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• 단계
• 파트 1 대학원 연구
• 2 부 필요한 기술 습득
• 파트 3 전문적인 경험 얻기
• 제 4 부 성공적인 채용

이 기사에서 : 대학원 교육 필요한 기술 얻기 전문적인 경험 가져 오기 채용 복구 19

엔터프라이즈의 개발 및 다양성으로 인해 데이터 시스템에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 숫자에 대한 열정이 있다면, 문제를 해결하고 다른 사람들에게 지식을 전수하는 것을 좋아한다면 데이터 분석가로서의 직업이 완벽한 선택이 될 것입니다. 대학 학위, 우수한 분석 기술 및 귀중한 전문 경험은 데이터 분석가로서 경력을 시작하고 성공하기위한 요구 사항의 합계를 이룹니다.

단계

파트 1 대학원 연구

1. 
   

   
   라이센스를 받으십시오. 데이터 분석가를위한 대부분의 기본 직업은 수학, 통계, 경제, 마케팅, 재무 또는 IT와 같은 분야에서 학사 학위가 필요합니다.

2. 
   

   
   석사 학위 또는 박사 학위를 소지하는 것이 적절한 지 결정하십시오. 높은 수준의 데이터 분석가는 더 높은 급여를 보장하더라도 석사 학위 또는 박사 학위가 필요할 수 있습니다. 관심이 있으시면 경력 발전에 가장 적합한 추가 대학 학위에 대해 생각해보십시오.
   • 적절한 학업 학위로서 데이터 과학 또는 마케팅 및 마케팅 데이터 분석에서 석사 학위를 고려할 수 있습니다.

3. 
   

   
   개인 레슨에 등록하십시오. 무한한 미적분학에 도움이 필요하다고 생각하거나 코딩에 대해 더 배우고 싶다면, 직접 또는 온라인으로 코스에 등록하면 데이터 분석가가되는 데 필요한 기술을 갖추게됩니다.
   • 교육 과정을 찾을 때는 지역 사회의 학교 나 대학에서 세미나를 주최하거나 선택한 분야의 교육 과정을 제공하는지 확인하십시오. 당신의 지역에 당신이 참석할 수있는 훈련 워크샵이있을 수도 있습니다.

2 부 필요한 기술 습득

1. 
   

   
   
   
   대학 수준의 대수를 습득하십시오. 데이터 분석가는 끊임없이 숫자를 다루고 있습니다. 그러므로 수학에 익숙해 져야합니다. 대학 수준의 대수학을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 다른 기능을 해석하고 그래픽으로 표현할 수 있어야합니다. 또한 실제 문제를 해결할 수 있어야합니다.
   • 또한 여러 변수와 선형 대수를 사용하여 무한한 미적분을 습득하는 것이 유용합니다.

2. 
   

   
   통계를 잘 이해하십시오. 데이터 분석가가 되려면 데이터를 해석 할 수 있어야하며 통계가 들어오는 곳입니다. 직업에 필요한보다 복잡한 정보를 찾기 전에 고등학교 또는 대학교 통계로 시작하십시오.
   • 평균, 중앙값, 표준 편차 및 모드 (주요 값)는 고등학교 나 대학교에서 배워야하는 통계 개념의 예입니다.
   • 기술적이고 추론적인 통계에 대한 좋은 지식도 유용 할 것입니다.

3. 
   

   
   코딩 및 프로그래밍 기술을 연마하십시오. 데이터 분석가로 시작하기 위해 코딩 또는 프로그래밍 전문 지식이 필요하지 않더라도 이러한 영역에 대한 통찰력이 있어야합니다. 더 복잡한 다른 도구로 이동하기 전에 Python, R 및 Java와 같은 프로그램을 사용하는 방법을 배우십시오.
   • SQL 컴퓨터 언어는 데이터 분석가들도 사용합니다.
   • 코딩과 프로그래밍에 관한 온라인 코스를 수강 할 수 있습니다.

4. 
   

   
   
   
   커뮤니케이션 및 프레젠테이션 기술을 개발하십시오. 데이터가 분석되면 다른 사람들과 채팅 할 수 있어야합니다. 연구에서 얻은 복잡한 정보를 현장에없는 사람들에게 설명하고 이해할 수 있도록 준비하십시오. 또한 데이터를 시각적으로 그리고 실제로 표현하는 연습을하십시오.
   • 시각적으로나 구두로 데이터를 전달할 수 있어야합니다. 발견을 설명하기 위해 ggplot 및 matplotlib와 같은 도구가 어떻게 작동하는지 이해하십시오.

5. 
   

   
   Microsoft Excel에 익숙해 지십시오. 데이터 구성 및 계산은 데이터 분석가로서의 기술의 일부이므로 Excel을 마스터해야합니다. 온라인에는 비디오 자습서가 많으며 Excel을 가장 잘 사용하는 방법을 모두 배우는 데 도움이되는 무료 사이트가 있습니다.

6. 
   

   
   자동 학습에 대해 자세히 알아보십시오. 데이터 분석 분야에서, 컴퓨터가 일련의 데이터를 사용하여 예측하거나 결정을 내리는 방법을 가르 칠 수 있어야합니다. 자동 학습에 관한 모든 것을 배울 수있는 온라인 과정을 찾으십시오. 바라건대,이 과정 중 일부는 무료입니다.
   • 자동 학습을 이해하려면 프로그래밍 및 통계에 대한 기본 지식이 필요합니다.
   • 자동 학습에는지도 학습, 강화 학습 및 비지도 학습의 세 가지 유형이 있습니다.
   • 지도 학습의 예로서받은 편지함의 필터를 사용하여 스팸으로 식별 된 스팸을 차단합니다. Netflix가 관심을 가질만한 시리즈 나 영화를 제안 할 때 비지도 학습에 대해 이야기합니다. 주변 환경을 시각화하고 적응할 수있는 자동 자동차는 강화 학습 시스템 하에서 작동합니다.

파트 3 전문적인 경험 얻기

1. 
   

   
   데이터 분석이 필요한 회사를 찾으십시오. 다른 사람보다 데이터 분석가가 더 필요한 경향이있는 회사에 구직 활동을 집중하십시오. 마케팅 대행사, 기술 회사 및 금융 기관은 데이터를 해석하고 더 간단한 용어로 설명하는 데이터 분석가를 모집하는 경향이 있습니다.
   • 공석이 있는지 온라인으로 검색하거나 관심이있는 회사의 웹 사이트를 확인하십시오. 현장에서 일하는 사람을 아는 경우 공석을 알고 있는지 물어보십시오.

2. 
   

   
   인턴쉽 신청 인턴쉽은 대기업에서 일자리를 찾는 발판입니다. 대부분이 분야에서 인턴쉽을 받으려면 지원하기 전에 졸업장으로 이어지는 프로그램에 등록해야합니다. 활동 분야에 따라 Python, R 또는 SQL 프로그래밍을 마스터해야합니다. 이 세 가지 언어를 습득하는 것은 진정한 자산입니다.
   • 이러한 직업 기회의 대부분은 무급 또는 여름 인턴쉽입니다. 따라서 모든 세부 사항을 알고 신청하기 전에 문의하십시오.

3. 
   

   
   무역 단체에 가입하십시오. 무역 조직은 교육 워크샵, 네트워킹 기회 또는 온라인 도움말 센터와 같이 운영 할 고유 한 리소스를 제공합니다. 프랑스 통계 협회 (SFdS)와 같은 데이터 분석을 전문으로하는 여러 조직이 있습니다. 온라인 검색을 통해 그 중 하나에 참여할 것인지 확인하십시오.
   • 무역 단체에 가입하려면 협회 웹 사이트를 방문하여 회원 자격 요건에 대해 자세히 알아보십시오. 무료로 가입 할 수 있으며 사용 가능한 리소스에 제한적으로 액세스 할 수 있습니다. 일반적으로 구독 금액에 따라 혜택을 제공하는 멤버십 레벨이 다릅니다.

4. 
   

   
   기본 작업을 목표로합니다. 핵심 직업은 고급 직업을 얻는 데 필요한 지식과 귀중한 경험을 제공합니다. 또한 기본 직업조차도 좋은 임금을 제공하며 기업은 통계 분석가 및 비즈니스 분석가를 지속적으로 찾고 있습니다.
   • 핵심 직업은 일반적으로 석사 또는 박사 학위 대신 학사 학위가 필요합니다.

제 4 부 성공적인 채용

1. 
   

   
   쓰기 CV 전문가 및 자기 소개서. 이력서와 자기 소개서는 고용주에게주는 첫 인상입니다. 시간을내어 기술과 경험을 강조하여 자신이 직업에 적합한 사람임을 보여주십시오. 완료하면 실수가 포함되지 않도록 이력서를 다시 읽으십시오.

2. 
   

   
   인터뷰 전에 회사를 조사하십시오. 회사에 대해 미리 문의하면 작업에 대해 진지한 논의를 할 준비가 된 사무실에 와야합니다. 회사의 웹 사이트를 방문하여 해당 프로젝트 및 사용하는 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.
   • 회사가 소셜 네트워크에있는 경우 프로필을 방문하여 최신 출판물을 읽으십시오.

3. 
   

   
   잠재적 질문에 대한 답변을 연습하십시오. 일반적으로 인터뷰에서 묻는 질문에 대한 온라인 검색을 수행하십시오. 그런 다음 친구와 함께 연습하거나 답을 기록하여 향상시킬 수 있는지 확인하십시오.
   • 다음은 몇 가지 잠재적 인 질문입니다. "빅 데이터에 대한 개념은 무엇입니까? 또는 "데이터 분석가가 업무에서 종종 겪는 문제에 대해 설명합니다. "

4. 
   

   
   기술력을 보여줄 준비를하십시오. 직책에 따라 기술 능력을 보여 달라는 요청을받을 수도 있습니다. 인터뷰 전날 회사에서 어떤 유형의 프로그램을 사용하는지 알아보고 이러한 도구에 매우 익숙하다는 것을 인터뷰 자에게 보여줄 준비를하십시오.
   • 다음은 기술, 기술, 다른 리소스를 사용하여 데이터를 코딩, 프로그래밍 또는 분석하는 것입니다.

5. 
   

   
   면접관에게 물어볼 수있는 질문에 대해 생각해보십시오. 인터뷰가 끝날 때 다음과 같은 질문을하십시오. "일반적으로 어떤 종류의 프로젝트를 관리해야합니까? 데이터를 시각화하기 위해 어떤 프로그램을 사용 하시겠습니까? 질문은 직업에 대한 관심을 나타내며 다른 응시자들과 차별화되는 데 도움이 될 수 있습니다.