如何进入分析:5步骤转换职业吗

在大多数组织中,很少有成员理解和分析数据的能力。那些是的需要和价值在所有行业,部门,和资历水平,使从事分析可能有利可图的各种背景的人。

共享的一个问题,几乎每个人都感兴趣的analytics-whether职业生涯刚刚起步或你想转换成新:我怎么进入分析?

如果你在考虑从事数据分析,下面的信息可以帮助你做出转变。

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为什么在分析工作?

根据预测来自IBM和燃烧玻璃的见解,据估计将会有270万多个职位空缺与技能的数据专业人员2020人,从235万年的2015。

因为这些工作需要的近40%硕士学位或更高,公司很可能将无法填补空缺职位一样容易。相同的研究显示,数据科学与分析师的工作已经五天时间比平均保持开放的心态。

对于那些感兴趣的转变成一个职业分析,这是好消息。合格的专业人士寻求进入分析领域可以利用他们的技能,以赚取可观的薪水。根据罗伯特的一半2019年技术工资指导,个人追求一个分析职业可以赚77000美元到219500美元,每年根据职位和其他因素。

数据分析工作

如果你正在考虑的职业分析领域,您可能想知道特定的机会。的标题数据分析师是一个受欢迎的(和可能第一个想到),它不是唯一的选择。

这里有其他的受欢迎面向数据的职业这可能使你的兴趣和技能:

• 大数据工程师:127250 - 219500美元
• 数据库管理器:108000 - 183000美元
• 数据库开发人员:98250 - 167750美元
• 数据库管理员:77000 - 159250美元
• 数据分析/报告作家:81750 - 138000美元
• 数据架构师:111500 - 187750美元
• 数据建模师:79000 - 164500美元
• 数据科学家:102750 - 175000美元
• 数据仓库的分析:77750 - 160000美元
• 商业智能分析:85750 - 178000美元

(所有工资数据来自Robert Half。)

如何启动你的数据分析事业

1。假设一个分析心态在你的日常生活。

伟大的分析师使用数据得出结论;他们不先入为主的方法一个问题或问题的答案。(这是真的,他们可能有几个假设测试。)这是关于职业生涯最重要的一个事实分析,做职业生涯之前,你应该拥抱变化。

如果你没有太多接触处理数据或使用数据来得出结论,获得一些实践的一个方法是通过关注日常统计和数字在你的生活中。下次你在公司会议上采取立场主题或与朋友,问问你自己:

• 从我获得这些信息?
• 什么数据支持我的立场吗?
• 什么数字反驳我的位置?

锻炼这种心态,挑一个讨论一个话题你不太了解。编译所有的相关,你可以找到客观数据,用这些数据来制定一个位置在辩论中。更好的是,拿出两个矛盾的参数基于相同的数据。看看你的最终位置比较任何先入为主的观念。

然后,挑战自己,通过融合方法融入你的日常生活。

2。研究分析如何利用你的行业。

分析并不是一个独立的领域。分析可以应用在数据收集和分析的角色可以取决于行业的背景下,部门和角色。因此,伟大的分析师来自不同的专业背景。

你目前的照片或所需的字段,更加认识到如何使用数据。如果你没有洞察力或访问报告或数据集,您可以查找公共数据集从这样的地方KDNuggets目录或Kaggle看看指标通常记录。想象在你选择的领域中分析师的角色,并试图回答以下问题:

• 在这个领域是如何定义成功?
• 如果成功是定性定义的,它还可以定量地如何?
• 图片或问题在这一领域面临共同挑战。你会看什么指标来诊断和解决它吗?例如,食品行业遭受在运输途中产生破坏。在这种情况下,你可能会考虑距离,类型的生产、运输方法,作物产量等。
• 想象你有多个新的机会在这个领域(即扩张、伙伴关系)。你会看什么指标来决定去追求什么,不去追求呢?
• 你欣赏哪种公司或组织的人?看看他们的博客、招聘政策,社交媒体账户和使命陈述。他们在什么值数据和分析?

通过回答这些问题,你就能更好地理解如何利用数据在你当前的角色,以及如何数据可能会影响未来的职位,你的追求。

3所示。发展你的技能。

现在你已经假定分析思维和理解的背景下如何使用数据在你的行业,开始学习的技能和工具,会让你宝贵的潜在雇主。

首先,数据分析师必须拥有大量的软技能是有效的在他们的角色。沟通等技能,组织,项目管理,领导,批判性思维是重要的,而不论他们处在什么行业。

除了这些软技能外,你还需要学习必要的技能来执行工作。

一些最受欢迎的技术分析技巧包括机器学习、预测分析、数据可视化、MapReduce,大数据和数据科学有一个大体的了解。此外,许多雇主寻求雇佣个人专长与特定工具,例如Apache猪,Apache蜂巢,Apache Hadoop, MongoDB。

如果你想进入分析从non-analytics职业和不具备这些技能,考虑什么可转移的技能你可能已经拥有可以翻译成你想要的职业生涯。

4所示。学习代码。

最重要的技能之一,有效的工作分析的作用是能够读、写和分析数据和代码。当今最受欢迎的分析工具和语言包括Excel、SQL、R和Python。虽然这些可能会改变每隔几年,背后的基本面仍基本相同。

当你成为精通一个工具,你为自己配备的技能更容易学习下一个工具。记住这一点,不要试图速度过去Excel和基本统计信息来学习最闪亮的新脚本语言。分析中最重要的技能是能够适应新的技术。

不同的人有不同的学习方式,所以选择级别的教育是适合你,等毕业证书或硕士项目校园或在线。发现什么最适合你,问问你自己:

• 你想达到什么水平?
• 你在教室里学习最好的在线或设置?
• 图片的维恩图成本、时间的承诺,和质量。这是对你最重要?你愿意妥协?

5。建立一个投资组合。

当谈到技术角色,雇主想要的具体的证据的能力。一旦你获得一些技术编码知识,你就会想要开始构建你职业生涯中最伟大的武器阿森纳:你ePortfolio。不仅将ePortfolio使一个更大的印象比一份简历,但它也将需要你定期完善和更新你的技能。

如果你没有一个投资组合,这里有一些想法,以帮助您开始:

• 如果你正在工作,开始使用公司数据。问你们公司的分析师他们在做什么以及他们所面临的问题。使用你的技能在公司有意义的改变,或带来一个新问题。不仅可以增进你的投资组合,创建商誉在工作,但你会实践结合新的分析技巧与您以前的行业经验。
• 报名参加Kaggle众包平台,雇主发布数据集和数据相关挑战竞争对手来解决。即使你没有赢得比赛,你可以使用这个平台找到相关问题和建立一个案例研究的数据分析和可视化为你的投资组合。
• 如果你感兴趣的更多的技术分析师角色,创建一个Github概要。Github是主要的开源网站托管项目,甚至有一个分析师集体完整的数据建模和分析的资源。(这里有一个文章对初学者为什么你要做一个Github,如何开始)。

6。网络。

不管你喜欢还是讨厌它,网络总是在每一个的职业发展策略。长期的弱关系理论说,疲弱的熟人,没有亲密的朋友,将负责影响你生活中重大事件。扩大你的网络是重要的,有很多方法可以做不只有包括典型的网络事件。

• 把这个词从你的兴趣分析,谁会听。了解朋友的朋友在类似的领域或角色,并要求介绍。
• 寻找当地城市和政府数据竞赛。这些比赛不仅有奖金,但有公共的相见,你可以遇到志同道合的分析师和数据在社区领导人。
• 找到专家和分析师Quora和建议,向他们伸出我们的连接,或者面试。常规Quora海报想要帮助人们在他们的行业。
• 联系你的母校的职业服务和要求分析职业资源,以及介绍校友、行业合作伙伴,或教授分析。
• 实践你的采访模拟分析面试。分析师的采访可能会不同于过去采访你。如果你发现一个伟大的公司,没有开放的角色,你仍然可以要求模拟面试。

过渡到数据分析

职业转型不会在一夜之间发生,也没有捷径成为数据分析师。虽然这些步骤可能会让人感到畏惧,你可能会开始意识到你玩得开心解决数据问题,学习新工具和别人的众包。,当这一切发生的时候,你就会知道,你已经选择了正确的道路。

准备自己的最好方法之一进入这个领域分析是进一步的教育,无论是通过在线课程,训练,或者一个高级学位。

雷竞技app最新版raybet雷竞技东北大学提供许多学位和毕业证书专注于教学生所需的知识和技能是成功的在一个analytics-focused生涯。

例如,专业硕士的研究分析旨在培养学生受欢迎和高度竞争的领域数据分析。实际项目的计划帮助学生建立投资组合展示能力与关键技术,可视化和通信技术,将信息转化为行动建议的能力。

如果你感兴趣在分析建立的事业迈出第一步,我们免费下载,下面的全面指南。

本文写于2017年3月。它已经被更新为准确性和相关性。