Maaari ding magkaroon ng mga workshop na maaari kang dumalo sa iyong lugar.

Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan

Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Master ng antas ng algebra sa kolehiyo. Ang mga numero ay kung ano ang gumagana sa isang analyst ng data sa bawat araw, kaya nais mong tiyaking komportable ka sa matematika. Ang pagkakaroon ng isang matatag na pag-unawa sa algebra sa kolehiyo ay mahalaga; dapat mong malaman kung paano gawin ang mga bagay tulad ng pagpapakahulugan at pag-graph ng iba't ibang mga pag-andar pati na rin ang trabaho sa pamamagitan ng mga problema sa tunay na buhay na salita. [4]
  • Ang pag-alam ng multivariable calculus at linear algebra ay makakatulong din.
Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Unawain ang mga istatistika. Upang maging isang analyst ng data, kakailanganin mong ma-interpret ang data, kung saan nakapasok ang mga istatistika. Magsimula sa isang pundasyon ng mga istatistika ng antas ng high school- o kolehiyo, at pagkatapos ay magpatuloy sa mas mapaghamong impormasyon na maaaring kinakailangan para sa trabaho. [5]
  • Ang kahulugan, median, at mode, pati na rin ang karaniwang paglihis, ay mga halimbawa ng mga uri ng mga konsepto ng istatistika na matututunan mo sa high school o kolehiyo.
  • Ang pagkakaroon ng isang malakas na pagkaunawa ng parehong mga naglalarawan at mahihinang istatistika ay makakatulong din.
Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Magtrabaho sa iyong coding at programming kakayahan upang maging isang mas nakakaakit na kandidato. Bagaman hindi mo kailangang maging dalubhasa sa coding o programming upang magsimula bilang isang analyst ng data, dapat na komportable ka sa paggawa nito sa isang maliit na antas. Magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral kung paano gamitin ang mga programa tulad ng Python, R, at Java una, at pagkatapos ay gumana ang iyong paraan hanggang sa iba. [6]
  • Ang SQL programming ay isa pang karaniwan sa mga analyst ng data.
  • Maaari kang kumuha ng mga kurso sa online upang malaman ang coding at programming.
Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Bumuo ng malakas na kasanayan sa komunikasyon at paglalahad. Kapag nasuri mo ang iyong data, kakailanganin mong mag-usap tungkol sa iba. Magtrabaho sa kakayahang ipaliwanag ang kumplikadong impormasyon sa isang paraan na nauunawaan ang mga analyst na hindi data na iyong mga natuklasan, at magsanay gamit ang mga programa na naglalarawan ng data sa isang paraan na kapaki-pakinabang sa paningin. [7]
  • Dapat mong makipag-usap ng data nang biswal pati na rin sa pasalita. Unawain kung paano gamitin ang mga tool tulad ng ggplot at matplotlib upang maipakita ang iyong mga natuklasan.
Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Pamilyar sa Microsoft Excel. Mag-aayos ka ng data at pagkalkula ng mga numero bilang isang analyst ng data, kaya kailangan mong maging komportable gamit ang Excel. Maraming mga video tutorial sa online, pati na rin ang mga libreng site, na makakatulong sa turuan mo ang lahat na kailangan mong malaman tungkol sa paggamit ng Excel sa buong potensyal nito. [8]
Mga Kasanayang Pang-aaral na Kinakailangan
Alamin ang tungkol sa pag-aaral ng makina. Ang pagtuturo ng isang computer na magkaroon ng mga hula o mga pagpapasya sa sarili nito matapos itong mag-aral ng data, o pag-aaral ng makina, ay mahalaga kapag nakikitungo sa pagtatasa ng data. Hanapin sa online upang makahanap ng mga kurso na maaari mong gawin na magtuturo sa iyo ang lahat na kailangan mong malaman tungkol sa pag-aaral ng makina, at ang ilan sa mga ito ay libre. [9]
  • Upang maunawaan ang pag-aaral ng makina, kailangan mong magkaroon ng isang pundasyon sa pagprograma at mga istatistika.
  • Mayroong tatlong uri ng pag-aaral ng makina: pinangangasiwaang pag-aaral, hindi sinusuportahan na pag-aaral, at pag-aaral ng pampalakas.
  • Ang isang halimbawa ng pangangasiwa ng pag-aaral ay ang iyong email sa pag-filter ng iyong inbox at paglalagay ng spam sa sarili nitong folder. Ang pangangasiwa ng pag-aaral ay kapag nagmumungkahi ang Netflix ng mga palabas sa telebisyon o mga pelikula na nais mo, at isang halimbawa ng pag-aaral ng pampalakas ay isang kotse na nagmamaneho sa sarili at ang kakayahang makita at pagkatapos ay iakma sa paligid nito.

Pagkuha ng Karanasan sa Trabaho

Pagkuha ng Karanasan sa Trabaho
Maghanap para sa mga industriya na nangangailangan ng mga analyst ng data. Ituon ang iyong paghahanap sa trabaho sa mga industriya na may posibilidad na nangangailangan ng mga analyst ng data nang higit sa iba. Ang mga kumpanya ng marketing, kumpanya ng tech, at mga institusyong pampinansyal ang lahat ay may posibilidad na umarkila ng mga analyst ng data upang matulungan silang bigyang-kahulugan ang mga datos at ipaliwanag ito sa mga nauunawaan na termino. [10]
  • Suriin ang mga website ng mga kumpanyang interesado kang makita kung nagsasawa sila, o gumawa ng isang pangkalahatang paghahanap sa online. Kung nakilala mo na ang isang taong nagtatrabaho sa isa sa mga patlang na ito, tanungin sila kung alam nila ang sinumang nag-aarkila.
Pagkuha ng Karanasan sa Trabaho
Mag-apply para sa isang internship bilang isang data analyst. Ang mga internship ay isang mahusay na paraan upang makuha ang iyong paa sa pintuan sa mahusay na mga kumpanya. Maraming mga data analyst internships ay mangangailangan sa iyo na nagtatrabaho patungo sa iyong degree bago mag-apply. Depende sa industriya, kakailanganin mong maging pamilyar sa Python, R, o SQL programming - alam ang lahat ng tatlong mas mahusay. [11]
  • Marami sa mga internship na ito ay walang bayad o para lamang sa tag-araw, kaya suriin bago mag-apply upang malaman mo ang lahat ng mga detalye.
Pagkuha ng Karanasan sa Trabaho
Sumali sa isang samahang pangkalakalan. Ang mga samahang pangkalakalan ay isang mahusay na paraan upang samantalahin ang mga mapagkukunan tulad ng mga workshop, mga pagkakataon sa networking, o mga sentro ng tulong sa online. Mayroong maraming mga organisasyon na may kaugnayan sa pagsusuri ng data, tulad ng TechAmerica o ang Association for Computing Makinarya. Gumawa ba ng ilang online na pananaliksik upang makita kung interesado kang sumali sa isa. [12]
  • Upang sumali sa isang organisasyon ng kalakalan, mag-online sa kanilang website upang mahanap ang impormasyon ng pagiging kasapi. Maaari kang mag-sign up para sa isang libreng pagiging kasapi na nagbibigay sa iyo ng pag-access sa isang limitadong bilang ng mga mapagkukunan. Mayroong karaniwang iba't ibang mga tier ng mga membership na nagbibigay sa iyo ng iba't ibang mga perks depende sa kung magkano ang babayaran mo.
Pagkuha ng Karanasan sa Trabaho
Layunin para sa mga job-level na trabaho. Ang mga job-level na trabaho ay magbibigay-daan sa iyo upang makakuha ng mahalagang kaalaman at karanasan na kakailanganin mo para sa mas mataas na antas ng trabaho ng data analyst. Ang mga job-level na trabaho ay nagbabayad pa rin nang maayos at ang mga kumpanya ay laging naghahanap ng mga tao upang punan ang mga posisyon tulad ng Statistics Data Analyst o Business Analyst. [13]
  • Ang mga trabaho sa antas ng pagpasok ay malamang na nangangailangan ng degree ng bachelor, ngunit hindi isang master o degree ng doktor.

Pakikipanayam para sa Trabaho

Pakikipanayam para sa Trabaho
Sumulat ng isang propesyonal na resume at takip ng sulat. Ang iyong resume at takip ng sulat ay ang unang sulyap na makikita ng isang potensyal na employer sa iyo. Gumugol ng oras na isiningil ang iyong kasanayan sa set at karanasan sa trabaho upang ipakita na tama ka para sa trabaho. Kapag tapos ka na, siguraduhing i-proofread ang iyong resume at takip ng sulat upang walang anumang mga pagkakamali. [14]
Pakikipanayam para sa Trabaho
Magsaliksik sa kumpanya bago ang panayam. Ang paggawa ng pananaliksik tungkol sa kumpanya ay nagbibigay-daan sa iyo upang pumunta sa pakikipanayam na inihanda upang magkaroon ng isang tunay na talakayan tungkol sa trabaho. Pumunta sa website ng kumpanya at basahin ang tungkol sa mga proyektong kanilang pinagtatrabahuhan o ang mga programa na ginagamit nila. [15]
  • Kung ang kumpanya ng social media, tingnan ang kanilang account upang mabasa ang anumang mga update na nai-post nila.
Pakikipanayam para sa Trabaho
Pagsasanay sa pagsagot sa mga potensyal na katanungan. Maghanap sa online upang makahanap ng mga katanungan sa pakikipanayam na maaaring tatanungin. Isagawa ang iyong mga sagot sa isang kaibigan, o i-record ang iyong sarili na sinasagot ang mga ito upang makita kung maaari mong pagbutihin. [16]
  • Ang mga potensyal na katanungan ay maaaring "Paano mo tinukoy ang malaking data?" o "Pag-usapan ang tungkol sa mga problema ng mga analyst ng data na minsan ay pinapatakbo sa panahon ng pagsusuri."
Pakikipanayam para sa Trabaho
Maghanda upang ipakita ang iyong mga kasanayan sa teknikal. Depende sa trabaho, maaaring hilingin sa iyo na ipakita ang iyong mga kakayahan sa teknikal. Alamin kung anong mga uri ng mga programa ang ginagamit ng kumpanya bago ang pakikipanayam at maging handa upang ipakita na malalim mong magamit ang mga programang ito. [17]
  • Ang mga kasanayang pang-teknikal ay maaaring isama ang pag-alam kung paano mag-code, programa, o pag-aralan ang data gamit ang iba't ibang mga mapagkukunan.
Pakikipanayam para sa Trabaho
Mag-isip ng mga katanungan na mayroon ka para sa tagapanayam. Sa pagtatapos ng pakikipanayam, tanungin ang mga katanungan ng tagapanayam tulad ng "Anong mga uri ng mga proyekto ang karaniwang itatalaga sa akin?" O "Anong programa ang mas gusto mong magamit para sa paggunita ng data?" Ang mga pagtatanong ay nagpapakita na interesado ka sa trabaho at maaaring gumawa ka ng isang mas malilimot na kandidato.
Alamin ang mga pangunahing kaalaman ng bawat konsepto bago pagharap sa mas advanced na materyal. Sa pamamagitan ng pagsisimula sa mga konsepto mayroon kang isang malakas na pagkaunawaan at pagkatapos ay pagbuo sa kanila, maiiwasan mo ang pakiramdam na nasasaktan o nabigo sa lahat ng mga bagong impormasyon. Halimbawa, kung ginamit mo ang Excel bago, repasuhin ang alam mo na at pagkatapos ay kumuha ng isang online na kurso o basahin ang isang libro tungkol sa mas advanced na mga pamamaraan na maaari mong gamitin. [18]
gfotu.org © 2020