Habang dumarami ang mga kumpanya at hinihingi ang larangan ng teknolohiya ng komunikasyon na tumaas, tumataas din ang pangangailangan ng kumpanya para sa mga data analista. Kung mayroon kang isang pagkahilig para sa pagpapatakbo ng mga numero, paglutas ng mga problema, at paghahatid ng iyong kaalaman sa iba, ang paghabol sa isang karera bilang isang data analyst ay maaaring mukhang perpektong pagpipilian! Dati, kakailanganin mo munang kumita ng isang bachelor's degree sa isang nauugnay na larangan. Pagkatapos nito, maglaan ng oras upang malaman ang iba't ibang mga kaugnay na kasanayang analitikal at pagyamanin ang karanasan sa larangan ng pagtatasa ng data. Sino ang nakakaalam, sa susunod na ilang taon ay magtatagumpay ka bilang isang propesyonal na analista ng data!
Hakbang
Bahagi 1 ng 4: Pagpapabuti ng Kakayahang Pang-akademiko
Hakbang 1. Kumita ng isang bachelor's degree
Karamihan sa mga bakanteng trabaho para sa mga nagsisimula ay para lamang sa mga aplikante na nakumpleto ang kanilang undergraduate na edukasyon at nakakuha ng degree na bachelor. Upang maging isang analista ng data, sa pangkalahatan kailangan mong magkaroon ng isang bachelor's degree sa matematika, istatistika, ekonomiya, pananalapi, o computer science.
Hakbang 2. Tukuyin kung kailangan mong kunin ang antas ng S2 o S3
Kung mas mataas ang posisyon ng isang data analyst, mas mataas ang antas ng edukasyon na kailangang magkaroon ng aplikante. Pangkalahatan, ang isang mataas na posisyon ay direktang proporsyonal din sa dami ng natanggap na suweldo, alam mo! Kung interesado kang kumuha ng isang seryosong karera bilang isang data analyst, subukang suriin kung gaano kahalaga ang isang degree na pang-akademiko upang makamit ang layuning iyon.
Halimbawa, maaari kang kumuha ng master degree sa Data Science o Business Analytics
Hakbang 3. Kumuha ng klase sa isang tukoy na paksa
Kung nais mong pagbutihin ang iyong pag-unawa sa calculus o programa, isaalang-alang ang pagkuha ng mga klase sa online o offline na nag-aalok ng iba't ibang mga tukoy at nauugnay na mga paksa na kailangang maunawaan ng isang mananaliksik ng data.
Kung maaari, dumalo rin sa mga seminar o workshop na nauugnay sa larangan na gaganapin ng mga unibersidad o iba pang mga lokal na institusyong pang-edukasyon
Bahagi 2 ng 4: Pag-aaral ng Mga Kinakailangan na Kakayahan
Hakbang 1. Master algebra sa antas ng unibersidad
Araw-araw, gumagana ang mga analista ng data na may daan-daang mga numero. Samakatuwid, tiyaking mayroon kang disenteng mga kasanayan sa matematika. Sa isang minimum, dapat mong master ang algebra sa antas ng unibersidad, magagawang bigyang kahulugan ang iba't ibang mga pag-andar at graphic na kinakatawan ang mga ito, at harapin ang mga problemang lumitaw sa pang-araw-araw na katotohanan.
Gayundin, tiyaking naiintindihan mo ang mga konsepto ng multivariable calculus at linear algebra
Hakbang 2. Maunawaan ang mga istatistika
Upang maging isang dalubhasang mananaliksik ng data, dapat mong maunawaan ang mga istatistika upang maipaliwanag nang maayos ang data. Magsimula sa pamamagitan ng pag-aaral ng pangunahing mga konseptong pang-istatistika na naglalayong mga mag-aaral sa high school o unibersidad, pagkatapos ay magpatuloy sa mas kumplikado at mapaghamong mga konsepto na nauugnay sa trabahong iyong ina-apply.
- Ang ibig sabihin, panggitna, mode, at karaniwang paglihis ay ilang mga halimbawa ng pangunahing mga konseptong pang-istatistika na malamang na natutunan mo sa high school o unibersidad.
- Ang pagkakaroon ng isang matatag na pag-unawa sa mga mapaglarawang istatistika at mahihinuhang istatistika ay magiging kapaki-pakinabang din.
Hakbang 3. Pagbutihin ang iyong mga kasanayan sa pag-program
Upang maging isang malakas na kandidato ng analyst ng data, kahit papaano ay makabisado ang pangunahing mga konsepto ng pagprograma, at maunawaan ang ilang mga karaniwang wika ng pagprograma tulad ng Python, R, at Java bago lumipat sa mas kumplikadong mga konsepto at mga wika sa pagprograma.
- Ang wika ng programa ng SQL ay medyo popular din sa mga analista ng data.
- Kung nais mo, kumuha ng iba`t ibang mga klase sa online upang mapagbuti ang iyong pag-unawa sa data program.
Hakbang 4. Pagbutihin ang iyong mga kasanayan sa pagtatanghal at komunikasyon
Matapos pag-aralan ang data, ang susunod na hakbang na kailangan mong gawin ay upang iparating sa iba ang data. Samakatuwid, alamin na ipaliwanag ang kumplikadong impormasyon upang mas madaling maunawaan ng kahit na mga lay tao, at alamin na gumamit ng mga programa na may biswal na naglalarawan ng mga natuklasan ng data upang gawin itong mas kawili-wili at madaling maunawaan.
Ang isang dalubhasang mananaliksik ng data ay dapat na mahusay sa pakikipag-usap ng data nang biswal at pasalita. Samakatuwid, ang mga tool sa pag-aaral tulad ng ggplot at matplotlib upang ilarawan ang iba't ibang data na maaari mong makita
Hakbang 5. Master Microsoft Excel
Dahil ang isang data analyst ay dapat na mahusay sa pagpapangkat ng data at pagkalkula ng mga numero, ang isa sa mga application na dapat na mastered ay ang Excel. Huwag magalala, nagbibigay ang cyberspace ng daan-daang mga video tutorial at mga libreng website na maaaring magturo sa iyo ng mga pangunahing konsepto ng Excel.
Hakbang 6. Maunawaan ang konsepto ng pagkatuto ng makina
Ang isa sa mga mahahalagang konsepto sa proseso ng pagtatasa ng data ay ang pagkatuto ng makina, na tumutukoy sa kakayahan ng mga computer na gumawa ng mga hula o desisyon nang nakapag-iisa pagkatapos suriin ang lahat ng magagamit na data. Upang malaman ang konsepto, subukang kumuha ng mga klase sa online, na ang ilan ay maaaring ma-access nang walang gastos.
- Upang maunawaan ang mga konseptong ito, kailangan mo munang makabisado ang pangunahing mga konsepto ng programa at istatistika.
- Mayroong tatlong uri ng pag-aaral ng makina, katulad ng pinangangasiwaang pag-aaral, hindi suportadong pag-aaral, at pag-aaral upang mapa ang mga sitwasyon upang makakuha ng pinakamataas na mga resulta (pampatibay na pag-aaral).
- Ang isang halimbawa ng pinangangasiwaang pag-aaral ay ang kakayahang email upang salain ang iyong inbox at pangkatin ang spam sa magkakahiwalay na mga folder. Samantala, isang halimbawa ng hindi suportadong pag-aaral ay kapag inirekomenda ng Netflix ang isang serye sa telebisyon o pelikula na nababagay sa iyong kagustuhan, at isang halimbawa ng pag-aaral ng pampatibay ay isang kotse na walang driver na may kakayahang obserbahan at umangkop sa mga paligid nito.
Bahagi 3 ng 4: Naghahanap ng Karanasan
Hakbang 1. Maghanap ng isang industriya na nangangailangan ng isang data analyst
Ituon ang iyong paghahanap sa mga industriya na malamang na mangangailangan ng mga analista ng data. Halimbawa, ang mga firm firma, mga kumpanya ng teknolohiya, at mga institusyong pampinansyal ay may posibilidad na kailangan ng mga analista ng data upang isalin ang data ng kumpanya at i-decipher ito sa mga term na madaling maunawaan.
Maghanap sa website ng kumpanya para sa mga oportunidad sa karera na kasalukuyang inaalok nila, o maghanap ng mga pahina ng Google kung hindi ka sumusunod sa isang tukoy na kumpanya. Kung mayroon kang mga kaibigan o kamag-anak na nagtatrabaho sa mga industriya na ito, tanungin kung may mga oportunidad sa karera na maaari mong subukan
Hakbang 2. Subukan ang isang internship bilang isang data analyst
Ang Internship ay isang napakalakas na tulay upang maging isang permanenteng empleyado sa iyong pinapangarap na kumpanya. Karamihan sa mga programa sa internship ay bukas lamang sa mga taong may degree sa pang-akademikong (tulad ng isang D3 o bachelor's degree). Bagaman talagang nakasalalay ito sa industriya na iyong pinili, malamang na kailangan mong maging bihasa sa isang programa ng wika tulad ng Python, R, o SQL. Siyempre ito ay magiging mas mahusay kung master mo ang lahat ng tatlong!
Pangkalahatan, ang mga intern ay hindi binabayaran at tinatanggap lamang ng ilang buwan. Samakatuwid, suriin ang lahat ng mga detalye na nakalista ng kumpanya bago mag-apply
Hakbang 3. Sumali sa isang samahan ng kalakalan
Ito ay isang napakalakas na paraan upang mapalawak ang mga pagkakataon, dagdagan ang mga relasyon, dagdagan ang kaalaman sa pamamagitan ng pagdalo sa iba't ibang mga seminar, o pagsagot sa anumang mga katanungan na mayroon ka tungkol sa propesyon ng analista ng data. Sa antas internasyonal, may mga samahan na nakikipag-usap sa mga analista ng data tulad ng TechAmerica o The Association for Computing Machinary. Maghanap sa internet para sa impormasyon tungkol sa mga organisasyong nakakainteres sa iyo!
Pumunta sa website ng samahan, at hanapin ang impormasyon tungkol sa pagpaparehistro ng miyembro. Ang ilang mga samahan ay nagbibigay pa ng libreng kasapi at binibigyan ang bawat miyembro ng ganap na pag-access upang mai-upload ang lahat ng magagamit na impormasyon sa kanilang website. Ngunit sa pangkalahatan, kailangan mo pa ring magbayad ng isang tiyak na bayarin upang ma-access ang karagdagang impormasyon sa premium
Hakbang 4. Mag-apply para sa mga trabaho para sa mga nagsisimula
Huwag matakot na simulan ang iyong karera mula sa lupa dahil ang paggawa nito ay magpapayaman sa iyo ng kaalaman at karanasan na kinakailangan upang makapunta sa isang mas mataas na posisyon. Pagkatapos ng lahat, ang suweldo na inaalok para sa pagtatasa ng data ng baguhan ay malaki na. Bilang karagdagan, ang karamihan sa mga kumpanya ay laging naghahanap ng mga bagong tao upang mailagay sa posisyon ng Statistical Data Analyst o Business Analyst.
Pangkalahatan, kakailanganin mo lamang ang isang bachelor's degree upang mag-aplay para sa isang trabaho bilang isang baguhan analista ng data
Bahagi 4 ng 4: Pagsasagawa ng Pakikipanayam sa Trabaho
Hakbang 1. Lumikha ng isang propesyonal na sulat ng takip at vitae ng kurikulum
Tandaan, ito ang unang mga impormasyon tungkol sa iyo na makikita ng mga kumpanya. Samakatuwid, maglaan ng mas maraming oras hangga't maaari upang mailagay ang iyong mga kasanayan at karanasan sa pareho sa kanila, at ipakita na ikaw ay talagang karapat-dapat sa trabahong inaalok nila. Tiyaking naglalaan ka rin ng oras upang mai-edit ang pareho bago ipadala ang mga ito sa naka-target na kumpanya.
Hakbang 2. Magsaliksik sa kumpanya na iyong ina-apply bago ang pakikipanayam
Ang paggawa nito ay maaaring dagdagan ang iyong kahandaan para sa isang seryosong talakayan sa trabaho sa tagapanayam. Samakatuwid, subukang bisitahin ang website ng kumpanya upang malaman ang lahat ng mga proyekto na kanilang pinagtatrabahuhan at / o mga program na ginagamit nila.
Kung ang kumpanya na iyong inilalapat ay mayroong isang social media account, sundin ang kanilang account para sa pinakabagong mga update na nai-upload nila
Hakbang 3. Ugaliing sagutin ang iba't ibang mga katanungan na maaaring itanong
Mag-browse sa internet upang makahanap ng mga halimbawa ng mga katanungan na maaaring tanungin sa panahon ng isang pakikipanayam. Pagkatapos nito, gayahin ang iyong mga sagot sa harap ng mga pinakamalapit sa iyo, o subukang itala ang iyong mga sagot at suriin ang mga ito.
Ang ilan sa mga karaniwang tinatanong ay, "Ano sa palagay mo ang kahulugan ng malaking data?" o "Anong mga problema sa palagay mo ang karaniwang kinakaharap ng mga analista kapag pinag-aaralan ang data?"
Hakbang 4. Maghanda upang ipakita ang iyong mga kasanayang panteknikal
Habang ito ay nakasalalay nang malaki sa trabahong iyong ina-apply, malamang hihilingin sa iyo na ipakita ang mga kasanayang panteknikal na nauugnay sa trabaho. Samakatuwid, maglaan ng oras upang malaman ang mga uri ng mga programa na ginamit ng kumpanya bago isagawa ang proseso ng pakikipanayam, at maging handa na ipakita ang iyong mga kakayahan sa paggamit ng mga programang ito.
Ang ilang mga halimbawa ng mga kasanayang panteknikal na sa pangkalahatan ay kailangang maipakita ay ang mga kasanayan sa pag-coding (pagsasalin ng lohika sa mga wika ng pagprograma), pagprograma, o pag-aaral ng data gamit ang iba't ibang mga mapagkukunan
Hakbang 5. Tanungin ang mga nagtanong sa mga katanungan
Sa pagtatapos ng proseso ng pakikipanayam, magtanong ng mga katanungang tulad ng, "Anong uri ng proyekto ang malamang na gagana ko?" O "Anong programa ang ginagamit ng kumpanya upang lumikha ng mga visualization ng data?" Ang paggawa nito ay lalong magpapatibay sa iyong interes sa trabaho, pati na rin gumawa ka ng isang mas mahusay na kandidato.madaling matandaan.
