چگونه می توان به یک تحلیلگر داده تبدیل شد

با گسترش و تکثیر شرکتها ، نیاز به تحلیلگران داده هرگز بیشتر نشده است. اگر شما کسی هستید که عاشق اعداد ، حل مسئله و ارتباط با دانش خود با دیگران هستید ، پس کار به عنوان تحلیلگر داده می تواند انتخاب مناسبی باشد. با اخذ مدرک دانشگاهی ، یادگیری مهارت های مهم تحلیلی و به دست آوردن تجربه کاری ارزشمند ، در راه تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده موفق خواهید بود.

پیشبرد تحصیلات

پیشبرد تحصیلات
مدرک لیسانس کسب کنید. اکثر مشاغل تحلیلگر داده های سطح ورودی حداقل به مدرک لیسانس نیاز دارند. برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ، می خواهید در یک موضوع مانند ریاضیات ، آمار ، اقتصاد ، بازاریابی ، امور مالی یا علوم کامپیوتر مدرک تحصیلی کسب کنید. [1]
پیشبرد تحصیلات
تصمیم بگیرید که آیا می خواهید مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا را کسب کنید. مشاغل تحلیلگر داده سطح بالاتر ممکن است نیاز به مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا داشته باشد و معمولاً حقوق بالاتری را تضمین می کنند. اگر این چیزی است که شما فکر می کنید ممکن است به آن علاقه مند باشید ، در مورد اینکه کدام نوع مدارک تحصیلی اضافی برای شما و اهداف شغلی شما مناسب است ، فکر کنید. [2]
  • نمونه هایی از درجات بالاتر می توانید دروس کارشناسی ارشد خود را در علوم داده یا Business Analytics کسب کنید.
پیشبرد تحصیلات
برای کلاس هایی که یک موضوع خاص را هدف قرار می دهند ثبت نام کنید. اگر فکر می کنید به حساب کاربری کمک می کنید و می خواهید در مورد کد نویسی بدانید ، در کلاس ثبت نام کنید که مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده را به شما یاد می دهد. این کلاس ها می توانند بصورت حضوری یا آنلاین باشند. [3]
  • وقتی به دنبال کلاس هستید ، ببینید که آیا دانشکده ها یا دانشگاه های محلی در حال ارائه سمینار یا دوره ای در موضوع مورد نظر خود هستند. همچنین ممکن است کارگاه هایی برگزار شود که بتوانید در منطقه خود شرکت کنید.

یادگیری مهارت های لازم

یادگیری مهارت های لازم
جبر در سطح کالج. اعداد همان چیزی هستند که یک تحلیلگر داده هر روز با آن کار می کند ، بنابراین می خواهید مطمئن شوید که از ریاضی راحت هستید. درک درستی از جبر دانشکده مهم است. شما باید بدانید که چگونه کارهایی مانند تفسیر و نمودار را با کارکردهای مختلف انجام دهید و همچنین از طریق مشکلات واقعی کلمات زندگی کنید. [4]
  • شناخت حساب های چند متغیره و جبر خطی نیز کمک خواهد کرد.
یادگیری مهارت های لازم
آمار را درک کنید. برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ، باید بتوانید داده ها را تفسیر کنید ، جایی که آمار در آن وارد می شود. با پایه و اساس آمار دبیرستان یا سطح کالج شروع کنید و سپس به اطلاعات چالش برانگیزتری که ممکن است مورد نیاز باشد بروید. برای کار. [5]
  • میانگین ، میانگین و حالت و همچنین انحراف استاندارد نمونه هایی از انواع مفاهیم آماری است که می توانید در دبیرستان یا کالج یاد بگیرید.
  • داشتن یک درک قوی از آمار توصیفی و استنباطی نیز مفید خواهد بود.
یادگیری مهارت های لازم
روی مهارت های برنامه نویسی و برنامه نویسی خود کار کنید تا کاندیدای جذاب تری باشید. در حالی که برای شروع کار به عنوان یک تحلیلگر داده نیازی به متخصص برنامه نویسی یا برنامه نویسی ندارید ، اما باید در یک سطح کوچک این کار را راحت کنید. ابتدا با یادگیری چگونگی استفاده از برنامه هایی مانند Python ، R و Java ابتدا شروع کنید و سپس راه خود را برای دیگران انجام دهید. [6]
  • برنامه نویسی SQL دیگری است که بین تحلیلگران داده رایج است.
  • برای یادگیری برنامه نویسی و برنامه نویسی می توانید دوره های آنلاین را طی کنید.
یادگیری مهارت های لازم
مهارتهای ارتباطی و ارائه قوی ایجاد کنید. پس از تجزیه و تحلیل داده های خود ، باید بتوانید در مورد آن با دیگران صحبت کنید. تلاش کنید تا اطلاعات پیچیده را به روشی توضیح دهید که باعث می شود تحلیلگران غیر داده یافته های شما را درک کنند و با استفاده از برنامه هایی که داده ها را به روشی مفید بصری نشان می دهند تمرین کنید. [7]
  • شما باید بتوانید داده ها را به صورت بصری و شفاهی ارتباط برقرار کنید. نحوه استفاده از ابزاری مانند ggplot و matplotlib را برای نشان دادن یافته های خود بشناسید.
یادگیری مهارت های لازم
خود را با مایکروسافت اکسل آشنا کنید. شما در حال سازماندهی داده ها و محاسبه اعداد به عنوان یک تحلیلگر داده هستید ، بنابراین باید با استفاده از اکسل راحت باشید. بسیاری از آموزش های ویدئویی بصورت آنلاین و همچنین سایت های رایگان وجود دارد که به شما کمک می کند تمام آنچه را که باید در مورد استفاده از اکسل با تمام توان خود بدانید ، آموزش دهد. [8]
یادگیری مهارت های لازم
در مورد یادگیری ماشین اطلاعات کسب کنید. آموزش رایانه پس از مطالعه داده ها ، یا یادگیری ماشین ، به خودی خود پیش بینی ها یا تصمیمات خود را در هنگام کار با تجزیه و تحلیل داده ها مهم می کند. برای یافتن دوره هایی که می توانید به صورت آنلاین جستجو کنید ، به شما یاد می دهد که شما باید در مورد یادگیری ماشین بدانید و برخی از آنها حتی رایگان هستند. [9]
  • برای درک یادگیری ماشین ، باید در برنامه نویسی و آمار پایه ای داشته باشید.
  • سه نوع یادگیری ماشینی وجود دارد: یادگیری نظارت شده ، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
  • نمونه ای از یادگیری نظارت شده ، ایمیل شما است که صندوق پستی خود را فیلتر کرده و اسپم را در پوشه خود قرار می دهید. یادگیری نظارت شده زمانی خواهد بود که نتفلیکس برنامه های تلویزیونی یا فیلم هایی را که ممکن است دوست دارید پیشنهاد کند و نمونه ای از یادگیری تقویت کننده یک اتومبیل رانندگی است و توانایی آن در دیدن و سپس سازگاری با محیط اطراف خود است.

به دست آوردن تجربه کار

به دست آوردن تجربه کار
به دنبال صنایعی باشید که به تحلیلگر داده نیاز دارند. جستجوی شغل خود را روی صنایعی متمرکز کنید که بیشتر از سایرین به تحلیلگر داده نیاز دارند. شرکت های بازاریابی ، شرکت های فن آوری و موسسات مالی تمایل دارند که تحلیلگران داده را استخدام کنند تا به آنها در تفسیر داده ها کمک کند و آن را به صورت قابل درک توضیح دهد. [10]
  • وب سایتهای شرکت هایی که به آنها علاقه مند هستید را بررسی کنید تا ببینید آیا آنها استخدام می شوند یا جستجوی کلی را بصورت آنلاین انجام می دهند. اگر از قبل کسی را می شناسید که در یکی از این زمینه ها کار می کند ، از آنها بخواهید که آیا کسی را که استخدام کرده باشد می شناسد.
به دست آوردن تجربه کار
به عنوان یک تحلیلگر داده ، برای کارآموزی اقدام کنید. کارآموزی راهی عالی برای بدست آوردن پای شما در شرکتهای بزرگ است. بسیاری از دوره های کارآموزی در تحلیلگر داده ، شما را ملزم می کند که قبل از درخواست ، به سمت مدرک خود باشید. بسته به صنعت ، شما باید با برنامه نویسی Python ، R یا SQL آشنا شوید - دانستن هر سه مورد بهتر است. [11]
  • بسیاری از این دوره های کارآموزی بدون پرداخت حقوق و یا فقط برای تابستان است ، بنابراین قبل از درخواست بررسی کنید تا از تمام جزئیات مطلع شوید.
به دست آوردن تجربه کار
به یک سازمان تجاری بپیوندید. سازمانهای صنفی راهی عالی برای استفاده از منابعی مانند کارگاه های آموزشی ، فرصت های شبکه سازی یا مراکز کمک آنلاین هستند. چندین سازمان مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها ، مانند TechAmerica یا انجمن ماشین آلات محاسبات وجود دارد. برخی از تحقیقات آنلاین را انجام دهید تا ببینید که آیا علاقه دارید به یکی از آنها بپیوندید یا خیر. [12]
  • برای پیوستن به یک سازمان تجارت ، برای یافتن اطلاعات مربوط به عضویت ، به وب سایت آنها بروید. ممکن است بتوانید برای عضویت رایگان ثبت نام کنید که به شما امکان دسترسی به تعداد محدودی از منابع را می دهد. معمولاً ردههای مختلفی از عضویت وجود دارد که بسته به میزان پرداختی ، به شما قدرت متفاوتی می دهد.
به دست آوردن تجربه کار
هدف از مشاغل سطح ورودی است. مشاغل سطح ورودی به شما امکان می دهد دانش و تجربه ای ارزشمند را که برای مشاغل تحلیل سطح داده بالاتر نیاز دارید ، بدست آورید. مشاغل سطح ورودی هنوز خیلی خوب پرداخت می کنند و شرکت ها همیشه به دنبال افرادی هستند که بتوانند مناصبی مانند Analist Data Statistics یا Business Analist را پر کنند. [13]
  • مشاغل سطح ورودی به احتمال زیاد به مدرک لیسانس نیاز دارند اما مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا نیست.

مصاحبه برای شغل

مصاحبه برای شغل
نامه رزومه و جلد حرفه ای را بنویسید. جلد و جلد نامه شما اولین دیدنی است که یک کارفرمای بالقوه می خواهد از شما ببیند. وقت خود را برای بیان مهارت و تجربه کاری خود صرف کنید تا نشان دهید که برای کار مناسب هستید. پس از اتمام کار ، حتماً رزومه و جلد خود را تصحیح کنید تا خطایی رخ ندهد. [14]
مصاحبه برای شغل
قبل از مصاحبه در شرکت تحقیق کنید. انجام تحقیقات در مورد شرکت از قبل اجازه می دهد تا مصاحبه آماده شوید تا یک بحث واقعی در مورد شغل داشته باشید. به وب سایت شرکت بروید و پروژه هایی را که در آن کار کرده اید یا برنامه هایی که استفاده می کنند مطالعه کنید. [15]
  • اگر این شرکت رسانه های اجتماعی دارد ، به حساب آنها نگاه کنید تا هرگونه به روزرسانی که ارسال کرده اید را بخوانید.
مصاحبه برای شغل
تمرین کردن در پاسخ به سؤالات احتمالی. برای یافتن سؤالات مصاحبه ای که ممکن است از شما پرسیده شود به صورت آنلاین جستجو کنید. پاسخ های خود را با یک دوست تمرین کنید ، یا خود را در پاسخ به آنها ضبط کنید تا ببینید آیا می توانید پیشرفت کنید. [16]
  • سوالات بالقوه می تواند باشد "چگونه داده های بزرگ را تعریف می کنید؟" یا "در مورد مشكلات صحبت كنید كه تحلیلگران داده بعضی اوقات در طول تجزیه و تحلیل استفاده می كنند."
مصاحبه برای شغل
برای نشان دادن مهارتهای فنی خود آماده شوید. بسته به شغل ، از شما خواسته می شود توانایی های فنی خود را نشان دهید. دریابید که چه نوع برنامه هایی از شرکت قبل از مصاحبه استفاده می کند و آماده شوید تا نشان دهید که شما قادر هستید از این برنامه ها به صورت عمقی استفاده کنید. [17]
  • مهارتهای فنی ممکن است شامل دانستن نحوه رمزگذاری ، برنامه ریزی یا تحلیل داده ها با استفاده از منابع مختلف باشد.
مصاحبه برای شغل
به سؤالاتی که برای مصاحبه کننده دارید فکر کنید. در پایان مصاحبه ، از مصاحبه کننده سوالاتی بپرسید مانند "من به طور معمول به چه نوع پروژه هایی اختصاص می دهم؟" یا "کدام برنامه را برای تجسم داده ها ترجیح می دهید؟" شغل است و می تواند شما را به یک نامزد به یاد ماندنی تر تبدیل کند.
اصول اولیه هر مفهوم را قبل از پرداختن به مطالب پیشرفته تر بیاموزید. با شروع با مفاهیم ، درک دقیقی از آنها دارید و سپس بر روی آنها بنا می کنید ، از احساس غرق شدن یا ناامید شدن از اطلاعات جدید خودداری خواهید کرد. به عنوان مثال ، اگر قبلاً از Excel استفاده کرده اید ، آنچه را که از قبل می دانید مرور کنید و سپس یک دوره آنلاین را طی کنید یا کتابی درباره تکنیک های پیشرفته تری که می توانید استفاده کنید مطالعه کنید. [18]
gfotu.org © 2020