Data-analyse is een snelgroeiend veld dat betrekking heeft op het verzamelen, opschonen en bestuderen van gegevens om bedrijfsinformatie te verstrekken, markttrends te stimuleren en zakelijke beslissingen te begeleiden. Professionals op dit gebied staan bekend als data-analisten, die waardevolle inzichten uit ruwe data halen door deze te analyseren.
Tegenwoordig is de vraag naar data-analisten onverminderd groot en zijn er veel mogelijkheden voor bekwame analisten om bedrijven en organisaties te helpen met hun databehoeften. Dit zijn de stappen om een bevredigende carrière in data-analyse te starten.
1. Leer de basis
Om als data-analist aan de slag te gaan, moet je het vakgebied begrijpen en begrijpen hoe het werkt.
Je moet de vaardigheden, tools en andere vereisten kennen die nodig zijn om een carrière op te bouwen in data-analyse. Een breed overzicht van wat er nodig is, stelt u in staat om in een vroeg stadium te beslissen of het een vakgebied is waarin u oprecht geïnteresseerd bent en hoe u het kunt laten werken.
Bovendien is fundamentele kennis van computerprogrammering, statistiek of wiskunde een voordeel voor de meeste functies voor gegevensanalyse. Je hebt geen diploma op deze gebieden nodig, hoewel het behalen van een diploma je cv kan verbeteren en je kennis kan verdiepen.
U kunt zich ook inschrijven voor zelfstudiecursussen voor gegevensanalyse, coderingsbootcamps en certificeringsprogramma's om uw kennis te vergroten en ervaring op te doen.
2. Leer de technische vaardigheden
Om een rol als data-analist te vervullen, moet je over een breed scala aan technische vaardigheden beschikken. Deze omvatten kennis van het testen van hypothesen, kansverdeling en regressieanalyse.
Gegevensanalisten werken met programmeertalen zoals JavaScript, R, Python en gegevensquerytalen zoals SQL, dus u moet er bekwaam in zijn. U kunt bijvoorbeeld echte SQL-ervaring opdoen door cursussen te volgen en te werken met ruwe datasets.
Het zou helpen als je het ook zou leren om Microsoft Excel te gebruiken, Matlab en IBM SPSS met verschillende datasets en bekend zijn met datavoorbereiding en opschoningstechnieken.
Tot slot is het leren gebruiken van datavisualisatietools zoals Tableau en Power BI essentieel, zodat je weet hoe je de resultaten van je analyse visueel kunt presenteren.
3. Oefen met echte datasets en bouwmodellen
Oefenen met echte datasets is de meest cruciale stap aan het begin van de carrière van een data-analist. Je kunt je vaardigheden alleen verbeteren als je ze consequent toepast op realistische scenario's.
Zo kun je je inschrijven voor opleidingen of online cursussen met praktische projecten en datasets om aan te werken en modellen te bouwen.
Als alternatief kunt u persoonlijke projecten ontwerpen met behulp van gratis datasets van overheidsinstanties of openbare bedrijven om uw analyses uit te voeren. Er zijn massa's gegevens beschikbaar en u beslist welke u het interessantst vindt.
Voorbeelden van openbare datasets om u op weg te helpen zijn:
- Google-dataset zoeken
- Data.gov
- Earth-gegevens
4. Bouw een solide portfolio van persoonlijke projecten op
De volgende stap in het opbouwen van een solide carrière in data-analyse omvat het samenstellen van een sterke portfolio van projecten om uw expertise in het veld te demonstreren.
Hoewel je misschien al snel met een paar klanten hebt gewerkt nadat je de basis hebt geleerd, is een verzameling van je beste persoonlijke projecten vaak belangrijker bij het zoeken naar een baan.
Potentiële werkgevers willen zien dat u over de vereiste vaardigheden beschikt om binnen hun organisatie te functioneren en waarde voor hen te bieden.
Daarom moet u tijd besteden aan het samenstellen van een portfolio dat uw vermogen aantoont om:
- Verzamel onbewerkte gegevens
- Onbewerkte gegevens opschonen en voorbereiden
- Gegevens presenteren met kaarten, grafieken en grafieken
- Verkrijg praktische inzichten uit verwerkte gegevens
Overweeg ook om groepsprojecten aan uw portfolio toe te voegen, waarmee u laat zien dat u in een team kunt werken. U moet echter vermijd fouten bij het samenstellen van uw online portfolio.
5. Ontwikkel sterke communicatie- en presentatievaardigheden
Op de werkplek van vandaag is het niet genoeg om alleen goed te zijn in je werk, namelijk het analyseren van gegevens. Je vermogen om te interpreteren, presenteren en communiceren waar je aan hebt gewerkt aan collega's, superieuren en klanten is net zo waardevol.
Werk aan duidelijk spreken en het verbeteren van uw vertelvaardigheid. Overweeg om te beginnen het doel van uw presentatie en de punten die u wilt benadrukken. Overweeg vervolgens de beste visuele elementen om uw boodschap over te brengen, en vergeet niet om ze zo duidelijk en informatief mogelijk te maken.
Denk ten slotte aan je publiek. Spreek rustig, zelfverzekerd en maak oogcontact met de personen die u wilt overtuigen of informeren. Deze tips helpen u op koers te blijven en uw bevindingen effectief te presenteren.
6. Zoek naar Junior Data Analytics-rollen om werkervaring op te doen
Nadat je je vaardigheden hebt ontwikkeld, is de volgende stap in je carrière solliciteren naar functies als data-analist. De vraag naar data-analisten is in veel sectoren erg hoog, dus je hebt een voordeel.
Je moet echter eerst je cv opfrissen. Solliciteer dan op vacatures voor data-analisten die passen bij uw voorkeuren en doelen.
U moet weten dat hoewel bedrijven vacatures plaatsen met lange lijsten met vereisten, dit vaak is: bereid om data-analisten in te huren die mogelijk niet voldoen, vink alle vakjes aan als de analist andere waardevolle bezit vaardigheden.
Uw portfolio, vaardigheden en interesse in een functie zijn mogelijk belangrijker voor de werkgever dan uw academische of professionele kwalificaties.
Daarnaast kun je solliciteren op stages voor data-analisten als je een student bent met data-analistenvaardigheden. Deze bieden je cv uit de echte wereld en stellen je in staat je vaardigheden te gebruiken in praktische toepassingen en instellingen.
7. Vervolg uw opleiding/Behaal professionele certificeringen
Eindelijk, of je nu een nieuweling in de branche bent of een paar jaar werkervaring hebt, het behalen van een geavanceerde diploma zoals een master of doctoraat in data-analyse of datawetenschap is een uitstekende manier om uw expertise.
Met het diploma kun je diepgaande kennis opdoen van specifieke gegevensvelden, wat je kan helpen je carrière naar een hoger niveau te tillen.
Omgekeerd kunt u kiezen voor een geavanceerd certificeringsprogramma van een geaccrediteerde onderwijsaanbieder of beroepsorganisatie. Deze certificeringen bewijzen je expertise en bereidheid om te groeien en je aan te passen aan het veranderende veld.
Misschien wilt u enkele van deze certificeringsprogramma's bekijken:
- Cloudera Data Analytics-certificeringsprogramma
- Google Data Analytics Professional-certificaat
- Cursus bedrijfsanalyse van Harvard University
Data-analyse is de toekomst: omarm het
Data-analyse zal de komende jaren een grote rol spelen in technologie, zorg, onderwijs en andere sectoren. Daarom is het een verstandige beslissing om nu in de branche te stappen.
Als u de tips in dit artikel volgt, kunt u op weg helpen om een data-analist van wereldklasse te worden, en u kunt er zeker van zijn dat dit het begin van een geweldige carrière zal zijn.
