データアナリストになる方法

企業が拡大し、拡大しているので、データアナリストの必要性はかつてないほど高くなっています。 あなたが数字を愛し、問題を解決し、あなたの知識を他の人に伝えるのが好きな人なら、データアナリストとしてのキャリアは完璧な選択かもしれません。 大学の学位を取得し、重要な分析スキルを学び、貴重な実務経験を積むことで、成功するデータアナリストになることができます。

あなたの教育を前進させる

あなたの教育を前進させる
学士号を取得します。 ほとんどのエントリレベルのデータアナリストジョブには、少なくとも学士号が必要です。 データアナリストになるには、数学、統計学、経済学、マーケティング、金融、コンピューターサイエンスなどの学位を取得する必要があります。 [1]
あなたの教育を前進させる
修士号または博士号を取得するかどうかを決定します。 より高いレベルのデータアナリストジョブには、修士号または博士号が必要な場合があり、通常、より高い給与が保証されます。 これがあなたが興味を持っていると思われるものである場合は、あなたとあなたのキャリアの目標にどのような追加の学位が最適かを考えてください。 [2]
  • より高い学位の例は、データサイエンスまたはビジネスアナリティクスで修士号を取得することです。
あなたの教育を前進させる
特定の科目を対象とするクラスにサインアップします。 微積分学の助けが必要だと思う場合、またはコーディングについて学びたい場合は、データアナリストになるために必要なスキルを教えるクラスにサインアップしてください。 これらのクラスは、直接またはオンラインで行うことができます。 [3]
  • クラスを探すときは、地元のカレッジや大学が希望のテーマでセミナーやコースを提供しているかどうかを確認してください。 お住まいの地域で参加できるワークショップもあるかもしれません。

必要なスキルの習得

必要なスキルの習得
大学レベルの代数をマスターする。 数値はデータアナリストが毎日使用するものであるため、数学に慣れていることを確認する必要があります。 カレッジ代数をしっかりと理解することは重要です。 さまざまな関数を解釈してグラフ化する方法、実際の単語の問題に対処する方法を知っている必要があります。 [4]
  • 多変数計算と線形代数を知ることも役立ちます。
必要なスキルの習得
統計を理解する。 データアナリストになるには、統計を取得するデータを解釈できる必要があります。まず、高校レベルまたは大学レベルの統計の基礎から始め、次に、必要となる可能性のあるより難しい情報に進みます。仕事で。 [5]
  • 平均、中央値、最頻値、および標準偏差は、高校や大学で学ぶ統計概念の種類の例です。
  • 記述統計と推論統計の両方をよく理解していることも役立ちます。
必要なスキルの習得
より魅力的な候補者になるために、コーディングとプログラミングの能力に取り組みます。 データアナリストとして始めるためにコーディングやプログラミングの専門家である必要はありませんが、小規模なレベルでそれを行うことに慣れている必要があります。 最初にPython、R、Javaなどのプログラムの使用方法を学習し、次に他のプログラムに取り組む方法を学びます。 [6]
  • SQLプログラミングは、データアナリストの間で一般的なものです。
  • オンラインでコースを受講して、コーディングとプログラミングを学ぶことができます。
必要なスキルの習得
強力なコミュニケーション能力とプレゼンテーション能力を養います。 データを分析したら、他の人とそれについて話すことができる必要があります。 非データアナリストが調査結果を理解できるように複雑な情報を説明できるように取り組み、視覚的に役立つ方法でデータを示すプログラムを使用して練習します。 [7]
  • データを視覚的および口頭で伝達できる必要があります。 結果を説明するために、ggplotやmatplotlibなどのツールの使用方法を理解します。
必要なスキルの習得
Microsoft Excelをよく理解してください。 データアナリストとしてデータを整理し、数値を計算するため、Excelを使いこなす必要があります。 オンラインの多くのビデオチュートリアルと無料のサイトがあり、Excelを最大限に活用するために必要なすべての知識を習得できます。 [8]
必要なスキルの習得
機械学習について学びます。 データや機械学習を研究した後、コンピュータが自分で予測や決定を行うように教えることは、データ分析を扱うときに重要です。 オンラインで機械学習について知る必要のあるすべてを学ぶことができるコースを見つけてください。それらのコースの一部は無料です。 [9]
  • 機械学習を理解するには、プログラミングと統計の基礎が必要です。
  • 機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つのタイプがあります。
  • 教師あり学習の例は、メールを受信トレイでフィルタリングし、スパムを独自のフォルダに入れることです。 監視あり学習は、Netflixがあなたが好きかもしれないテレビ番組や映画を提案するときであり、強化学習の例は自動運転車とその周囲を見てそれから順応する能力です。

仕事の経験を積む

仕事の経験を積む
データアナリストを必要とする業界を探します。 他のデータアナリストよりもデータアナリストを必要とする傾向のある業界に就職活動を集中させます。 マーケティング会社、テクノロジー企業、金融機関はすべて、データアナリストを雇って、データを解釈し、理解しやすい言葉で説明するのを支援する傾向があります。 [10]
  • 興味のある企業のウェブサイトをチェックして、彼らが雇用しているかどうかを確認するか、オンラインで一般的な検索を行います。 これらの分野のいずれかで働いている人をすでに知っている場合は、採用した人を知っているかどうか尋ねてください。
仕事の経験を積む
データアナリストとしてインターンシップに申し込む。 インターンシップは、優れた企業の扉を開くのに最適な方法です。 多くのデータアナリストインターンシップでは、応募する前に学位を取得する必要があります。 業界によっては、Python、R、またはSQLプログラミングに精通している必要があります。これら3つすべてがさらに優れていることを知っている必要があります。 [11]
  • これらのインターンシップの多くは無給または夏季のみなので、応募する前に確認して詳細をすべて把握してください。
仕事の経験を積む
貿易組織に参加してください。 貿易組織は、ワークショップ、ネットワーキングの機会、オンラインヘルプセンターなどのリソースを活用する優れた方法です。 TechAmericaやAssociation for Computing Machineryなど、データ分析に関連する組織がいくつかあります。 オンライン調査を行って、参加することに興味があるかどうかを確認してください。 [12]
  • 貿易組織に参加するには、彼らのウェブサイトにオンラインで行き、会員情報を見つけてください。 限られた数のリソースにアクセスできる無料のメンバーシップにサインアップできる場合があります。 通常、メンバーシップにはさまざまな階層があり、支払う金額に応じてさまざまな特典が提供されます。
仕事の経験を積む
エントリーレベルの仕事を目指します。 初級レベルのジョブでは、より高いレベルのデータアナリストジョブに必要な貴重な知識と経験を得ることができます。 エントリーレベルの仕事は今でも非常にうまくいきますし、企業は常に統計データアナリストやビジネスアナリストなどのポジションを埋める人を探しています。 [13]
  • エントリーレベルの仕事は、おそらく学士号を必要としますが、修士号または博士号は必要ありません。

就職の面接

就職の面接
プロの履歴書とカバーレターを書きます。 あなたの履歴書とカバーレターは、潜在的な雇用主があなたに会う最初の垣間見ることです。 スキルセットと実務経験を明確に表現する時間をかけて、自分がその仕事に適していることを示します。 完了したら、間違いがないように履歴書とカバーレターを校正してください。 [14]
就職の面接
面接前に会社を調査します。 事前に会社について調査することで、実際の仕事について話し合うために用意された面接に入ることができます。 会社のウェブサイトにアクセスして、彼らが取り組んできたプロジェクトや彼らが使用しているプログラムについて読んでください。 [15]
  • 会社にソーシャルメディアがある場合は、自分のアカウントを見て、彼らが投稿した更新情報を読んでください。
就職の面接
潜在的な質問に答える練習をします。 オンラインで、質問される可能性のあるインタビューの質問を探します。 友達と一緒に応答を練習するか、自分で答えを記録して、上達できるかどうかを確認します。 [16]
  • 潜在的な質問は、「ビッグデータをどのように定義しますか?」 または「分析中にデータアナリストが時々遭遇する問題について話します。」
就職の面接
技術的なスキルを示す準備をします。 職種によっては、技術力を発揮していただくことがあります。 面接の前に会社が使用するプログラムの種類を調べ、これらのプログラムを詳細に使用できることを示す準備をしてください。 [17]
  • 技術スキルには、さまざまなリソースを使用してデータをコーディング、プログラミング、または分析する方法を知ることが含まれます。
就職の面接
面接担当者への質問について考えてください。 面接の最後に、「どのような種類のプロジェクトに通常割り当てられるか」や「データの視覚化にどのプログラムを使用したいですか?」など、面接担当者に質問します。質問すると、仕事とあなたをより思い出深い候補にすることができます。
より高度な資料に取り組む前に、各概念の基本を学びます。 あなたが強く理解している概念から始めて、それらの上に構築することによって、あなたはすべての新しい情報に圧倒されたり不満を感じたりすることを避けます。 たとえば、以前にExcelを使用したことがある場合は、すでに知っていることを確認してから、オンラインコースを受講するか、使用できるより高度な手法について本を読んでください。 [18]
gfotu.org © 2020