Naarmate het aantal bedrijven toeneemt en de vraag op het gebied van communicatietechnologie toeneemt, neemt ook de behoefte van het bedrijf aan data-analisten toe. Als je een passie hebt voor het bedienen van cijfers, het oplossen van problemen en het communiceren van je kennis aan anderen, lijkt het nastreven van een carrière als data-analist misschien de perfecte keuze! Voorheen moest je eerst een bachelordiploma behalen in een relevant vakgebied. Neem daarna de tijd om verschillende relevante analytische vaardigheden te leren en ervaring op het gebied van data-analyse te verrijken. Wie weet slaag jij de komende jaren als professioneel data-analist!
Stap
Deel 1 van 4: Academisch vermogen verbeteren
Stap 1. Behaal een bachelordiploma
De meeste vacatures voor beginners zijn alleen voor sollicitanten die hun bacheloropleiding hebben afgerond en een bachelordiploma hebben behaald. Om data-analist te worden, moet je over het algemeen een bachelordiploma in wiskunde, statistiek, economie, financiën of informatica hebben.
Stap 2. Bepaal of je het S2- of S3-niveau moet nemen
Hoe hoger de functie van data-analist, hoe hoger het opleidingsniveau dat de sollicitant moet hebben. Over het algemeen is een hoge functie ook recht evenredig met het ontvangen salaris, weet je! Als je geïnteresseerd bent in een serieuze carrière als data-analist, probeer dan te evalueren hoe belangrijk een academische opleiding is om dat doel te bereiken.
Je zou bijvoorbeeld een master in Data Science of Business Analytics kunnen volgen
Stap 3. Volg een les over een specifiek onderwerp
Als je je begrip van calculus of programmeren wilt verbeteren, overweeg dan om online of offline lessen te volgen die een verscheidenheid aan specifieke en relevante onderwerpen bieden die een data-analist moet begrijpen.
Woon indien mogelijk ook seminars of workshops bij die verband houden met het vakgebied en die worden gehouden door universiteiten of andere lokale onderwijsinstellingen
Deel 2 van 4: De vereiste vaardigheden leren
Stap 1. Master algebra op universitair niveau
Elke dag werken data-analisten met honderden cijfers. Zorg er daarom voor dat je over behoorlijke wiskundige vaardigheden beschikt. Je moet minimaal algebra beheersen op universitair niveau, verschillende functies kunnen interpreteren en grafisch weergeven, en omgaan met problemen die zich voordoen in de dagelijkse realiteit.
Zorg er ook voor dat u de concepten van multivariabele calculus en lineaire algebra begrijpt
Stap 2. Statistieken begrijpen
Om een expert data-analist te worden, moet je statistiek begrijpen om data goed te kunnen interpreteren. Begin met het leren van elementaire statistische concepten voor middelbare scholieren of universiteitsstudenten, en ga dan verder met complexere en uitdagendere concepten die relevant zijn voor de baan waarop u solliciteert.
- Het gemiddelde, de mediaan, de modus en de standaarddeviatie zijn enkele voorbeelden van statistische basisbegrippen die u waarschijnlijk op de middelbare school of universiteit hebt geleerd.
- Een goed begrip van beschrijvende statistieken en inferentiële statistieken zal ook zeer nuttig zijn.
Stap 3. Verbeter uw programmeervaardigheden
Om een sterke kandidaat voor data-analisten te worden, moet je in ieder geval de basisconcepten van programmeren beheersen en enkele veelvoorkomende programmeertalen zoals Python, R en Java begrijpen voordat je doorgaat naar meer complexe concepten en programmeertalen.
- SQL-programmeertaal is ook behoorlijk populair onder data-analisten.
- Als je wilt, kun je verschillende online lessen volgen om je begrip van dataprogrammering te verbeteren.
Stap 4. Verbeter uw presentatie- en communicatievaardigheden
Na het analyseren van de gegevens, is de volgende stap die u moet doen, de gegevens aan anderen doorgeven. Leer daarom complexe informatie uit te leggen zodat deze zelfs door zeer leken gemakkelijker te begrijpen is, en leer programma's te gebruiken die in staat zijn om de bevindingen van de gegevens visueel te illustreren om het interessanter en gemakkelijker te begrijpen te maken.
Een deskundige data-analist moet goed zijn in het visueel en verbaal communiceren van data. Bestudeer daarom hulpmiddelen zoals ggplot en matplotlib om de verschillende gegevens die u kunt vinden te illustreren
Stap 5. Beheers Microsoft Excel
Omdat een data-analist goed moet zijn in het groeperen van gegevens en het berekenen van getallen, is Excel een van de applicaties die onder de knie moet worden. Maak je geen zorgen, cyberspace biedt honderden videozelfstudies en gratis websites die je basis Excel-concepten kunnen leren.
Stap 6. Begrijp het concept van machine learning
Een van de belangrijke concepten in het data-analyseproces is machine learning, wat verwijst naar het vermogen van computers om onafhankelijk voorspellingen of beslissingen te nemen na het bekijken van alle beschikbare data. Om het concept te leren, kunt u online lessen volgen, waarvan sommige zelfs gratis toegankelijk zijn.
- Om deze concepten te begrijpen, moet u eerst de basisconcepten van programmeren en statistiek beheersen.
- Er zijn drie soorten machine learning, namelijk gesuperviseerd leren, niet-gesuperviseerd leren en leren situaties in kaart te brengen om maximale resultaten te behalen (reinforcement learning).
- Een voorbeeld van begeleid leren is de mogelijkheid van e-mail om uw inbox en groepsspam in afzonderlijke mappen te filteren. Ondertussen is een voorbeeld van leren zonder toezicht wanneer Netflix een televisieserie of film aanbeveelt die bij je past, en een voorbeeld van versterkend leren is een auto zonder bestuurder die het vermogen heeft om te observeren en zich aan te passen aan de omgeving.
Deel 3 van 4: Ervaring zoeken
Stap 1. Zoek een branche die een data-analist nodig heeft
Richt uw zoekopdracht op sectoren die hoogstwaarschijnlijk data-analisten nodig hebben. Marketingbedrijven, technologiebedrijven en financiële instellingen hebben bijvoorbeeld vaak data-analisten nodig om bedrijfsgegevens te vertalen en te ontcijferen in gemakkelijker te begrijpen bewoordingen.
Zoek op de website van het bedrijf naar de carrièremogelijkheden die ze momenteel bieden, of zoek op Google-pagina's als je niet op zoek bent naar een specifiek bedrijf. Als je vrienden of familieleden hebt die in deze bedrijfstakken werken, vraag dan of er carrièremogelijkheden zijn die je kunt proberen
Stap 2. Ga stage lopen als data analist
Stage lopen is een zeer krachtige brug om een vaste medewerker te worden in jouw droombedrijf. De meeste stageprogramma's staan alleen open voor mensen met een academische graad (zoals een D3- of bachelordiploma). Hoewel het echt afhangt van de branche die je kiest, zul je hoogstwaarschijnlijk vaardig moeten zijn in een programmeertaal zoals Python, R of SQL. Natuurlijk gaat het veel beter als je ze alle drie onder de knie hebt!
Over het algemeen worden stagiaires niet betaald en worden ze maar voor een paar maanden aangenomen. Controleer daarom alle details die door het bedrijf worden vermeld voordat u zich aanmeldt
Stap 3. Sluit je aan bij een brancheorganisatie
Dit is een zeer krachtige manier om kansen uit te breiden, relaties te vergroten, kennis te vergroten door verschillende seminars bij te wonen of al uw vragen over het beroep van data-analist te beantwoorden. Op internationaal niveau zijn er organisaties die te maken hebben met data-analisten zoals TechAmerica of The Association for Computing Machinery. Zoek op internet naar informatie over organisaties die u interesseren!
Ga naar de website van de organisatie en zoek naar informatie over lidmaatschapsregistratie. Sommige organisaties bieden zelfs een gratis lidmaatschap en geven elk lid volledige toegang om alle beschikbare informatie op hun website te uploaden. Maar over het algemeen moet u nog steeds een bepaalde vergoeding betalen om toegang te krijgen tot meer premium-informatie
Stap 4. Solliciteer voor banen voor beginners
Wees niet bang om je carrière van de grond af aan te beginnen, want dit zal je verrijken met de kennis en ervaring die nodig is om naar een hogere functie te gaan. Het salaris dat wordt geboden voor beginnende data-analyse is immers al behoorlijk hoog. Daarnaast zijn de meeste bedrijven altijd op zoek naar nieuwe mensen voor de functie van Statistisch Data Analist of Business Analist.
Over het algemeen heb je alleen een bachelordiploma nodig om te solliciteren naar een baan als beginnend data-analist
Deel 4 van 4: Een sollicitatiegesprek voeren
Stap 1. Maak een professionele sollicitatiebrief en curriculum vitae
Onthoud dat dit de eerste stukjes informatie over u zijn die bedrijven te zien krijgen. Neem daarom zoveel mogelijk de tijd om je vaardigheden en ervaring in beide te steken en laat zien dat je het werk dat ze bieden inderdaad waard bent. Zorg ervoor dat u ook de tijd neemt om beide te bewerken voordat u ze naar het beoogde bedrijf stuurt.
Stap 2. Onderzoek het bedrijf waarvoor je solliciteert voorafgaand aan het sollicitatiegesprek
Dit kan uw bereidheid vergroten voor een serieus werkgesprek met de interviewer. Bezoek daarom de website van het bedrijf om alle projecten te ontdekken waaraan ze werken en/of de programma's die ze gebruiken.
Als het bedrijf waar je solliciteert een social media-account heeft, volg dan hun account voor de laatste updates die ze uploaden
Stap 3. Oefen met het beantwoorden van de verschillende vragen die gesteld kunnen worden
Surf op internet naar voorbeelden van vragen die tijdens een interview kunnen worden gesteld. Simuleer daarna uw antwoorden in het bijzijn van degenen die het dichtst bij u staan, of probeer uw antwoorden op te nemen en te evalueren.
Enkele veelgestelde vragen zijn: "Wat is volgens u de definitie van big data?" of "Met welke problemen denkt u dat analisten vaak worden geconfronteerd bij het analyseren van gegevens?"
Stap 4. Maak je klaar om je technische vaardigheden te presenteren
Hoewel dit sterk afhankelijk is van de baan waarop u solliciteert, wordt u waarschijnlijk gevraagd om technische vaardigheden aan te tonen die relevant zijn voor de baan. Neem daarom de tijd om de soorten programma's te ontdekken die door het bedrijf worden gebruikt voordat u het interviewproces uitvoert, en wees erop voorbereid om uw vaardigheden in het gebruik van deze programma's te presenteren.
Enkele voorbeelden van technische vaardigheden die over het algemeen moeten worden aangetoond, zijn codeervaardigheden (vertalen van logica in programmeertalen), programmeren of analyseren van gegevens met behulp van verschillende bronnen
Stap 5. Stel de interviewer vragen
Stel aan het einde van het interviewproces vragen als: "Aan wat voor soort project zou ik het meest waarschijnlijk werken?" of "Welk programma gebruikt het bedrijf om datavisualisaties te maken?" Als u dit doet, wordt uw interesse in de baan, en maakt u ook een betere kandidaat, gemakkelijk te onthouden.
