Как стать аналитиком данных в 2023 году? (и как получить практику и работу)

Описание: #с_нуля #аналитик_данных #обучение

Cкидка 5 000 по промокоду GROWTH на курс "Профессия аналитик данных" от Changellenge Education. Регистрируйтесь по ссылке https://clck.ru/33t6sp

Мой телеграм канал: https://t.me/analyticsgrowthmindset
Преврати свой телеграм канал в источник дохода 👉 tgcourse.com





Как стать аналитиком данных в 2023 году? Как получить много практики для своего портфолио? Как разорвать порочный круг и найти работу? Как искусственный интеллект повлияет на профессию? Все в этом видео!

Когда я начинала работать аналитиком данных, я проходила очень много собеседований и видела, что есть острая нехватка аналитиков данных в компаниях. И этот тренд сохраняется и до сих пор. Поэтому я делаю это видео для тех, кто хочет стать аналитиками данных и только начинает вставать на этот путь, в нем я поделюсь планом и ресурсами.

Аналитик данных очень важное лицо в компании (хотя не все это понимают) - он помогает компаниям принимать лучшие решения, основанные на фактах, а не на предположения, догадках или чьем-то мнении.

Аналитик данных проводить много времени, просматривая таблицы и графики, чтобы понять, что они означают.

1 пример. Представь, что ты играешь в игру на компьютере, но тебе кажется, что игра стала слишком сложной. Аналитик данных может использовать данные из игры, чтобы найти, в каком месте игроки чаще всего терпят неудачу. Он может использовать эту информацию, чтобы помочь разработчикам игры сделать ее более интересной.

2 пример. Аналитик данных может использовать данные о продажах, чтобы понять, какие товары наиболее популярны у покупателей и какие товары продаются плохо. Эта информация поможет магазину решить, какие товары следует продвигать больше или наоборот, какие необходимо снять с продажи.

Я реально считаю, что сейчас получить знания не так сложно, так как в интернете полно информации и вы можете легко узнать, какие навыки требуются аналитику данных и найти бесплатные и платные курсы, чтобы получить эти навыки.

Но есть 2 большие и связанные между собой проблемы - это получить опыт практических проектов и после обучения найти работу.

Если мы посмотрим планы обучения и актуальные вакансии, то увидим, что сейчас все также аналитикам данных нужно знать SQL, Python, Excel, инструменты визуализации данных, статистику, а/б тестирование.

Также очень важно иметь софт скиллы. Один из главных коммуникационных навыков аналитика - это умение задавать вопросы. В обучении от Google даже отдельная глава посвящена этому вопросу.

По данным LinkedIn, 92 % специалистов по персоналу ищут в кандидатах навыки межличностного общения и считают, что они значат не меньше, если не больше, чем технические навыки.