NộI Dung

• giai đoạn
• Phần 1 Nghiên cứu sau đại học
• Phần 2 Có được các kỹ năng cần thiết
• Phần 3 Lấy kinh nghiệm chuyên môn
• Phần 4 Tuyển dụng thành công

Trong bài viết này: Giáo dục sau đại học Thực hiện các kỹ năng cần thiết Kết hợp kinh nghiệm chuyên nghiệp Tuyển dụng tuyển dụng19 Tài liệu tham khảo

Với sự phát triển và đa dạng của các doanh nghiệp, ngày càng có nhiều nhu cầu về hệ thống dữ liệu. Nếu bạn đam mê các con số, nếu bạn thích giải quyết vấn đề và truyền lại kiến ​​thức của mình cho người khác, một nghề phân tích dữ liệu sẽ là một lựa chọn hoàn hảo cho bạn. Bằng đại học, kỹ năng phân tích tốt và kinh nghiệm chuyên môn có giá trị tạo thành tổng số các yêu cầu để khởi động sự nghiệp của bạn như là một nhà phân tích dữ liệu và thành công.

giai đoạn

Phần 1 Nghiên cứu sau đại học

1. 
   

   
   Nhận giấy phép. Hầu hết các công việc cơ bản cho các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu ít nhất một bằng cử nhân trong các lĩnh vực như toán học, thống kê, kinh tế, tiếp thị, tài chính hoặc CNTT.

2. 
   

   
   Quyết định xem có phù hợp để có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ. Vị trí phân tích dữ liệu cấp cao có thể yêu cầu bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ, mặc dù họ cũng đảm bảo mức lương cao hơn. Nếu bạn quan tâm, hãy nghĩ về những bằng đại học bổ sung sẽ tốt nhất cho bạn để thăng tiến trong sự nghiệp.
   • Là bằng cấp học thuật phù hợp, bạn có thể muốn xem xét bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu tiếp thị và tiếp thị.

3. 
   

   
   
   
   Đăng ký học bài riêng. Nếu bạn nghĩ rằng bạn cần trợ giúp trong tính toán vô hạn hoặc nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về mã hóa, hãy đăng ký các khóa học, trực tiếp hoặc trực tuyến, điều đó sẽ trang bị cho bạn các kỹ năng bạn cần để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
   • Khi tìm kiếm các khóa học, hãy kiểm tra xem trường học hoặc trường đại học trong cộng đồng của bạn có tổ chức hội thảo hoặc cung cấp các khóa học trong lĩnh vực bạn chọn không. Cũng có thể có các hội thảo đào tạo trong khu vực của bạn mà bạn có thể tham dự.

Phần 2 Có được các kỹ năng cần thiết

1. 
   

   
   Nắm vững đại số của trình độ đại học. Các nhà phân tích dữ liệu liên tục làm việc với các con số. Do đó, bạn phải chắc chắn rằng bạn cảm thấy thoải mái với toán học. Một sự hiểu biết tốt về đại số cấp đại học là rất quan trọng: bạn sẽ cần có khả năng diễn giải và biểu diễn bằng đồ họa các chức năng khác nhau. Bạn cũng sẽ cần để có thể giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
   • Nó cũng sẽ hữu ích để làm chủ phép tính vô hạn với một số biến và đại số tuyến tính.

2. 
   

   
   
   
   Có một sự hiểu biết tốt về thống kê. Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần có khả năng diễn giải dữ liệu và đó là nơi thống kê. Bắt đầu với số liệu thống kê của trường trung học hoặc đại học trước khi đến với thông tin phức tạp hơn cần thiết cho công việc.
   • Giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và chế độ (giá trị chi phối) là các ví dụ về các khái niệm trong thống kê mà bạn nên học ở trường trung học hoặc tại trường đại học.
   • Một kiến ​​thức tốt về thống kê mô tả và suy luận cũng sẽ hữu ích.

3. 
   

   
   Làm sắc nét các kỹ năng mã hóa và lập trình của bạn. Ngay cả khi bạn không cần chuyên môn về mã hóa hoặc lập trình để bắt đầu làm nhà phân tích dữ liệu, bạn vẫn nên có cái nhìn sâu sắc về các lĩnh vực này. Bắt đầu bằng cách học cách sử dụng các chương trình như Python, R và Java trước khi chuyển sang các công cụ phức tạp khác.
   • Ngôn ngữ máy tính SQL cũng được sử dụng khá nhiều bởi các nhà phân tích dữ liệu.
   • Bạn có thể tham gia các khóa học trực tuyến về mã hóa và lập trình.

4. 
   

   
   Phát triển kỹ năng giao tiếp và thuyết trình. Sau khi dữ liệu của bạn được phân tích, bạn sẽ cần có thể trò chuyện với người khác. Chuẩn bị để có thể giải thích thông tin phức tạp từ nghiên cứu của bạn cho những người không ở trong lĩnh vực này và làm cho bạn hiểu. Cũng thực hành trình bày dữ liệu của bạn một cách trực quan và thực tế.
   • Bạn sẽ có thể giao tiếp dữ liệu của bạn cả bằng trực quan và bằng lời nói. Hiểu cách các công cụ như ggplot và matplotlib hoạt động để minh họa cho những khám phá của bạn.

5. 
   

   
   Làm quen với Microsoft Excel. Vì việc tổ chức dữ liệu và thực hiện các phép tính là một phần kỹ năng của bạn với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn nên thành thạo Excel. Có rất nhiều video hướng dẫn trực tuyến, cũng như các trang web miễn phí sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả về cách sử dụng Excel tốt nhất.

6. 
   

   
   Tìm hiểu thêm về học tự động. Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, điều quan trọng là có thể dạy cho máy tính cách sử dụng một bộ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc đưa ra quyết định. Tìm kiếm các khóa học trực tuyến có thể dạy cho bạn mọi thứ về học tự động. Hy vọng, một số các khóa học này sẽ được miễn phí.
   • Hiểu học tự động đòi hỏi một kiến ​​thức cơ bản về lập trình và thống kê.
   • Có ba loại học tự động: học có giám sát, học tăng cường và học không giám sát.
   • Để làm ví dụ cho việc học có giám sát, chúng tôi sử dụng bộ lọc trong hộp thư đến để chặn thư rác được xác định là thư rác. Khi Netflix đưa ra gợi ý về loạt phim hoặc phim có thể khiến bạn quan tâm, chúng tôi sẽ nói về việc học tập không giám sát. Một chiếc xe tự động có khả năng hình dung và thích nghi với môi trường xung quanh sẽ hoạt động theo hệ thống học tập tăng cường.

Phần 3 Lấy kinh nghiệm chuyên môn

1. 
   

   
   Tìm kiếm các công ty cần phân tích dữ liệu. Tập trung tìm kiếm công việc của bạn vào các công ty có xu hướng có nhu cầu lớn hơn về các nhà phân tích dữ liệu so với các công ty khác. Các cơ quan tiếp thị, các công ty công nghệ và các tổ chức tài chính có xu hướng tuyển dụng các nhà phân tích dữ liệu, những người sẽ được giao nhiệm vụ diễn giải dữ liệu và giải thích nó theo các thuật ngữ đơn giản hơn.
   • Kiểm tra các trang web của các công ty mà bạn quan tâm để xem họ có vị trí tuyển dụng nào không, hoặc thực hiện tìm kiếm trực tuyến toàn cầu. Nếu bạn biết ai đó làm việc trong lĩnh vực này, hãy hỏi họ nếu họ biết chỗ trống.

2. 
   

   
   Đăng ký thực tập Thực tập là một bước đệm để tìm việc làm trong một công ty lớn. Hầu hết thời gian, để có được một thực tập trong lĩnh vực này, bạn phải đăng ký vào một chương trình dẫn đến bằng tốt nghiệp trước khi nộp đơn. Tùy thuộc vào lĩnh vực hoạt động, bạn sẽ phải thành thạo lập trình Python, R hoặc SQL. Nắm vững ba ngôn ngữ này là một tài sản thực sự.
   • Hầu hết các cơ hội việc làm này là không thực tập hoặc thực tập mùa hè. Vì vậy, hãy thử tìm hiểu trước khi áp dụng để biết tất cả các chi tiết.

3. 
   

   
   Tham gia một tổ chức thương mại. Các tổ chức thương mại cung cấp các tài nguyên độc đáo để vận hành như hội thảo đào tạo, cơ hội kết nối mạng hoặc trung tâm trợ giúp trực tuyến. Có một số tổ chức chuyên phân tích dữ liệu như Hiệp hội thống kê Pháp (SFdS). Thực hiện tìm kiếm trực tuyến để xem nếu bạn muốn tham gia một trong số họ.
   • Để tham gia một tổ chức thương mại, hãy truy cập trang web hiệp hội của họ để tìm hiểu thêm về các yêu cầu thành viên. Bạn có thể đăng ký miễn phí và có quyền truy cập hạn chế vào các tài nguyên có sẵn. Thường có các cấp thành viên khác nhau cung cấp cho bạn lợi ích tùy thuộc vào số lượng đăng ký của bạn.

4. 
   

   
   Nhằm mục đích cho các công việc cơ bản. Những công việc cốt lõi sẽ cung cấp cho bạn kiến ​​thức và kinh nghiệm quý báu mà bạn sẽ cần để có được những công việc cấp cao. Ngoài ra, phải thừa nhận rằng ngay cả các công việc cơ bản cung cấp mức lương tốt và các công ty luôn tìm kiếm các nhà phân tích thống kê và phân tích kinh doanh.
   • Các công việc cốt lõi thường yêu cầu bằng cử nhân, thay vì bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ.

Phần 4 Tuyển dụng thành công

1. 
   

   
   Viết một CV chuyên nghiệp và một lá thư xin việc. Sơ yếu lý lịch và thư xin việc của bạn là ấn tượng đầu tiên bạn dành cho nhà tuyển dụng. Dành thời gian để làm nổi bật các kỹ năng và kinh nghiệm của bạn để cho thấy rằng bạn là người phù hợp với công việc. Khi bạn hoàn thành, hãy chắc chắn đọc lại sơ yếu lý lịch của bạn để nó không chứa bất kỳ sai lầm nào.

2. 
   

   
   Nghiên cứu công ty trước khi phỏng vấn. Bằng cách hỏi trước về công ty, bạn chắc chắn sẽ đến văn phòng để sẵn sàng thảo luận nghiêm túc về công việc. Truy cập trang web của công ty để tìm hiểu thêm về các dự án mà nó hoạt động và các chương trình mà nó sử dụng.
   • Nếu công ty trên mạng xã hội, hãy truy cập hồ sơ của họ để đọc các ấn phẩm mới nhất của họ.

3. 
   

   
   Thực hành trả lời các câu hỏi tiềm năng. Thực hiện tìm kiếm trực tuyến trên các câu hỏi thường được hỏi tại một cuộc phỏng vấn. Sau đó thực hành với một người bạn hoặc ghi lại câu trả lời của bạn để xem bạn có thể cải thiện không.
   • Dưới đây là một số câu hỏi tiềm năng: "Quan niệm của bạn về dữ liệu lớn là gì? Hoặc "mô tả các vấn đề mà các nhà phân tích dữ liệu thường gặp phải trong công việc của họ. "

4. 
   

   
   Chuẩn bị để thể hiện kỹ năng kỹ thuật của bạn. Tùy thuộc vào vị trí, bạn có thể được yêu cầu thể hiện kỹ năng kỹ thuật của mình. Tìm hiểu những loại chương trình mà công ty sử dụng trước ngày phỏng vấn và sẵn sàng cho người phỏng vấn biết rằng bạn rất thoải mái với những công cụ này.
   • Dưới đây là một số kỹ năng kỹ thuật bạn có thể có: mã hóa, lập trình hoặc phân tích dữ liệu bằng các tài nguyên khác nhau.

5. 
   

   
   Hãy suy nghĩ về những câu hỏi bạn có thể hỏi người phỏng vấn. Vào cuối cuộc phỏng vấn, hãy đặt những câu hỏi như: "Nói chung tôi sẽ phải quản lý loại dự án nào? Chương trình nào bạn thích sử dụng để trực quan hóa dữ liệu? Các câu hỏi thể hiện sự quan tâm của bạn đối với công việc và có thể giúp bạn nổi bật so với các ứng viên khác.