תוֹכֶן

• בשלבים
• חלק 1
• חלק 2 רכוש את הכישורים הדרושים
• חלק 3 השגת ניסיון מקצועי
• חלק 4 גיוס מוצלח

במאמר זה: חינוך לתארים מתקדמים לקיחת הכישורים הנדרשים הפרת חוויה מקצועית השבת גיוס 19 הפניות

עם התפתחות וריבוי המפעלים, ישנו צורך גובר במערכות נתונים. אם אתה מתלהב ממספרים, אם אתה אוהב לפתור בעיות ולהעביר את הידע שלך לאחרים, קריירה כמנתח נתונים תהיה הבחירה המושלמת עבורך. תואר אוניברסיטאי, כישורים אנליטיים טובים וניסיון מקצועי רב ערך מהווים את סכום הדרישות להשקת הקריירה שלך כמנתח נתונים ולהצלחה.

בשלבים

חלק 1

1. 
   

   
   קבל רישיון. מרבית המשרות הבסיסיות עבור אנליסטים נתונים דורשים לפחות תואר ראשון בתחומים כמו מתמטיקה, סטטיסטיקה, כלכלה, שיווק, מימון או IT.

2. 
   

   
   החליטו אם ראוי לקבל תואר שני או דוקטורט. משרות אנליסטים ברמה גבוהה עשויות לדרוש תואר שני או דוקטורט, למרות שהם גם מבטיחים שכר גבוה יותר. אם אתם מעוניינים, חשוב על התארים הנוספים באוניברסיטה שעדיף שתקדימו את הקריירה.
   • כתארים אקדמיים מתאימים, מומלץ לשקול תואר שני במדעי נתונים או ניתוח שיווק ונתוני שיווק.

3. 
   

   
   הירשמו לשיעורים פרטיים. אם אתה חושב שאתה זקוק לעזרה בחשבון אינפיניטסימלי או אם אתה רוצה ללמוד יותר על קידוד, הירשם לקורסים, באופן אישי או מקוון, שיצייד אותך בכישורים שאתה צריך כדי להיות מנתח נתונים.
   • כאשר אתם מחפשים קורסים, בדקו האם בית ספר או אוניברסיטה בקהילה שלכם מארחים יום עיון או מציע קורסים בתחום שבחרתם. יתכנו במקום גם סדנאות הדרכה בהן תוכלו להשתתף.

חלק 2 רכוש את הכישורים הדרושים

1. 
   

   
   
   
   שלט באלגברה ברמת האוניברסיטה. אנליסטים נתונים כל הזמן עובדים עם מספרים. לכן עליכם לוודא כי נוח לכם במתמטיקה. הבנה טובה של אלגברה ברמת האוניברסיטה חשובה: יהיה עליכם להיות מסוגלים לפרש ולייצג באופן גרפי פונקציות שונות. תצטרך גם להיות מסוגל לפתור בעיות בעולם האמיתי.
   • כדאי גם לשלוט בחישוב האינפיניטסימלי עם מספר משתנים והאלגברה הליניארית.

2. 
   

   
   הבנה טובה של הסטטיסטיקה. כדי להיות מנתח נתונים, תצטרך להיות מסוגל לפרש את הנתונים וכאן נכנסים הסטטיסטיקה. התחל עם סטטיסטיקות בתיכון או אוניברסיטאות לפני שתגיע למידע המורכב יותר הדרוש לתפקיד.
   • הממוצע, החציון, סטיית התקן והמצב (הערך הדומיננטי) הם דוגמאות למושגים בסטטיסטיקה שעליכם ללמוד בתיכון או באוניברסיטה.
   • גם ידע טוב בסטטיסטיקה התיאורית וההסיקות יהיה מועיל.

3. 
   

   
   חיזוק את כישורי הקידוד והתכנות שלך. גם אם אינך זקוק למומחיות קידוד או תכנות כדי להתחיל כמנתח נתונים, עליך לקבל תובנה מסוימת על תחומים אלה. התחל ללמוד ללמוד להשתמש בתוכנות כמו Python, R ו- Java לפני שתעבור לכלי עבודה מורכבים אחרים.
   • שפת מחשב SQL משמשת גם למדי על ידי אנליסטים.
   • אתה יכול לקחת קורסים מקוונים בקידוד ותכנות.

4. 
   

   
   
   
   פיתוח מיומנויות תקשורת ומצגת. לאחר ניתוח הנתונים שלך, תצטרך להיות מסוגל לשוחח בצ'אט עם אנשים אחרים. הכן להיות מסוגל להסביר מידע מורכב מהמחקר שלך לאנשים שאינם בתחום וגורמים לך להבין. תרגול גם להציג את הנתונים שלך חזותית ומעשית.
   • אתה אמור להיות מסוגל להעביר את הנתונים שלך חזותית ומילולית כאחד. הבן כיצד כלים כמו ggplot ו- matplotlib עובדים כדי להמחיש את התגליות שלך.

5. 
   

   
   הכיר את Microsoft Excel. מכיוון שארגון נתונים וביצוע חישובים הוא חלק מהכישורים שלך כמנתח נתונים, עליך לשלוט ב- Excel. יש המון הדרכות וידאו ברשת, כמו גם אתרים בחינם שיעזרו לכם ללמוד הכל על השימוש הטוב ביותר באקסל.

6. 
   

   
   למידע נוסף על למידה אוטומטית. בתחום ניתוח הנתונים, חשוב להיות מסוגל ללמד מחשב כיצד להשתמש בסט נתונים כדי לקבל תחזיות או לקבל החלטות. חפש קורסים מקוונים שיכולים ללמד אותך הכל על למידה אוטומטית. יש לקוות שחלק מהקורסים הללו יהיו בחינם.
   • הבנת למידה אוטומטית מחייבת ידע בסיסי בתכנות וסטטיסטיקה.
   • ישנם שלושה סוגים של למידה אוטומטית: למידה בפיקוח, למידת חיזוק ולמידה ללא פיקוח.
   • כדוגמה ללמידה בפיקוח אנו משתמשים במסנן בתיבת הדואר הנכנס כדי לחסום ספאם המזוהה כדואר זבל. כשנטפליקס מעלה הצעה לסדרות או לסרטים שעשויים לעניין אותך, אנו מדברים על למידה ללא פיקוח. מכונית אוטומטית המסוגלת לדמיין ולהסתגל לסביבתה תפעל תחת מערכת לימוד חיזוק.

חלק 3 השגת ניסיון מקצועי

1. 
   

   
   חפש חברות הזקוקות לניתוח נתונים. מקד את חיפוש העבודה שלך בחברות הנוטות צורך גדול יותר באנליסטים נתונים מאשר לאחרים. סוכנויות שיווק, חברות טכנולוגיה ומוסדות פיננסיים נוטות לגייס מנתחי נתונים אשר יוטלו עליהם לפרש את הנתונים ולהסביר אותם במונחים פשוטים יותר.
   • עיין באתרי החברות שמעניינים אותך כדי לראות אם יש להם מקומות פנויים או, עשה חיפוש גלובלי באופן מקוון. אם אתה מכיר מישהו שעובד בתחום, שאל אותו אם הוא יודע על מקום פנוי.

2. 
   

   
   הגש בקשה לסטאז ' התמחות הן אבן דרך למציאת עבודה בחברה גדולה. לרוב, כדי לקבל התמחות בתחום זה, עליכם להירשם לתכנית המובילה לתעודה לפני הגשת מועמדות. בהתאם למגזר הפעילות, יהיה עליכם לשלוט בתכנות Python, R או SQL. שליטה בשלוש השפות הללו היא נכס אמיתי.
   • מרבית הזדמנויות העבודה הללו הן סטאז 'שאינו משלם או קיץ. לכן, נסו לברר לפני שתגיש בקשה לדעת את כל הפרטים.

3. 
   

   
   הצטרף לארגון סחר. ארגוני סחר מציעים משאבים ייחודיים להפעלה כמו סדנאות הדרכה, הזדמנויות לרשת או מרכזי עזרה מקוונים. ישנם כמה ארגונים המתמחים בניתוח נתונים כמו האגודה הצרפתית הסטטיסטית (SFdS). בצע חיפוש מקוון כדי לראות אם אתה רוצה להצטרף לאחד מהם.
   • כדי להצטרף לארגון סחר, עבור לאתר האיגוד שלהם כדי ללמוד עוד על דרישות החברות. יתכן שתוכלו להירשם בחינם ולהיות מוגבלת למשאבים זמינים. בדרך כלל ישנן רמות שונות של חברות שמציעות לך הטבות בהתאם לכמות המינוי שלך.

4. 
   

   
   כוון למשרות בסיסיות. עבודות ליבה יעניקו לכם את הידע והניסיון היקר שתצטרכו כדי לקבל משרות ברמה גבוהה. כמו כן, יש להכיר בכך שגם משרות בסיסיות מציעות שכר טוב וחברות כל הזמן מחפשות אנליסטים סטטיסטיים ואנליסטים עסקיים.
   • עבודות ליבה דורשות בדרך כלל תואר ראשון, במקום תואר שני או דוקטורט.

חלק 4 גיוס מוצלח

1. 
   

   
   כתוב א קורות חיים מקצועי ומכתב עטיפה. קורות החיים ומכתב השער שלך הם הרושם הראשוני שאתה נותן למעסיקים. קח את הזמן להדגיש את המיומנויות והחוויות שלך כדי להראות שאתה האדם המתאים לתפקיד. בסיום הקפידו לקרוא שוב את קורות החיים, כך שלא יכילו טעויות.

2. 
   

   
   חקר את החברה לפני הראיון. על ידי בירור מראש על החברה, אתה בטוח להגיע למשרד מוכן לדיון רציני על העבודות. בקר באתר החברה כדי ללמוד עוד על הפרויקטים שהיא עובדת עליהם ועל התוכניות בהן היא משתמשת.
   • אם החברה נמצאת ברשת חברתית, בקר בפרופיל שלה בכדי לקרוא את הפרסומים האחרונים שלהם.

3. 
   

   
   תרגלו לענות על שאלות פוטנציאליות. בצע חיפוש מקוון בשאלות שנשאלות בדרך כלל בראיון. ואז להתאמן עם חבר או להקליט את התשובות שלך כדי לראות אם אתה יכול להשתפר.
   • להלן מספר שאלות פוטנציאליות: "מה התפיסה שלך לגבי נתונים גדולים? או "תארו בעיות שאנליסטים נתונים נתקלים בהן לעתים קרובות בעבודתם. "

4. 
   

   
   התכוננו להפגין את כישוריכם הטכניים. בהתאם למשרה יתכן ותתבקש להפגין את כישוריך הטכניים. גלה באילו סוגים של תוכניות החברה משתמשת לפני יום הראיון והיה מוכן להראות למראיין שאתה מרגיש מאוד נוח עם הכלים הללו.
   • להלן מספר כישורים טכניים שעשויים להיות לך: קידוד, תכנות או ניתוח נתונים תוך שימוש במשאבים שונים.

5. 
   

   
   חשוב על השאלות שאתה יכול לשאול את המראיין. בסוף הראיון שאלו שאלות כמו: "איזה סוג פרויקט אצטרך לנהל באופן כללי? באיזו תוכנית אתה מעדיף להשתמש כדי להמחיש את הנתונים? השאלות מראות את העניין שלך בתפקיד ויכולות לעזור לך להתבלט מול מועמדים אחרים.