著者:
Louise Ward
作成日:
12 2月 2021
更新日:
5 5月 2024
コンテンツ
この記事の内容：大学院教育必要なスキルを身に付けるプロフェッショナルな経験をもたらす募集の回復19参考資料
企業の発展と多様化に伴い、データシステムに対するニーズが高まっています。数値に情熱がある場合、問題を解決して知識を他の人に伝えることが好きな場合、データアナリストとしてのキャリアが最適です。大学の学位、優れた分析スキル、貴重な専門的経験が、データアナリストとしてのキャリアをスタートさせて成功するための要件をまとめたものです。
ステージ
パート1大学院研究
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ライセンスを取得します。 データアナリストの最も基本的な仕事には、数学、統計、経済学、マーケティング、金融、ITなどの分野で少なくとも学士号が必要です。 -
修士号または博士号を取得することが適切かどうかを決定します。 高レベルのデータアナリストの職位は、高い給与を保証していても、修士号または博士号を必要とする場合があります。興味があるなら、あなたのキャリアを前進させるのに最適な追加の大学の学位について考えてください。- 適切な学位として、データサイエンスまたはマーケティングおよびマーケティングデータ分析の修士号を検討することもできます。
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プライベートレッスンに登録してください。 微積分の助けが必要だと思う場合、またはコーディングの詳細を知りたい場合は、対面またはオンラインでコースにサインアップしてください。これにより、データアナリストになるために必要なスキルを身に付けることができます。- コースを探すときは、コミュニティ内の学校や大学がセミナーを開催しているか、選択した分野でコースを提供しているかどうかを確認してください。お住まいの地域には、参加できるトレーニングワークショップもあります。
パート2必要なスキルを習得する
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大学レベルの代数を習得します。 データアナリストは常に数字を使用しています。したがって、数学に慣れていることを確認する必要があります。大学レベルの代数を十分に理解することが重要です。さまざまな機能を解釈し、グラフィカルに表現できる必要があります。また、現実世界の問題を解決できる必要があります。- いくつかの変数と線形代数を使用して、微積分をマスターすることも役立ちます。
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統計をよく理解してください。 データアナリストになるには、データを解釈できる必要があり、そこから統計情報が得られます。仕事に必要なより複雑な情報に行く前に、高校や大学の統計から始めてください。- 平均値、中央値、標準偏差、およびモード（支配的な値）は、高校または大学で学習すべき統計の概念の例です。
- 記述統計および推測統計の十分な知識も役立ちます。
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コーディングとプログラミングのスキルを磨きます。 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知識を必要としない場合でも、これらの領域についてある程度の洞察が必要です。他のより複雑なツールに進む前に、Python、R、Javaなどのプログラムの使用方法を学ぶことから始めます。- SQLのコンピューター言語は、データアナリストでもよく使用されています。
- コーディングとプログラミングのオンラインコースを受講できます。
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コミュニケーションとプレゼンテーションのスキルを開発します。 データを分析したら、他の人とチャットできる必要があります。あなたの研究から複雑な情報を現場にいない人々に説明し、あなたに理解させる準備をしてください。また、データを視覚的および実用的に提示する練習をします。- 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。 ggplotやmatplotlibなどのツールがどのように機能するかを理解して、発見を説明してください。
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Microsoft Excelに精通します。 データの整理と計算はデータアナリストとしてのスキルの一部であるため、Excelを習得する必要があります。オンラインで多数のビデオチュートリアルが用意されているほか、Excelの最適な使用方法をすべて学ぶのに役立つ無料サイトもあります。 -
自動学習の詳細をご覧ください。 データ分析の分野では、一連のデータを使用して予測や意思決定を行う方法をコンピューターに教えることができることが重要です。自動学習に関するすべてを教えることができるオンラインコースを探してください。これらのコースの一部が無料になることを願っています。- 自動学習を理解するには、プログラミングと統計の基本的な知識が必要です。
- 自動学習には、教師あり学習、強化学習、および教師なし学習の3つのタイプがあります。
- 教師あり学習の例として、受信ボックスのフィルターを使用して、スパムとして識別されたスパムをブロックします。 Netflixがあなたの興味を引くシリーズや映画を提案するとき、私たちは教師なし学習について話します。視覚化して周囲に適応できる自動運転車は、強化学習システムの下で動作します。
パート3専門的な経験を積む
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データ分析が必要な企業を探します。 他の人よりもデータアナリストの必要性が高い傾向がある企業に求人検索を集中します。マーケティング代理店、テクノロジー企業、金融機関は、データを解釈し、より簡単な用語で説明することを任されるデータアナリストを採用する傾向があります。- 興味のある企業のウェブサイトをチェックして、空室があるかどうかを確認するか、オンラインでグローバル検索を行ってください。現場で働いている人を知っている場合は、空席を知っているかどうか尋ねてください。
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インターンシップに申し込む インターンシップは、大企業で仕事を見つけるための足がかりです。ほとんどの場合、この分野でインターンシップを取得するには、申請する前に卒業証書につながるプログラムに登録する必要があります。アクティビティの分野に応じて、Python、R、またはSQLプログラミングを習得する必要があります。これらの3つの言語をマスターすることは本当の資産です。- これらの仕事の機会のほとんどは、無料または夏のインターンシップです。したがって、すべての詳細を知るために適用する前に問い合わせてみてください。
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貿易組織に参加します。 業界団体は、トレーニングワークショップ、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、運営するための独自のリソースを提供しています。フランス統計学会（SFdS）など、データ分析を専門とするいくつかの組織があります。オンライン検索を実行して、それらのいずれかに参加するかどうかを確認します。- 貿易組織に参加するには、協会のウェブサイトにアクセスして、会員資格の要件について詳しく学んでください。無料で購読でき、利用可能なリソースへのアクセスが制限される場合があります。通常、サブスクリプションの量に応じて、特典を提供するメンバーシップのレベルが異なります。
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基本的な仕事を目指します。 コアジョブは、高レベルのジョブを取得するために必要な知識と貴重な経験を提供します。また、基本的な仕事でさえ良い賃金を提供し、企業は常に統計アナリストやビジネスアナリストを探していることを認識しておく必要があります。- コアジョブは通常、修士号または博士号の代わりに学士号を必要とします。
パート4成功した採用
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を書く CV プロとカバーレター。 あなたの履歴書とカバーレターは、雇用主に与える最初の印象です。時間をかけてあなたのスキルと経験を強調し、あなたがその仕事にふさわしい人であることを示しましょう。完了したら、履歴書に間違いがないことを確認してください。 -
インタビューの前に会社を調べてください。 事前に会社について問い合わせることで、仕事について真剣に話し合う準備ができているはずです。同社のWebサイトにアクセスして、同社が取り組んでいるプロジェクトと同社が使用しているプログラムの詳細をご覧ください。- 会社がソーシャルネットワーク上にある場合は、プロファイルにアクセスして最新の出版物を読んでください。
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潜在的な質問への回答を練習します。 通常インタビューで尋ねられる質問についてオンライン検索を行います。その後、友人と練習するか、あなたの答えを記録して、改善できるかどうかを確認します。- 潜在的な質問は次のとおりです。「ビッグデータの概念は何ですか？または、「データアナリストが仕事でよく遭遇する問題を説明してください。 "
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技術的なスキルを示す準備をします。 ポジションによっては、技術的なスキルを示すよう求められる場合があります。会社がインタビューの前に使用しているプログラムの種類を調べ、これらのツールに非常に満足していることをインタビュアーに示す準備をします。- さまざまなリソースを使用したデータのコーディング、プログラミング、分析などの技術スキルがあります。
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インタビュアーに質問できる質問について考えてください。 インタビューの最後に、次のような質問をします。「一般的にどのようなプロジェクトを管理する必要がありますか？データを視覚化するためにどのプログラムを使用しますか？質問は、あなたの仕事への関心を示しており、他の候補者から目立つのに役立ちます。
