Da immer mehr Unternehmen in Brasilien wachsen und expandieren, ist die Nachfrage nach Datenanalysten so groß wie nie zuvor. Wenn Sie Zahlen mögen, Probleme lösen und Wissen mit anderen teilen, dann könnte eine Karriere als Datenanalyst genau das Richtige für Sie sein. Verdienen Sie einen Hochschulabschluss, lernen Sie wichtige analytische Konzepte kennen und sammeln Sie solide Arbeitserfahrung, um ein erfolgreicher Datenanalyst zu werden.
Schritte
Teil 1 von 4: Entwicklung Ihres Trainings
Schritt 1. Holen Sie sich einen Hochschulabschluss
Die meisten Positionen als Datenanalyst erfordern mindestens einen Hochschulabschluss. Um Datenanalyst zu werden, müssen Sie einen Abschluss in Bereichen wie Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Marketing, Finanzen oder Informatik erwerben.
Schritt 2. Ziehen Sie in Betracht, einen Master- oder Doktortitel zu erwerben
Höhere Positionen als Datenanalytiker erfordern möglicherweise einen Master- oder Doktortitel, der in der Regel ein höheres Gehalt garantiert. Wenn Sie daran interessiert sind, überlegen Sie, was der ideale Abschluss ist, um Ihre Karriereziele zu erreichen.
Beispiele für postgraduale Abschlüsse sind ein Master in Data Science oder Business Analysis
Schritt 3. In fachspezifische Kurse einschreiben
Wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie Hilfe bei der Infinitesimalrechnung benötigen oder etwas über das Programmieren lernen möchten, suchen Sie nach Kursen, die Ihnen das Wissen vermitteln, das Sie benötigen, um ein Datenanalyst zu werden. Diese Kurse können persönlich oder online stattfinden.
Achten Sie bei der Suche nach Kursen darauf, ob lokale Universitäten Seminare oder Kurse zu Ihrem gewünschten Thema anbieten. Sehen Sie auch nach, ob es in Ihrer Nähe Workshops oder Schulungen gibt
Teil 2 von 4: Erwerb der notwendigen Fähigkeiten
Schritt 1. Sie müssen die Algebra auf höherer Ebene beherrschen
Datenanalysten arbeiten jeden Tag mit Zahlen, also gewöhnen Sie sich an die Arbeit mit Mathematik. Es ist sehr wichtig, solide Kenntnisse der Algebra auf höherer Ebene zu haben. Sie sollten wissen, wie man verschiedene Funktionen und deren Graphen interpretiert, und in der Lage sein, mit realen Problemen zu arbeiten.
Die Kenntnis der multivariablen Kalküle und der linearen Algebra wird ebenfalls hilfreich sein
Schritt 2. Statistiken verstehen
Um Datenanalyst zu werden, müssen Sie Daten interpretieren, und hier kommt die Statistik ins Spiel. Beginnen Sie mit Statistikfächern auf High-School- oder College-Niveau und suchen Sie dann nach fortgeschritteneren Bereichen, die für Ihren gewünschten Job unerlässlich sein könnten.
- Mittelwert, Median und Modus sowie Standardabweichung sind Beispiele für statistische Konzepte, die Sie in der High School und im College lernen.
- Ein gutes Verständnis für deskriptive und inferenzielle Statistiken ist ebenfalls sehr hilfreich.
Schritt 3. Entwickeln Sie Ihre Programmierfähigkeiten, um mehr Bekanntheit zu erlangen
Sie müssen zwar kein Programmierexperte sein, um als Datenanalyst durchzustarten, aber Sie sollten in bestimmten Situationen mit Sprachen arbeiten können. Beginnen Sie mit dem Erlernen von Sprachen wie Python, R und Java und suchen Sie dann nach anderen Arten von Sprachen.
- Die Programmierung in SQL ist eine weitere häufige Aufgabe von Datenanalysten.
- Sie können Online-Kurse belegen, um Programmiersprachen und -konzepte zu lernen.
Schritt 4. Entwickeln Sie Ihre Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
Nachdem Sie Ihre Daten analysiert haben, sollten Sie in der Lage sein, mit anderen darüber zu sprechen. Wissen Sie, wie man komplizierte Informationen so erklärt, dass Menschen aus anderen Bereichen sie verstehen können. Üben Sie mit Programmen, die Daten visueller darstellen.
Sie müssen in der Lage sein, Daten visuell und verbal zu übermitteln. Erfahren Sie, wie Sie Tools wie ggplot und matplotlib verwenden, um Ihre Ergebnisse zu veranschaulichen
Schritt 5. Machen Sie sich mit Microsoft Excel vertraut
Als Datenanalyst müssen Sie Daten organisieren und Werte berechnen, also müssen Sie Excel beherrschen. Es gibt viele kostenlose Online-Tutorials und Websites, die Ihnen alles beibringen, was Sie über Excel und seine Funktionen wissen müssen.
Schritt 6. Erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen
Einem Computer beizubringen, anhand der erhaltenen Daten selbstständig Vorhersagen zu generieren oder Entscheidungen zu treffen, ist das, was maschinelles Lernen ausmacht und im Bereich der Datenanalyse sehr wichtig ist. Suchen Sie nach Online-Kursen, die Ihnen alles vermitteln, was Sie über maschinelles Lernen wissen müssen. Nutzen Sie die vielen kostenlosen Kurse.
- Um maschinelles Lernen zu verstehen, müssen Sie über solide Grundlagen in Programmierung und Statistik verfügen.
- Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
- Ein Beispiel für überwachtes Lernen ist das Filtern Ihrer E-Mails in Ihrem Posteingang und das automatische Aussortieren von Spam. Unüberwachtes Lernen ist, wenn Netflix Serien und Filme vorschlägt, die Ihnen gefallen könnten. Reinforcement Learning hingegen findet mit einem autonomen Fahrzeug und seiner Fähigkeit, die Umgebung zu sehen und sich anzupassen, statt.
Teil 3 von 4: Berufserfahrung sammeln
Schritt 1. Suchen Sie nach Branchen, die Datenanalysten benötigen
Konzentrieren Sie Ihre Suche auf Bereiche, die mehr Datenanalysten benötigen als andere. Marketingagenturen, Technologieunternehmen und Finanzinstitute neigen dazu, Datenanalysten zu engagieren, um Daten zu interpretieren und einfacher zu erklären.
Besuchen Sie die Websites der Unternehmen, an denen Sie interessiert sind, und sehen Sie, ob sie einstellen, oder führen Sie eine allgemeinere Online-Suche durch. Wenn Sie bereits einen Freund haben, der in einem dieser Bereiche arbeitet, fragen Sie ihn, ob er jemanden kennt, der einstellt
Schritt 2. Bewerben Sie sich für ein Praktikum als Datenanalyst
Ein Praktikum ist eine großartige Möglichkeit, in einem großen Unternehmen zu arbeiten. Für viele Datenanalysten-Praktika müssen Sie an einer Universität sein, um sich zu bewerben. Je nach Unternehmensbereich solltest du wissen, wie man in Python, R oder SQL programmiert – alle drei zu kennen ist noch besser.
Viele dieser Praktika sind unbezahlt oder dauern nur wenige Monate, also überprüfe alle Details, bevor du dich bewirbst
Schritt 3. Treten Sie einer Unternehmensorganisation bei
Unternehmensorganisationen sind eine großartige Möglichkeit für Sie, auf Workshops, Networking-Möglichkeiten oder Online-Hilfezentren zuzugreifen. Es gibt mehrere Organisationen, die sich mit der Datenanalyse befassen, wie beispielsweise TechAmerica oder die Association for Computer Machinery. Führen Sie eine schnelle Online-Suche durch, um herauszufinden, ob Sie daran interessiert sind, an einem von ihnen teilzunehmen.
Um einer kommerziellen Organisation beizutreten, besuchen Sie die Website der gewünschten Organisation und überprüfen Sie die Mitgliedschaftspläne. Sie können oft ein kostenloses Konto mit Zugriff auf eine begrenzte Anzahl von Funktionen erstellen. Es gibt in der Regel unterschiedliche Mitgliedschaftsstufen, die je nach gezahltem Betrag unterschiedliche Vorteile bieten
Schritt 4. Suchen Sie nach Eröffnungen für Anfänger
Diese Stellen ermöglichen es Ihnen, das Wissen und die Erfahrung zu erwerben, die für die Erlangung höherwertiger Datenanalystenpositionen unerlässlich sind. Einstiegsstellen werden sehr gut bezahlt und Unternehmen suchen immer nach Personen für Positionen wie Statistical Data Analyst oder Business Analyst.
Anfängerpositionen erfordern in der Regel einen Hochschulabschluss, ohne dass ein Master- oder Doktortitel erforderlich ist
Teil 4 von 4: Für eine Stelle interviewt werden
Schritt 1. Stellen Sie einen professionellen Lebenslauf zusammen und schreiben Sie ein Anschreiben
Ihr Lebenslauf und Ihr Anschreiben sind der erste Eindruck, den ein potenzieller Arbeitgeber von Ihnen hat. Nehmen Sie sich etwas Zeit, um Ihre Fähigkeiten und Berufserfahrung zu beschreiben, um zu zeigen, dass Sie die richtige Person für die Stelle sind. Wenn alles fertig ist, überprüfen Sie den Lebenslauf und das Anschreiben gut, um sicherzustellen, dass keine Fehler enthalten sind.
Schritt 2. Informieren Sie sich vor dem Vorstellungsgespräch über das Unternehmen
Eine gute Unternehmensrecherche ermöglicht es Ihnen, zum Vorstellungsgespräch vorbereitet zu sein, um eine echte Diskussion über den Job zu führen. Besuchen Sie die Website des Unternehmens und informieren Sie sich über aktuelle Projekte oder die eingesetzten Programme.
Wenn das Unternehmen in sozialen Netzwerken präsent ist, überprüfen Sie deren Profile, um die Veröffentlichungen zu verfolgen
Schritt 3. Üben Sie, die wahrscheinlichsten Fragen zu beantworten
Führen Sie Online-Recherchen durch, um die wichtigsten Fragen im Vorstellungsgespräch zu entdecken. Üben Sie Ihre Antworten mit einem Freund oder nehmen Sie sich selbst auf, damit Sie sehen und herausfinden können, was Sie verbessern müssen.
Zu den wahrscheinlichen Fragen gehören "Wie definieren Sie Big Data?" oder „Sprechen Sie über Probleme, mit denen Datenanalysten während der Analyse konfrontiert sein könnten.“
Schritt 4. Machen Sie sich bereit, Ihre technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen
Je nach Position werden Sie möglicherweise aufgefordert, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Informieren Sie sich vor dem Vorstellungsgespräch über die Arten von Programmen, die das Unternehmen verwendet, und seien Sie bereit zu zeigen, dass Sie in der Lage sind, diese Programme zu verwenden.
Zu den technischen Fähigkeiten gehören Programmierkenntnisse, Kenntnisse mehrerer Programmiersprachen oder die Fähigkeit, Daten mit verschiedenen Ressourcen zu analysieren
Schritt 5. Überlegen Sie sich Fragen, die Sie dem Interviewer stellen möchten
Stellen Sie am Ende des Interviews Fragen wie "An welchen Projekten werde ich beteiligt sein?" oder „Welches Programm verwenden Sie am liebsten für die Datenvisualisierung?“. Wenn Sie diese Art von Frage stellen, zeigen Sie, dass Sie an der Stelle interessiert sind und können Sie als Kandidat bekannter machen.