Καθώς ο αριθμός των εταιρειών αυξάνεται και οι απαιτήσεις στον τομέα της τεχνολογίας επικοινωνιών αυξάνονται, αυξάνεται επίσης η ανάγκη της εταιρείας για αναλυτές δεδομένων. Εάν έχετε πάθος για τον χειρισμό αριθμών, την επίλυση προβλημάτων και τη γνωστοποίηση των γνώσεών σας σε άλλους, η καριέρα ως αναλυτής δεδομένων μπορεί να φαίνεται η τέλεια επιλογή! Προηγουμένως, θα έπρεπε πρώτα να αποκτήσετε πτυχίο σε σχετικό τομέα. Μετά από αυτό, αφιερώστε χρόνο για να μάθετε διάφορες σχετικές αναλυτικές δεξιότητες και να εμπλουτίσετε την εμπειρία στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων. Ποιος ξέρει, τα επόμενα χρόνια θα πετύχετε ως επαγγελματίας αναλυτής δεδομένων!
Βήμα
Μέρος 1 από 4: Βελτίωση της ακαδημαϊκής ικανότητας
Βήμα 1. Κερδίστε πτυχίο
Οι περισσότερες κενές θέσεις εργασίας για αρχάριους αφορούν μόνο τους αιτούντες που έχουν ολοκληρώσει την προπτυχιακή τους εκπαίδευση και έχουν αποκτήσει πτυχίο. Για να γίνετε αναλυτής δεδομένων, πρέπει γενικά να έχετε πτυχίο στα μαθηματικά, στατιστικά, οικονομικά, οικονομικά ή επιστήμη των υπολογιστών.
Βήμα 2. Καθορίστε εάν πρέπει ή όχι να λάβετε το επίπεδο S2 ή S3
Όσο υψηλότερη είναι η θέση ενός αναλυτή δεδομένων, τόσο υψηλότερο είναι το επίπεδο εκπαίδευσης που πρέπει να έχει ο αιτών. Γενικά, μια υψηλή θέση είναι επίσης ευθέως ανάλογη με το ύψος του μισθού που λαμβάνετε, ξέρετε! Εάν ενδιαφέρεστε να ξεκινήσετε μια σοβαρή καριέρα ως αναλυτής δεδομένων, δοκιμάστε να αξιολογήσετε πόσο σημαντικό είναι ένα ακαδημαϊκό πτυχίο για την επίτευξη αυτού του στόχου.
Για παράδειγμα, θα μπορούσατε να συνεχίσετε ένα μεταπτυχιακό στην Επιστήμη Δεδομένων ή στο Business Analytics
Βήμα 3. Πάρτε ένα μάθημα για ένα συγκεκριμένο θέμα
Εάν θέλετε να βελτιώσετε την κατανόησή σας σχετικά με τον υπολογισμό ή τον προγραμματισμό, σκεφτείτε να παρακολουθήσετε μαθήματα στο διαδίκτυο ή εκτός σύνδεσης που προσφέρουν μια ποικιλία συγκεκριμένων και σχετικών θεμάτων που πρέπει να κατανοήσει ένας αναλυτής δεδομένων.
Εάν είναι δυνατόν, παρακολουθήστε επίσης σεμινάρια ή εργαστήρια που σχετίζονται με τον τομέα που πραγματοποιούνται από πανεπιστήμια ή άλλα τοπικά εκπαιδευτικά ιδρύματα
Μέρος 2 από 4: Εκμάθηση των απαιτούμενων ικανοτήτων
Βήμα 1. Μάστερ άλγεβρα σε πανεπιστημιακό επίπεδο
Κάθε μέρα, οι αναλυτές δεδομένων εργάζονται με εκατοντάδες αριθμούς. Επομένως, βεβαιωθείτε ότι έχετε αξιοπρεπείς μαθηματικές δεξιότητες. Τουλάχιστον, θα πρέπει να κατακτήσετε την άλγεβρα σε πανεπιστημιακό επίπεδο, να είστε σε θέση να ερμηνεύσετε διαφορετικές λειτουργίες και να τις αναπαραστήσετε γραφικά και να αντιμετωπίσετε προβλήματα που προκύπτουν στην καθημερινή πραγματικότητα.
Επίσης, βεβαιωθείτε ότι έχετε κατανοήσει τις έννοιες του πολυμεταβλητού λογισμού και της γραμμικής άλγεβρας
Βήμα 2. Κατανόηση στατιστικών
Για να γίνετε ειδικός αναλυτής δεδομένων, πρέπει να κατανοήσετε τα στατιστικά στοιχεία για να ερμηνεύσετε καλά τα δεδομένα. Ξεκινήστε μαθαίνοντας βασικές στατιστικές έννοιες που απευθύνονται σε μαθητές λυκείου ή πανεπιστημίου και μετά προχωρήστε σε πιο σύνθετες και απαιτητικές έννοιες που σχετίζονται με τη δουλειά για την οποία υποβάλλετε αίτηση.
- Ο μέσος όρος, ο μέσος όρος, η κατάσταση και η τυπική απόκλιση είναι μερικά παραδείγματα βασικών στατιστικών εννοιών που πιθανότατα μάθατε στο λύκειο ή στο πανεπιστήμιο.
- Η καλή γνώση περιγραφικών στατιστικών και συμπερασματικών στατιστικών θα είναι επίσης πολύ χρήσιμη.
Βήμα 3. Βελτιώστε τις δεξιότητες προγραμματισμού σας
Για να γίνετε ισχυρός υποψήφιος αναλυτής δεδομένων, κατακτήστε τουλάχιστον τις βασικές έννοιες του προγραμματισμού και κατανοήστε μερικές κοινές γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, R και Java προτού προχωρήσετε σε πιο πολύπλοκες έννοιες και γλώσσες προγραμματισμού.
- Η γλώσσα προγραμματισμού SQL είναι επίσης αρκετά δημοφιλής μεταξύ των αναλυτών δεδομένων.
- Εάν θέλετε, παρακολουθήστε διάφορα διαδικτυακά μαθήματα για να βελτιώσετε την κατανόηση του προγραμματισμού δεδομένων.
Βήμα 4. Βελτιώστε τις δεξιότητες παρουσίασης και επικοινωνίας σας
Μετά την ανάλυση των δεδομένων, το επόμενο βήμα που πρέπει να κάνετε είναι να κοινοποιήσετε τα δεδομένα σε άλλους. Επομένως, μάθετε να εξηγείτε πολύπλοκες πληροφορίες έτσι ώστε να γίνονται πιο εύκολα κατανοητές από ακόμη και πολύ απλούς ανθρώπους και μάθετε να χρησιμοποιείτε προγράμματα που είναι σε θέση να απεικονίσουν οπτικά τα ευρήματα των δεδομένων για να τα κάνετε πιο ενδιαφέροντα και εύκολα κατανοητά.
Ένας ειδικός αναλυτής δεδομένων πρέπει να είναι καλός στην επικοινωνία δεδομένων οπτικά και λεκτικά. Επομένως, μελετήστε εργαλεία όπως το ggplot και το matplotlib για να επεξηγήσετε τα διάφορα δεδομένα που μπορεί να βρείτε
Βήμα 5. Κατακτήστε το Microsoft Excel
Επειδή ένας αναλυτής δεδομένων πρέπει να είναι καλός στην ομαδοποίηση δεδομένων και τον υπολογισμό των αριθμών, μία από τις εφαρμογές που πρέπει να κατακτηθεί είναι το Excel. Μην ανησυχείτε, ο κυβερνοχώρος παρέχει εκατοντάδες σεμινάρια βίντεο και δωρεάν ιστότοπους που μπορούν να σας διδάξουν βασικές έννοιες του Excel.
Βήμα 6. Κατανοήστε την έννοια της μηχανικής μάθησης
Μία από τις σημαντικές έννοιες στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων είναι η μηχανική μάθηση, η οποία αναφέρεται στην ικανότητα των υπολογιστών να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις ανεξάρτητα μετά την ανασκόπηση όλων των διαθέσιμων δεδομένων. Για να μάθετε την έννοια, δοκιμάστε να παρακολουθήσετε διαδικτυακά μαθήματα, σε μερικά από τα οποία μπορείτε να έχετε πρόσβαση χωρίς κόστος.
- Για να κατανοήσετε αυτές τις έννοιες, πρέπει πρώτα να κατακτήσετε τις βασικές έννοιες του προγραμματισμού και των στατιστικών.
- Υπάρχουν τρεις τύποι μηχανικής μάθησης, δηλαδή η εποπτευόμενη μάθηση, η χωρίς επίβλεψη μάθηση και η εκμάθηση χαρτογράφησης καταστάσεων προκειμένου να επιτευχθούν τα μέγιστα αποτελέσματα (ενισχυτική μάθηση).
- Ένα παράδειγμα εποπτευόμενης μάθησης είναι η ικανότητα του ηλεκτρονικού ταχυδρομείου να φιλτράρει τα εισερχόμενά σας και να ομαδοποιεί τα ανεπιθύμητα μηνύματα σε ξεχωριστούς φακέλους. Εν τω μεταξύ, ένα παράδειγμα μάθησης χωρίς επίβλεψη είναι όταν το Netflix προτείνει μια τηλεοπτική σειρά ή ταινία που ταιριάζει στα γούστα σας και ένα παράδειγμα ενισχυτικής μάθησης είναι ένα αυτοκίνητο χωρίς οδηγό που έχει την ικανότητα να παρατηρεί και να προσαρμόζεται στο περιβάλλον του.
Μέρος 3 από 4: Αναζητώντας εμπειρία
Βήμα 1. Βρείτε μια βιομηχανία που χρειάζεται αναλυτή δεδομένων
Εστιάστε την αναζήτησή σας σε βιομηχανίες που πιθανότατα θα χρειαστούν αναλυτές δεδομένων. Για παράδειγμα, οι εταιρείες μάρκετινγκ, οι εταιρείες τεχνολογίας και τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα τείνουν να χρειάζονται αναλυτές δεδομένων για να μεταφράζουν τα δεδομένα της εταιρείας και να τα αποκρυπτογραφούν με ευκολότερα κατανοητούς όρους.
Searchάξτε στον ιστότοπο της εταιρείας για τις ευκαιρίες σταδιοδρομίας που προσφέρουν αυτήν τη στιγμή ή αναζητήστε σελίδες Google αν δεν αναζητάτε μια συγκεκριμένη εταιρεία. Εάν έχετε φίλους ή συγγενείς που εργάζονται σε αυτούς τους κλάδους, ρωτήστε αν υπάρχουν ή όχι ευκαιρίες σταδιοδρομίας που μπορείτε να δοκιμάσετε
Βήμα 2. Δοκιμάστε μια πρακτική άσκηση ως αναλυτής δεδομένων
Η πρακτική άσκηση είναι μια πολύ ισχυρή γέφυρα για να γίνετε μόνιμος υπάλληλος στην εταιρεία των ονείρων σας. Τα περισσότερα προγράμματα πρακτικής άσκησης είναι ανοιχτά μόνο σε άτομα που έχουν ακαδημαϊκό τίτλο (όπως πτυχίο D3 ή πτυχίο). Παρόλο που εξαρτάται πραγματικά από τη βιομηχανία που επιλέγετε, πιθανότατα θα χρειαστεί να γνωρίζετε μια γλώσσα προγραμματισμού όπως Python, R ή SQL. Φυσικά θα είναι πολύ καλύτερα αν κυριαρχήσετε και στα τρία!
Γενικά, οι ασκούμενοι δεν πληρώνονται και προσλαμβάνονται μόνο για μερικούς μήνες. Επομένως, ελέγξτε όλα τα στοιχεία που αναφέρονται από την εταιρεία πριν υποβάλετε αίτηση
Βήμα 3. Εγγραφείτε σε έναν εμπορικό οργανισμό
Αυτός είναι ένας πολύ ισχυρός τρόπος για να επεκτείνετε τις ευκαιρίες, να αυξήσετε τις σχέσεις σας, να αυξήσετε τις γνώσεις σας παρακολουθώντας διάφορα σεμινάρια ή να απαντήσετε σε οποιεσδήποτε ερωτήσεις έχετε σχετικά με το επάγγελμα του αναλυτή δεδομένων. Σε διεθνές επίπεδο, υπάρχουν οργανισμοί που ασχολούνται με αναλυτές δεδομένων όπως η TechAmerica ή η Ένωση για Μηχανήματα Υπολογιστών. Αναζητήστε στο διαδίκτυο πληροφορίες για οργανισμούς που σας ενδιαφέρουν!
Μεταβείτε στον ιστότοπο του οργανισμού και αναζητήστε πληροφορίες σχετικά με την εγγραφή μελών. Ορισμένοι οργανισμοί παρέχουν ακόμη και δωρεάν συμμετοχή και δίνουν σε κάθε μέλος πλήρη πρόσβαση για να ανεβάσουν όλες τις διαθέσιμες πληροφορίες στον ιστότοπό τους. Αλλά γενικά, πρέπει ακόμα να πληρώσετε ένα συγκεκριμένο τέλος για να αποκτήσετε πρόσβαση σε περισσότερες premium πληροφορίες
Βήμα 4. Υποβάλετε αίτηση για θέσεις εργασίας για αρχάριους
Μην φοβάστε να ξεκινήσετε την καριέρα σας από την αρχή, διότι αυτό θα σας εμπλουτίσει με τη γνώση και την εμπειρία που χρειάζεστε για να φτάσετε σε υψηλότερη θέση. Άλλωστε, ο μισθός που προσφέρεται για την ανάλυση αρχάριων δεδομένων είναι ήδη αρκετά μεγάλος. Επιπλέον, οι περισσότερες εταιρείες αναζητούν πάντα νέα άτομα για να τοποθετηθούν στη θέση του Στατιστικού Αναλυτή Δεδομένων ή Επιχειρηματικού Αναλυτή.
Γενικά, χρειάζεστε μόνο πτυχίο για να υποβάλετε αίτηση για εργασία ως αρχάριος αναλυτής δεδομένων
Μέρος 4 από 4: Διεξαγωγή συνέντευξης εργασίας
Βήμα 1. Δημιουργήστε μια επαγγελματική συνοδευτική επιστολή και βιογραφικό
Θυμηθείτε, αυτές είναι οι πρώτες πληροφορίες σχετικά με εσάς που θα δουν οι εταιρείες. Επομένως, αφιερώστε όσο το δυνατόν περισσότερο χρόνο για να βάλετε τις δεξιότητες και την εμπειρία σας και στα δύο, και δείξτε ότι είστε πράγματι άξιοι για το έργο που προσφέρουν. Βεβαιωθείτε ότι έχετε αφιερώσει επίσης χρόνο για να επεξεργαστείτε και τα δύο πριν τα στείλετε στη στοχευμένη εταιρεία.
Βήμα 2. Ερευνήστε την εταιρεία για την οποία υποβάλλετε αίτηση πριν από τη συνέντευξη
Κάτι τέτοιο μπορεί να αυξήσει την ετοιμότητά σας για μια σοβαρή συζήτηση εργασίας με τον συνεντευκτικό. Επομένως, δοκιμάστε να επισκεφθείτε τον ιστότοπο της εταιρείας για να μάθετε όλα τα έργα στα οποία εργάζονται ή/και τα προγράμματα που χρησιμοποιούν.
Εάν η εταιρεία στην οποία υποβάλλετε αίτηση διαθέτει λογαριασμό κοινωνικής δικτύωσης, ακολουθήστε τον λογαριασμό της για τις πιο πρόσφατες ενημερώσεις που ανεβάζουν
Βήμα 3. Εξασκηθείτε στην απάντηση στις διάφορες ερωτήσεις που μπορεί να τεθούν
Περιηγηθείτε στο διαδίκτυο για να βρείτε παραδείγματα ερωτήσεων που μπορεί να τεθούν κατά τη διάρκεια μιας συνέντευξης. Μετά από αυτό, προσομοιώστε τις απαντήσεις σας μπροστά σε εκείνους που βρίσκονται πιο κοντά σας ή δοκιμάστε να καταγράψετε τις απαντήσεις σας και να τις αξιολογήσετε.
Μερικές από τις συνήθεις ερωτήσεις είναι: "Ποιος νομίζετε ότι είναι ο ορισμός των μεγάλων δεδομένων;" ή "Ποια προβλήματα πιστεύετε ότι αντιμετωπίζουν οι αναλυτές κατά την ανάλυση δεδομένων;"
Βήμα 4. Ετοιμαστείτε να παρουσιάσετε τις τεχνικές σας ικανότητες
Ενώ αυτό θα εξαρτηθεί σε μεγάλο βαθμό από τη δουλειά για την οποία υποβάλλετε αίτηση, πιθανότατα θα σας ζητηθεί να επιδείξετε τεχνικές δεξιότητες σχετικές με τη δουλειά. Επομένως, αφιερώστε χρόνο για να μάθετε τους τύπους προγραμμάτων που χρησιμοποιεί η εταιρεία πριν πραγματοποιήσετε τη διαδικασία συνέντευξης και να είστε προετοιμασμένοι να παρουσιάσετε τις ικανότητές σας στη χρήση αυτών των προγραμμάτων.
Μερικά παραδείγματα τεχνικών δεξιοτήτων που πρέπει γενικά να αποδειχθούν είναι οι δεξιότητες κωδικοποίησης (μετάφραση της λογικής σε γλώσσες προγραμματισμού), ο προγραμματισμός ή η ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορους πόρους
Βήμα 5. Κάντε ερωτήσεις στον συνεντευκτικό
Στο τέλος της διαδικασίας της συνέντευξης, κάντε ερωτήσεις όπως: «Σε ποιο είδος έργου είναι πιο πιθανό να δουλέψω;» ή «Ποιο πρόγραμμα χρησιμοποιεί η εταιρεία για τη δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων;» Αυτό θα επιβεβαιώσει περαιτέρω το ενδιαφέρον σας για εργασία, καθώς και να σας κάνει καλύτερο υποψήφιο.
